Abstract:Abstract: Accurate forecasts of tea harvest production are important for workforce planning, factory operations, and marketing decisions, yet conventional estimation in plantations often relies on field experience and can…
n be biased and less adaptive to changing conditions. This study aims to develop a Random Forest Regression model to predict tea harvest production at the Bah Butong tea plantation using historical operational and climate-related data. The dataset consists of 60 monthly records (2020–2024) with six predictor variables: rainfall (mm), number of rainy days, pest level, weed level, number of harvested trees and land area. Data were split into 80% training (48 samples) and 20% testing (12 samples). Model hyperparameters were optimized using RandomizedSearchCV with RepeatedKFold cross-validation (5 folds, 3 repeats). The tuned model achieved MSE of 668,980,524.45, RMSE of 25,864.66 kg, MAE of 19,838.69 kg, and MAPE of 7.59% on the test set. The results indicate that the model can provide practical production estimates, with errors averaging about 7–8% of the actual production. Feature importance analysis shows that the number of harvested tea bushes and cultivated area contribute most to predictions. Future work should extend the historical period and incorporate time-based features (seasonality/lag) for improved forecasting.
Keywords: hyperparameter tuning; production prediction; random forest; regression; tea harvest
Abstrak: Perkiraan akurat produksi panen teh sangat penting untuk perencanaan tenaga kerja, operasional pabrik, dan keputusan pemasaran, namun estimasi konvensional di perkebunan seringkali bergantung pada pengalaman lapangan dan dapat bias serta kurang adaptif terhadap perubahan kondisi. Studi ini bertujuan untuk mengembangkan model Regresi Random Forest untuk memprediksi produksi panen teh di perkebunan teh Bah Butong menggunakan data operasional dan data terkait iklim historis. Dataset terdiri dari 60 catatan bulanan (2020–2024) dengan enam variabel prediktor: curah hujan (mm), jumlah hari hujan, tingkat hama, tingkat gulma, jumlah pokok panen, dan luas lahan. Data dibagi menjadi 80% data pelatihan (48 sampel) dan 20% data pengujian (12 sampel). Parameter model dioptimalkan menggunakan RandomizedSearchCV dengan validasi silang RepeatedKFold (5 lipatan, 3 pengulangan). Model yang telah disempurnakan mencapai MSE sebesar 668.980.524,45, RMSE sebesar 25.864,66 kg, MAE sebesar 19.838,69 kg, dan MAPE sebesar 7,59% pada set data uji. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model dapat memberikan estimasi produksi yang praktis, dengan kesalahan rata-rata sekitar 7–8% dari produksi aktual. Analisis kepentingan fitur menunjukkan bahwa jumlah semak teh yang dipanen dan luas lahan budidaya paling berkontribusi pada prediksi. Pekerjaan selanjutnya harus memperpanjang periode historis dan menggabungkan fitur berbasis waktu (musiman/lag) untuk peramalan yang lebih baik.
Kata kunci: panen teh; prediksi produksi; random forest; regresi; tuning parameter
Abstract:Abstract: The development of information technology encourages retail businesses to manage customer and transaction data more effectively. However, many small-scale retailers still rely on manual record-keeping, resulting…
g in unintegrated data and limited decision-making support. This study aims to design and implement a web-based Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) system called MySaffana for Saffana Gallery Boutique to optimize customer and transaction data management. The research method includes requirement analysis, system design using UML, implementation using PHP and MySQL, and system testing using black box testing. The results show that the MySaffana system is able to manage customer data, products, transactions, and sales reports in an integrated and efficient manner. System testing indicates that all main features function properly and meet user requirements. Therefore, the developed E-CRM system provides an effective and practical solution for strengthening data-driven decision-making in small-scale retail businesses.
Keywords: boutique; customer data management; customer profiling; E-CRM.
