FINE TUNNING MODEL INDOBERT UNTUK ANALISIS SENTIMEN BERITA PARIWISATA INDONESIA - I Nyoman Saputra Wahyu Wijaya; Ketut Agus Seputra; Ni Putu Novita Puspa Dewi (Universitas Pendidikan Ganesha, 2025)
Perkembangan kecerdasan buatan pada ranah NLP dewasa ini sangat pesat. Beberapa teknologi kecerdasan buatan pada text-based teknologi seperti ChatGPT, Gemini, LLaMA, dan lain-lain telah dimanfaatkan dalam ranah riset ataupun industry. Dalam analisis sentimen, yang menjadi komponen utama adalah representasi teks. Teknik representasi teks yang menonjol pada akhir-akhir ini adalah bidirectional encoder representation from transformer(BERT). Sesuai dengan permasalahan yang disebutkan sebelumnya, analisis sentimen ini dapat dilakukan untuk berita pariwisata. Namun untuk meningkatkan akurasi dapat dilakukan fine tunning pada metode BERT. Berdasarkan permasalahan tersebut, dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentiment dengan menggunakan metode IndoBERT. Akan dilakukan fine tuning untuk fokus ranah pariwisata. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan tangkat akurasi sebesar 77%. Model dapat melakukan klasifikasi sentiment negative dengan baik, namun masih perlu ditingkatkan pada sentiment positif dan netral.