Pengaruh Tahapan Preprocessing Terhadap Model Indobert Dan Indobertweet Untuk Mendeteksi Emosi Pada Komentar Akun Berita Instagram - Ulfia Khairani; Viska Mutiawani; Hendri Ahmadian (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Platform media sosial seperti Instagram telah membentuk ruang di mana berita dapat dengan mudah ditemukan dan menarik perhatian individu. Pada Instagram, dapat memberikan komentar-komentar terhadap berita yang telah dibaca. Pemahaman terhadap emosi yang mengiringi komentar-komentar yang telah diberikan pengguna pada postingan berita dapat membantu memahami bagaimana berita tersebut diserap, diinterpretasi, dan direspons oleh publik. Penelitian ini mengkategorikan empat emosi yaitu marah, senang, takut, dan sedih dengan menggunakan model terlatih IndoBERT dan IndoBERTweet. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model IndoBERT dan IndoBERTweet dalam mendeteksi emosi pada komentar akun berita Instagram dan mengeksplorasi dampak penggunaan tahapan preprocessing khususnya remove stopwords dan stemming pada kedua model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang tidak melalui tahapan remove stopwords dan stemming menghasilkan kinerja yang lebih baik dibandingkan model yang melalui tahapan remove stopwords dan stemming, dengan perolehan akurasi sebesar 92,54% untuk model IndoBERTweet dan 88,81% untuk model IndoBERT.