Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest
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...
Saved in:
| Main Authors: | , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2024-10-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8010 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858601155887104 |
|---|---|
| author | Naufal Fathirachman Mahing Alifi Lazuardi Gunawan Ahmad Foresta Azhar Zen Fitra Abdurrachman Bachtiar Satrio Agung Wicaksono |
| author_facet | Naufal Fathirachman Mahing Alifi Lazuardi Gunawan Ahmad Foresta Azhar Zen Fitra Abdurrachman Bachtiar Satrio Agung Wicaksono |
| author_sort | Naufal Fathirachman Mahing |
| collection | DOAJ |
| description |
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.
Abstract
Stress is a condition where a person feels excessive pressure on himself. Monitoring stress levels is important for humans. High levels of stress can have a negative impact on human health. Early detection of stress is something that is very important to do. One way to find out someone's stress level is through text analysis.This research was conducted to classify stress levels based on text data using the Support Vector Machine (SVM) and Random Forest algorithms. This research compares several transformation methods. The transformation performed in this study uses TF-IDF, CountVectorizer, NRCLex, and Word Affect Intensities. The data used in this research is an English text taken from Twitter social media. The total data used is 8439 data. Model training for both Support Vector Machine and Random Forest uses 6751 data. While for testing using 1688 data. The results showed that the SVM algorithm with weighting using TF-IDF had the best performance compared to the Random Forest algorithm and other transformation methods used in the study. The SVM algorithm model with TF-IDF transformation that was built managed to get an accuracy of 84%. This model obtained a higher accuracy than the Random Forest model which obtained a high accuracy of 80% using the CountVectorizer transformation.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-0faeae930df340eca14cfc266b1ac3d5 |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2024-10-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-0faeae930df340eca14cfc266b1ac3d52025-02-11T10:36:59ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792024-10-0111510.25126/jtiik.1078010Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random ForestNaufal Fathirachman Mahing0Alifi Lazuardi Gunawan1Ahmad Foresta Azhar Zen2Fitra Abdurrachman Bachtiar3Satrio Agung Wicaksono4Universitas Brawijaya, MalangUniversitas Brawijaya, MalangUniversitas Brawijaya, MalangUniversitas Brawijaya, MalangUniversitas Brawijaya, Malang 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. Abstract Stress is a condition where a person feels excessive pressure on himself. Monitoring stress levels is important for humans. High levels of stress can have a negative impact on human health. Early detection of stress is something that is very important to do. One way to find out someone's stress level is through text analysis.This research was conducted to classify stress levels based on text data using the Support Vector Machine (SVM) and Random Forest algorithms. This research compares several transformation methods. The transformation performed in this study uses TF-IDF, CountVectorizer, NRCLex, and Word Affect Intensities. The data used in this research is an English text taken from Twitter social media. The total data used is 8439 data. Model training for both Support Vector Machine and Random Forest uses 6751 data. While for testing using 1688 data. The results showed that the SVM algorithm with weighting using TF-IDF had the best performance compared to the Random Forest algorithm and other transformation methods used in the study. The SVM algorithm model with TF-IDF transformation that was built managed to get an accuracy of 84%. This model obtained a higher accuracy than the Random Forest model which obtained a high accuracy of 80% using the CountVectorizer transformation. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8010stresSVMrandom forestklasifikasi teksword affect intensities |
| spellingShingle | Naufal Fathirachman Mahing Alifi Lazuardi Gunawan Ahmad Foresta Azhar Zen Fitra Abdurrachman Bachtiar Satrio Agung Wicaksono Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer stres SVM random forest klasifikasi teks word affect intensities |
| title | Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest |
| title_full | Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest |
| title_fullStr | Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest |
| title_full_unstemmed | Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest |
| title_short | Klasifikasi Tingkat Stress dari Data Berbentuk Teks dengan Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest |
| title_sort | klasifikasi tingkat stress dari data berbentuk teks dengan menggunakan algoritma support vector machine svm dan random forest |
| topic | stres SVM random forest klasifikasi teks word affect intensities |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/8010 |
| work_keys_str_mv | AT naufalfathirachmanmahing klasifikasitingkatstressdaridataberbentukteksdenganmenggunakanalgoritmasupportvectormachinesvmdanrandomforest AT alifilazuardigunawan klasifikasitingkatstressdaridataberbentukteksdenganmenggunakanalgoritmasupportvectormachinesvmdanrandomforest AT ahmadforestaazharzen klasifikasitingkatstressdaridataberbentukteksdenganmenggunakanalgoritmasupportvectormachinesvmdanrandomforest AT fitraabdurrachmanbachtiar klasifikasitingkatstressdaridataberbentukteksdenganmenggunakanalgoritmasupportvectormachinesvmdanrandomforest AT satrioagungwicaksono klasifikasitingkatstressdaridataberbentukteksdenganmenggunakanalgoritmasupportvectormachinesvmdanrandomforest |