Klasifikasi Teks Emosi Bahasa Aceh Menggunakan Metode Term Frekuensi / Invers Dokument Frekuensi

Mursyidah Mursyidah, Hari Toha Hidayat

Abstrak


Abstrak-Dalam bahasa Aceh teks emosi marah, senang, sedih, jijik dan normal dapat dinyatakan dalam bentuk verbal (menulis kata- kata). Emosi marah, senang, sedih, jijik dan normal juga dapat ditunjukkan dengan teks, akan tetapi tingkatan emosinya agak sulit ditebak disebabkan teks yang tidak dikenali suatu teks itu berupa emosi marah, senang, sedih, jijik dan bahkan emosi normal. Tingkatan emosinya agak sulit ditebak karena dalam bahasa aceh teks emosi belum tentu dapat digambarkan dengan pasti perasaan emosi yang dirasakan oleh teks itu sendiri. Oleh karena itu, dibuat sebuah program aplikasi yang dapat mengetahui tingkat emosi seseorang. Penelitian ini bertujuan untuk membahas teks emosi marah melalui kalimat atau teks marah, senang, sedih, jijik dan normal dalam bahasa Aceh untuk memperoleh tampilan persentase tingkat emosi dari suatu teks. Program aplikasi ini menggunakan metode Term Frekuensi / Invers Dokument Frekuensi. Penelitian sistem aplikasi ini menghasilkan akurasi kebenaran prediksi sebesar 80%.
Kata Kunci : Teks Emosi, TF-IDF , Klasifikasi teks


Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Abdul Aziz Maarif. “ Penerapan Algoritma TF-IDF Untuk Pencarian Karya Ilmiah”. Skripsi Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nurwantoro), Semarang, 2011.

Agustinus Widiantoro. " Peringkasan Teks Otomatis Pada Dokumen Berbahasa Jawa Menggunakan Metode TF-IDF". (Skripsi Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Sanata Dharma), Yogyakarta, 2014.

Darujati Cahyo, Gumelar Bimo Agustinus. 2012 " Pemanfaatan Teknik Supervised Untuk Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia". Surabaya

Destuardi I dan Sumpeno Surya. 2009. “ Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes”. Surabaya

Fitri Meisya. “ Perancangan Sistem Temu Balik Informasi Dengan Metode Pembobotan Kombinasi TF- IDF Untuk Pencarian Dokumen Berbahasa Indonesia”. Skripsi Mahasiswa Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Tanjung Pura)

Hamzah Amir. 2012. " Klasifikasi Teks Dengan Naïve Bayes Clasifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks Berita Dan Abstract Akademis". Yogyakarta




DOI: http://dx.doi.org/10.30811/.v2i1.462

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Hak Cipta (c) 2017 Jurnal Infomedia