ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TIMNAS INDONESIA DI PIALA ASIA 2023 DENGAN MODEL TRANSFORMER BERBAHASA INDONESIA
DOI:
https://doi.org/10.36341/rabit.v10i2.6142Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Transformer, IndoBERT, IndoRoBERTa, DistilBERT MultilingualAbstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Tim Nasional Indonesia selama Piala Asia 2023 melalui komentar Instagram, dengan memanfaatkan model Transformer berbahasa Indonesia. Sebanyak 21.045 komentar dikumpulkan dari akun resmi @timnasindonesia dan difilter menjadi 17.829 komentar layak analisis setelah melalui proses preprocessing seperti text cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Komentar kemudian diklasifikasikan secara otomatis ke dalam tiga kelas sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral, dengan menggunakan Indonesia Sentiment Lexicon (InSet). Tiga model Transformer digunakan, yaitu IndoBERT, IndoRoBERTa, dan DistilBERT Multilingual, serta dibandingkan dengan baseline SVM + TF-IDF. Evaluasi menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil menunjukkan bahwa IndoBERT (learning rate 5e-5) memberikan performa terbaik dengan akurasi 0.8897 dan F1-score 0.8859, mengungguli model lainnya. Analisis dilakukan dengan mempertimbangkan tantangan khas komentar Instagram seperti bahasa gaul, singkatan, emoji, dan penggunaan campuran bahasa Indonesia-Inggris. Temuan ini memvalidasi efektivitas model Transformer monolingual untuk Bahasa Indonesia, yang masih jarang dibandingkan secara sistematis dalam konteks media sosial. Temuan ini juga dapat digunakan oleh manajemen Timnas Indonesia atau pemangku kebijakan olahraga untuk mengevaluasi respons publik secara real-time, serta menjadi acuan dalam pengembangan sistem analisis opini publik yang adaptif dan kontekstual.
Unduhan
Referensi
M. Kholilullah, M. Martanto, and U. Hayati, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER(X) TENTANG PIALA DUNIA USIA 17 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 1, pp. 392–398, Feb. 2024, doi: 10.36040/JATI.V8I1.8378.
R. H. Muhammadi, T. G. Laksana, and A. B. Arifa, “Combination of Support Vector Machine and Lexicon-Based Algorithm in Twitter Sentiment Analysis,” Khazanah Informatika : Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 59–71, Mar. 2022, doi: 10.23917/KHIF.V8I1.15213.
A. Agustin, S. Andrean, S. Susanti, R. Rahmiati, and H. Hamdani, “REVIEW APLIKASI KREDIVO MENGGUNAKAN ANALISIS SENTIMEN DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 9, no. 1, pp. 39–49, Dec. 2024, doi: 10.36341/RABIT.V9I1.4107.
H. M. Rorong, K. Santa, and V. Peggie Rantung, “Sentimen Analisis U-17 Pada Media Sosial X Dengan Metode Support Vector Machine: Sentiment Analysis of U-17 on Social Media X Using the Support Vector Machine Method,” JOURNAL OF INFORMATICS, BUSINESS, EDUCATION AND INNOVATION TECHNOLOGY, vol. 10, no. 9, pp. 94–100, Nov. 2024, Accessed: Mar. 05, 2025. [Online]. Available: https://jibeit.teknikinformatika.org/index.php/jibeit/article/view/186
Abd. C. Fauzan and K. Hikmah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM ANALISIS POLARISASI OPINI MASYARAKAT TERKAIT VAKSIN COVID-19,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 7, no. 2, pp. 122–128, Jul. 2022, doi: 10.36341/RABIT.V7I2.2403.
S. P. Tanzil and M. R. Pribadi, “Analisis Sentimen Pengguna Instagram terhadap Timnas Indonesia U-23 pada Piala AFC menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan SMOTE,” Telekontran : Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan, vol. 12, no. 1, pp. 68–80, Jul. 2024, doi: 10.34010/TELEKONTRAN.V12I1.12869.
R. A. Laksono, K. R. Sungkono, R. Sarno, and C. S. Wahyuni, “Sentiment analysis of restaurant customer reviews on tripadvisor using naïve bayes,” Proceedings of 2019 International Conference on Information and Communication Technology and Systems, ICTS 2019, pp. 49–54, Jul. 2019, doi: 10.1109/ICTS.2019.8850982.
G. Z. Nabiilah, S. Y. Prasetyo, Z. N. Izdihar, and A. S. Girsang, “BERT base model for toxic comment analysis on Indonesian social media,” Procedia Comput Sci, vol. 216, pp. 714–721, Jan. 2023, doi: 10.1016/J.PROCS.2022.12.188.
