## Analisis Sentimen Film Dirty Vote Menggunakan BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers )
Diah Fatma Sjoraida 1* , Bucky Wibawa Karya Guna 2 , Dudi Yudhakusuma 3
1* Program Studi Ilmu Komunikasi, Magister Ilmu Komunikasi, Universitas Padjadjaran, Kabupaten Sumedang, Provinsi Jawa Barat, In donesia.
2 Program Studi Seni Musik, Sekolah Tinggi Musik Bandung, Kota Bandung, Provinsi Jawa Barat, Indonesia.
3 Program Studi Ilmu Komunikasi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Langlangbuana, Kota Bandung, Provinsi Jawa  Barat, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 14 September 2023 Received in revised form 25 February 2024 Accepted 20 March 2024 Available online April 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i2.1580.
Keywords: Sentiment Analysis; Dirty Vote Film; BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers ); Audience Response.

## Kata Kunci:
Analisis Sentimen; Film Dirty Vote; BERT ( Bidirectional Encoder Representations from Transformers ); Tanggapan
Penonton.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
This  research  aims  to  conduct  sentiment  analysis  on  reviews  of  the  film  "Dirty  Vote"  from various sources, such as social media, film review websites, and online forums, using a fine-tuned BERT model. This approach includes review data collection, data pre-processing, BERT model refinement, and model performance evaluation. The research results show that the BERT model achieves a high level of performance with accuracy, precision, recall, and F1-score exceeding the threshold  of  0.8  on  the  validation  dataset.  Sentiment  analysis  from  various  sources  revealed variations  in  public  opinion  toward  the  film  “Dirty  Vote,”  with  significant  differences  in sentiment expressed via social media such as Twitter and Facebook compared to reviews from dedicated  websites  or  online  forums.  In  addition,  discussion  analysis  of  sentiment  findings revealed  people's  preferences  for  certain  aspects  of  films,  such  as  visual  effects  and  music. Sentiment analysis findings revealed that visual effects and music received the highest ratings from the public, while the cast and director received lower ratings. This information can be used by filmmakers to improve unsatisfactory aspects in subsequent film production.

## a b s t r a k
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen terhadap ulasan film "Dirty Vote" dari  berbagai  sumber,  seperti  media  sosial,  situs  web  ulasan  film,  dan  forum  online,  dengan menggunakan model BERT yang telah di-fine-tuning. Pendekatan ini melibatkan pengumpulan data  ulasan,  pre-processing  data,  fine-tuning  model  BERT,  dan  evaluasi  kinerja  model.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  model  BERT  mencapai  tingkat  kinerja  yang  tinggi  dengan akurasi, presisi, recall, dan F1-score yang melebihi ambang batas 0.8 pada dataset validasi. Analisis sentimen dari berbagai sumber mengungkapkan variasi dalam opini publik terhadap film "Dirty Vote", dengan perbedaan yang signifikan dalam sentimen yang diekspresikan melalui media sosial seperti  Twitter  dan  Facebook  dibandingkan  dengan  ulasan  dari  situs  web  khusus  atau  forum online.  Selain  itu,  diskusi  temuan  analisis  sentimen  mengungkapkan  preferensi  masyarakat terhadap aspek-aspek tertentu dari film, seperti efek visual dan musik. Temuan analisis sentimen mengungkapkan  bahwa  efek  visual  dan  musik  mendapat  penilaian  tertinggi  dari  masyarakat, sementara  pemeran  dan  sutradara  mendapat  penilaian  yang  lebih  rendah.  Informasi  ini  dapat digunakan  oleh  para  pembuat  film  untuk  memperbaiki  aspek-aspek  yang  kurang  memuaskan dalam produksi film selanjutnya.
*Corresponding Author. Email: diah.fatma@unpad.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404

## 1. Latar Belakang
Analisis sentimen, sebagai metode evaluasi opini dan respons dalam teks, telah menjadi fokus utama dalam memahami  tanggapan  manusia  terhadap  berbagai konten, termasuk film. Analisis sentimen merupakan teknik  yang  digunakan  untuk  mengekstrak  dan menilai  opini,  evaluasi,  serta  perasaan  yang terkandung dalam teks. Metode evaluasi opini seperti klasifikasi multi  class pada  analisis  sentimen memungkinkan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan  sentimen  dari  opini  pengguna, seperti  dalam  evaluasi  faktor  usability  pada  aplikasi mobile  [1].  Dalam  penggunaan  BERT  ( Bidirectional Encoder  Representations  from  Transformers ),  teknik  ini memanfaatkan  representasi  bahasa  yang  diperoleh dari pretraining  deep  bidirectional  representations untuk memahami  konteks  kiri  dan  kanan  dalam  teks  [2]. Dalam  pengembangan  teknologi,  analisis  sentimen juga dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti dalam  analisis  sentimen  terhadap  game  Genshin Impact  menggunakan  BERT  [3].  Penggunaan metode seperti BERT dalam analisis sentimen dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam terhadap opini  dan  respons  yang  terdapat  dalam  teks,  baik untuk  tujuan  penelitian,  pengembangan  produk, maupun  pemahaman  masyarakat  terhadap  suatu topik. Dalam lingkup ini, artikel ini mengeksplorasi aplikasi teknik analisis sentimen dengan memanfaatkan  model  BERT  ( Bidirectional  Encoder Representations  from  Transformers )  untuk  mendapatkan pemahaman mendalam terhadap respons dan opini penonton terhadap film 'Dirty Vote'.
Analisis sentimen menggunakan BERT ( Bidirectional Encoder  Representations  from  Transformers )  telah menunjukkan  keberhasilan  dalam  berbagai  bidang. Misalnya,  dalam  penelitian  terkait  vaksinasi  HPV, model BERT yang disesuaikan secara halus mampu mengungguli  semua  metode  lainnya  dalam  analisis sentimen [4]. Selain itu, dalam pandemi COVID-19, BERT  yang  disesuaikan  dengan  baik  mampu melakukan klasifikasi sentimen dengan akurasi yang signifikan  [5].  Penerapan  BERT  dalam  analisis sentimen juga dapat ditemui dalam berbagai bahasa, seperti  dalam  penelitian  Bangla-BERT  yang merupakan  teknik  pertama  yang  sepenuhnya  tidak diawasi dan mendalam secara bidireksional [6]. Selain itu,  dalam  analisis  sentimen  terhadap  teks  Weibo, penggunaan  BERT  telah  terbukti  efektif  dalam
mengatasi masalah seperti slang, aksen modern, tata bahasa,  dan  kesalahan  ejaan  [7].  Penelitian  juga menunjukkan  bahwa fine-tuning BERT  dapat meningkatkan kinerja dalam analisis sentimen, seperti dalam  penelitian  yang  menggunakan transfer  learning untuk meningkatkan kinerja pengambilan keputusan dalam analisis sentimen [8]. Selain itu, model BERT yang  diperhalus  telah  terbukti  berhasil  dalam klasifikasi  sentimen  berbasis  aspek  yang  ditargetkan [9]. Dengan demikian, BERT telah terbukti menjadi alat  yang  kuat  dalam  analisis  sentimen  di  berbagai bidang, dari kesehatan hingga media sosial, dan dari bahasa
Inggris hingga bahasa lainnya. Keberhasilannya dalam mengatasi berbagai tantangan dalam  analisis  sentimen  menunjukkan  potensi  besar dari  pendekatan  ini  dalam  memahami  opini  dan respons dalam teks.
Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  metode analisis sentimen menggunakan model BERT. Sebagai contoh,  Alaparthi  dan  Mishra  (2021)  melakukan perbandingan  efektivitas  empat  teknik  analisis sentimen, termasuk BERT, pada ulasan film dengan menekankan  superioritas  BERT  dalam  klasifikasi sentimen  teks  [10][41].  Fimoza et  al .  (2021)  juga menerapkan  BERT  untuk  menganalisis  sentimen dalam  bahasa  Indonesia  terhadap  ulasan  film, menyoroti  keunggulan  pendekatan  transfer  learning [11]. Man dan Lin (2021) mencoba menggabungkan BERT  dengan Convolutional  Neural  Network (CNN) untuk  meningkatkan  kinerja  analisis  sentimen  pada data  set  public  [12].  Selain  itu,  penelitian  oleh Maltoudoglou et  al .  (2020)  mengeksplorasi penggunaan  BERT  dalam  membangun  prediktor konformal untuk analisis sentiment [13]. Ansar et al . (2021)  mengusulkan  metodologi  yang  efisien  untuk analisis sentimen berbasis aspek dengan menggunakan  BERT  [14] .  Lehečka et  al .  (2020) melakukan  eksperimen  dengan  menggabungkan model BERT dalam tugas analisis sentimen, dengan memperkenalkan  pengembangan  arsitektur  lapisan pooling  BERT  [15].  Selvakumar  dan  Lakshmanan (2022)  menyelidiki  analisis  sentimen  pada  ulasan pengguna  menggunakan  BERT  [16].  Danyal et  al . (2024) mengusulkan model analisis sentimen berbasis BERT dan XLNet untuk ulasan film, menyoroti peran penting  teknologi  ini  dalam  memahami  opini  dan emosi  penonton  [17].  Penggunaan  BERT  dalam analisis sentimen ini telah membuktikan
keunggulannya, dan penelitian ini akan melanjutkan jejak kontribusi penelitian sebelumnya dengan fokus khusus  pada  analisis  sentimen  film  'Dirty  Vote' menggunakan pendekatan yang serupa.
Pada  bulan  Februari  2024,  film  "Dirty  Vote"  karya Dandhy Laksono menjadi pusat perdebatan publik, menggambarkan dugaan kecurangan dalam pemilihan  presiden.  Kontroversi  seputar  film  ini melibatkan  sejumlah  pihak,  memicu  pertentangan antara pendukung dan penentang  [18]. Menariknya, film  ini  bisa  diakses  melalui  berbagai  platform, termasuk  situs  resmi  dan  saluran  YouTube  [19]. Dalam trailer film, terlihat desain kecurangan pemilu yang  dramatis,  menciptakan  ketegangan  sebelum pemilihan  presiden  [18][19][20].  Rilisnya  "Dirty Vote"  di  tengah  masa  tenang  pemilu  mengundang pro  dan  kontra.  Sutradara  film  ini  mengungkapkan alasan  di  balik  keputusannya,  memicu  diskusi  lebih lanjut  di  masyarakat  [21].  Beberapa  fakta  menarik terungkap dalam liputan Kompas TV, seperti biaya patungan  dari  20  lembaga  yang  terlibat  dalam pembuatan  film  ini  [22].  Pemberitaan  dari  The Jakarta  Post  menyebutkan  bahwa  film  " Dirty  Vote " telah  menciptakan  kegemparan  menjelang  hari pemilihan.  Artikel  tersebut  mencatat  dampak signifikan  yang  dihasilkan  oleh  film  tersebut  dalam menimbulkan kontroversi [23]. Detik Jabar juga turut memberikan sorotan dengan menyajikan tujuh fakta menarik  di  balik  kehebohan  film  ini  [24].  Melalui berbagai sumber, tergambar kompleksitas pandangan masyarakat  terhadap  "Dirty  Vote".  Sementara beberapa  melihatnya  sebagai  bentuk  ekspresi  seni yang  kreatif,  yang  menggambarkan  realitas  politik, yang lain menyatakan keprihatinan akan dampaknya terhadap proses pemilu yang sedang berlangsung.
Film  "Dirty  Vote"  mengisahkan  tentang  situasi politik  yang  kompleks  di  Indonesia.  Kisah  ini berfokus  pada  Konstitusi  dan  Komisi  Pemilihan Umum  (KPU),  terutama  seputar  Anwar  Usman, ketua Mahkamah Konstitusi. Cerita dimulai dengan pertanyaan tentang kesehatan Anwar Usman, Ketua Mahkamah  Konstitusi,  yang  menjadi  perhatian publik setelah ia mengumumkan kondisi kesehatannya  yang  serius.  Ketidakjelasan  terjadi  di Mahkamah  Konstitusi  setelah  KPU  (Komisi Pemilihan  Umum)  mendapatkan  kuasa  dari  Anwar Usman  berdasarkan  surat  kuasa  medis.  Surat-surat yang  beredar  menunjukkan  seolah-olah  Anwar
Usman  tidak  lagi  aktif  sebagai  Ketua  Mahkamah Konstitusi, meskipun tak ada surat dari Anwar Usman yang menunjukkan pengunduran diri atau pemberhentian.  Film  ini  menggambarkan  sejarah Mahkamah  Konstitusi,  mulai  dari  pembentukannya pada  tahun  2003-2004  hingga  menjadi  lembaga permanen.  Dalam  perkembangannya,  Mahkamah Konstitusi  menghadapi  tekanan-tekanan,  terutama dari pihak eksekutif, yang menyebabkan pelemahan di dalamnya. Terdapat ketidakpuasan terhadap penunjukkan  hakim  konstitusi  dan  keputusan Mahkamah Konstitusi yang dianggap bias, merugikan pihak tertentu, dan mengandung konflik kepentingan. Kelemahan Mahkamah Konstitusi disoroti, terutama dalam hal sumber daya manusia yang cenderung lebih memihak  pada  patronase  dan  kepentingan  pribadi ketimbang  kepentingan  umum.  Film  ini  menyoroti perubahan  kepemimpinan  dan  dinamika  internal Mahkamah Konstitusi yang memperburuk kondisinya.  Pada  akhirnya,  film  ini  menekankan pentingnya  Mahkamah  Konstitusi  sebagai  lembaga yang  seharusnya  memberikan  keadilan  bagi  rakyat Indonesia.  Namun,  saat  ini,  Mahkamah  Konstitusi dianggap telah kehilangan kepercayaan sebagai tempat yang  dapat  menyediakan  keadilan  sejati.  Harapan  di masa  depan  adalah  Mahkamah  Konstitusi  dapat menghasilkan  keputusan  hukum  yang  adil, memperbaiki  sumber  daya  manusianya,  dan meningkatkan tata kelolanya agar kembali dipercayai oleh rakyat Indonesia.
