Studi Perbandingan pada Metode CNN-LSTM dan LSTM dalam Mendeteksi Emosi pada Data Teks Berbahasa Indonesia pada Media Sosial Twitter - Azhim Kustiwa, Alwan Fauzul; Akbar, Muhammad Aminul; Pinandito, Aryo (Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2024)
Model deteksi emosi pada data teks memiliki banyak fungsi seperti sentimen analisis hingga cara untuk mengekstrak emosi dari teks yang kemudian di konfigurasikan pada text-to-voice. Salah satu model yang banyak digunakan dalam NLP deteksi emosi adalah LSTM. Menurut beberapa penelitian performa dari LSTM ini bisa ditingkatkan dengan menggabungkannya dengan CNN menjadi CNN-LSTM. Dalam penelitian ini kami akan meneliti perbandingan antara CNN-LSTM dan LSTM dalam mendeteksi emosi ketika dilatih dan dievaluasi menggunakan data Bahasa Indonesia sehari-hari. Penelitian dilakukan dengan melatih dan mengevaluasi model CNN-LSTM dan LSTM dengan menggunakan metode stratified K-Fold Cross Validation untuk melihat konsistensi performa model. Dataset yang digunakan merupakan Bahasa Indonesia sehari-hari yang bersumber dari media sosial. CNN-LSTM dan LSTM akan dilatih dan diuji menggunakan pasangan train-test yang sama pada setiap fold sehingga data performa dari kedua model akan saling berpasangan pada setiap fold. Performa yang diuji antara lain akurasi, precision, recall, f1-score dan loss yang berupa cross entropy loss. Distribusi data performa dari setiap model dilakukan uji hipotesis beda antara kedua model pada setiap metrik. Dari hasil pengujian statistik yang dilakukan, dari 5 metrik yang diuji menunjukan CNN-LSTM hanya memiliki loss yang signifikan lebih rendah daripada LSTM. Sedangkan pada 4 metrik lainnya menunjukan tidak ada perbedaan yang signifikan.