Klasifikasi Sentimen Masyarakat Pasca Undang - Undang Pemindahan Ibukota Nusantara Dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Bidirectional Encoder Representations Form Transformer

Pemindahan Ibu Kota Negara ke Nusantara telah menjadi topik yangkontroversial di kalangan masyarakat Indonesia, terutama setelah diterapkannyaUndang-Undang Pemindahan Ibu Kota. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahuiopini atau sentimen masyarakat terhadap pemindahan ibu kota tersebut pascaditerapkannya undang-undang, mengingat isu ini tetap menjadi pro dan kontra dimedia sosial, khususnya Twitter. Metode yang digunakan dalam penelitian iniadalah BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sebuahmodel pembelajaran mesin yang canggih untuk pemrosesan bahasa alami. Dalampenelitian ini, dilakukan klasifikasi sentimen terhadap tweet-tweet yang berkaitandengan pemindahan ibu kota. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa dari totaldataset, sentimen netral mendominasi dengan 6176 tweet 46,44%, diikuti olehsentimen negatif sebanyak 36,67%, dan sentimen positif sebanyak 16,89%. Modelyang digunakan berhasil mencapai akurasi sebesar 83,818%, yang menunjukkanperforma yang cukup baik dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat.Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalammengenai persepsi masyarakat terhadap pemindahan ibu kota, serta dapatmenjadi acuan bagi pembuat kebijakan dalam mengambil keputusan yang lebihtepat berdasarkan opini publik.