TEXT
DETEKSI SARKASME MENGGUNAKAN PENDEKATAN ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TIKTOK BERDASARKAN METODE RANDOM FOREST (MAKAN BERGIZI GRATIS)
ABSTRAK
Sarkasme merupakan bentuk ekspresi bahasa tidak langsung yang banyak
ditemukan pada interaksi di media sosial, termasuk pada komentar TikTok terkait
program Makan Bergizi Gratis. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi
sarkasme pada komentar TikTok menggunakan pendekatan analisis sentimen
berbasis algoritma Random Forest. Dataset diperoleh melalui proses web scraping
komentar TikTok dengan kata kunci terkait program tersebut dan menghasilkan
2.441 data bersih, terdiri dari 1.655 komentar sarkasme dan 741 komentar non-
sarkasme. Proses pengolahan data meliputi tahapan preprocessing yaitu data
cleansing, case folding, tokenizing, stopword removal, lemmatization, serta
ekstraksi fitur menggunakan metode TF-IDF. Ketidakseimbangan data ditangani
dengan teknik RandomOverSampling. Model klasifikasi dibangun menggunakan
Random Forest dengan optimasi parameter melalui GridSearchCV dan evaluasi
menggunakan 5-fold cross validation. Hasil terbaik diperoleh dengan parameter
n_estimators = 200, max_features = sqrt, min_samples_split = 2, dan
min_samples_leaf = 1. Evaluasi menunjukkan nilai akurasi 0,9103 pada proses
cross-validation dan 0,9099 pada data uji, yang mengindikasikan performa model
stabil dalam mendeteksi sarkasme. Meskipun demikian, analisis confusion matrix
menunjukkan bahwa ketidakseimbangan kelas masih memengaruhi sensitivitas
model terhadap komentar sarkasme. Secara keseluruhan, penelitian ini
membuktikan bahwa kombinasi preprocessing teks, TF-IDF, dan Random Forest
efektif dalam mendeteksi sarkasme pada komentar TikTok terkait program Makan
Bergizi Gratis.
Kata Kunci: Sarkasme; Analisis Sentimen; TikTok; TF-IDF; Random Forest
| S06-25661 | S06-25661 WIJ 2025 | Koleksi Skripsi | Tersedia |
Tidak tersedia versi lain