ASPECT BASED SENTIMENT ANALYSIS TERHADAP PERTAMINA PADA PLATFORM X MENGGUNAKAN INDOBERTWEET - Muhamad Fazri; Nono Heryana; Ahmad Khusaeri (Jurnal TIMES, 2026)
Penelitian ini bertujuan menganalisis opini publik terhadap Pertamina melalui platform X menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) dengan model IndoBERTweet. Data cuitan berbahasa Indonesia dikumpulkan periode September–Oktober 2025 menggunakan tweet-harvest v2.6.1 dengan kata kunci "Pertamina lang:id". Penelitian menggunakan kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup pengumpulan data, preprocessing, ekstraksi aspek, klasifikasi sentimen, dan analisis hasil. Ekstraksi aspek menggunakan pendekatan keyword-based menghasilkan lima aspek: Harga BBM, Kualitas BBM, Pelayanan SPBU, Kebijakan Pertamina, dan Umum. Dari 7.486 cuitan mentah diperoleh 6.642 cuitan bersih, kemudian dihasilkan 8.198 data setelah replikasi multi-aspek. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan model IndoBERTweet pretrained secara otomatis. Hasil menunjukkan sentimen Negatif mendominasi 45,22% (3.707 data), Netral 42,17% (3.457 data), dan Positif 12,61% (1.034 data). Aspek Kebijakan Pertamina (55,4%) dan Kualitas BBM (55,0%) mencatat proporsi negatif tertinggi, sedangkan aspek Umum memiliki distribusi paling berimbang dengan positif tertinggi (28,2%). Temuan ini digunakan sebagai dasar rekomendasi strategis peningkatan layanan dan komunikasi publik Pertamina.