Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest - Naufal Fathirachman Mahing; Alifi Lazuardi Gunawan; Ahmad Foresta Azhar Zen; Fitra Abdurrachman Bachtiar; Satrio Agung Wicaksono (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Stres merupakan keadaan dimana seseorang merasakan adanya tekanan yang berlebih pada dirinya. Pemantauan tingkat stres menjadi hal yang penting bagi manusia. Tingkat stres yang tinggi dapat menimbulkan dampak negatif terhadap kesehatan manusia. Deteksi dini stres menjadi sesuatu yang sangat penting untuk dilakukan. Salah satu cara mengetahui tingkat stres seseorang adalah melalui analisis teks. Penelitian ini dilakukan untuk melakukan klasifikasi tingkat stres berdasarkan data berupa teks menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest. Pada penelitian ini melakukan perbandingan beberapa metode transformasi. Transformasi yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan TF-IDF, CountVectorizer, NRCLex, dan Word Affect Intensities. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa sebuat teks berbahasa Inggris yang diambil dari media sosial Twitter. Total data yang digunakan yaitu 8439 data. Pelatihan model baik untuk Support Vector Machine dan Random Forest menggunakan 6751 data. Sedangkan untuk pengujian menggunakan 1688 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM dengan pembobotan menggunakan TF-IDF memiliki performa yang paling baik dibandingkan dengan algoritma Random Forest dan metode transformasi lainnya yang digunakan dalam penelitian. Model algoritma SVM dengan transformasi TF-IDF yang dibangun berhasil mendapatkan akurasi sebesar 84%. Model ini mendapatkan akurasi yang lebih tinggi dibanding model Random Forest yang memperoleh akurasi tinggi sebesar 80% dengan menggunakan transformasi CountVectorizer.