Sirkuit Internasional Mandalika menjadi topik yang populer dibicarakan masyarakat Indonesia pada awal tahun 2022 karena menjadi salah satu tuan rumah untuk pegelaran kompetisi internasional MotoGP 2022. Kehadiran kompetisi balap motor kelas dunia ini memunculkan berbagai opini masyarakat Indonesia tentang Sirkuit Internasional Mandalikamelalui platform Twitter yang dapat dijadikan sebagai sumber data untuk penelitian analisis sentimen pada data teks berbahasa Indonesia. Model transformers, merupakan model arsitektur berbasis deep learning serta bagian dari state-of-the-arts pada Natural Languange Processing, juga dapat digunakan untuk penelitian analisis sentimen. Model yang populer saat ini, yakni mBERT, IndoBERT, dan IndoBERTweet mampu memberikan nilai performa baikyang berpotensial untuk meningkatkan hasil kinerja dari penelitian sebelumnya namun masih jarang ditemukan penelitian analisis sentimen dengan topik iniyang membandingkan ketiga model tersebut.Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan melakukan perbandingan kinerja ketiga model tersebut menggunakan dataset penelitian sebelumnya dengan eksperimen pada hyperparameter dari penerapan fine-tuning yang bertujuan untuk menemukanmodel terbaik berdasarkan nilai akurasi.Model IndoBERT dengan rasio pembagian data 90:10, epoch 5, serta batch size 16 menjadi model yang menghasilkan nilai performa terbaik dibandingkan dengan model mBERT dan IndoBERTweet dalam penelitian ini. Model IndoBERT mencapai nilai accuracy sebesar 82.23% dengan nilai precision pada kelas positif 81.05% dan pada kelas negatif 83.58%, nilai recall pada kelas positif 84.93% dan pada kelas negatif 79.43%, nilai f1-score pada kelas positif 82.94% dan pada kelas negatif 81.45% beserta nilai R2 sebesar 28.90%.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Sirkuit Internasional Mandalika, Transformers