Analisis Sentimen Komentar Trailer Youtube Film Pelangi di Mars Menggunakan IndoBERT - Siska Amelia; Migel Orvin Febryan; Muhammad Rizky Pribadi (LogicLink, 2026)
Pertumbuhan industri perfilman Indonesia meningkatkan jumlah opini penonton pada platform digital, khususnya YouTube. Kolom komentar pada trailer film dapat dimanfaatkan untuk mengetahui respons dan persepsi penonton terhadap sebuah film. Namun, volume komentar yang besar serta penggunaan bahasa tidak baku pada media sosial menyebabkan analisis manual menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna pada trailer film Pelangi di Mars di YouTube menggunakan model pre-trained IndoBERT. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping komentar YouTube pada periode 24 November 2025 hingga 5 Mei 2026 dan menghasilkan 2656 komentar. Setelah proses seleksi data, diperoleh 1898 komentar yang digunakan dalam penelitian. Tahap preprocessing meliputi cleaning text, case folding, tokenizing, normalisasi kata tidak baku, stopword removal, dan stemming. Proses klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan model Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis pada Hugging Face Transformers tanpa proses fine-tuning. Hasil klasifikasi menunjukkan terdapat 839 komentar positif, 546 komentar negatif, dan 513 komentar netral. Evaluasi model menghasilkan nilai accuracy sebesar 72,23%, precision sebesar 80,86%, recall sebesar 72,23%, dan F1-score sebesar 74,11%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas pengguna memberikan respons positif terhadap trailer film Pelangi di Mars, serta model IndoBERT memiliki kemampuan yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi sentimen komentar berbahasa Indonesia pada media sosial.