Klasifikasi Emosi Multikelas Berbasis Teks Bahasa Indonesia Menggunakan IndoRoBERTa - Lazuardi, Muhammad Dzakwan Bintang; Fatyanosa, Tirana Noor; Marji (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2025)
Revolusi digital telah mengubah pola komunikasi manusia secara signifikan. Pada 2025, diperkirakan 5,56 miliar orang akan menggunakan internet, dengan lebih dari 76,9% populasi dunia aktif di media sosial. Media sosial kini menjadi platform utama untuk ekspresi emosi dan opini, terutama di WhatsApp, Instagram, TikTok, dan X (Twitter). Namun, tantangan yang dihadapi adalah keragaman ekspresi emosi yang diekspresikan dalam teks menggunakan berbagai bahasa. Penelitian ini memanfaatkan IndoRoBERTa, model transformer yang diadaptasi untuk Bahasa Indonesia, untuk klasifikasi emosi multikelas pada teks berbahasa Indonesia, dengan kategori emosi seperti anger, fear, joy, love, sad, dan neutral. Data yang digunakan berasal dari gabungan dua dataset publik, yang telah diproses melalui tahapan preprocessing, balancing kelas, dan pembagian data secara stratified untuk menjaga proporsi label emosi. Model IndoRoBERTa dioptimalkan menggunakan fine-tuning dan Optuna untuk pencarian konfigurasi hyperparameter optimal, termasuk batch size, learning rate, dan dropout. Evaluasi model menggunakan metrik accuracy, precision, recall, F1-score, dan confusion matrix, yang menunjukkan macro F1-score sebesar 0,70 pada data uji. Model ini berhasil mengklasifikasikan emosi mayoritas dengan baik, meskipun menghadapi tantangan dalam membedakan kelas neutral dan sad. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem klasifikasi emosi berbasis teks untuk Bahasa Indonesia, dengan potensi penerapan pada analisis opini publik, monitoring media sosial, dan pengembangan chatbot.