KLASIFIKASI SENTIMEN MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL LSTM DAN INDOBERT DENGAN DATASET TERBATAS - Illahi, Ridho; Agustian, Surya; Jasril, Jasril; Yanto, Febi (ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 2025)
Untuk mendapatkan informasi melalui media sosial mengenai popularitas termasuk juga sentimen masyarakat terhadap para tokoh politik, masalah waktu menjadi krusial. Oleh karena itu, menganalisis hal tersebut menggunakan komputer menjadi pilihan. Namun menyediakan data yang berlabel cukup untuk pembelajaran mesin dalam kasus analisis sentimen dan tingkat kepopuleran dari media sosial, akan menyebabkan waktu yang dibutuhkan menjadi lebih lama. Penelitian ini mengembangkan model Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory) yang dipadukan dengan IndoBERT sebagai fitur representasi teks, untuk menganalisis sentimen dengan data training yang terbatas. Isu utama mengenai pengangkatan Kaesang sebagai ketua umum Partai Solidaritas Indonesia (PSI), hanya menyediakan 300 – 600 tweet berlabel positif, negatif dan netral untuk training. Data tweet setelah melalui tahap preprocessing dan vektorisasi BERT, dilatih pada metode klasifikasi Bi-LSTM. Langkah-langkah optimasi dilakukan sampai kepada hyperparameter tuning untuk menemukan model terbaik. Meski jumlah data train terbatas, model yang diusulkan berhasil mencapai F1-score sebesar 71% pada data validasi, dan 59% pada pengujian data test. Hasil penelitian mendemonstrasikan keefektifan metode Bi-LSTM dan fitur IndoBERT dalam mengukur opini masyarakat di media sosial. Framework metode klasifikasi yang diusulkan sangat potensial sebagai alat untuk menganalisis respons masyarakat terhadap isu politik terkini.