ANALISIS SENTIMEN BINER ULASAN PRODUK FACE WASH DI FEMALE DAILY APPS MENGGUNAKAN FINE-TUNING MULTIVARIAN INDOBERT

Oleh :
Muhammad Rayhan Guston - M0521057 - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data

Ulasan pengguna pada Female Daily Apps menyediakan data tekstual untukmempelajari respons konsumen terhadap produk kecantikan, tetapi analisis manualtidak efisien dan rentan menghasilkan interpretasi yang tidak konsisten. Penelitianini membangun klasifikasi sentimen biner pada ulasan produk face wash melaluifine-tuning delapan varian IndoBERT. Dataset awal berjumlah 500 ulasan; satubaris duplikat dihapus sehingga tersisa 499 ulasan. Stratified split menghasilkan349 data latih, 75 data validasi, dan 75 data uji. Easy Data Augmentation diterapkanhanya pada data latih; 690 data sintetis diterima sehingga ukuran data pelatihanmenjadi 1.039. IndoBERT large_p1 dan large_p2 sama-sama memperolehweighted F1-score validasi 97,33%; large_p1 dipilih karena validation loss lebihrendah, yaitu 0,270188 dibandingkan 0,270981. Pada data uji, large_p1 mencapaiaccuracy 94,67%, weighted F1-score 94,66%, balanced accuracy 94,63%, ROCAUC98,01%, dan Average Precision 97,52%. Confusion matrix menghasilkan 37true negative, 1 false positive, 3 false negative, dan 34 true positive. Baseline TFIDFdan Logistic Regression memperoleh accuracy 82,67%. Hasil ablation studyberbeda antar-komponen sehingga ditafsirkan sebagai bukti empiris pada split ini,bukan pengaruh universal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa fine-tuningIndoBERT dapat digunakan pada dataset tersebut, dengan batas generalisasi padasatu kategori produk, satu sumber data, dan 75 data uji.