Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Elektrifikasi Transportasi Sepeda Listrik di Indonesia Menggunakan Algoritma BERT

Winarti Ulandari; Aries Dwi Indriyanti

doi:10.70340/jirsi.v5i3.468

Penulis

Winarti Ulandari Universitas Hasyim Asy'ari
Aries Dwi Indriyanti Universitas Hasyim Asy'ari

DOI:

https://doi.org/10.70340/jirsi.v5i3.468

Kata Kunci:

Sentiment Analysis, BERT, YouTube, Electric Bicycle, Text Classification

Abstrak

Pesatnya perkembangan teknologi informasi dan media sosial telah mendorong lonjakan signifikan dalam volume opini publik yang beredar di berbagai platform digital, salah satunya YouTube. Di antara berbagai isu yang menjadi perhatian masyarakat, kebijakan elektrifikasi transportasi khususnya penggunaan sepeda listrik di Indonesia merupakan topik yang menuai beragam respons. Studi ini dirancang untuk membangun sebuah sistem klasifikasi sentimen komentar YouTube terkait kebijakan tersebut yang dapat diakses melalui antarmuka web, guna mengklasifikasikan komentar YouTube yang berkaitan dengan kebijakan tersebut, dengan memanfaatkan algoritma BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Sistem yang dikembangkan mengadopsi pendekatan pengembangan perangkat lunak model waterfall, mencakup tahapan preprocessing teks yang terdiri atas pembersihan teks, case folding, normalisasi, dan tokenisasi, dilanjutkan dengan klasifikasi sentimen ke dalam tiga kategori, yaitu positif, netral, dan negatif, serta visualisasi hasil analisis secara interaktif. Dataset yang digunakan berjumlah 1.000 komentar YouTube. Hasil pengujian menunjukkan model BERT mencapai akurasi keseluruhan sebesar 91,50%, dengan macro precision 88,34%, macro recall 90,80%, dan macro F1-Score 89,55%. Distribusi sentimen yang diperoleh menunjukkan 201 komentar positif (20,1%), 645 komentar netral (64,5%), dan 154 komentar negatif (15,4%). Sistem berbasis web yang dibangun berhasil mengintegrasikan keseluruhan alur kerja mulai dari unggah dataset, preprocessing, analisis sentimen, hingga visualisasi data secara otomatis, sehingga mampu mendukung pengambilan keputusan berbasis data bagi para pemangku kebijakan.

Kata kunci: Analisis Sentimen, BERT, YouTube, Sepeda Listrik, Klasifikasi Teks

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

. Y. K. Dwivedi et al., “Setting the Future of Digital and Social Media Marketing Research: Perspectives and Research Propositions,” International Journal of Information Management, vol. 59, p. 102168, 2022.

. A. Pratama and R. Nugroho, “Pemanfaatan Analisis Sentimen Media Sosial dalam Evaluasi Kebijakan Publik,” Jurnal Administrasi Publik, vol. 18, no. 1, pp. 45–58, 2022.

. J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” in Proc. 2019 Conf. North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL-HLT), vol. 1, Minneapolis, MN, USA, 2019, pp. 4171–4186.

. Y. Putra and A. Wibowo, “Implementasi Self-Attention pada Model BERT untuk Klasifikasi Sentimen Teks Media Sosial,” Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer, vol. 10, no. 1, pp. 33–44, 2023.

. J. Wu, P. Qu, B. Zhang, and Z. Zhou, “Sentiment Analysis in Social Media: Leveraging BERT for Enhanced Accuracy,” Journal of Industrial Engineering and Applied Science, vol. 2, no. 4, pp. 143–149, 2024.

. R. Hidayat, A. Pratama, and D. Lestari, “Penerapan Algoritma BERT untuk Analisis Sentimen Media Sosial Berbahasa Indonesia,” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, no. 2, pp. 120–130, 2024.

. N. Sholihah, F. F. Abdulloh, and M. Rahardi, “Sentiment Analysis on KPU Performance Post-2024 Election via YouTube Comments Using BERT,” Sinkron, vol. 8, no. 4, pp. 2222–2232, 2024.

. A. A. Bastian and A. Perdana, “Sentiment Analysis of Public Comments on YouTube Regarding the Inaugural Speech of the 8th President of Indonesia Using VADER and BERT Methods,” International Journal Software Engineering and Computer Science (IJSECS), vol. 5, no. 1, pp. 126–140, 2025.

. R. D. Lestari and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Penggunaan Sepeda Listrik pada Anak-Anak di Media Sosial X Menggunakan Metode SVM,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 6, no. 3, pp. 1954–1965, 2024.

. R. Anugrah and S. Amalia, “Penerapan Text Preprocessing pada Analisis Sentimen Media Sosial Berbahasa Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 2, pp. 145–154, 2024.

. N. Sari, D. Wibowo, and R. Kurniawan, “Pengaruh Preprocessing terhadap Akurasi Analisis Sentimen Teks Media Sosial,” Jurnal Informatika dan Komputer, vol. 12, no. 2, pp. 88–97, 2023.