Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
SKRIPSI
SISTEM VISUALISASI ANALISIS EMOSI PADA KOMENTAR VIDEO TIKTOK DAN YOUTUBE MENGGUNAKAN MODEL DISTILBERT
Pengarang
Muhammad Akbarul Ihsan - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
2108107010044
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Informatika (S1) / PDDIKTI : 55201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Fakultas MIPA Informatika., 2026
Bahasa
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi kendala beban informasi bagi kreator konten TikTok dan YouTube melalui pengembangan sistem analisis emosi berbasis web. Sistem ini mengintegrasikan model DistilBERT untuk mengklasifikasikan komentar penonton dan menyajikannya dalam bentuk visualisasi data yang interaktif. Dataset sebanyak 3.600 komentar dikumpulkan dan diklasifikasikan ke dalam enam label emosi menggunakan bantuan Large Language Model (LLM) dan verifikasi manual. Melalui pengujian terhadap berbagai skenario prapemrosesan dan variasi Max Sequence Length (MSL), ditemukan bahwa penggunaan MSL 80 dan skenario case folding memberikan performa optimal dengan tingkat akurasi mencapai 93,35% dan F1-score sebesar 0,9333. Sistem ini berhasil menyajikan informasi emosi penonton yang mencakup fitur distribusi emosi, wordcloud, serta pencarian komentar berdasarkan kata kunci. Penelitian ini menunjukkan keefektifan model DistilBERT dalam mengklasifikasikan emosi pada komentar berbahasa Indonesia secara akurat untuk kebutuhan sistem berbasis web.
This research aims to address the issue of information overload for TikTok and YouTube content creators through the development of a web-based emotion analysis system. The system integrates the DistilBERT model to classify viewer comments and presents the results through interactive data visualizations. A dataset of 3,600 comments was collected and classified into six emotion labels using a Large Language Model (LLM) approach combined with manual verification. Through testing various preprocessing scenarios and Max Sequence Length (MSL) variations, it was found that the use of MSL 80 and the case folding scenario yielded optimal performance, achieving an accuracy of 93.35% and an F1-score of 0.9333. The system successfully provides audience emotion insights, including features such as emotion distribution, word clouds, and keyword-based comment search. This study demonstrates the effectiveness of the DistilBERT model in accurately classifying emotions in Indonesian comments for web-based application needs.
DETEKSI CYBERBULLYING YANG BERSIFAT RNMISOGINIS PADA KOMENTAR TIKTOK RNMENGGUNAKAN MODEL INDOBERT (Laila Asrin, 2025)
PENERAPAN MODEL INDOBERT DALAM MENGANALISIS KONTEN VIDEO YOUTUBE BERDASARKAN KOMENTAR PENGGUNA (Ayu Aulia, 2025)
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA APLIKASI TIKTOK TERHADAP PRODUK SUNSCREEN ATAU TABIR SURYA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE, NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN RANDOM FOREST (Ulan Sawalia, 2025)
DETEKSI KOMENTAR SPAM PADA YOUTUBE MENGGUNAKAN ENSEMBLE MACHINE LEARNING (Ahmad Faqih Al Ghiffary, 2025)
DETEKSI POTENSI PELANGGARAN UU ITE DARI KOMENTAR YOUTUBE DAN TIKTOK MENGGUNAKAN INDOBERT DAN CNN-BILSTM (Aulia Muzhaffar, 2026)