Analisis Sentimen Film Dirty Vote Menggunakan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan film "Dirty Vote" dari berbagai sumber, seperti media sosial, situs web ulasan film, dan forum online, dengan menggunakan model BERT yang telah di-fine-tuning. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data ulasan, pre-processing data, fine-tuning model BERT, dan evaluasi kinerja model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT mencapai tingkat kinerja yang tinggi dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang melebihi ambang batas 0.8 pada dataset validasi. Analisis sentimen dari berbagai sumber mengungkapkan variasi dalam opini publik terhadap film "Dirty Vote", dengan perbedaan yang signifikan dalam sentimen yang diekspresikan melalui media sosial seperti Twitter dan Facebook dibandingkan dengan ulasan dari situs web khusus atau forum online. Selain itu, diskusi temuan analisis sentimen mengungkapkan preferensi masyarakat terhadap aspek-aspek tertentu dari film, seperti efek visual dan musik. Temuan analisis sentimen mengungkapkan bahwa efek visual dan musik mendapat penilaian tertinggi dari masyarakat, sementara pemeran dan sutradara mendapat penilaian yang lebih rendah. Informasi ini dapat digunakan oleh para pembuat film untuk memperbaiki aspek-aspek yang kurang memuaskan dalam produksi film selanjutnya.