ANALISIS SENTIMEN HATE SPEECH MENGENAI CALON WAKIL PRESIDEN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT - Elvika Alya Junita; Ryan Randy Suryono (JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), 2024)
Indonesia sebagai negara demokratis mengalami momen penting menjelang  pemilihan  umum,  khususnya  presiden  dan  wakil  presiden.  Persaingan politik yang sengit diwarnai dengan beragam pandangan dan retorika politik. Namun, munculnya hate speech sebagai bentuk ekstrem dari ekspresi politik mengancam stabilitas sosial dan integritas demokrasi. Hate speech dapat mengganggu harmoni masyarakat, mempengaruhi proses pemilihan umum dengan menyebarkan informasi palsu, dan merusak suasana politik. Analisis sentimen sangat penting dalam mendeteksi dan menangani hate speech terkait dengan calon Wakil Presiden Indonesia. Penelitian ini menggunakan data Twitter untuk mengeksplorasi opini masyarakat terhadap calon presiden dengan kata kunci Imin, Gibran, dan Mahfud MD sebanyak 2692 data. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma BERT memiliki tingkat akurasi yang sangat tinggi, mencapai rata-rata 100% pada dataset Gibran Rakabuming Raka dan Mahfud MD. Analisis juga menunjukkan bahwa proporsi sentimen positif terhadap calon wakil presiden menunjukkan kecenderungan bahwa Muhaimin Iskandar mencapai tingkat akurasi 98,17%.