Analisis Sentimen Teks Code-Mixed Bahasa Indonesia-Jawa Menggunakan Metode Fine-Tuning Model Nusabert - Syauri, Sopian; Defiyanti, Sofi; Yusup, Dadang (IKRA-ITH Informatika : Jurnal Komputer dan Informatika, 2026)
Pesatnya pertumbuhan pengguna platform X di Indonesia memicu lahirnya fenomena code-mixing antara Bahasa Indonesia dan Bahasa Jawa dalam komunikasi digital. Teks campuran ini mengandung nuansa linguistik lokal yang sulit diproses oleh model NLP berbasis bahasa umum. Penelitian ini mengimplementasikan model NusaBERT dengan teknik fine-tuning untuk melakukan analisis sentimen pada teks code-mixed Indonesia-Jawa yang dikumpulkan dari platform X. Data sebanyak 1.685 teks diperoleh melalui teknik crawling menggunakan kata kunci berbahasa Jawa, kemudian dilabeli secara otomatis menggunakan AI (Gemini dan Claude) dengan validasi manual oleh penutur asli. Eksperimen dilakukan dalam sembilan skenario yang mengombinasikan tiga variasi pembagian data (70:30, 80:20, 90:10) dan tiga nilai learning rate (2Ã—10â»âµ, 3Ã—10â»âµ, 5Ã—10â»âµ). Hasil terbaik diperoleh pada Skenario 3 dengan pembagian data 70:30 dan learning rate 5Ã—10â»âµ, menghasilkan nilai Accuracy 0,8538, Precision 0,8539, Recall 0,8538, dan F1-Score 0,8504. Penelitian ini membuktikan bahwa NusaBERT yang telah dilatih pada korpus bahasa daerah Indonesia mampu menangani kompleksitas linguistik teks code-mixed Indonesia-Jawa secara efektif.