<![CDATA[Perkembangan media sosial menjadikan platform digital sebagai sumber data yang dapat digunakan untuk memahami persepsi masyarakat terhadap layanan publik. Media sosial X menyediakan berbagai opini pengguna dalam bentuk teks, namun karakteristik data yang tidak terstruktur, penggunaan bahasa informal, serta jumlah data yang besar menyebabkan analisis manual menjadi tidak efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat dan mengidentifikasi isu kritis layanan BPJS Kesehatan berdasarkan opini pengguna pada media sosial X menggunakan IndoBERTweet dan Latent Dirichlet Allocation (LDA). Penelitian menggunakan kerangka kerja Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dengan tahapan business understanding, data understanding, data preparation, modeling, evaluation, dan deployment. Sebanyak 5.336 cuitan dikumpulkan dari media sosial X, kemudian 1.000 data digunakan sebagai dataset anotasi manual untuk proses continued fine-tuning model IndoBERTweet. Hasil evaluasi menunjukkan model memperoleh accuracy sebesar 94% pada data pengujian. Hasil klasifikasi terhadap seluruh dataset menunjukkan sebanyak 2.673 cuitan memiliki sentimen positif dan 2.663 cuitan memiliki sentimen negatif. Selanjutnya, pemodelan LDA pada data negatif digunakan untuk mengidentifikasi isu kritis terkait layanan BPJS Kesehatan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kombinasi IndoBERTweet dan LDA mampu memberikan informasi mengenai kecenderungan sentimen sekaligus aspek layanan yang menjadi perhatian masyarakat.]]>
