Pengembangan Sistem Klasifikasi Sentimen Berita PTPN IV Regional III Berbasis Web Menggunakan IndoBERT: Development of a Web-Based News Sentiment Classification System for PTPN IV Regional III Using IndoBERT

Diki Wahyudi; Fitri Insani; Jasril Jasril; Yusra Yusra

doi:10.57152/malcom.v6i3.2825

Authors

Diki Wahyudi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Fitri Insani Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Jasril Jasril Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
Yusra Yusra Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v6i3.2825

Keywords:

Fine-Tuning, IndoBERT, Klasifikasi Sentimen, Pemantauan Berita, Sistem Berbasis Web

Abstract

Aktivitas pemantauan berita di Humas PTPN IV Regional III masih dilakukan secara manual sehingga memerlukan waktu yang lama, rentan terhadap subjektivitas, dan berisiko melewatkan informasi penting. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem pemantauan berita berbasis web yang mengintegrasikan model Indonesian Bidirectional Encoder Representations from Transformers (IndoBERT) untuk klasifikasi sentimen secara otomatis. IndoBERT dipilih karena dilatih khusus menggunakan korpus berbahasa Indonesia sehingga lebih mampu memahami karakteristik bahasa dan sentimen dibandingkan model multilingual. Dataset yang digunakan terdiri atas 1.200 berita dengan distribusi seimbang pada tiga kelas sentimen: positif, netral, dan negatif. Model dikembangkan menggunakan metode fine-tuning dan menghasilkan akurasi 75% serta macro F1-score 0,74. Kelas negatif memperoleh kinerja terbaik dengan F1-score 0,85, sedangkan kelas netral mencapai 0,63 akibat karakteristik sentimen yang ambigu. Sistem ini dikembangkan menggunakan Flask, Next.js, MySQL, dan SerpAPI. Hasil pengujian Black Box menunjukkan bahwa seluruh fitur berfungsi sesuai kebutuhan, sedangkan User Acceptance Testing (UAT) memperoleh tingkat penerimaan sebesar 96,5%. Penelitian ini berkontribusi melalui implementasi sistem pemantauan berita korporasi berbasis web yang mengintegrasikan IndoBERT secara end-to-end.

Downloads

Download data is not yet available.

References

M. Fauzan, E. Purwanto, H. D. N. Jupri, and P. S. Dewi, “Media sebagai Agen Perubahan Komunitas di Era Teknologi Digital,” Jurnal Bisnis dan Komunikasi Digital, vol. 2, no. 4, p. 15, Jun. 2025, doi: 10.47134/jbkd.v2i4.4369.

S. Pranata, I. K. Hindu, H. Negeri, G. Bagus, and S. Denpasar, “Dampak Pemberitaan Media Massa pada Kepercayaan Publik terhadap Pemerintah,” Jurnal Pendidikan Tambusai, vol. 9, no. 1, pp. 10357–10361, Apr. 2025, doi: 10.31004/jptam.v9i1.26275.

APJII, “Survei Penetrasi Internet dan Perilaku Penggunaan Internet 2026,” Jakarta, 2026.

L. P. Anggraini and D. Sari Rahma, “Strategi Komunikasi Krisis Perusahaan Dalam Menghadapi Isu Negatif Di Media Digital,” Jurnal Media dan Komunikasi, vol. 2, no. 2, pp. 40–45, May 2025, Accessed: Jun. 07, 2026. [Online]. Available: https://utilityprojectsolution.org/ejournal/index.php/mekas/article/view/72

A. Simson Lende, G. K. Pati, and A. Adis, “Analisis Sentimen Komentar Pengunjung Air Terjun Waikelo Sawa Menggunakan Metode Naive Baiyes Classifier,” Jurnal Ilmu Komputer dan Bisnis, vol. 15, no. 2, pp. 42–50, Nov. 2024, doi: 10.47927/jikb.v15i2.764.

I. Nyoman Saputra Wahyu Wijaya, K. Agus Seputra, and N. Putu Novita Puspa Dewi, “Fine Tunning Model IndoBERT Untuk Analisis Sentimen Berita Pariwisata Indonesia,” Jurnal Pendidikan Teknologi dan Kejuruan, vol. 22, no. 2, pp. 195–204, Jul. 2025, doi: 10.23887/jptk-undiksha.v22i2.104056.

M. Dhafa Maulana, C. Sri, and K. Aditya, “Perbandingan IndoBERT dan Bi-LSTM Dalam Mendeteksi Pelanggaran Undang-Undang ITE,” SINTECH Journal, vol. 8, no. 1, Apr. 2025, doi: 10.31598/sintechjournal.v8i1.1846.

S. Dharmawan, V. C. Mawardi, and N. J. Perdana, “Klasifikasi Ujaran Kebencian Menggunakan Metode FeedForward Neural Network (IndoBERT),” Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, vol. 11, no. 1, pp. 1–6, Jun. 2023, doi: 10.24912/jiksi.v11i1.24066.

E. Daniati, A. Nugroho, A. Ristyawan, and H. Utama, “Perbandingan Kinerja Algoritma SVM, LSTM, dan Fine-tuned IndoBERT dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia terhadap Mobil Listrik,” The Indonesian Journal of Computer Science Research, vol. 5, no. 1, pp. 1–13, Jan. 2026, doi: 10.59095/ijcsr.v5i1.245.

