KLASIFIKASI EMOSI TEKS BERBAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM ENTROPY - Permana, Tedy Agastya Dwi; Sholihin, Firdaus; Hastarita, Fika (KONVERGENSI, 2017)
Seiring dengan berkembangnya teknologi, banyak sekali cara seseorang untuk melakukan interaksi terhadap orang lain dengan cara pertukaran informasi, dalam bentuk teks. Di dalam informasi berbentuk teks tersebut tidak hanya terdapat suatu keterangan pesan namun juga terdapat suatu keterangan yang menyatakan emosi dari informasi tersebut. Oleh karenaÂ  itu, perlu adanya perancangan dan pembuatan suatu aplikasi yang dapat melakukan klasifikasi emosi dari suatu informasi sehingga para pengguna tidak hanya mengetahui keterangan pesan namun juga dapat mengetahui keterangan emosi yang terdapat dalam informasi tersebut. Maximum Entropy (MaxEnt) merupakan salah satu metode klasifikasi dokumen dengan menggunakan nilai distribusi probabilitas dalam proses pengklasifikasiannya. Dengan aplikasi ini diharapkan mampu untuk membantu pengguna untuk mengetahui keterangan emosi dari suatu informasi yang berbentuk teks. Dari uji coba sistem klasifikasi dengan menggunakan data query diperoleh hasil akurasi sebesar 93%, dan dengan menggunakan data crawler twitter diperoleh hasil akurasi sebesar 63%, kemudian dengan menggunakan data sample diperoleh hasil rata-tata akurasi sebesar 64,6%.Â Kata Kunci: Klasifikasi emosi, Maximum Entropy (MaxEnt), distribusi probabilitas