Y. Asri, D. Kuswardani, L. F. M. Horhoruw, and S. A. Ramadhana, MACHINE LEARNING & DEEP LEARNING: Analisis Sentiment Menggunakan Ulasan Pengguna Aplikasi. Jawa Timur: Uwais Inspirasi Indonesia, 2024.
H. Imaduddin, F. Y. A’la, and Y. S. Nugroho, “Sentiment Analysis in Indonesian Healthcare Applications using IndoBERT Approach,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 14, no. 8, pp. 113–117, 2023, doi: 10.14569/IJACSA.2023.0140813.
R. Kusnadi, Y. Yusuf, A. Andriantony, R. A. Yaputra, and M. Caintan, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP GAME GENSHIN IMPACT MENGGUNAKAN BERT,” Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab, vol. 6, no. 2, pp. 122–129, Jul. 2021, doi: 10.36341/RABIT.V6I2.1765.
A. Jannani, T. Amzil, N. Sael, and S. Bouhsissin, “Sentiment-Annotated Hibapress: A Moroccan News Arabic Dataset (SAHMNAD) predicted using Fine-Tuned Arabic Language Models and Zero-Shot LLMs,” 2025 5th International Conference on Innovative Research in Applied Science, Engineering and Technology, IRASET 2025, 2025, doi: 10.1109/IRASET64571.2025.11008106.
F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,” Indonesian of Health Information Management Journal (INOHIM), vol. 8, no. 2, pp. 100–109, Dec. 2020, doi: 10.47007/INOHIM.V8I2.223.
T. Baldwin and Y. Li, “An In-depth Analysis of the Effect of Text Normalization in Social Media,” NAACL HLT 2015 - 2015 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Proceedings of the Conference, pp. 420–429, 2015, doi: 10.3115/V1/N15-1045.
F. Koto and G. Y. Rahmaningtyas, “Inset lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs,” Proceedings of the 2017 International Conference on Asian Language Processing, IALP 2017, vol. 2018-January, pp. 391–394, Jul. 2017, doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.
B. Wilie et al., “IndoNLU: Benchmark and Resources for Evaluating Indonesian Natural Language Understanding,” Sep. 2020, Accessed: Feb. 27, 2025. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/2009.05387v3
F. Koto, A. Rahimi, J. H. Lau, and T. Baldwin, “IndoLEM and IndoBERT: A Benchmark Dataset and Pre-trained Language Model for Indonesian NLP,” COLING 2020 - 28th International Conference on Computational Linguistics, Proceedings of the Conference, pp. 757–770, Nov. 2020, doi: 10.18653/v1/2020.coling-main.66.
J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, K. T. Google, and A. I. Language, “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” Proceedings of the 2019 Conference of the North, pp. 4171–4186, 2019, doi: 10.18653/V1/N19-1423.
Y. Liu et al., “RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach,” Jul. 2019, Accessed: Apr. 14, 2025. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1907.11692v1
B. Richardson and A. Wicaksana, “Comparison of IndoBERT-lite and RoBERTa in Text Mining for Indonesian Language Question Answering Application,” International Journal of Innovative Computing, Information and Control, vol. 18, no. 06, pp. 1719-, Dec. 2022, doi: 10.24507/IJICIC.18.06.1719.
V. Sanh, L. Debut, J. Chaumond, and T. Wolf, “DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter,” Oct. 2019, Accessed: Apr. 14, 2025. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1910.01108v4
T. Liu, S. Li, Y. Dong, Y. Mo, and S. He, “Spam Detection and Classification Based on DistilBERT Deep Learning Algorithm,” Applied Science & Engineering Journal for Advanced Research Peer Reviewed and Refereed Journal ISSN, pp. 6–10, 2024, doi: 10.5281/zenodo.11180575.
F. Barbieri, L. E. Anke, and J. Camacho-Collados, “XLM-T: Multilingual Language Models in Twitter for Sentiment Analysis and Beyond,” 2022. Accessed: Jun. 26, 2025. [Online]. Available: https://aclanthology.org/2022.lrec-1.27/
Unduhan
Diterbitkan
Cara Mengutip
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 Rabit : Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
1. Hak cipta dari semua manuskrip jurnal dipegang oleh RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab.
2. Ketentuan hukum formal untuk mengakses artikel digital jurnal elektronik tunduk pada ketentuan lisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike (CC BY-NC-SA), yang berarti bahwa RABIT: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab berhak untuk menyimpan, mentransfer media / format, mengelola dalam bentuk basis data, memelihara, dan menerbitkan artikel.
3. Naskah yang diterbitkan baik cetak maupun elektronik adalah akses terbuka untuk tujuan pendidikan, penelitian, dan perpustakaan. Selain itu, dewan editorial tidak bertanggung jawab atas pelanggaran hukum hak cipta.