Abstrak: Perkembangan teknologi informasi mendorong usaha ritel untuk mengelola data pelanggan dan transaksi secara lebih efektif. Namun, banyak usaha ritel skala kecil masih melakukan pencatatan secara manual sehingga data tidak terintegrasi dan kurang optimal dalam mendukung keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem Electronic Customer Relationship Management (E-CRM) berbasis web bernama MySaffana pada Butik Saffana Gallery yang dapat mengoptimalkan pengelolaan data pelanggan dan transaksi. Metode penelitian meliputi analisis kebutuhan, perancangan sistem menggunakan UML, implementasi dengan PHP dan MySQL, serta pengujian menggunakan metode black box testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem MySaffana mampu mengelola data pelanggan, produk, transaksi, dan laporan penjualan secara terintegrasi dan efisien. Pengujian sistem membuktikan seluruh fitur berjalan sesuai fungsi dan kebutuhan pengguna. Dengan demikian, sistem E-CRM berbasis web ini dapat menjadi solusi yang efektif dalam mendukung pengelolaan data dan pengambilan keputusan berbasis data bagi usaha ritel skala kecil.
Kata kunci: butik; E-CRM; profil pelanggan; pengelolaan data pelanggan.
Abstract:Abstract: Tech Kios Laptop Kisaran is a business engaged in selling used laptops with various brands and specifications to meet customer needs. However, the selection process is still conducted manually and relies on subjective…
jective judgment, which may result in less accurate recommendations. This study aims to design and implement a Decision Support System using the MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) method to objectively determine the best used laptop. The criteria applied in this study include brand, screen resolution, laptop size, and battery durability. The system was developed through requirement analysis, system design, implementation, and black-box testing. The results show that the system successfully generates rankings based on MOORA preference values. The highest optimization value of 0.4321 was achieved by Lenovo IdeaPad Slim (A04) and Lenovo ThinkPad (A06), indicating that these two alternatives are the best recommended used laptops. Therefore, the developed system enhances the objectivity, effectiveness, and accuracy of the laptop selection process at Tech Kios Laptop Kisaran.
Keywords: decision support system; MOORA; multi criteria; used laptop; recommendation.
Abstrak: Tech Kios Laptop Kisaran merupakan usaha yang bergerak di bidang penjualan laptop bekas dengan berbagai merek dan spesifikasi untuk memenuhi kebutuhan pelanggan. Namun, proses pemilihan laptop masih dilakukan secara manual dan bergantung pada penilaian subjektif, sehingga berpotensi menghasilkan rekomendasi yang kurang akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode MOORA (Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis) guna menentukan laptop bekas terbaik secara objektif. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini meliputi merek, resolusi layar, ukuran laptop, dan ketahanan daya baterai. Pengembangan sistem dilakukan melalui tahapan analisis kebutuhan, perancangan sistem, implementasi, serta pengujian menggunakan metode black-box. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan peringkat alternatif berdasarkan nilai preferensi MOORA. Nilai optimasi tertinggi sebesar 0,4321 diperoleh oleh Lenovo IdeaPad Slim (A04) dan Lenovo ThinkPad (A06), yang menunjukkan bahwa kedua alternatif tersebut merupakan rekomendasi laptop bekas terbaik. Dengan demikian, sistem yang dikembangkan mampu meningkatkan objektivitas, efektivitas, dan ketepatan dalam proses pemilihan laptop bekas di Tech Kios Laptop Kisaran.
Kata kunci: laptop bekas; MOORA; multi-kriteria; rekomendasi; sistem pendukung keputusan.
Abstract:Abstract: Rehabilitation programs are essential in correctional systems to equip inmates with the skills and behavioral readiness required for social reintegration. However, rehabilitation program assignment in many correctional…
ectional institutions remains dependent on manual and subjective assessments, which may result in inconsistent decisions. This study develops a Random Forest–based prediction system to support objective and data-driven rehabilitation program determination. A quantitative approach was applied using historical inmate data from January 2023 to January 2025, comprising 2,023 records. The research process included data preprocessing, an 80:20 training–testing split, model training, and performance evaluation using accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. The results show that the model achieved an accuracy of 86.17% during training in Google Colab and 68.83% when deployed within the application system. This performance gap reflects real-world deployment and computational constraints rather than model failure. The proposed system provides consistent and objective rehabilitation program recommendations, thereby supporting more effective rehabilitation planning and decision-making in correctional institutions.
