Analisis Sentimen Publik Terhadap Magang Berdampak 2025 di Platform X/Twitter Menggunakan Model Indobert - Brigitta Mery Rosarie Eufra Nilapaksi; Tirana Noor Fatyanosa; Putra Pandu Adikara (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2026)
Media sosial menjadi sarana diskursus publik bagi masyarakat untuk menyampaikan pandangan terhadap berbagai kebijakan, termasuk pendidikan tinggi. Program Magang Berdampak 2025 sebagai kelanjutan kebijakan Merdeka Belajar Kampus Merdeka menimbulkan beragam respons di platform X, sehingga diperlukan analisis sentimen untuk memahami persepsi publik secara sistematis. Penelitian ini ditujukan dlam rangka menganalisis sentimen publik terhadap Program Magang Berdampak 2025 menggunakan model IndoBERT serta mengevaluasi pengaruh konfigurasi hyperparameter terhadap performa klasifikasi. Data penelitian berupa unggahan berbahasa Indonesia dari platform X yang dikelompokkan dalam klasifikasi sentimen positif, negatif, dan netral. Perolehan pengujian mengindikasikan, model terbaik diperoleh pada epoch ke-6 dengan konfigurasi learning rate 2e-5 dan batch size 32, menghasilkan accuracy 0,7481, precision 0,7720, recall 0,7481, dan f1-score 0,7562. Temuan analisis memperlihatkan dominasi sentimen netral, diikuti negatif dan positif, yang mengindikasikan diskursus bersifat informatif disertai kritik terhadap implementasi program. Temuan ini menegaskan pentingnya pemilihan hyperparameter serta tantangan analisis sentimen pada data media sosial yang tidak seimbang dan kontekstual