ChatGPT salah satu inovasi terbaru di bidang kecerdasan buatan sejak diluncurkan pada bulan November 2022. Dengan popularitas dan penerimaan yang tinggi, kebutuhan untuk memahami bagaimana penggunaan ChatGPT mempengaruhi pandangan publik dan mengetahui kemungkinan dampak positif atau negatif yang mungkin ditimbulkan. BERT adalah model deep learning yang unggul dalam berbagai tugas NLP, terutama dalam analisis sentimen, karena menggunakan pendekatan transformer untuk pemrosesan konteks kata yang lebih baik. Pada tujuan penelitian ini, dilakukan upaya untuk meningkatkan kinerja model melalui penentuan besaran parameter seperti jumlah epoch dan batch size. Besaran parameter tersebut memiliki pengaruh yang signifikan terhadap akurasi dan kualitas prediksi, sehingga optimasi yang tepat akan sangat membantu dalam mencapai hasil yang lebih baik dalam tugas analisis sentimen. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan melakukan analisis sentimen terhadap aplikasi ChatGPT di Twitter yang bertujuan untuk menemukan konfigurasi model dengan performa terbaik berdasarkan nilai akurasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model BERT dengan konfigurasi epoch 12 dan batch size 32 mencapai akurasi tertinggi sebesar 91.7%. Selain itu model ini memiliki nilai precision, recall dan f1-score pada kelas “bad” sebesar 95.6%, 94.3%, 95%, pada kelas “good” sebesar 84.6%, 85.7%, 85.1%, serta pada kelas “neutral” sebesar 91.7%, 92.8%, 92.2%. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa model BERT mampu dengan baik dalam mengklasifikasikan sentimen pengguna terhadap ChatGPT di Twitter.