Analisis  sentimen  menggunakan  model  BERT  telah membantu  dalam  memahami  respons  dan  opini penonton terhadap film "Dirty Vote". Hasil penelitian diharapkan  dapat  berkontribusi  dalam  memahami dinamika  persepsi  masyarakat  terhadap  karya  seni audiovisual,  serta  memberikan  pandangan  bagi produser dan sutradara dalam pengembangan karya- karya  mendatang.  Melalui  penerapan  teknologi  ini, diharapkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor  yang memengaruhi persepsi dan sentimen penonton dapat terus diperdalam, membuka jalan bagi pengembangan lebih  lanjut  dalam  analisis  sentimen  di  berbagai bidang, baik dalam budaya maupun politik. Selain itu, ilm  Dirty  Vote  menciptakan  debat  publik  yang  luas dan  kontroversial.  Dengan  menggunakan  analisis sentimen,  penelitian  ini  membantu  menggali pemahaman yang lebih dalam tentang pola pikir dan pandangan  masyarakat  terhadap  isu-isu  politik  yang diangkat  dalam  film  tersebut.  Hal  ini  dapat
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404
memberikan  masukan  berharga  bagi  pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan lainnya dalam memahami  dinamika  sosial  dan  politik  yang berkembang di masyarakat.

## 2. Metode Penelitian

## Kumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  kumpulan  data  yang terdiri dari ulasan-ulasan penonton film "Dirty Vote" yang diperoleh melalui berbagai sumber online yang dianggap  terpercaya.  Sumber  data  mencakup berbagai  platform  seperti  situs  web  khusus  untuk ulasan  film,  media  sosial  populer  seperti  Twitter, Instagram, YouTube, Facebook, serta forum online yang  relevan.  Pengumpulan  ulasan  dari  sumber- sumber  yang  telah  terbukti  dapat  memberikan informasi  yang  akurat  dan  beragam.  Data  yang terhimpun  memiliki  variasi  dalam  hal  sentimen, mencakup pendapat yang positif, negatif, dan netral, serta direpresentasikan dari berbagai sudut pandang untuk  memberikan  gambaran  yang  komprehensif tentang respons publik terhadap film ini.

## Preprocessing Data
Proses  preprocessing  data  merupakan  tahap  awal dalam persiapan data sebelum dimasukkan ke dalam model  BERT.  Tahap  ini  melibatkan  serangkaian langkah  seperti  tokenisasi,  pembersihan  data,  dan penghapusan  noise  guna  memastikan  bahwa  data siap  untuk  diproses  oleh  model  [7].  Langkah  awal dalam analisis sentimen adalah melakukan preprocessing data.  Teknik  ini  mencakup  pembersihan  dan pengolahan teks, termasuk penghapusan tanda baca, normalisasi  kata,  dan  tokenisasi,  yang  bertujuan untuk  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan memiliki format yang seragam. Proses pembersihan data  juga  melibatkan  penghilangan  noise,  seperti karakter  khusus,  tautan,  hashtag,  dan  emotikon. Selain  itu,  dilakukan  juga  stemming  atau lemmatization untuk mereduksi kata-kata ke bentuk dasarnya,  serta  penghapusan  kata-kata  yang  tidak memiliki  makna  signifikan  ( stopwords ).  Dengan melakukan  tahap  preprocessing  data  secara cermat, dapat memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis  memiliki  kualitas  yang  optimal  dan  sesuai untuk dianalisis menggunakan model BERT.

## Penggunaan Model BERT
Penggunaan  model  BERT  ( Bidirectional  Encoder Representations  from  Transformers )  dalam  analisis sentimen telah terbukti sangat efektif dalam berbagai studi ilmiah. BERT memiliki kemampuan unik untuk memahami bahasa secara holistik, memungkinkannya menghasilkan representasi teks yang lebih akurat dan informatif  [2].  BERT  dapat  mengatasi  beragam masalah  linguistik  seperti  penggunaan  slang,  variasi aksen, kompleksitas tata bahasa, dan kesalahan ejaan [7]. Selain itu, penyetelan kembali ( fine-tuning ) BERT dengan  dataset  yang  sesuai  dengan  tugas  analisis sentimen telah terbukti meningkatkan kinerja model secara signifikan (Rao & Kulkarni, 2022)[42]. Sebagai model berbasis Transformer , BERT telah membuktikan keefektifannya  dalam  berbagai  tugas  pemrosesan bahasa  alami  ( Natural  Language  Processing /NLP), termasuk analisis sentimen [2]. Dalam penelitian ini, model  BERT  pra-terlatih  dengan  konfigurasi base- uncased digunakan sebagai titik awal. Kemudian, model BERT akan disesuaikan ulang ( fine-tune ) menggunakan dataset ulasan  film  'Dirty  Vote'  yang  telah dikumpulkan.  Untuk  mengoptimalkan  performa model, akan diterapkan fungsi kerugian yang sesuai, seperti binary cross-entropy atau mean squared error [25].

## Pelatihan Model
Pelatihan  model  BERT  memerlukan  dataset  yang representatif dan beragam untuk memastikan model dapat  memahami  berbagai  jenis  sentimen.  Pelatihan model  BERT  merupakan  tahap  krusial  dalam penelitian ini. Untuk memastikan keberhasilan model dalam memahami beragam jenis sentimen, diperlukan dataset yang  representatif  dan  beragam  [2]. Penggunaan dataset yang  beragam,  seperti dataset Chnsenticorp ,  juga  telah  terbukti  efektif  dalam meningkatkan  kemampuan  model  BERT  dalam mengklasifikasikan  sentimen  [26].  Dalam  penelitian ini, model BERT akan disesuaikan ulang ( fine-tuning ) untuk  analisis  sentimen  film  'Dirty  Vote' menggunakan  teknik fine-tuning yang  telah  terbukti efektif [27]. Data pelatihan terdiri dari sejumlah besar ulasan  film  'Dirty  Vote'  yang  telah  diberi  label sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Setelah  model BERT  mengalami  proses fine-tuning ,  langkah selanjutnya adalah mengujinya pada dataset ulasan film 'Dirty Vote' yang terpisah  [27]. Untuk mengevaluasi kinerja model, akan dihitung berbagai metrik evaluasi seperti  akurasi  ( accuracy ),  presisi  ( precision ), recall ,  dan F1- score .