Keywords: correctional institutions; inmate rehabilitation programs; machine learning; random Forest; prediction system
Abstrak: Program pembinaan narapidana memiliki peran penting dalam sistem pemasyarakatan untuk membekali warga binaan dengan keterampilan serta kesiapan perilaku dalam proses reintegrasi ke masyarakat. Namun, pada banyak lembaga pemasyarakatan, penentuan program pembinaan masih bergantung pada penilaian manual yang bersifat subjektif, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam pengambilan keputusan. Penelitian ini mengembangkan sistem prediksi program pembinaan narapidana berbasis algoritma Random Forest guna mendukung pengambilan keputusan yang objektif dan berbasis data. Pendekatan kuantitatif diterapkan menggunakan data historis narapidana periode Januari 2023 hingga Januari 2025 sebanyak 2.023 data. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan data, pembagian data latih dan uji dengan rasio 80:20, pelatihan model, serta evaluasi performa menggunakan metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai akurasi sebesar 86,17% pada tahap pelatihan di Google Colab dan 68,83% saat diimplementasikan pada sistem aplikasi. Perbedaan performa tersebut mencerminkan keterbatasan lingkungan operasional, bukan kegagalan model. Secara keseluruhan, sistem yang dikembangkan mampu memberikan rekomendasi program pembinaan yang lebih objektif dan konsisten, sehingga mendukung perencanaan pembinaan yang lebih efektif.
Kata kunci: mesin pembelajaran; program pembinaan narapidana; random Forest; sistem pemasyarakatan; sistem prediksi
Abstract:Abstract: Inventory management of consumable medical devices and drugs plays a crucial role in maintaining the continuity of healthcare operations. However, Jelita Dental Care still faces challenges in recording and controlling…
rolling stock due to manual procedures, which can lead to data inaccuracy, procurement delays, and the risk of stockouts. To address these issues, this study aims to develop a web-based Electronic Supply Chain Management (E-SCM) system that integrates stock monitoring and procurement processes. The Reorder Point (ROP) method is applied to determine the optimal reorder point based on average demand, lead time, and safety stock. This system was built using the PHP programming language and MySQL database. The results show that the JelitaMed system is able to improve the effectiveness and accuracy of inventory management, simplify the structured procurement submission process between the admin, owner, and supplier, and support decision-making in maintaining the availability of consumable medical devices and drugs. Thus, the implementation of E-SCM combined with the ROP method is a practical solution to improve inventory control in small-scale health clinics.
Keywords: e-scm; inventory; information system; medical supplies; reorder point.
Abstrak: Pengelolaan persediaan alat dan obat medis habis pakai memiliki peran penting dalam menjaga keberlangsungan operasional layanan kesehatan. Namun, Jelita Dental Care masih menghadapi kendala dalam pencatatan dan pengendalian stok akibat prosedur manual, yang dapat menyebabkan ketidaktepatan data, keterlambatan pengadaan, serta risiko kekurangan persediaan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem Electronic Supply Chain Management (E-SCM) berbasis web yang mengintegrasikan pemantauan stok dan proses pengadaan. Metode Reorder Point (ROP) diterapkan untuk menentukan waktu pemesanan ulang yang optimal berdasarkan permintaan rata-rata, lead time, dan safety stock. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem JelitaMed mampu meningkatkan efektivitas dan akurasi pengelolaan persediaan, mempermudah proses pengajuan pengadaan secara terstruktur antara admin, owner, dan supplier, serta mendukung pengambilan keputusan dalam menjaga ketersediaan alat dan obat medis habis pakai. Dengan demikian, penerapan E-SCM yang dikombinasikan dengan metode ROP menjadi solusi praktis untuk meningkatkan pengendalian persediaan pada klinik kesehatan skala kecil.
