Analisis Sentimen Komentar Trailer Youtube Film Pelangi di Mars Menggunakan IndoBERT
DOI:
https://doi.org/10.28918/logiclink.v3i1.02Abstract
Pertumbuhan industri perfilman Indonesia meningkatkan jumlah opini penonton pada platform digital, khususnya YouTube. Kolom komentar pada trailer film dapat dimanfaatkan untuk mengetahui respons dan persepsi penonton terhadap sebuah film. Namun, volume komentar yang besar serta penggunaan bahasa tidak baku pada media sosial menyebabkan analisis manual menjadi kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen komentar pengguna pada trailer film Pelangi di Mars di YouTube menggunakan model pre-trained IndoBERT. Data penelitian diperoleh melalui proses web scraping komentar YouTube pada periode 24 November 2025 hingga 5 Mei 2026 dan menghasilkan 2656 komentar. Setelah proses seleksi data, diperoleh 1898 komentar yang digunakan dalam penelitian. Tahap preprocessing meliputi cleaning text, case folding, tokenizing, normalisasi kata tidak baku, stopword removal, dan stemming. Proses klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan model Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis pada Hugging Face Transformers tanpa proses fine-tuning. Hasil klasifikasi menunjukkan terdapat 839 komentar positif, 546 komentar negatif, dan 513 komentar netral. Evaluasi model menghasilkan nilai accuracy sebesar 72,23%, precision sebesar 80,86%, recall sebesar 72,23%, dan F1-score sebesar 74,11%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas pengguna memberikan respons positif terhadap trailer film Pelangi di Mars, serta model IndoBERT memiliki kemampuan yang cukup baik dalam melakukan klasifikasi sentimen komentar berbahasa Indonesia pada media sosial.
Keywords:
References
Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis· Hugging Face. (2026). https://huggingface.co/Aardiiiiy/indobertweet-base-Indonesian-sentiment-analysis
Achmad, A. A., Iin, K., & Iska, Y. (2023). Analisis Klasifikasi Sentimen Berbasis Topik pada Ulasan Layanan Dana dan Sakuku dengan Convolutional Neural Network. INFORMASI (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi), 15(2), 225–236. https://doi.org/10.37424/INFORMASI.V15I2.267
Ahmadian, H., Abidin, T. F., Riza, H., & Muchtar, K. (2024). Hybrid Models for Emotion Classification and Sentiment Analysis in Indonesian Language. Applied Computational Intelligence and Soft Computing, 2024(1), 2826773. https://doi.org/10.1155/2024/2826773
Apriyanto, H. T., Chamid, A. A., Meymaharani, R., Informatika, T., Kudus, U. M., Utara, J. L., Kudus, K., Youtube, K., & Jumbo, F. (2026). Perbandingan Model Decision Tree, Random Forest, Dan Svm Pada Analisis Sentimen Berbasis Aspek Komentar Film Jumbo. JATI(Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 10(1), 302–309.
Chai, C. P. (2023). Comparison of text preprocessing methods. Natural Language Engineering, 29(3), 509–553. https://doi.org/10.1017/S1351324922000213
Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. NAACL HLT 2019 - 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies - Proceedings of the Conference, 1, 4171–4186.
Ghosh, K. K., & Sur, C. (2025). Learning to Extract Cross-Domain Aspects and Understanding Sentiments Using Large Language Models. https://arxiv.org/pdf/2501.08974
Koto, F., Lau, J. H., & Baldwin, T. (2021). IndoBERTweet: A Pretrained Language Model for Indonesian Twitter with Effective Domain-Specific Vocabulary Initialization. EMNLP 2021 - 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Proceedings, 10660–10668. https://doi.org/10.18653/V1/2021.EMNLP-MAIN.833
Koto, F., Rahimi, A., Lau, J. H., & Baldwin, T. (2020). 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, 757–770. https://doi.org/10.18653/v1/2020.coling-main.66
Lestari, S., & Pasaribu, W. S. C. (2026). Analisis Sentimen Review Film Indonesia Berdasarkan Rentang Usia dengan Simple Moving Average untuk Optimasi Sistem Rekomendasi. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 10(1), 345–350. https://doi.org/10.35870/jtik.v10i1.5219
Min, B., Ross, H., Sulem, E., Veyseh, A. P. Ben, Nguyen, T. H., Sainz, O., Agirre, E., Heintz, I., & Roth, D. (2024). Recent Advances in Natural Language Processing via Large Pre-trained Language Models: A Survey. ACM Computing Surveys, 56(2), 30. https://doi.org/10.1145/3605943;CSUBTYPE:STRING:JOURNAL;SUBPAGE:STRING:BASIC
Modami, N., Eleazar, E., Manopo, R., Enditama, D. R., & Ayunda, A. T. (2025). Analisis Sentimen Komentar YouTube terhadap Rumor Peluncuran iPhone 17 Menggunakan Web Scraping dan Studi Komparatif Algoritma Klasifikasi. 9(2), 403–411.
Purnomo, T. D., & Sutopo, J. (2024). Comparison of Pre-Trained Bert-Based Transformer Models For Regional Language Text Sentiment Analysis in Indonesia. International Journal Science and Technology, 3(3), 11–21. https://doi.org/10.56127/IJST.V3I3.1739
Setiawan, V. D., Iswavigra, D. U., & Anggiratih, E. (2025). Implementation of IndoBERT for Sentiment Analysis of the Constitutional Court’s Decision Regarding the Minimum Age of Vice Presidential Candidates. Scientific Journal of Informatics, 12(3), 397–406. https://doi.org/10.15294/SJI.V12I3.26320
Sihombing, K. E., Ineke Pakereng, M. A., Kristen Satya Wacana, U., & Artikel, R. (2025). Analisis Sentimen Komentar Youtube Terhadap Wawancara Presiden Prabowo Menggunakan Machine Learning Dan Orange Data Mining. STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik Dan Ilmu Komputer, 4(4), 327–336. https://doi.org/10.55123/STORAGE.V4I4.6478
Walasary, T. (2022). Survey Paper tentang Analisis Sentimen. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi Dan Sistem Informasi, 2(1), 201–206. https://doi.org/10.24002/konstelasi.v2i1.5378
Yuda, M. A. D. (2025). Implementasi Web Scraping Untuk Ekstraksi Data Penjual dan Produk Panel Surya Di E-Commerce: Indonesia. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 155–165. https://doi.org/10.24002/KONSTELASI.V5I1.11751
Downloads
Published
License
Copyright (c) 2026 Siska Amelia, Migel Orvin Febryan, Muhammad Rizky Pribadi
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