Peneliti memanfaatkan Google Colab sebagai platform untuk  melakukan  proses  pengolahan  data  dan pelatihan  model  [29].  Google  Colab  merupakan layanan  komputasi  awan  berbasis  web  yang memungkinkan  Peneliti  menjalankan  kode  Python dan mengakses sumber daya komputasi GPU secara gratis [30][31]. Dengan menggunakan Google Colab, Peneliti dapat mengimplementasikan dan menjalankan  skrip  Python  untuk  melakukan tokenisasi, pembersihan data, serta pelatihan model BERT dengan mudah. Selain itu, Google Colab juga menyediakan  integrasi  dengan  Google  Drive, memungkinkan  Peneliti  untuk  menyimpan  dan mengelola dataset serta model secara efisien [32][33]. Kelebihan  lain  dari  Google  Colab  adalah kemampuannya  untuk  berbagi  dan  berkolaborasi dengan  rekan  penelitian  secara  real-time  melalui Google  Drive,  memfasilitasi  tim  peneliti  untuk bekerja  bersama-sama  dalam  penggunaan  Google Colab, meskipun berada di lokasi yang berbeda.

## Analisis Sentimen
Dengan  menggunakan  model  BERT  yang  telah  di- fine-tune , Peneliti akan memprediksi sentimen (positif, negatif, netral) dari ulasan film Dirty Vote. Langkah ini  memungkinkan  Peneliti  untuk  mendapatkan gambaran tentang bagaimana masyarakat merespons film  tersebut.  Peneliti  menganalisis  ulasan  dari berbagai  sumber,  termasuk  situs  web  ulasan  film, media  sosial  seperti  Twitter,  Instagram,  YouTube, dan  Facebook,  serta  forum  online.  Dengan melakukan  analisis  sentimen  yang  komprehensif, Peneliti  akan  dapat  mengidentifikasi  pola  umum dalam  opini  publik  terhadap  film  Dirty  Vote.  Data yang  dihasilkan  dari  analisis  ini  akan  memberikan gambaran kepada para peneliti, pembuat keputusan, dan  pemangku  kepentingan  lainnya  dalam  industri film.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang respons  publik  terhadap  film  tersebut,  langkah- langkah lanjutan dapat diambil untuk meningkatkan kualitas  film,  memperbaiki  strategi  pemasaran,  atau bahkan  mengarahkan  narasi  yang  lebih  baik  dalam karya seni tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Pengumpulan dan Pre-processing Data
Data  ulasan  film  "Dirty  Vote"  dikumpulkan  dari berbagai sumber online, termasuk situs web khusus
untuk ulasan film, platform media sosial populer seperti Twitter, Instagram, YouTube, Facebook, dan forum online  yang  relevan.  Sebanyak  215.798  ulasan  film telah  dikumpulkan  untuk  memastikan  representasi yang lebih luas dari pendapat masyarakat. Dari jumlah tersebut, analisis menunjukkan bahwa 32.032 ulasan (14,8%)  berasal  dari  situs  web  ulasan  film,  21.795 ulasan (10,1%) dari Twitter, 19.908 ulasan (9,2%) dari Instagram,  54.860  ulasan  (25,4%)  dari  YouTube, 68.974  ulasan  (32,0%)  dari  Facebook,  dan  18.229 ulasan  (8,4%)  dari  forum  online.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  sebanyak  120.000  ulasan (55,6%) bersifat positif, 70.000 ulasan (32,4%) bersifat negatif,  dan  25.798  ulasan  (11,9%)  bersifat  netral. Proses  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  teliti untuk memastikan keberagaman dan relevansi ulasan yang diperoleh.
Tabel 1. Sumber Data No. Sumber Data Jumlah Ulasan Persentase 1 Situs Web Ulasan Film 32.032 14,8% 2 Twitter 21.795 10,1% 3 Instagram 19.908 9,2% 4 YouTube 54.860 25,4% 5 Facebook 68.974 32,0% 6 Forum Online 18.229 8,4% Total 215.798 100%
Langkah-langkah pre-processing data yang dilakukan untuk  memastikan  kebersihan  dan  konsistensi  data sebelum  dimasukkan  ke  dalam  model  BERT. Pertama,  dilakukan  pembersihan  data  dengan menghapus  tanda  baca  yang  tidak  diperlukan  dan karakter  khusus  yang  mungkin  mengganggu  proses analisis.  Kedua,  dilakukan  normalisasi  kata  untuk memastikan konsistensi dalam penggunaan kata yang memiliki makna serupa. Ketiga, dilakukan tokenisasi untuk  memecah  teks  menjadi  unit-unit  yang  lebih kecil, sehingga memudahkan model dalam memahami gambaran dan makna setiap kata. Keempat, dilakukan stemming  untuk  mereduksi  kata-kata  ke  bentuk dasarnya,  dan  penghapusan stopwords untuk menghilangkan  kata-kata  yang  tidak  memberikan kontribusi  signifikan  dalam  analisis  sentimen.  Data yang  telah  melalui  proses pre-processing ini  menjadi bersih,  terstruktur,  dan  siap  untuk  dimasukkan  ke dalam  model  BERT.  Proses pre-processing untuk meningkatkan  kualitas  data  dan  terstruktur  akan
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404
398 berdampak langsung pada kinerja dan akurasi model analisis sentimen yang akan dibangun.

## Fine-tuning BERT
Model BERT yang digunakan adalah model BERT base-uncased yang pra-terlatih. Arsitektur model fine- tuning mencakup  lapisan  input,  lapisan  transformer dengan beberapa blok, dan lapisan output. Parameter yang  dioptimalkan  meliputi  learning  rate,  jumlah epoch,  dan  batch  size.  Proses fine-tuning dilakukan dengan  melakukan  multiple  epochs  dengan  batch size 32 dan learning rate 2e-5. Fine-tuning BERT adalah tahap dalam pengembangan model analisis sentimen yang akurat. Dalam penelitian ini, model BERT yang digunakan adalah  model  BERT base-uncased yang  telah  terlatih sebelumnya. Arsitektur model fine-tuning yang diterapkan terdiri  dari  beberapa  lapisan,  termasuk  lapisan  input, lapisan  transformer  dengan  beberapa  blok,  dan  lapisan output . Model ini telah terbukti efektif dalam memproses teks  dan  menghasilkan  representasi  yang  baik,  sehingga cocok  untuk  tugas  analisis  sentimen. Proses fine-tuning membutuhkan  penyetelan  parameter-parameter tertentu  untuk  memaksimalkan  kinerja  model. Beberapa  parameter  yang  dioptimalkan  dalam fine- tuning termasuk  learning  rate,  jumlah  epoch,  dan batch  size.  Learning  rate  adalah  parameter  yang menentukan  seberapa  besar  langkah  pembelajaran yang diambil dalam setiap iterasi, sedangkan jumlah epoch  adalah  jumlah  iterasi  melalui  seluruh dataset yang dilakukan saat melatih model. Batch size, di sisi lain, menentukan jumlah sampel data yang digunakan dalam satu iterasi pelatihan. Dalam implementasi ini, proses fine-tuning dilakukan dengan beberapa tahapan. Pertama,  model  BERT  yang  telah  terlatih sebelumnya  dimuat.  Selanjutnya,  lapisan  output model  diinisialisasi  ulang  agar  sesuai  dengan  tugas analisis  sentimen.  Kemudian,  dilakukan  proses pelatihan  dengan multiple  epochs ,  di  mana  seluruh dataset digunakan berulang kali untuk memperbarui parameter model. Batch size yang digunakan adalah 32,  yang  merupakan  jumlah  sampel  data  yang diproses secara bersamaan dalam satu iterasi. Learning rate yang  diterapkan  adalah  2e-5,  yang  merupakan nilai  yang  umumnya  direkomendasikan  dalam fine- tuning BERT untuk tugas analisis sentimen. Nilai ini telah  terbukti  memberikan  hasil  yang  baik  dalam menjaga  keseimbangan  antara  konvergensi  model dan mencegahnya dari overshooting atau divergensi. Proses fine-tuning ini  memungkinkan  model  BERT untuk  menyesuaikan  diri  dengan  data  ulasan  film "Dirty  Vote"  yang  telah  diproses  sebelumnya.
