ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TENTANG INVESTASI EMAS DAN BITCOIN MENGGUNAKAN INDOBERT

Abstract

Perkembangan investasi emas dan Bitcoin mendorong meningkatnya opini publik di media sosial, terutama pada kanal edukasi finansial "Ngomongin Uang". Banyaknya komentar serta penggunaan bahasa yang beragam dan informal membuat analisis sentimen secara manual menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan memetakan sentimen publik terhadap investasi Emas dan Bitcoin serta mengevaluasi kemampuan IndoBERT dalam mengklasifikasikan komentar berbahasa Indonesia. Data penelitian terdiri atas 4.909 komentar unik dari YouTube dan TikTok yang dikelompokkan ke dalam sentimen positif, netral, dan negatif. Metode yang digunakan adalah fine-tuning IndoBERT varian indobenchmark/indobert-base-p2 dengan strategi class weight dan penyisipan topik (prepend) untuk membantu mengatasi ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konfigurasi A4, yaitu 5 epochs, class weight, prepend, dan optimizer AdamW, menghasilkan performa terbaik dengan akurasi 72,51% dan Test Macro F1-Score 0,6983. Strategi tersebut juga meningkatkan kemampuan model mengenali sentimen negatif dengan recall 0,6087 serta menunjukkan performa yang stabil pada topik Bitcoin dan Emas