DETEKSI KECEMASAN DI TWITTER MENGGUNAKAN FITUR WORD EMBEDDING BERT DAN METODE BIDIRECTIONAL-LONG SHORT TERM MEMORY - Prawira, Angga; Herry Chrisnanto, Yulison; Kania Ningsih, Ade (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Adanya stigma di mana pengidap gangguan jiwa adalah orang yang sakit jiwa membuat orang-orang yang mengalami kecemasan berlebih malu untuk berobat dan lebih memilih untuk mengeluarkan keluh kesah, perasaan mereka di sosial media oleh karena itu dibutuhkan sebuah model perangkat lunak yang dapat mendeteksi unggahan kecemasan berlebih. Pada penelitian sebelumnya sudah mendeteksi kecemasan berlebih di media sosial twitter menggunakan metode BI-LSTM dengan pembobotan kata menggunakan TF-IDF dan mendapatkan akurasi sebesar 94.12%. Metode BI-LSTM sendiri membutuhkan data set yang sangat besar agar model tidak over-fitting. Oleh karena itu, proses pembobotan kata dilakukan menggunakan BERT karena selain memberikan pembobotan kata, BERT juga memberikan representasi numerik sehingga data set lebih beragam dan bisa membuat model BI-LSTM lebih banyak belajar dari representasi numerik tersebut hasil dari penelitian ini didapatkan akurasi sebesar 99.44% dan loss 0.0278 dapat disimpulkan bahwa bert dapat meningkatkan akurasi dari metode Bi-LSTM sehingga metode ini cocok untuk deteksi kecemasan berlebih.