Digitalisasi manajemen sumber daya manusia (SDM) mendorong perubahan signifikan dalam praktik organisasi, namun juga memunculkan beragam persepsi publik. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap digitalisasi SDM di media sosial X menggunakan metode berbasis leksikon InSet Lexicon. Data dikumpulkan melalui API pada periode Januari 2023 hingga Juni 2025 sebanyak 10.000 cuitan berbahasa Indonesia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, pre-processing (case folding, cleaning, tokenization, dan stopword removal), klasifikasi sentimen, serta evaluasi kinerja model menggunakan metrik precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan dominasi sentimen netral sebesar 70,12%, diikuti negatif 18,62% dan positif 11,26%, yang mengindikasikan diskusi bersifat informatif dengan kecenderungan lebih banyak kritik dibanding apresiasi. Model mencapai akurasi 80,26% dengan precision macro 80,42% dan recall macro 70,38%. Performa terbaik terdapat pada kelas netral, sementara kelas positif memiliki recall terendah sehingga banyak sentimen positif tidak terdeteksi. Temuan ini menunjukkan bahwa pendekatan lexicon-based cukup efektif, namun masih terbatas dalam menangkap nuansa bahasa kontekstual. Penelitian ini memberikan gambaran persepsi publik sekaligus dasar pengembangan metode yang lebih adaptif untuk mendukung pengambilan keputusan dalam transformasi digital SDM.
Copyrights © 2026