ANALISIS SENTIMEN THREADS KULINER YOGYAKARTA MENGGUNAKAN FINE-TUNED SENTENCE TRANSFORMER - Nurul Tiara Kadir; Khadijah Febriana Rukhmanti Udhayana Hr; Putry Wahyu Setyaningsih; Muthia Muthia (LPPM UNIVERSITAS BINA INSAN, 2025)
Media sosial menjadi sumber penting dalam memahami persepsi wisatawan terhadap destinasi kuliner. Salah satu platform yang relatif baru dan belum banyak dieksplorasi dalam penelitian akademik adalah Threads, yang menyediakan percakapan berbasis teks. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna Threads terhadap wisata kuliner Yogyakarta serta mengevaluasi potensi Threads sebagai sumber data alternatif dalam pemetaan persepsi pengguna. Data dikumpulkan melalui proses scraping dan mendapatkan 1.002 postingan Threads dengan kata kunci Kuliner Jogja pada periode awal Oktober 2024 hingga awal Desember 2025. Metode penelitian mencakup tahapan text mining, pra-pemrosesan teks, serta penerapan model kecerdasan buatan fine-tuned Sentence Transformer untuk klasifikasi sentimen ke dalam kategori positif, netral, dan negatif. Selain itu, dilakukan ekstraksi entitas untuk mengidentifikasi objek kuliner yang paling sering dibicarakan. Hasil analisis menunjukkan bahwa persepsi terhadap kuliner Yogyakarta di Threads didominasi sentimen positif sebesar 57.8%, diikuti sentimen netral sebesar 38.3%, sementara sentimen negatif relatif kecil yaitu 3.9%. Dominasi istilah seperti warung, soto, dan ayam mengindikasikan kuatnya daya tarik kuliner tradisional dalam persepsi wisata kuliner Yogyakarta. Penelitian ini menunjukkan efektivitas fine-tuned Sentence Transformer dengan data latih terbatas pada domain kuliner berbahasa Indonesia.