Analisis Sentimen Perusahaan Jasa Pengiriman Barang Data Dari X Menggunakan Metode Bidirectional Encoder Representations From Transformers (BERT)

Analisis sentimen telah menjadi bagian integral dalam memahami persepsipengguna terhadap berbagai layanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisissentimen terkait perusahaan jasa ekspedisi pengiriman barang data dari Twittermenggunakan metode Bidirectional Encoder Representations from Transformers(BERT). Fokusnya adalah pada lima penyedia jasa ekspedisi: JNE, JNT, SiCepat,AnterAja, dan Ninja Express. Metode ini memungkinkan pengambilan informasiyang lebih kaya dan kontekstual dari data teks yang tersebar di media sosial. Padapenelitian ini data yang dikumpulkan dari Twitter yang mencakup komentarterkait pengiriman paket oleh ketiga penyedia layanan tersebut. Setelah itumenerapkan algoritma BERT untuk menganalisis sentimen dari data teks tersebut.Model IndoBERT dapat digunakan untuk analisis sentimen pada data tweetdengan hasil yang cukup baik dengan hasil akurasi terbaik untuk SiCepat 0.8818,untuk JNE 0. 8263, untuk JNT 0.8345, untuk Anter Aja 0.8684, dan untuk NinjaExpress 0.7705. Distribusi sentimen yang didapatkan memberikan gambarantentang persepsi pengguna terhadap layanan ekspedisi yang dianalisis.