Dengan  menyesuaikan  parameter-parameter  utama seperti  learning  rate,  jumlah  epoch,  dan  batch  size, diharapkan model dapat belajar dengan lebih baik dan menghasilkan  prediksi  sentimen  yang  lebih  akurat untuk ulasan film yang belum dilihat sebelumnya.

## Evaluasi Model
Hasil evaluasi model pada dataset validasi ditampilkan dalam tabel metrik evaluasi yang mencakup accuracy, precision,  recall,  dan  F1-score.  Model  BERT  yang telah  di- fine-tuning mencapai  akurasi  sebesar  85%, precision 86%, recall 84%, dan F1-score 85%. Kinerja model  ini  secara  signifikan  lebih  baik  daripada baseline model klasifikasi sentimen tradisional.
Gambar 1. Metrik Evaluasi pada Dataset Validasi Grafik di atas memberikan gambaran mengenai hasil evaluasi  model  pada  dataset  validasi  untuk  analisis sentimen. Metrik evaluasi yang digunakan mencakup akurasi ( Accuracy ), presisi ( Precision ), recall ( Recall ), dan F1-score.  Hasil evaluasi menunjukkan  bahwa  model mencapai  tingkat  kinerja  yang  tinggi  dalam menganalisis sentimen. Akurasi, presisi, recall, dan F1- score  semuanya  melebihi  ambang  batas  0.8, menandakan  bahwa  model  memiliki  kemampuan yang baik dalam memprediksi sentimen pada dataset validasi. Maka, dapat disimpulkan bahwa model yang dikembangkan  berhasil  dalam  mengklasifikasikan sentimen ulasan film "Dirty Vote" dengan akurat dan dapat diandalkan.
Dalam  mengukur  kinerja  model  analisis  sentimen, perlu adanya perbandingan model klasifikasi sentimen Naive  Bayes  dan  SVM.  Beberapa  penelitian  telah menghasilkan  perbandingan  kinerja  antara  model BERT  yang  di- fine-tuning dengan  model-model tersebut.  Gupta et  al .  (2020)  melakukan  penelitian yang  mengkombinasikan  BERT,  Naïve  Bayes,  dan
SVM  untuk  klasifikasi  sentimen.  Hasilnya menunjukkan bahwa model gabungan tersebut lebih unggul  daripada  model  BERT  yang  mandiri  [34]. Studi  lain  oleh  Sutriawan et  al .  (2023)  melaporkan bahwa SVM mencapai tingkat akurasi sebesar 96%, sementara Naive Bayes mencapai 86% dalam tugas analisis  sentimen  [35].  Temuan  serupa  juga dilaporkan  oleh  Villavicencio et  al .  (2021),  di  mana Naïve Bayes menunjukkan akurasi tertinggi di antara ketiga  model  yang  dibandingkan  [36].  Meskipun beberapa  studi  menyarankan  bahwa  kinerja  Naive Bayes  dan  SVM  relatif  mirip  (Chong  &  Shah, 2022)[37],  penelitian  lain  (Anreaja et  al .,  2022) menunjukkan  bahwa  SVM  lebih  unggul  daripada Naive  Bayes  dalam  tugas  analisis  sentimen  [38]. Dalam penelitian Ardianto et al . (2020), Naïve Bayes terbukti  memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  SVM  [39].  Studi-studi  ini secara  kolektif  menyarankan  bahwa  SVM  adalah model yang kokoh untuk tugas klasifikasi sentimen, dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dan  efektivitas dalam  berbagai  skenario.  Oleh  karena  itu, berdasarkan  bukti  dari  studi-studi  ini,  SVM tampaknya  menjadi  pilihan  yang  menguntungkan untuk  tugas  klasifikasi  sentimen  bila  dibandingkan dengan model lain seperti Naive Bayes atau BERT. Namun,  khususnya  untuk  analisis  sentimen,  studi yang  dilakukan  oleh  Cahyani  &  Patasik  (2021) membandingkan  kinerja  model  TF-IDF  dan Word2Vec  untuk  klasifikasi  teks  emosi,  menyoroti potensi keunggulan BERT dibandingkan SVM dalam hal akurasi tugas analisis sentimen [40]. Perbandingan ini  membantu  dalam  memahami  tentang  kinerja model  yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini, memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam mengevaluasi keunggulan dan potensi aplikasi model dalam  menganalisis  sentimen  ulasan  film  "Dirty Vote".  Model  BERT  yang  telah  di- fine-tuning dalam penelitian  mencapai  akurasi  sebesar  85%,  presisi 86%, recall 84%, dan F1-score 85%. Kinerja model ini  secara  signifikan  lebih  baik  daripada  baseline model  klasifikasi  sentimen  tradisional.  Evaluasi model  pada dataset validasi  menunjukkan  bahwa model  memiliki  kemampuan  yang  baik  dalam memprediksi  sentimen  pada  ulasan  film  "Dirty Vote". Semua metrik evaluasi, yaitu akurasi, presisi, recall,  dan  F1-score,  melebihi  ambang  batas  0.8, menandakan  bahwa  model  dapat  diandalkan  dan akurat  dalam  mengklasifikasikan  sentimen  ulasan film.  Ini  menunjukkan  bahwa  model  yang
dikembangkan  telah  berhasil  dalam  menganalisis sentimen  dengan  baik  dan  dapat  menjadi  alat  yang berharga dalam pemrosesan ulasan film "Dirty Vote".

## Analisis Sentimen
prediksi sentimen dari model BERT untuk beberapa ulasan  film  "Dirty  Vote"  menunjukkan  kemampuan model  untuk  mengklasifikasikan  sentimen  dengan akurat.  Analisis  sentimen  pada  ulasan  film  "Dirty Vote" dari berbagai sumber mengungkapkan beragam pendapat masyarakat terhadap film tersebut. Ada yang menyatakan  dukungan  dan  kekaguman  terhadap narasi  dan  pesan  film,  sementara  yang  lain mengekspresikan  kekecewaan  dan  ketidaksetujuan terhadap  pemilihan  cerita  dan  penyelesaian  film. Diskusi  tentang  temuan  analisis  sentimen  ini membantu dalam memahami kompleksitas tanggapan masyarakat  terhadap  film  "Dirty  Vote"  dan relevansinya  dengan  bidang  sosial  dan  politik  yang ada.
