IndoBERT vs SVM: Analisis Sentimen Komentar Penonton Film Penyalin Cahaya: IndoBERT vs SVM: Sentiment Analysis of Audience Comments on the Film Photocopier - Rahmadi, Daffa Junichi; Jaya, Safitri (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2026)
Penelitian ini membuktikan keunggulan Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT) dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM) dalam analisis sentimen pada data komentar di platform digital, khususnya terkait isu yang diangkat dalam film Penyalin Cahaya. Data untuk penelitian ini diperoleh melalui scraping dari lima platform digital, dengan total 12.473 komentar. Tahap preprocessing yang diterapkan meliputi cleaning, normalization, tokenization, penghapusan stopword, dan stemming. Untuk mengatasi ketidakseimbangan data, penelitian ini menggunakan metode Random Over-Sampling (ROS) dan Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE). Hasil evaluasi menunjukkan bahwa IndoBERT memperoleh nilai F1-Score 0.80, sedangkan SVM memperoleh 0.74. Meskipun kedua model memiliki nilai AUC sebesar 0.94. IndoBERT memiliki performa yang lebih baik dalam memahami konteks kalimat, khususnya pada sentimen netral dan negatif. IndoBERT juga lebih unggul dalam menghasilkan prediksi yang lebih akurat dan seimbang pada setiap kategori sentimen. Hasil analisis juga memperlihatkan bahwa opini publik didominasi oleh sentimen positif yang mencerminkan apresiasi terhadap film serta dukungan terhadap isu yang diangkat.