DETEKSI EMOSI MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN TERM FREQUENCY- INVERSE DOCUMENT FREQUENCY - Rohman, Arif Nur; Handayani, Riska Dwi; Y. P., Ryan Dwi; Kusrini, Kusrini (CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 2019)
Pada saat ini, manusia cenderung mengekspresikan pendapat, dan emosi melalui media sosial. Keterbukaan ekspresi pada media sosial membuat batasan batasan pribadi seseorang menjadi lebur. Orang tidak lagi sungkan menulis kehidupan pribadinya melalui postingan status pembaharuan untuk dilihat oleh orang lain. Penulis mencoba menggunakan data dari media sosial agar dapat dilakukan analisis untuk mendapatan informasi kepribadian termasuk emosi. Sebelum dianalisis, data dilakukan pra pemrosesan membuang symbol dan icon, normalisasi teks, stemming dan membuang stopword terlebih dahulu untuk memperbaiki data dari media sosial yang menggunakan bahasa tidak baku. Pra pemrosesan memperoleh hasil akhir 365 dataset yang dipisah menjadi 265 data latih dan 100 data uji. Tiap data sudah memiliki label emosi yang diberikan secara manual oleh pengguna facebook selaku penulis dari postingan. Perhitungan dilakukan dengan TF IDF untuk mendapatkan bobot tiap kata atau token, lalu label emosi data latih dengan nilai tertinggi diberikan pada data yang diuji. Dari 100 data uji diperoleh akurasi 59%, selebihnya 41% tidak akurat. Emosi dianggap hal penting yang berpengaruh pada seseorang dalam pengambilan keputusan, sehingga deteksi emosi seseorang dapat dimanfaatkan sebagai input sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai dan konseling kepribadian.