KLASIFIKASI EMOSI PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI J&T EXPRESS DI GOOGLE PLAY STORE MENGGUNAKAN MODEL DISTILBERT

Perkembangan platform digital mendorong meningkatnya jumlah ulasan pengguna yang mengan- dung beragam ekspresi emosi terhadap suatu layanan, sehingga analisis emosi pada ulasan peng- guna menjadi penting untuk memahami pengalaman dan persepsi pengguna secara lebih mendalam dibandingkan dengan analisis sentimen konvensional; oleh karena itu, penelitian ini bertujuan un- tuk melakukan klasifikasi emosi pada ulasan pengguna aplikasi J&T Express di Google Play Store menggunakan model DistilBERT, dengan data yang dikumpulkan melalui proses web scraping dan selanjutnya melalui tahapan pra-pemrosesan, pelabelan emosi, serta pembagian dataset ke dalam data latih, validasi, dan uji, serta memfokuskan klasifikasi pada empat kategori emosi, yaitu marah, kecewa, cemas, dan senang, di mana model DistilBERT dilatih menggunakan pendekatan fine- tuning dengan strategi TS2 untuk menyesuaikan model terhadap karakteristik bahasa Indonesia dan gaya penulisan ulasan yang bersifat informal; hasil evaluasi menunjukkan bahwa model DistilBERT yang telah dilakukan fine-tuning menghasilkan performa klasifikasi emosi yang lebih baik diband- ingkan dengan model DistilBERT tanpa fine-tuning, dan analisis confusion matrix mengindikasikan bahwa proses fine-tuning berhasil mengurangi bias prediksi terhadap satu kelas dominan serta meningkatkan kemampuan model dalam membedakan setiap kategori emosi, sehingga penelitian ini membuktikan bahwa penerapan fine-tuning pada model DistilBERT efektif untuk klasifikasi emosi pada ulasan pengguna aplikasi layanan pengiriman.