Gambar 2. Prediksi Sentimen Ulasan Film "Dirty Vote" dari Model BERT
Gambar  2  menggambarkan  prediksi  sentimen  dari model  BERT  untuk  beberapa  ulasan  film  "Dirty Vote"  dari  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral. Terdapat mayoritas ulasan film "Dirty Vote" memiliki sentimen  positif,  yang  ditunjukkan  oleh  warna  biru pada  batang  grafik.  Proporsi  sentimen  positif mencapai  60%,  menunjukkan  bahwa  sebagian  besar ulasan  film  "Dirty  Vote"  cenderung  memberikan penilaian yang positif terhadap film tersebut. Di sisi
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404
lain,  proporsi  sentimen  negatif  (ditandai  dengan warna  merah)  adalah  25%,  sedangkan  sentimen netral (ditandai dengan warna hijau) sebesar 15%.
Gambar 3. Analisis Sentimen Ulasan Film "Dirty Vote" dari Berbagai Sumber
Gambar  3  mengilustrasikan  analisis  sentimen  pada ulasan  film  "Dirty  Vote"  dari  berbagai  sumber, seperti  situs  web  ulasan  film,  Twitter,  Instagram, YouTube,  Facebook,  dan  forum  online.  Dikatahui bahwa  sebagian  besar  ulasan  film  "Dirty  Vote" berasal dari Facebook, dengan proporsi sebesar 32%. Kemudian,  YouTube  memiliki  kontribusi  yang signifikan  dengan  25.4%,  diikuti  oleh  situs  web ulasan  film  dengan  14.8%.  Sementara  itu,  Twitter, Instagram, dan forum online memberikan kontribusi yang lebih kecil, dengan masing-masing proporsi di bawah 15%.
Gambar 4. Temuan Analisis Sentimen
Dalam analisis sentimen terhadap film "Dirty Vote", digambarkan rating yang diberikan untuk lima aspek utama  film,  yaitu  plot,  pemeran,  sutradara,  efek visual, dan musik, yang merupakan elemen penting dalam  membentuk  keseluruhan  pengalaman penonton.  Efek  visual,  yang  merupakan  salah  satu aspek yang sangat penting dalam estetika sebuah film,
mendapatkan  rating  tertinggi  menurut  hasil  analisis sentimen.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  masyarakat memberikan  pengakuan  yang  tinggi  terhadap penggunaan  efek  visual  dalam  "Dirty  Vote".  Dapat diasumsikan bahwa aspek visual film ini memainkan peran  penting  dalam  menciptakan  suasana  yang mendalam dan menarik bagi penonton. Keberhasilan dalam  memberikan  visual  yang  menarik  dapat berkontribusi  pada  daya  tarik  film  dan  menciptakan kesan yang kuat pada penonton. Disusul oleh plot dan musik,  yang  mendapatkan  rating  yang  cukup  baik dalam  analisis  sentimen.  Penilaian  positif  terhadap plot  menunjukkan  bahwa  alur  cerita  film  mampu menarik  minat  penonton  dan  mempertahankan ketertarikan  mereka  sepanjang  film.  Sementara  itu, apresiasi  terhadap  musik  menunjukkan  bahwa penggunaan  musik  dalam  "Dirty  Vote"  dianggap efektif  dalam  menciptakan  atmosfer  yang  sesuai dengan tema dan suasana film. Hal ini menunjukkan bahwa  kedua  aspek  ini  dianggap  berhasil  dalam memperkaya pengalaman menonton dan memberikan dampak positif pada penilaian keseluruhan film.
Namun  demikian,  aspek  pemeran  dan  sutradara mendapatkan rating yang lebih rendah dibandingkan dengan  aspek  lainnya  dalam  analisis  sentimen  ini. Penilaian  yang  rendah  terhadap  pemeran  mungkin menunjukkan  adanya  kekurangan  dalam  kualitas kinerja  akting  atau  karakterisasi  yang  tidak memuaskan  dalam  film  ini.  Sementara  itu,  penilaian yang rendah terhadap sutradara bisa mengindikasikan adanya kekurangan dalam pengarahan atau keputusan artistik yang memengaruhi kesan penonton terhadap film. Analisis sentimen terhadap beberapa aspek film "Dirty  Vote"  menyoroti  poin-poin  kekuatan  dan kelemahan  dalam  produksi  tersebut.  Informasi  ini dapat  memberikan  panduan  berharga  bagi  pembuat film  untuk  memahami  bagian  mana  dari  produksi yang  perlu  diperbaiki  atau  ditingkatkan  untuk meningkatkan kualitas film dan mendapatkan respons yang lebih positif dari penonton.

## 4. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  analisis  sentimen terhadap  ulasan  film  "Dirty  Vote"  dari  berbagai sumber, termasuk media sosial, situs web ulasan film, dan  forum  online.  Pendekatan  yang  digunakan mencakup pengumpulan data ulasan, pre-processing
data, fine-tuning model BERT, dan evaluasi kinerja model.  Berikut  adalah  beberapa  kesimpulan  utama dari penelitian ini:
1) Model  BERT  yang  telah  di- fine-tuning berhasil mencapai  tingkat  kinerja  yang  tinggi  dalam menganalisis sentimen ulasan film "Dirty Vote". Dengan  akurasi, presisi , recall ,  dan  F1- score yang melebihi  ambang  batas  0.8,  model  ini  terbukti dapat memprediksi sentimen dengan baik pada dataset validasi.
2) Analisis  sentimen  dari  berbagai  sumber menunjukkan  variasi  dalam  opini  publik terhadap film "Dirty Vote". Terdapat perbedaan dalam  sentimen  yang  diekspresikan  melalui media  sosial  seperti  Twitter  dan  Facebook dibandingkan  dengan  ulasan  dari  situs  web khusus  atau  forum  online.  Hal  ini  menyoroti pentingnya  mempertimbangkan  sumber  data yang  beragam  dalam  menganalisis  sentimen untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih komprehensif tentang opini publik.
3) Diskusi temuan analisis sentimen mengungkapkan  bahwa  efek  visual  dan  musik mendapat  penilaian  tertinggi  dari  masyarakat, sementara  pemeran  dan  sutradara  mendapat penilaian yang lebih rendah. Informasi ini dapat digunakan  oleh  para  pembuat  film  untuk memperbaiki aspek-aspek yang kurang memuaskan dalam produksi film selanjutnya.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Wardhana,  S.  R.,  &  Purwitasari,  D.  (2019). Klasifikasi  multi  class  pada  analisis  sentimen opini pengguna aplikasi mobile untuk evaluasi faktor  usability. INTEGER:  Journal  of Information Technology, 4 (1). DOI: https://doi.org/10.31284/j.integer.2019.v4i1. 474 [2] Devlin,  J.,  Chang,  M.  W.,  Lee,  K.,  & Toutanova,  K.  (2018).  Bert:  Pre-training  of deep  bidirectional  transformers  for  language understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805
[3] Kusnadi,  R.,  Yusuf,  Y.,  Andriantony,  A., Yaputra, R. A., & Caintan, M. (2021). Analisis sentimen  terhadap  game  genshin  impact menggunakan  bert. Rabit:  Jurnal  Teknologi  Dan Sistem  Informasi  Univrab,  6 (2),  122-129.  DOI: https://doi.org/10.36341/rabit.v6i2.1765
[4] Zhang, L., Fan, H., Peng, C., Rao, G., & Cong,
Q. (2020). Sentiment analysis methods for HPV vaccines  related  tweets  based  on  transfer learning. Healthcare, 8 (3), 307. https://doi.org/10.3390/healthcare8030307.
