Implementasi Model IndoBERT untuk Klasifikasi Komentar Berbahasa Indonesia pada Video Review Smartphone di YouTube

Abstract

YouTube menjadi salah satu sumber referensi utama masyarakat Indonesia dalam mencari informasi mengenai smartphone sebelum melakukan pembelian, salah satunya melalui kolom komentar pada video review. Namun, tidak semua komentar mengandung informasi yang relevan, sehingga menyulitkan pengguna dalam menemukan komentar yang benar-benar informatif. Penelitian ini membangun sistem klasifikasi komentar otomatis menggunakan model IndoBERT untuk mengelompokkan komentar ke dalam kategori Informatif dan Non-Informatif, serta pengelompokan sub-kategori topik menggunakan pendekatan berbasis kata kunci. Data komentar dikumpulkan dari video review smartphone berbahasa Indonesia di YouTube, melalui tahapan pra-pemrosesan meliputi pembersihan teks, normalisasi, tokenizing, dan pelabelan data, sebelum model IndoBERT di-fine-tune untuk memahami konteks bahasa Indonesia. Hasil pengujian menunjukkan model IndoBERT mencapai akurasi 84,33%, presisi 83,66%, recall 85,33%, dan F1-score 84,49%, yang menunjukkan bahwa model ini efektif dalam memahami konteks komentar berbahasa Indonesia serta membedakan komentar informatif dan non-informatif secara akurat. Sistem ini diimplementasikan sebagai aplikasi web yang diharapkan dapat membantu pengguna menyaring informasi relevan dari kolom komentar YouTube secara lebih efisien.