Zanzabili, Muhammad Reyhan
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

KLASIFIKASI SENTIMEN EMOSI PADA DATASET GOEMOTION MENGGUNAKAN LSTM Satrio, Bagus; Dahlan, Bulan Fitri; Fathan, Fathir; Muwafa, Fadhil Zahran; Zanzabili, Muhammad Reyhan; Abdiansah, Abdiansah
Jurnal Linguistik Komputasional Vol 7 No 1 (2024): Vol. 7, NO. 1
Publisher : Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/jlk.v7i1.145

Abstract

Penelitian ini membahas tentang pengembangan sistem klasifikasi sentimen emosi pada teks menggunakan metode deep-learning LSTM (Long Short Term Memory) dengan dataset yang digunakan yaitu dataset GoEmotion. Sistem ini bertujuan untuk mengidentifikasi emosi tersirat yang terkandung dalam suatu teks secara tepat dan efisien ke dalam 28 jenis bentuk emosi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah LSTM atau Long Short Term Memory untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan emosi berdasarkan teks. Program dalam penelitian ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dengan menggunakan beberapa library yang telah tersedia. Hasil dari eksperimen ini menunjukkan bahwa model LSTM mampu mengenali dan mengklasifikasikan emosi yang terkandung di dalam sebuah teks secara cukup baik dengan akurasi tertinggi mencapai angka 0.36 (36% akurasi). Sistem klasifikasi ini digunakan untuk dapat mengatasi masalah terkait dengan pengenalan emosi yang terkandung dalam suatu teks atau kalimat.