KOMPARASI PERFORMA MODEL KLASIFIKASI EMOSI DENGAN WORD EMBEDDING MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM DAN RANDOM FOREST - Adam Rachman, Muhammad; Agussalim, Agussalim; Dyar Wahyuni, Eka (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2025)
Beragamnya emosi dari masyarakat dalam merespon dinamika pemerintahan yang sedang berlangsung saat ini sudah berlangsung dari tahun ke tahun. Banyak informasi yang tidak tersampaikan dengan baik karena kurangnya pemahaman masyarakat terkait konteks emosional yang terkandung dalam informasi tersebut. Salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan sebuah pengelompokkan emosi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest yang diintegrasikan dengan teknik word embedding dalam klasifikasi emosi pada komentar YouTube berbahasa Indonesia terkait kebijakan pemerintah. Data pada penelitian ini sebanyak 3074 data, dan akan dibangun total 16 skenario pemodelan. Proses klasifikasi terdiri dari dua tahap yaitu klasifikasi emosi dan klasifikasi jenis emosi. Penggunaan teknik sampling dan rasio pembagian data memberikan hasil yang bervariasi di setiap model. Model dengan performa paling optimal untuk klasifikasi emosi adalah Random Forest dengan Word2Vec dengan hasil akurasi 86%, sedangkan model klasifikasi jenis emosi dengan performa paling optimal adalah Support Vector Machine dengan FastText dengan nilai akurasi sebesar 77%. Word2Vec mampu menangkap hubungan semantis kata cukup baik walaupun jumlah dataset yang digunakan relatif kecil. Di satu sisi lain, FastText juga mampu mengimbangi performa Word2Vec karena kemampuannya memanfaatkan representasi berbasis subkata untuk menangani kata-kata yang tidak terdapat dalam korpus.