Kata kunci: alat medis; e-scm; persediaan; reorder point; sistem informasi
Abstract:Abstract: The rapid growth of e-commerce in Indonesia has increased consumer interactions with digital platforms, particularly Lazada, Tokopedia, and Blibli, resulting in a large volume of customer reviews that reflect consumer…
onsumer experiences and perceptions but have not been optimally utilized in business decision-making. The main issue addressed in this study is how to process customer review data to generate meaningful information regarding consumer opinions. This research aims to apply web scraping techniques to collect customer review data and conduct sentiment analysis to identify trends in consumer opinions across the three e-commerce platforms. The dataset consists of 3,000 customer reviews, with 1,000 reviews collected from each platform, covering aspects such as shopping experience, service quality, delivery process, and customer satisfaction. The research methodology includes data collection through web scraping, text preprocessing for data cleaning and normalization, sentiment analysis using machine learning approaches, and visualization of sentiment results. The findings indicate differences in the distribution of positive, negative, and neutral sentiments across platforms, reflecting variations in consumer experiences and service strategies. These results demonstrate that sentiment analysis based on customer reviews can serve as strategic input to improve service quality, business performance, and marketing strategies in Indonesia’s e-commerce sector.
Keywords: customer reviews; digital services; e-commerce; sentiment analysis; web scarping
Abstrak: Pertumbuhan pesat e-commerce di Indonesia meningkatkan interaksi konsumen dengan platform digital, khususnya Lazada, Tokopedia, dan Blibli, yang menghasilkan ulasan pelanggan dalam jumlah besar sebagai cerminan pengalaman dan persepsi konsumen, namun belum dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan bisnis. Permasalahan utama penelitian ini adalah bagaimana mengolah data ulasan tersebut agar dapat memberikan informasi yang bermakna mengenai opini konsumen. Penelitian ini bertujuan menerapkan web scraping untuk mengumpulkan data ulasan pelanggan serta melakukan analisis sentimen guna mengidentifikasi tren opini konsumen pada ketiga platform e-commerce tersebut. Data yang digunakan berjumlah 3.000 ulasan pelanggan, dengan masing-masing platform diwakili oleh 1.000 ulasan yang mencakup pengalaman berbelanja, kualitas layanan, proses pengiriman, dan tingkat kepuasan pelanggan. Metode penelitian meliputi pengambilan data menggunakan web scraping, pra-pemrosesan teks untuk pembersihan dan normalisasi data, analisis sentimen dengan pendekatan pembelajaran mesin, serta visualisasi hasil sentimen. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan distribusi sentimen positif, negatif, dan netral pada setiap platform, yang mencerminkan variasi pengalaman konsumen dan strategi layanan. Temuan ini menunjukkan bahwa analisis sentimen berbasis ulasan pelanggan dapat menjadi masukan strategis untuk meningkatkan kualitas layanan, kinerja bisnis, dan strategi pemasaran e-commerce di Indonesia.
Kata kunci: customer reviews; digital services;e-commerce;sentiment analysis;web scarping
Abstract:Abstract: Human metapneumovirus (HMPV) poses a global health threat, but its detection remains challenging due to limited environmental monitoring. This study aims to develop a portable diagnostic tool for rapid HMPV detection…
ection by integrating cutting-edge biotechnology (CRISPR-Cas system and immunoassay) with air quality sensors on an Internet of Things (IoT)-based microfluidic platform controlled by an ESP32 microcontroller. The system is supported by a companion application and data analysis using Vertex AI, and is capable of providing results in less than fifteen minutes. The development results demonstrate the potential for improving detection accuracy and reliability, particularly with further development of virus-specific biosensors, sensor optimization, and algorithms. This technology is effective as a complementary tool for early screening and environment-based risk management in areas with limited laboratory facilities, although it does not completely replace molecular diagnostic methods such as PCR. A rapid diagnostic approach based on environmental sensors, IoT, and artificial intelligence is a promising strategy to improve early HMPV detection, accelerate public health responses, and strengthen respiratory infection prevention through integrated environmental monitoring and education functions.
Keywords: air quality; CRISPR-Cas; Human Metapneumovirus (HMPV); Internet of Things, portable diagnostic; public health; rapid detection; sensors.