Azahra Yustia Yusuf, Yulia Rahmawati, and Novi Andayani Praptiningsih, “Strategi Komunikasi Humas BAKTI Komdigi dalam Menanggulangi Pemberitaan Negatif: Pendekatan Media Monitoring Digital,” Indonesian Journal of Humanities and Social Sciences, vol. 24, no. 2, pp. 1779–1796, Jun. 2025, doi: 10.33367/ijhass.v6i2.7231.

F. Fitroh and F. Hudaya, “Systematic Literature Review: Analisis Sentimen Berbasis Deep Learning,” Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 9, no. 2, pp. 132–140, Aug. 2023, doi: 10.25077/teknosi.v9i2.2023.132-140.

A. Wenang, K. A. Widianto, M. E. Nugraha, M. Rizki, and K. Dewi, “Implementasi Model Deep Learning IndoBERT dengan Antarmuka Aplikasi Mobile untuk Deteksi Berita Hoaks Berbahasa Indonesia,” Jurnal Konstelasi, vol. 5, no. 2, pp. 100–113, Dec. 2025, doi: 10.24002/konstelasi.v5i2.13250.

C. Ramadhan, V. Atina, and H. Permatasari, “Analisis Perbandingan Model CNN dan IndoBERT Dalam Sentimen Berita Politik Indonesia,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB), Surakarta: Universitas Duta Bangsa Surakarta, Jul. 2025, pp. 110–118. doi: 10.47701/v1r9ka69.

W. Nurfitri and A. Chowanda, “Analisis Sentimen Pada Kasus Positif Covid-19 Berdasarkan Pemberitaan Media Di Indonesia Menggunakan Indobert,” Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer, vol. 20, no. 1, pp. 580–593, Feb. 2024, doi: 10.35889/progresif.v20i1.1897.

V. E. Sidauruk and W. Herowati, “Indobert-Based Sentiment Analysis of Political Discourse on Platform X: The Case Of Prabowo-Gibran Administration,” Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), vol. 10, no. 1, pp. 673–683, Feb. 2026, doi: 10.30871/jaic.v10i1.11586.

M. B. M. Amin et al., “Deteksi Spam Berbahasa Indonesia Berbasis Teks Menggunakan Model Bert,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 11, no. 6, pp. 1291–1302, Dec. 2024, doi: 10.25126/jtiik.2024118121.

Belinda Eka Sarah Dewi, “Model Analisis Sentimen Pada Kendaraan Listrik Menggunakan Algoritma IndoBERTweet dan IndoBERT,” Antivirus: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika, vol. 19, no. 1, pp. 169–179, Aug. 2025, doi: 10.35457/antivirus.v19i1.4416.

S. Sondang, “Penerapan Metode RAD Dalam Pengembangan,” Remik: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, vol. 8, no. 3, pp. 871–881, Aug. 2024, doi: 10.33395/remik.v8i3.13944.

Anggraini Puspita Sari, M. M. Al Haromainy, and Ryan Purnomo, “Implementasi Metode Rapid Application Development Pada Aplikasi Sistem Informasi Monitoring Santri Berbasis Website,” Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 4, no. 1, pp. 316–325, Mar. 2024, doi: 10.51454/decode.v4i1.348.

S. J. Putri, D. Galih, P. Putri, W. Hayuhardhika, and N. Putra, “Analisis Komparasi pada Teknik Black Box Testing (Studi Kasus: Website Lars),” Journal of Internet and Software Engineering, vol. 5, no. 1, pp. 23–28, May 2024, doi: 10.22146/jise.v5i1.9446.

Uminingsih, M. Nur Ichsanudin, M. Yusuf, and S. Suraya, “Pengujian Fungsional Perangkat Lunak Sistem Informasi Perpustakaan dengan Metode Black Box Testing bagi Pemula,” Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 1–8, May 2022, doi: 10.55123/storage.v1i2.270.

M. A. Syahputra, N. R. Maulana, R. D. Fajri, T. R. M. Zaki, and Y. Yulianti, “Pengujian Black Box pada Aplikasi Daftar Peserta Vaksinasi Covid-19 Berbasis Situs Web dengan Metode Equivalence Partitions,” Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Aplikasi, vol. 5, no. 1, p. 55, Jan. 2022, doi: 10.32493/jtsi.v5i1.16298.

H. Yakub, B. Daniawan, A. Wijaya, and L. Damayanti, “Sistem Informasi E-Commerce Berbasis Website Dengan Metode Pengujian User Acceptance Testing,” JSITIK: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Komputer, vol. 2, no. 2, pp. 113–127, Apr. 2024, doi: 10.53624/jsitik.v2i2.362.

Wulandari, Nofiyani, and H. Hasugian, “User Acceptance Testing (UAT) pada Electronic Data Preprocessing Guna Mengetahui Kualitas Sistem,” Jurnal Mahasiswa Ilmu Komputer, vol. 4, no. 1, pp. 20–27, Mar. 2023, doi: 10.24127/ilmukomputer.v4i1.3383.

L. Aldri Permana, N. Safaat Harahap, L. Handayani, and M. Affandes, “Implementation of Question Answering Feature in Mobile-Based Qur’an Application Using Flutter Framework,” Jurnal Ilmu dan Teknologi Komputer, vol. 16, no. 1, pp. 301–312, Mar. 2024, doi: 10.5281/zenodo.10868272.