Klasifikasi Sentimen dan Target Kritik Pada Komentar Terkait Pergantian Pelatih Timnas Indonesia Menggunakan Indobert - Muhammad Nurfadhli; Ronny Makhfuddin Akbar; Ahmad Syaifuddin (SUBMIT: Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi dan Sains, 2026)
Penelitian ini membahas klasifikasi sentimen dan identifikasi target kritik pada komentar media sosial terkait pergantian pelatih Timnas Indonesia menggunakan IndoBERT. Data penelitian diperoleh dari komentar publik pada Instagram, X/Twitter, YouTube, dan Facebook yang berkaitan dengan pengumuman dan perkenalan John Herdman sebagai pelatih baru. Jumlah data mentah yang dikumpulkan sebanyak 23.759 komentar, kemudian melalui tahap cleaning dan preprocessing sehingga diperoleh 15.288 komentar bersih. Pelabelan awal dilakukan menggunakan pendekatan lexicon-based sentiment analysis sebagai weak label, kemudian 3.000 komentar diverifikasi secara manual untuk digunakan dalam pelatihan dan evaluasi model. Model yang dibandingkan meliputi SVM, Naive Bayes, IndoBERT, dan IndoBERT dengan class weight. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SVM memperoleh performa terbaik dengan accuracy sebesar 75,33%, macro precision sebesar 74,84%, macro recall sebesar 75,60%, dan macro F1-score sebesar 75,17%, sedangkan IndoBERT memperoleh accuracy sebesar 73,83% dan dipilih sebagai model final karena sesuai dengan fokus penelitian pada model berbasis transformer. Hasil distribusi sentimen akhir menunjukkan bahwa komentar netral menjadi kategori dominan dengan 6.855 komentar, diikuti positif sebanyak 4.923 komentar dan negatif sebanyak 3.510 komentar. Analisis lanjutan menggunakan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) secara terbatas menunjukkan bahwa Federasi menjadi target kritik paling dominan dengan 1.677 komentar. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi sentimen dan identifikasi target kritik mampu memberikan gambaran yang lebih rinci mengenai respons publik terhadap pergantian pelatih Timnas Indonesia.