Abstrak: Human metapneumovirus (HMPV) merupakan ancaman bagi kesehatan global, namun pendeteksiannya masih sulit akibat keterbatasan pemantauan lingkungan. Studi ini bertujuan mengembangkan alat diagnostik portabel untuk deteksi cepat HMPV melalui integrasi bioteknologi mutakhir (sistem CRISPR-Cas dan immunoassay) dengan sensor kualitas udara pada platform mikrofluida berbasis Internet of Things (IoT) yang dikendalikan mikrokontroler ESP32. Sistem ini didukung aplikasi pendamping dan analisis data menggunakan Vertex AI, serta mampu memberikan hasil dalam waktu kurang dari lima belas menit. Hasil pengembangan menunjukkan potensi peningkatan akurasi dan keandalan deteksi, terutama dengan pengembangan lanjutan berupa biosensor spesifik virus, optimalisasi sensor, dan algoritma. Teknologi ini efektif sebagai alat pelengkap untuk skrining awal dan manajemen risiko berbasis lingkungan di wilayah dengan keterbatasan fasilitas laboratorium, meskipun tidak sepenuhnya menggantikan metode diagnostik molekuler seperti PCR. Pendekatan diagnostik cepat berbasis sensor lingkungan, IoT, dan kecerdasan buatan menjadi strategi menjanjikan untuk meningkatkan deteksi dini HMPV, mempercepat respons kesehatan masyarakat, serta memperkuat pencegahan infeksi saluran pernapasan melalui fungsi pemantauan dan edukasi lingkungan yang terintegrasi.
Kata kunci: CRISPR-Cas; diagnostik portabel; deteksi cepat; Human Metapneumovirus (HMPV); kesehatan masyarakat; IoT (Internet of Things); sensor kualitas udara.
Abstract:Abstract: The rapid degradation of mangrove ecosystems threatens coastal biodiversity, shoreline stability, and carbon sequestration capacity, particularly in areas experiencing intense human activity. However, community-based…
-based participatory mangrove monitoring remains limited due to the lack of accessible and user-friendly digital tools. This study aims to design an intuitive mobile application for mangrove tree detection and participatory ecological monitoring using a User-Centered Design (UCD) approach. The research was conducted iteratively through user needs analysis, prototype development, and usability evaluation involving local governments, conservation practitioners, and non-expert users. The proposed application integrates machine learning for automated mangrove recognition with geospatial visualization and real-time feedback to support field-based monitoring. Usability evaluation using the System Usability Scale (SUS) yielded an overall score of 82.3, categorized as excellent usability, indicating high user satisfaction and intuitive interaction. The results demonstrate that integrating UCD and machine learning enhances usability, user engagement, and the accuracy of mangrove documentation under real field conditions. Overall, this study presents a field-ready, user-centered mobile solution that bridges usability engineering and participatory mangrove monitoring as a replicable model for inclusive ecological application development.
Keywords: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstrak: Degradasi ekosistem mangrove yang semakin cepat mengancam keanekaragaman hayati pesisir, stabilitas garis pantai, dan kapasitas sekuestrasi karbon, terutama di wilayah dengan aktivitas manusia yang intens. Namun, pemantauan mangrove secara partisipatif berbasis komunitas masih terbatas akibat kurangnya perangkat digital yang mudah diakses dan ramah pengguna. Penelitian ini bertujuan merancang aplikasi mobile yang intuitif untuk deteksi pohon mangrove dan pemantauan ekologi partisipatif dengan menggunakan pendekatan User-Centered Design (UCD). Penelitian dilakukan secara iteratif melalui analisis kebutuhan pengguna, pengembangan prototipe, dan evaluasi kegunaan dengan melibatkan pemerintah daerah, praktisi konservasi, serta pengguna non-ahli. Aplikasi yang diusulkan mengintegrasikan pembelajaran mesin untuk pengenalan mangrove secara otomatis dengan visualisasi geospasial dan umpan balik waktu nyata guna mendukung pemantauan di lapangan. Evaluasi kegunaan menggunakan System Usability Scale (SUS) menghasilkan skor keseluruhan sebesar 82,3 yang termasuk dalam kategori kegunaan sangat baik, menunjukkan tingkat kepuasan pengguna yang tinggi dan interaksi yang intuitif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa integrasi UCD dan pembelajaran mesin meningkatkan kegunaan, keterlibatan pengguna, serta akurasi dokumentasi mangrove dalam kondisi lapangan. Secara keseluruhan, penelitian ini menyajikan solusi mobile berbasis UCD yang siap digunakan di lapangan dan menjembatani rekayasa kegunaan dengan pemantauan mangrove partisipatif sebagai model replikatif bagi pengembangan aplikasi ekologi yang inklusif.
