Analisis Sentimen terhadap Rencana Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) Berdasarkan Twitter (X) Menggunakan Metode Hybrid RoBERTa-GRU - Deagusti, Chika Ananda; Irawan, Mohammad Isa (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS, 2024)
Pemindahan ibu kota negara dari DKI Jakarta ke Ibu Kota Nusantara (IKN) di Pulau Kalimantan telah menjadi topik perdebatan yang ramai di masyarakat. Twitter, atau X, telah menjadi platform populer untuk menyampaikan pendapat dan aspirasi masyarakat terkait isu-isu terkini. Penelitian ini bertu-juan untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini masya-rakat di Twitter terkait rencana pembangunan IKN. Dengan analisis sentimen, dapat diidentifikasi dinamika perasaan ma-syarakat terhadap rencana tersebut. Penelitian ini mengguna-kan metode hybrid pendekatan Transformer, khususnya Ro-bustly optimized BERT pretraining approach (RoBERTa), de-ngan metode Recurrent Neural Network (RNN) berupa Gated Recurrent Unit (GRU). Data yang digunakan merupakan data dari Twitter (X) yang berisi pendapat dan sentimen masyarakat terkait rencana pembangunan IKN. Proses analisis dilakukan melalui tahap pengumpulan data, pre-processing data yang mencakup analisis tanda baca, pembersihan data, casefolding, tokenizing, normalisasi, dan pelabelan data menggunakan InSet Lexicon. Data kemudian dibagi menjadi data train, data validation, dan data test sebelum dilanjutkan ke tahap penera-pan metode klasifikasi dengan metode hybrid RoBERTa-GRU, serta visualisasi dengan word cloud. Dengan menerapkan metode hybrid RoBERTa-GRU, penelitian ini mendapatkan ha-sil analisis sentimen Twitter dari Juni 2023 hingga Januari 2024 didominasi dengan sentimen negatif sebanyak 7.907 tweet, dibandingkan dengan 7.126 tweet yang bersentimen positif. Ki-nerja model hybrid RoBERTa-GRU terbaik didapatkan meng-gunakan skenario set C dengan parameter optimizer AdamW, batch size 32, GRU hidden size 64, learning rate 1e-7, weight decay 0.08 dan menjalankan 23 epoch mendapatkan loss pengu-jian sebesar 0.6002 dan akurasi pengujian sebesar 72.78%. Met-rik evaluasi lainnya seperti presisi, recall, dan F1-score masing-masing, yaitu 72,65%, 69,64%, dan 71,06%.