KLASIFIKASI EMOSI PADA KOMENTAR YOUTUBE TRAILER FILM JUMBO MENGGUNAKAN EMBEDDING DAN RANDOM FOREST

• MELVINE SALWA DEWANTO
• 2025

---

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan emosi yang terkandung dalam komentar pengguna YouTube terhadap trailer film "Jumbo" dengan memanfaatkan teknik embedding dan algoritma Random Forest. Komentar-komentar tersebut dianalisis untuk mengidentifikasi lima kategori emosi, yaitu happy, sadness, anger, fear, dan love. Proses penelitian dimulai dengan scraping data komentar menggunakan YouTube Data API, dilanjutkan dengan pra-pemrosesan data, autolabeling menggunakan model Indonesian RoBERTa, representasi teks dengan teknik embedding, serta pelatihan model menggunakan algoritma Random Forest. Evaluasi performa model dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, precision, recall, F1-score, confusion matrix, dan ROC curve. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Random Forest berhasil mencapai akurasi sebesar 93,1%, dengan nilai precision dan recall masing-masing sebesar 93,6% dan 93,1%. Meskipun secara keseluruhan performa model tergolong sangat baik, terdapat kelemahan dalam mengklasifikasikan emosi fear dan love akibat distribusi data yang tidak seimbang. Penelitian ini menunjukkan bahwa kombinasi embedding berbasis transformer dengan algoritma pembelajaran mesin konvensional dapat digunakan secara efektif dalam klasifikasi emosi teks berbahasa Indonesia, serta berpotensi dikembangkan untuk analisis sentimen otomatis pada platform media sosial.

• emotion analysis
• youtube comments
• random forest
• embedding
• roberta

https://repository.bsi.ac.id/repo/74324/KLASIFIKASI-EMOSI-PADA-KOMENTAR-YOUTUBE-TRAILER-FILM-JUMBO-MENGGUNAKAN-EMBEDDING-DAN-RANDOM-FOREST
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.