Analisis Sentimen Pengguna X/Twitter Terhadap Timnas Sepakbola Indonesia di Era Shin Tae Yong dengan BERT&RNN

Abstract

Abstrak— Perkembangan media sosial, khususnya Twitter (X), menjadikan platform ini sebagai ruang utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini terhadap performa Timnas Sepakbola Indonesia di bawah kepelatihan Shin Tae Yong (STY). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa empat model analisis sentimen berbasis kombinasi IndoBERT dan arsitektur Recurrent Neural Network (RNN), yaitu IndoBERT + RNN, IndoBERT + LSTM, IndoBERT + BiLSTM, dan IndoBERT + GRU. Data dikumpulkan menggunakan Tweet Harvest dan melalui tahapan preprocessing meliputi cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword removal, stemming, serta labeling menggunakan InSet Lexicon yang kemudian divalidasi secara manual. Setiap model dilatih menggunakan beberapa konfigurasi hyperparameter, seperti variasi hidden size, batch size, dropout, learning rate, serta jumlah unit RNN untuk menemukan performa optimal pada tahap pelatihan dan validasi. Konfigurasi terbaik dari masing-masing model kemudian digunakan sebagai model final untuk dievaluasi pada skenario tiga label (positif, netral, negatif) dan dua label (positif, negatif). Evaluasi dilakukan menggunakan classification report dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada skenario tiga label, model IndoBERT+RNN memberikan performa terbaik dengan akurasi 0,69 dan Macro F1-Score 0,68. Sementara itu, pada skenario dua label, model IndoBERT+GRU menghasilkan performa tertinggi dengan akurasi dan Macro F1-Score sebesar 0,83. Temuan ini menegaskan bahwa pemilihan konfigurasi optimal pada kombinasi model berbasis transformer dan jaringan berulang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan akurasi analisis sentimen berbahasa Indonesia.

Kata Kunci— Analisis sentimen, IndoBERT, RNN, Twitter, Timnas Indonesia