<![CDATA[Twitter menjadi fokus utama sebagai platform media sosial yang sangat populer di seluruh dunia, dengan pertumbuhan data yang terus meningkat setiap hari. Potensinya untuk aplikasi analisis sentimen dan deteksi emosi dari tweet sangat besar. Namun, tantangan muncul karena dataset tweet sering kali tidak seimbang antara kelas emosi. Oleh karena itu, penelitian ini menguji empat algoritma klasifikasi yang berbeda dengan menggunakan teknik sampling Edited Nearest Neighbours (ENN) pada dataset tweet berbahasa Indonesia yang tidak seimbang dengan lima kelas emosi. Hasil evaluasi mengungkapkan bahwa model RandomForest memiliki akurasi tertinggi sekitar 62.55%, sementara Neural Network mendominasi dalam presisi dengan nilai 67.23%. Meskipun model SVM memiliki presisi yang tinggi, recall dan F1-score yang rendah menunjukkan keterbatasan dalam mengidentifikasi kelas positif dengan benar. Oleh karena itu, penggunaan ENN untuk mengatasi ketidakseimbangan data pada dataset tweet berbahasa Indonesia memperlihatkan bahwa model RandomForest dan Neural Network adalah pilihan yang lebih baik dalam tugas klasifikasi emosi.]]>
Copyrights © 2023
