Teknik Informatika

JudulEmotion Extraction from Text using Machine Learning
Nama HibahHibah Internal Penelitian
Nama ProgramPenelitian Mandiri Fakultas
Nama SkemaTeknik Informatika
AbstrakSaat ini, media sosial mempercepat penyebaran informasi yang sering digunakan oleh pemerintahan, perusahaan dan organisasi lain untuk mengetahui opini dan emosi pengguna media sosial terhadap produk atau jasanya khususnya di daerah Sunda. Suku Sunda begitu aktif bermedia sosial dan kerap kali menggunakan bahasa Sunda ketika berkomunikasi dalam media sosial. Namun, untuk menemukan emosi orang Sunda dari media sosial yang bersifat tekstual sangatlah sulit terlebih dengan jumlahnya yang sangat banyak. Pada penelitian ini, dilakukan analisis emosi terhadap teks bahasa Sunda dengan algoritma Support Vector Machine. Dengan didukung metode Text Mining seperti text preprocessing, feature selection, text representation dan application of text mining technique, informasi yang panjang lebar dan tidak terstruktur dapat dibuat menjadi lebih mudah untuk diekstrak. Dari hasil proses yang telah dilewati, penggunaan Support Vector Machine untuk mengklasifikasikan data media sosial berbahasa Sunda berdasarkan emosi marah, senang, sedih dan takut mendapati akurasi 0.956 atau 95,6%. Meskipun memiliki akurasi yang cukup tinggi, masih banyak aspek yang masih bisa dimaksimalkan seperti hal nya memaksimalkan teknik pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma Stemming yang dikhususkan untuk bahasa Sunda baik baku maupun tidak. Selain itu memaksimalkan daftar list stopword bahasa Sunda juga dapat memaksimalkan hasil dari pengklasifikasian.
Pengusul Oddy Virgantara Putra, S.Kom., M.T.
Anggota 1 Dihin Muriyatmoko, S.ST., M.T.
Anggota 2
Tahun Penelitian2020
Sumber DanaUNIDA GONTOR
Dana Non DiktiIDR 13.000.000,00