Analisis sentimen berbasis aspek terhadap satu tahun pertama Kabinet Merah Putih di Twitter menggunakan Indobert

Satu tahun pertama Kabinet Merah Putih merupakan periode penting yang memunculkan beragam respons publik, khususnya di media sosial Twitter (X). Opini yang berkembang bersifat multi-aspek sehingga analisis sentimen umum belum mampu menggambarkan persepsi masyarakat secara mendalam. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Kabinet Merah Putih menggunakan pendekatan Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) berbasis IndoBERT melalui framework PyABSA. Data penelitian berupa tweet berbahasa Indonesia yang dikumpulkan pada periode Oktober 2024 hingga Oktober 2025 dengan lima aspek utama, yaitu kebijakan dan pelayanan pemerintah, kompetensi menteri, fleksibilitas, keterwakilan, dan transparansi. Tahapan penelitian meliputi pelabelan manual, validasi anotator menggunakan Cohen’s Kappa, preprocessing teks, serta peningkatan data melalui pseudo labeling iteratif. Evaluasi model dilakukan menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model IndoBERT mampu mengklasifikasikan sentimen berbasis aspek dengan performa yang tinggi dan stabil. Aspek kebijakan dan pelayanan pemerintah serta transparansi cenderung didominasi sentimen positif, sementara aspek kompetensi menteri dan keterwakilan menunjukkan distribusi sentimen yang lebih beragam. Temuan ini menunjukkan bahwa ABSA berbasis IndoBERT efektif dalam memetakan persepsi publik secara rinci dan kontekstual, serta dapat menjadi masukan strategis bagi pemerintah dalam evaluasi kinerja kabinet dan pengambilan kebijakan berbasis data.