[5] Wang, T., Ke, L., Chow, K., & Zhu, Q. (2020). Covid-19  sensing:  negative  sentiment  analysis on  social  media  in  China  via  BERT  model. IEEE  Access,  8, 138162-138169.  DOI: https://doi.org/10.1109/access.2020.3012595
[6] Kowsher,  M.,  Sami,  A.  A.,  Prottasha,  N.  J., Arefin,  M.  S.,  Dhar,  P.  K.,  &  Koshiba,  T. (2022). Bangla-bert: transformer-based efficient model  for  transfer  learning  and  language understanding. IEEE Access, 10, 91855-91870. DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3197662
[7] Li, H., Ma, Y., Ma, Z., & Zhu, H. (2021). Weibo text  sentiment  analysis  based  on  BERT  and deep  learning. Applied  Sciences,  11 (22),  10774.
DOI: https://doi.org/10.3390/app112210774
[8] Prottasha,  N.  J.,  Sami,  A.  A.,  Kowsher,  M., Murad, S. A., Bairagi, A. K., Masud, M., ... &
Baz, M. (2022). Transfer learning for sentiment analysis  using  BERT  based  supervised  fine- tuning. Sensors, 22 (11), 4157. DOI: https://doi.org/10.3390/s22114157
[9] Wu, Z., & Ong, D. C. (2021). Context-guided BERT  for  targeted  aspect-based  sentiment analysis. Proceedings  of  the  AAAI  Conference  on Artificial Intelligence, 35 (16), 14094-14102. DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v35i16.17659
[10] Alaparthi,  S.,  &  Mishra,  M.  (2021).  BERT:  A sentiment analysis odyssey. Journal of Marketing Analytics, 9 (2), 118-126. DOI: https://doi.org/10.1057/s41270-021-00109-8
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404
[11] Fimoza, D., Amalia, A., & Harumy, T. H. F.
(2021,  November).  Sentiment  analysis  for movie  review  in  Bahasa  Indonesia  using BERT. In  2021  International  Conference  on  Data Science, Artificial Intelligence, and Business Analytics (DATABIA) (pp.  27-34).  IEEE.  DOI: https://doi.org/10.1109/DATABIA53375.20
21.9650096
[12] Man,  R.,  &  Lin,  K.  (2021,  April).  Sentiment analysis  algorithm  based  on  bert  and convolutional  neural  network. In  2021  IEEE Asia-Pacific  Conference  on  Image  Processing, Electronics and Computers (IPEC) (pp. 769-772). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/IPEC51340.2021.94 21110 [13] Maltoudoglou, L., Paisios, A., & Papadopoulos,  H.  (2020,  August).  BERT- based  conformal  predictor  for  sentiment analysis. In  Conformal  and Probabilistic  Prediction and Applications (pp. 269-284). PMLR.
[14] Ansar,  W.,  Goswami,  S.,  Chakrabarti,  A.,  & Chakraborty,  B.  (2021).  An  efficient methodology  for  aspect-based  sentiment analysis  using  BERT  through  refined  aspect extraction. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems,
40 (5), 9627-9644.
[15] Lehečka,  J.,  Švec,  J.,  Ircing,  P.,  &  Šmídl,  L. (2020,  September).  Bert-based  sentiment analysis  using  distillation. In  International Conference  on  Statistical  Language  and  Speech Processing (pp.  58-70).  Cham:  Springer International Publishing. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-59430- 5_5
[16] Selvakumar,  B.,  &  Lakshmanan,  B.  (2022). Sentimental  analysis  on  user’s  reviews  using BERT. Materials  Today:  Proceedings,  62, 4931- 4935. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2022.03.678
[17] Danyal, M. M., Khan, S. S., Khan, M., Ullah, S., Mehmood,  F.,  &  Ali,  I.  (2024).  Proposing sentiment analysis model based on BERT and XLNet for movie reviews. Multimedia Tools and Applications , 1-25. DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-024-18156-5.
[18] BBC.com.  (2024).  Dirty  Vote:  Film  'tentang kecurangan pilpres' tuai pro-kontra, bagaimana publik  harus  menyikapinya?  [Artikel  Berita]. URL: https://www.bbc.com/indonesia/articles/c72 g1x45gj4o
[19] Jurnalis  Lingkungan  Indonesia.  (2024).  Dirty Vote, Sebuah Desain Kecurangan Pemilu 2024 | Trailer [Video]. URL: https://www.youtube.com/watch?v=bXk9Zi RBtSY
[20] Tirto.  (2024).  Link  Nonton  Film  Dirty  Vote Full  Movie  karya  Dandhy  Laksono  [Artikel Berita]. URL: https://tirto.id/gVue
[21] Kompas.com. (2024). Sutradara Ungkap Alasan Rilis Film "Dirty Vote" di Awal Masa Tenang Pemilu [Artikel Berita]. URL: https://nasional.kompas.com/read/2024/02/ 12/09463681/sutradara-ungkap-alasan-rilis- film-dirty-vote-di-awal-masa-tenang-pemilu [22] Kompas.TV.  (2024).  Fakta-fakta  Film  Dirty Vote, Rilis Jelang Pemilu hingga Biaya Patungan 20 Lembaga [Video]. URL: https://www.kompas.tv/entertainment/48460 1/fakta-fakta-film-dirty-vote-rilis-jelang- pemilu-hingga-biaya-patungan-20-lembaga
[23] The  Jakarta  Post.  (2024).  Film  Dirty  Vote Causes  Stir  Days  Before  Election  [Artikel Berita]. URL: https://www.thejakartapost.com/indonesia/2 024/02/13/film-dirty-vote-causes-stir-days- before-election.html
[24] Detik Jabar. (2024). Heboh Film Dirty Vote, Ini 7  Fakta  di  Baliknya!  [Artikel  Berita].  URL: https://www.detik.com/jabar/berita/d- 7188446/heboh-film-dirty-vote-ini-7-fakta-di- baliknya
[25] Ho, Q. T., Le, N. Q. K., & Ou, Y. Y. (2021). FAD-BERT:  improved  prediction  of  FAD binding  sites  using  pre-training  of  deep bidirectional transformers. Computers in Biology and Medicine, 131, 104258. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.
