KLASIFIKASI EMOSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES BERDASARKAN TWEET DENGAN BAHASA SUNDA

Hendri Prabowo; Waskito Budi Utomo; Dwi Septiani Juandaputri

Authors

Hendri Prabowo POLITEKNIK GEOLOGI DAN PERTAMBANGAN AGP, Indonesia
Waskito Budi Utomo POLITEKNIK GEOLOGI DAN PERTAMBANGAN AGP, Indonesia
Dwi Septiani Juandaputri POLITEKNIK GEOLOGI DAN PERTAMBANGAN AGP, Indonesia

Keywords:

Akurasi, Sunda, Algoritma Naove Bayes, Wonderfull Indonesia

Abstract

Dalam era digital saat ini, media sosial seperti Twitter telah menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk mengekspresikan perasaan dan emosi mereka. Dalam konteks budaya dan bahasa lokal, seperti Bahasa Sunda, platform ini memberikan wawasan berharga mengenai dinamika emosi yang unik dan khas dari penuturnya Permasalahan dalam mendeteksi emosi Bahasa Sunda yang ditulis di Twitter mencakup beberapa aspek, antara lain kompleksitas bahasa dan variasi dialek. Bahasa Sunda memiliki banyak ragam dialek dan ekspresi idiomatik yang bisa berbeda makna tergantung pada konteksnya. Selain itu, penggunaan bahasa campuran atau kode switching antara Bahasa Sunda dan Bahasa Indonesia dalam satu tweet dapat menambah tantangan dalam klasifikasi emosi. Faktor lain termasuk keterbatasan data yang tersedia untuk pelatihan model machine learning, serta kebutuhan untuk mengembangkan alat pemrosesan bahasa alami yang spesifik untuk Bahasa Sunda. Tantangan ini memerlukan pendekatan yang cermat dan inovatif untuk menghasilkan deteksi emosi yang akurat dan dapat diandalkan. Secara ringkas, hasil evaluasi menunjukkan bahwa model memiliki tingkat akurasi yang rendah, hanya sekitar 26.35%, menunjukkan perlunya perbaikan agar dapat memberikan prediksi yang lebih akurat dalam mengidentifikasi emosi. Hasil prediksi juga menunjukkan bahwa model cenderung mengklasifikasikan emosi selain gembira sebagai gembira, menunjukkan adanya bias yang signifikan dalam model dan memperkuat kebutuhan akan peningkatan akurasi dan diferensiasi dalam prediksi emosi.

References

Ariya Candra, R. (n.d.). BRIDGE : Jurnal publikasi Sistem Informasi dan Telekomunikasi Emotion Recognition Tentang Ditutupnya TikTok Shop Menggunakan Metode Naive Bayes.

Basuki, T. L., Jondri, M. S., & Wisesty, U. N. (2020). Deteksi Polycystic Ovarian Syndrome (PCOS) Menggunakan Klasifikasi Microarray Data dengan Algoritma Artificial Neural Network (ANN) Backpropagation dan Principal Component Analysis. E-Proceeding of Engineering.

Cahyono, Y. (2019). Analisis Sentiment Tweets Berbahasa Sunda Menggunakan Naive Bayes Classifier dengan Seleksi Feature Chi Squared Statistic. 4(3). http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika

Emosi, A., Sentimen, D., Sinovac, V., Naive, M., Bagus, B., Akbar, M., Taufiq Akbar, A., & Husaini, R. (2022). Analysis of Sentiments and Emotions about Sinovac Vaccine Using Naive Bayes. Jurnal Informatika Dan Teknologi Informasi, 19(2), 185–200. https://doi.org/10.31515/telematika.v19i2.7601

Gitacahyani, A., Irma Purnamasari, A., & Ali, I. (2024). KLASIFIKASI ULASAN APLIKASI LINKEDIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 1).

Gultom, D. A., & Yando Tantra, W. (2019). Diagnosis Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Dengan Metode Backpropagation. In PSDKU Medan Jurusan Teknik Informatika INFORMATICS ENGINEERING RESEARCH AND TECHNOLOGY.

Ilham, A., Azmi Verdikha, N., & Latipah, A. J. (2023). Jurnal Explore IT|64 Klasifikasi Ujaran Kebencian di Twitter Menggunakan Fitur Ekstraksi Glove dengan Support Vector Machine (SVM). https://doi.org/10.35891/explorit

Jurnal, H., Sandi, A. P., & Ningsih, V. W. (2022). JURNAL PUBLIKASI ILMU KOMPUTER DAN MULTIMEDIA IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENENTU PERSEDIAAN PRODUK DENGAN ALGORITMA FP-GROWTH PADA DATA PENJUALAN SINARMART. JUPIKOM, 1(2).

Karo Karo, I. M., Karo Karo, J. A., Yunianto, Y., Hariyanto, H., Falah, M., & Ginting, M. (2023). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Info BMKG di Google Play Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine. Journal of Information System Research (JOSH), 4(4), 1423–1430. https://doi.org/10.47065/josh.v4i4.3943

Nurzilla, N. (2024). PREDIKSI PERTUMBUHAN TUMOR KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LINEAR BERBASIS MACHINE LEARNING. In JOURNAL OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLICATION ( JAIA ) P-ISSN : xxxx-xxxx (Vol. 1, Issue 1).

Putra, O. V., Musthafa, A., & Wibowo, K. P. (2021). Klasifikasi Ekspresi Teks Berbahasa Jawa Menggunakan Algoritma Long Short Term Memory. Komputika : Jurnal Sistem Komputer, 10(2), 137–143. https://doi.org/10.34010/komputika.v11i1.4616

Sanudin, F. T., Irawan, B., & Bahtiar, A. (2024). ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI SAPAWARGA DI PLAYSTORE MENGGUNKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 1).

Siahaan, N. R., Tiffany, R. Y., Roland, S., Sinaga, E., Nauli, E. V., Fahmi, M. I., Vio, E., & Naibaho, N. B. (n.d.). ANALISIS SENTIMEN ULASAN APLIKASI MEDIA SOSIAL WHATSAPP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER.

Wulandari, D. R. (n.d.). Deteksi Emosi Berbasis Teks Untuk Menganalisis Kuliah Daring Selama Masa Pandemi Menggunakan Algoritme Naive Bayes Text Based Emotion Detection For Analysis Online Lecture During Pandemic Using Naive Bayes Algorithm.