// <![CDATA[FINE TUNING PADA KLASIFIKASI OPINI ULASAN ISP BIZNET MENGGUNAKAN MODEL INDONLU]]> 0422106801 - Dewi Rosmala , S.Si, M.IT. Dosen Pembimbing 1 ANDRIE ANUGRAH / 152017089 Penulis
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi opini pada ulasan layanan ISP Biznet di media sosial X dengan menggunakan model IndoNLU, sebuah model bahasa berbasis machine learning yang dirancang khusus untuk bahasa Indonesia. Dalam penelitian ini, model IndoNLU digunakan untuk mengklasifikasikan opini menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Dataset yang digunakan terdiri dari 1600 tweet yang dikumpulkan melalui scraping selama periode 13 Mei hingga 24 Juni 2024. Hasil awal menunjukkan bahwa performa model pre-trained IndoNLU kurang optimal, dengan akurasi 73%, presisi 48%, recall 47%, dan F1-Score 47%. Untuk meningkatkan kinerja model, dilakukan proses fine-tuning dengan parameter hyperparameter yang disesuaikan, yaitu epoch 5, learning rate 0.00000300, dan batch size 32. Setelah fine-tuning, hasil kinerja model meningkat secara signifikan dengan akurasi 98%, presisi 99%, recall 95%, dan F1-Score 97%. Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan model IndoNLU dengan fine-tuning dapat meningkatkan kinerja dalam klasifikasi opini pada ulasan pelanggan ISP Biznet, serta memberikan wawasan yang lebih baik terhadap sentimen publik yang sering ditemukan di platform media sosial X di Indonesia. Kata Kunci : NLP, Fine Tuning, Klasifikasi Opini Ulasan ISP Biznet, IndoNLU