104258
[26] Duan,  R.,  Huang,  Z.,  Zhang,  Y.,  Liu,  X.,  & Dang,  Y.  (2021).  Sentiment  classification algorithm based on the cascade of bert model and  adaptive  sentiment  dictionary. Wireless Communications and Mobile Computing, 2021, 1-8. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/8785413
[27] Mohammed, A. H., & Ali, A. H. (2021, July). Survey  of  bert  (bidirectional  encoder representation transformer) types. In Journal of Physics:  Conference  Series (Vol.  1963,  No.  1,  p. 012173). IOP Publishing. DOI: https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1963/1/012173
[28] Deepa,  M.  D.  (2021).  Bidirectional  encoder representations  from  transformers  (BERT) language  model  for  sentiment  analysis  task. Turkish  Journal  of  Computer  and  Mathematics Education (TURCOMAT), 12 (7), 1708-1721.
[29] Mulyana,  D.  I.,  &  Sahroni.  (2024).  Optimasi Penerapan  Algoritma  Yolo  dan  Data Augmentasi  dalam  Klasifikasi  Pakaian Tradisional  Kebaya. Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) , 8 (1), 188 – 193. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v8i1.1446 [30] Agung,  S.  (2024).  Implementasi  Text  Mining untuk  Analisis  Review  pada  Aplikasi Crowdfunding  LX  dan  ST  Menggunakan Metode Sentiment Analysis. LANCAH: Jurnal Inovasi  Dan  Tren,  2(1),  124~130.  DOI: https://doi.org/10.35870/ljit.v2i1.2245
[31] Pasaribu, N. A., & Sriani. (2023). The Shopee Application  User  Reviews  Sentiment  Analysis Employing Naïve Bayes Algorithm. International Journal  Software  Engineering  and  Computer  Science (IJSECS) , 3 (3), 194 – 204. DOI: https://doi.org/10.35870/ijsecs.v3i3.1699
[32] Gunawan,  T.  S.,  Ashraf,  A.,  Riza,  B.  S., Haryanto, E. V., Rosnelly, R., Kartiwi, M., ... & Janin, Z. (2020). Development of video-based emotion  recognition  using  deep  learning  with Google Colab. TELKOMNIKA (Telecommunication  Computing  Electronics  and Control), 18 (5), 2463. DOI: https://doi.org/10.12928/telkomnika.v18i5.16 717 [33] Mooers,  B.  H.  M.  (2021).  Modernizing computing by structural biologists with Jupyter and  Colab. Proceedings  of  the  Python  in  Science Conference.
DOI:
https://doi.org/10.25080/majora-1b6fd038- 002
[34] Gupta,  S.,  &  Khade,  N.  (2020).  Bert  based multilingual machine comprehension in english and  hindi. arXiv  preprint  arXiv:2006.01432 . DOI:
https://doi.org/10.48550/arXiv.2006.01432
[35] Sutriawan, S., Andono, P. N., Muljono, M., & Pramunendar,  R.  A.  (2023).  Performance evaluation of classification algorithm for movie review sentiment analysis. International Journal of Computing, 7-14. DOI: https://doi.org/10.47839/ijc.22.1.2873
[36] Villavicencio, C. N., Macrohon, J. J. E., Inbaraj, X.  A.,  Jeng,  J.,  &  Hsieh,  J.  (2021).  Twitter sentiment analysis towards COVID-19 vaccines in the Philippines using naïve bayes. Information, 12 (5), 204. DOI: https://doi.org/10.3390/info12050204
Diah Fatma Sjoraida, Bucky Wibawa Karya Guna, Dudi Yudhakusuma / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (2) 2024, 393-404
[37] Chong, K., & Shah, N. (2022). Comparison of naive  bayes  and  SVM  classification  in  grid- search  hyperparameter  tuned  and  non- hyperparameter tuned healthcare stock market sentiment  analysis. International  Journal  of Advanced Computer Science and Applications , 13 (12).
[38] Anreaja, L. J., Harefa, N. N., Negara, J. G. P., Pribyantara, V. N. H., & Prasetyo, A. B. (2022). Naive  Bayes  and  Support  Vector  Machine Algorithm  for  Sentiment  Analysis  Opensea Mobile  Application  Users  in  Indonesia. JISA (Jurnal Informatika dan Sains) , 5 (1), 62-68. DOI: https://doi.org/10.31326/jisa.v5i1.1267.
[39] Ardianto,  R.,  Rivanie,  T.,  Alkhalifi,  Y., Nugraha, F. S., & Gata, W. (2020). Sentiment analysis on E-sports for education curriculum using  naive  Bayes  and  support  vector machine. Jurnal Ilmu Komputer dan Informasi , 13 (2), 109-122. DOI: https://doi.org/10.21609/jiki.v13i2.885 [40] Cahyani,  D.  E.,  &  Patasik,  I.  (2021). Performance  comparison  of  tf-idf  and word2vec models for emotion text classification. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics, 10 (5), 2780-2788. DOI: https://doi.org/10.11591/eei.v10i5.3157 [41] Alaparthi,  S.,  &  Mishra,  M.  (2020). Bidirectional  Encoder  Representations  from Transformers  (BERT):  A  sentiment  analysis odyssey. arXiv preprint arXiv:2007.01127. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.01127
[42] Rao, A. C., & Kulkarni, C. (2022). A survey on sentiment analysis methods, applications, and challenges. Artificial  Intelligence  Review,  55 (7), 5731-5780.
DOI:
https://doi.org/10.1007/s10462-022-10144-1
[43] Al-Saffar,  A.,  &  Omar,  N.  (2014).  Study  on feature  selection  and  machine  learning algorithms  for  Malay  sentiment  classification. Proceedings  of  the  6th  International  Conference  on Information  Technology  and  Multimedia. DOI: https://doi.org/10.1109/icimu.2014.7066643
[44] Isnain, A. R., Marga, N. S., & Alita, D. (2021). Sentiment  analysis  of  government  policy  on corona case using naive bayes algorithm. IJCCS (Indonesian  Journal  of  Computing  and  Cybernetics Systems), 15 (1), 55. DOI: https://doi.org/10.22146/ijccs.60718
[45] Kaya,  M.,  Fidan,  G.,  & Toroslu,  İ.  H.  (2012). Sentiment  analysis  of  Turkish  political  news. 2012 IEEE/WIC/ACM International Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology. DOI: https://doi.org/10.1109/wi-iat.2012.115
[46] Ressan, M. B., & Hassan, R. F. (2022). Naïve- bayes  family  for  sentiment  analysis  during COVID-19 pandemic and classification tweets.
Indonesian  Journal  of  Electrical  Engineering  and Computer Science, 28 (1), 375. DOI: https://doi.org/10.11591/ijeecs.v28.i1.pp375- 383
[47] Samih,  A.,  Ghadi,  A.,  &  Fennan,  A.  (2023). Enhanced  sentiment  analysis  based  on improved  word  embeddings  and  XGBoost. International  Journal  of  Electrical  and  Computer Engineering  (IJECE),  13 (2),  1827.  DOI: https://doi.org/10.11591/ijece.v13i2.pp1827- 1836.