Analisis Sentimen Publik terhadap Kebijakan Pengenaan Komponen Dalam Negeri (TKDN) di Indonesia menggunakan Model Indobert - Shalman Alfarisy; Adhitia Erfina; Cecep Warman (Dinamik, 2026)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan Tingkat Komponen Dalam Negeri (TKDN) di Indonesia dengan menggunakan model IndoBERT. Dataset terdiri dari 7.497 komentar yang dikumpulkan dari tiga platform media sosial utama, yaitu Instagram, TikTok, dan YouTube. Sentimen pada setiap komentar diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama, yaitu negatif, netral, dan positif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi sentimen bervariasi antar platform, mencerminkan perbedaan karakteristik pengguna dan pola interaksi di masing-masing media sosial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi sentimen bervariasi antarplatform. Instagram didominasi oleh sentimen positif (48%) dan netral (44%) , TikTok oleh sentimen netral (56%) dan negatif (28%) , sementara YouTube menunjukkan dominasi sentimen positif (56%). Model IndoBERT mencapai akurasi tertinggi pada platform YouTube (87,10%), diikuti oleh Instagram (85,93%) dan TikTok (82,63%). Recall tertinggi dicapai pada sentimen negatif dan positif (1,00), namun sangat rendah pada sentimen netral, terutama pada YouTube (0,38). Faktor utama yang mempengaruhi pembentukan sentimen meliputi kekhawatiran tentang pembatasan produk asing, pandangan terkait ketidakadilan ekonomi, serta dukungan terhadap semangat nasionalisme ekonomi yang semakin berkembang di kalangan masyarakat. Penelitian ini membuktikan bahwa model IndoBERT terbukti efektif dalam menganalisis dan memahami pandangan publik di media sosial secara mendalam, sekaligus mengidentifikasi berbagai tantangan yang muncul dalam proses klasifikasi sentimen netral yang sering kali memiliki konteks ambigu dan kompleks.