<![CDATA[Sepak bola merupakan olahraga paling digemari di Indonesia, sehingga setiap keputusan yang diambil oleh federasi seperti PSSI serta performa Timnas Indonesia seringkali menjadi sorotan publik di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen masyarakat terhadap PSSI dan Timnas Indonesia melalui data dari media sosial X. Dua model deep learning yang digunakan untuk klasifikasi sentimen adalah Long Short-Term Memory (LSTM) dan Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Dataset dikumpulkan melalui crawling tweet dengan kata kunci "PSSI" dan "Timnas Indonesia" selama periode Juni 2024 hingga Mei 2025. Data diterjemahkan ke Bahasa Inggris, dilabeli menggunakan lexicon VADER, diseimbangkan dengan teknik undersampling, lalu diproses dan diklasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BERT menghasilkan akurasi lebih tinggi yaitu sebesar 76% dibandingkan LSTM sebesar 71%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model BERT lebih unggul dalam memahami konteks dan klasifikasi sentimen terhadap teks media sosial.]]>
Copyrights © 2026