Kata kunci: Carbon sequestration; mangrove monitoring; mobile application; user-centered design; usability evaluation
Abstract:Abstract: Understanding students’ emotional conditions is important for evaluating engagement and learning atmosphere in classroom environments. However, conventional evaluation methods are often subjective and difficult…
lt to apply in real time. Therefore, this study proposes a real-time multi-face emotion detection system designed for classroom learning environments. The system integrates a CNN-based Tiny Face Detector for multi-scale face localization with a convolutional neural network to classify seven facial emotions: angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, and neutral. Experimental evaluation was conducted using classroom video data under varying lighting conditions, face orientations, partial occlusions, and different numbers of detected faces per frame. The proposed system achieves stable real-time performance with processing speeds ranging from 10–20 FPS, depending on face density. The results show higher recognition performance for expressive emotions, while subtle emotions remain more challenging. Overall classification accuracy reaches above 80% when emotion predictions are aggregated across multiple faces and time windows. These results indicate that the proposed system is suitable for objective analysis of emotional dynamics in classroom environments and supports the deployment of lightweight emotion-aware monitoring systems for educational applications.
Keywords: classroom monitoring; convolutional neural network; facial emotion recognition; multi-face detection; tiny face detector.
Abstrak: Pemahaman terhadap kondisi emosional mahasiswa penting untuk mengevaluasi keterlibatan dan suasana pembelajaran di kelas. Namun, metode evaluasi konvensional umumnya bersifat subjektif dan sulit diterapkan secara real-time. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan sistem deteksi emosi multi-wajah secara real-time yang dirancang untuk lingkungan pembelajaran di kelas. Sistem mengintegrasikan Tiny Face Detector berbasis CNN untuk pelokalan wajah multi-skala dengan jaringan saraf konvolusional untuk mengklasifikasikan tujuh emosi wajah, yaitu marah, jijik, takut, senang, sedih, terkejut, dan netral. Evaluasi eksperimen dilakukan menggunakan data video kelas dengan variasi kondisi pencahayaan, orientasi wajah, oklusi parsial, serta jumlah wajah yang berbeda dalam satu frame. Sistem menunjukkan kinerja real-time yang stabil dengan kecepatan pemrosesan antara 10–20 FPS, bergantung pada kepadatan wajah. Hasil pengujian menunjukkan kinerja yang lebih baik pada emosi ekspresif, sementara emosi dengan ciri halus lebih menantang untuk dikenali. Akurasi klasifikasi keseluruhan mencapai di atas 80% ketika hasil emosi diagregasi berdasarkan banyak wajah dan interval waktu. Hasil ini menunjukkan bahwa sistem yang diusulkan berpotensi digunakan untuk analisis objektif dinamika emosi di kelas serta mendukung pemantauan lingkungan pembelajaran berbasis kecerdasan buatan.
Kata kunci: pengenalan emosi wajah; deteksi multi-wajah; Tiny Face Detector; jaringan saraf konvolusional; pemantauan kelas.
Abstract:Deteksi emosi secara fine-grained pada teks media sosial merupakan salah satu tantangan dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP), terutama karena sifat data yang tidak terstruktur dan multi-label.…
label. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi performa tiga model berbasis arsitektur Transformer, yaitu EmoBERT, RoBERTa, dan EmoRoBERTa, dalam tugas klasifikasi emosi pada teks dari dataset SenWave. Dataset ini terdiri dari 10.001 tweet berbahasa Inggris yang telah dilabeli ke dalam sepuluh kategori emosi, namun penelitian ini berfokus pada empat label utama: anxious, annoyed, empathetic, dan sad. Proses penelitian meliputi prapemrosesan data, tokenisasi, pembagian data latih dan uji, pelatihan model, serta evaluasi menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model EmoBERT dan EmoRoBERTa memiliki performa terbaik dengan nilai f1-score sebesar 0,81, sedangkan RoBERTa memperoleh nilai f1-score sebesar 0,73. Temuan ini menunjukkan bahwa penyesuaian arsitektur Transformer khusus untuk emosi dapat meningkatkan akurasi klasifikasi emosi pada teks media sosial.