Perancangan Aplikasi Analisis Sentimen Mengenai Program Petani Milenial Berbasis IndoBERT - Aprilia Monica Sari; I Made Gede Sunarya; I Md. Dendi Maysanjaya (Universitas Pendidikan Ganesha, 2026)
Sektor pertanian di Indonesia menghadapi tantangan regenerasi petani akibat minimnya keterlibatan generasi muda, karena hanya 8% berasal dari kelompok usia muda. Menanggapi tantangan tersebut, Kementerian Pertanian Indonesia meluncurkan program Petani Milenial yang menargetkan generasi muda berusia 19 sampai 39 tahun untuk diberdayakan menjadi petani. Program ini memunculkan beragam tanggapan publik di media sosial. Data penelitian ini bersumber dari platform TikTok dengan jumlah data awal 15.422 komentar dan setelah diseleksi menjadi 4.781 komentar dan dikategorikan menjadi dua kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Proses analisis mencakup lima tahap yaitu pengumpulan data, pelabelan sentimen, preprocessing data (cleaning, case folding, dan normalize), pemodelan menggunakan IndoBERT dengan Random Over Sampling (ROS) dan k-fold cross-validation, serta evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT dengan ROS mencapai performa yang baik dengan nilai accuracy sebesar 91%, precision 91%, recall 91%, dan F1-Score 91%. Implementasi aplikasi analisis sentiemen didasarkan pada hasil evaluasi dan berbasis Streamlit untuk membangun interface yang dapat membantu pengguna melakukan analisis sentimen secara real-time Aplikasi analisis sentimen ini menyediakan solusi praktis bagi pemangku kepentingan untuk memahami persepsi publik dan dapat menjadi dasar dalam membuat dan memutuskan kebijakan program pertanian yang lebih baik untuk kedepannya.