Deteksi Emosi pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Kombinasi Fitur
| Main Author: | Fanesya, Fera |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/171681/ |
Daftar Isi:
- Emosi bersifat umum dan penting dalam kehidupan yang membentuk perilaku manusia. Mendeteksi emosi memberikan peranan penting dalam berbagai aspek karena dapat diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengambilan keputusan, memprediksi keadaan emosi manusia, memberikan review terhadap kualitas produk, melacak dukungan pada masalah politik, dan mengenali gangguan depresi seseorang. Mengidentifikasi emosi dapat menggunakan data tekstual yaitu berupa teks, karena teks dapat digunakan untuk berkomunikasi dan menyampaikan informasi. Salah satu media sosial yang digunakan untuk bertukar informasi adalah Twitter. Twitter berisi informasi tentang sikap serta keadaan emosi seseorang. Oleh karena itu, dilakukan deteksi emosi pada Twitter untuk menentukan emosi seseorang dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan kombinasi fitur. Penelitian ini digunakan beberapa model klasifikasi Naïve Bayes yaitu Bernoulli Naïve Bayes untuk tipe data biner dan Multinomial Naïve Bayes untuk tipe data diskrit, kombinasi fitur yang digunakan pada penelitian yaitu fitur linguistik, fitur ortografik, dan kombinasi fitur N-gram. Hasil akurasi terbaik didapatkan pada pengujian kombinasi fitur N-gram sebesar 0,555, sedangkan hasil akurasi pada pengujian kombinasi fitur sebesar 0,5317 yang meliputi fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram memiliki nilai akurasi lebih baik dibandingkan pengujian dengan fitur tunggal dan lebih rendah dibandingkan pengujian kombinasi fitur N-gram. Hal ini dikarenakan pengaruh dari fitur linguistik, fitur ortografik, dan fitur N-gram. Penggabungan kombinasi fitur ini bisa menutupi kelemahan masing-masing fitur yang bisa meningkatkan akurasi walaupun peningkatannya tidak terlalu signifikan