Analisis Sentimen Teks Code-Mixed Bahasa Indonesia-Jawa Menggunakan Metode Fine-Tuning Model Nusabert - Sopian Syauri; Sofi Defiyanti; Dadang Yusup (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2026)
Pesatnya pertumbuhan pengguna platform X di Indonesia memicu lahirnya fenomena code-mixingantara Bahasa Indonesia dan Bahasa Jawa dalam komunikasi digital. Teks campuran inimengandung nuansa linguistik lokal yang sulit diproses oleh model NLP berbasis bahasa umum.Penelitian ini mengimplementasikan model NusaBERT dengan teknik fine-tuning untukmelakukan analisis sentimen pada teks code-mixed Indonesia-Jawa yang dikumpulkan dariplatform X. Data sebanyak 1.685 teks diperoleh melalui teknik crawling menggunakan kata kunciberbahasa Jawa, kemudian dilabeli secara otomatis menggunakan AI (Gemini dan Claude) denganvalidasi manual oleh penutur asli. Eksperimen dilakukan dalam sembilan skenario yangmengombinasikan tiga variasi pembagian data (70:30, 80:20, 90:10) dan tiga nilai learning rate(2×10⁻⁵, 3×10⁻⁵, 5×10⁻⁵). Hasil terbaik diperoleh pada Skenario 3 dengan pembagian data 70:30dan learning rate 5×10⁻⁵, menghasilkan nilai Accuracy 0,8538, Precision 0,8539, Recall 0,8538,dan F1-Score 0,8504. Penelitian ini membuktikan bahwa NusaBERT yang telah dilatih padakorpus bahasa daerah Indonesia mampu menangani kompleksitas linguistik teks code-mixedIndonesia-Jawa secara efektif.