ABDULLAH, FAISAL and Pane, Syafrial Fachri and Habibi, Roni (2023) DETEKSI EMOSI PADA TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN PENDEKATAN ENSEMBLE (1.1.4.23.006/FAI/D). Diploma thesis, ULBI.
Full text not available from this repository.Abstract
ABSTRAK Emosi yang disampaikan melalui tulisan lebih sulit dikenali karena tidak adanya perubahan raut wajah ataupun intonasi suara. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model deteksi emosi pada teks berbahasa Indonesia dengan pendekatan Ensemble, yang menggabungkan tiga model Machine Learning: SVM, KNN, dan XGBoost, untuk meningkatkan akurasi deteksi emosi. Evaluasi model menggunakan metrik relevan seperti akurasi, presisi, recall, nilai F1, dan ROC AUC. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Ensemble yang dibangun berhasil mengungguli penelitian sebelumnya, mencapai akurasi 87,14%, presisi, recall, dan f1 yang baik, serta ROC AUC sebesar 97,90%. Untuk meningkatkan kinerja, peneliti juga melakukan hyperparameter tuning menggunakan GridSearchCV pada model SVM dan XGBoost, serta menerapkan teknik automated machine learning TPOT untuk menghasilkan model KNN. Dengan demikian, penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam mendeteksi emosi dalam teks berbahasa Indonesia. Kata Kunci : Deteksi Emosi, Emosi pada Teks, Machine Learning, Ensemble
| Item Type: | Thesis (Diploma) |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Depositing User: | Unnamed user with email [email protected] |
| Date Deposited: | 23 Jan 2024 03:06 |
| Last Modified: | 23 Jan 2024 03:06 |
| URI: | http://eprint.ulbi.ac.id/id/eprint/2088 |
Actions (login required)
 |
View Item |
