## Klasifikasi Teks Emosi Bahasa Aceh Menggunakan Metode Term Frekuensi / Invers Dokument Frekuensi
, Mursyidah 1 , Hari Toha Hidayat 2 ,Desy Meutia Sari 3
Program Studi Teknik Multimedia dan Jaringan, Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer, Politeknik Negeri Lhokseumawe, Jalan Banda Aceh-Medan Km. 280,3 Buketrata, Lhokseumawe, 24301 PO.BOX 90 Telpon (0645) 42670, 42785 Fax 42785, Indonesia
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
Abstract-  In  the  language  of  the  text  Aceh  angry  emotions,  happy,  sad,  disgusted  and  normal  can  be  expressed  in  the  form  of  verbal (written words). Emotions angry, happy, sad, disgusted and normal can also be shown with the text, but the level of emotions  somewhat unpredictable  because  the  text  does  not  recognize  the  text  in  the  form  of  angry  emotions,  happy,  sad,  disgusted  and  even  a  normal emotion. Depth emotions somewhat unpredictable because the Acehnese language is not necessarily emotional text can be described by a definite  feeling  emotions  felt  by  the  text  itself.  Therefore,  made  an  application  program  that  can  determine  the  level  of  a  person's emotions. This study aims to discuss the text of the sentence or angry emotions through texts angry, happy, sad, disgusted and normal in the Acehnese language to get to see the percentage level of emotion of a text. This application program using Term Frequency  / Inverse Frequency Documents. This application systems research resulted in the predicted accuracy by 80%.
Key words:Text Emotions, TF-IDF, text classification

## I. P ENDAHULUAN
Sebuah  teks  dapat  berisi  suatu  informasi  tentang  perilaku manusia  terhadap  emosi.  Jenis  emosi  seperti  normal, senang,  sedih,  marah  dan  jijik  telah  di  kenal  sejak  lama dan  menjadi  peranan  dalam  komunikasi  antar  manusia  di kehidupan  sehari  hari  dan  menjadi  aspek  penting  dari perilaku  manusia  pada  umumnya.  Akan  tetapi  penerapan emosi  belum  banyak  di  gunakan  untuk  interaksi  antara manusia dan komputer.
Teks  emosi  tidak  hanya  ditunjukkan  melalui  lisan,  tetapi juga  dapat  melalui  tulisan.  Emosi  seseorang  lebih  mudah ditebak karena tergambar melalui ekspresi wajah dan nada suara  seseorang pada saat berbicara.
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang semakin  canggih,  dilakukan  penelitian  di  bidang  emosi
antara  manusia  dan  komputer.  Penelitian  yang  telah  di lakuakan  sebagian  besar  masih  menggunakan  bahasa inggris  dan  bahasa  Indonesia,  sedangkan  untuk  teks bahasa aceh belum dilakukan. Oleh karena itu pada tugas akhir ini akan dibuat penelitian klasifikasi teks emosi menggunakan bahasa aceh .
Pada  Penelitian  ini  dapat  dideteksi  suatu  teks  emosi seseorang melalui teks bahasa aceh menggunakan metode Term  Frekuensi  /  Invers  Dokument  Frekuensi (TF-IDF). Term  Frekuensi  /  Invers  Dokument  Frekuensi (TF-IDF) adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung bobot  setiap  kata  yang  paling    umum  digunakan  pada information  retrieval .  Dalam  proses  menghitung  bobot setiap kata teks emosi menggunakan bahasa aceh disimpan
dalam  format  .txt  di  dalam  suatu  folder  tersenderi berdasarkan  kelasnya  masing-masing.  Setelah  data  teks disimpan  tahap  selanjutnya  Indexing  untuk  memberikan nomor  pada  setiap  kata,  tahap tokenizing untuk  memecah kata berdasarkan spasi, tahap filtering dalam penelitian ini untuk  membuang stopword yaitu  kata  penghubung  akan dihapus  karena  termasuk  kata  yang  tidak  mempunyai makna atau arti

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Untuk  gambaran  proses  data training sistem  klasifikasi teks emosi dalam bahasa aceh ditunjukkan pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Blog diagram data training

## 2.1Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  menentukan  suatu  obyek kedalam  suatu  kelas  atau  kategori  yang  telah  ditentukan. Penentuan obyek dapat menggunakan suatu model tertentu bebeapa  model  yang  bisa  digunakan  antara  lain: classification  (IF-THEN)rules , decision  trees ,  formula matematika  atau neural  networks .  Klasifikasi  data  atau dokumen  dimulai  dengan  membangun  aturan  klasifikasi dengan  algoritma  klasifikasi  tertentu  menggunakan  data training  (tahapan  ini  sering  disebut  dengan  tahapan pembelajaran) dan tahap pengujian algoritma dengan data testing.

## 2.2 Teks Mining
Teks mining merupakan penerapan konsep dan teknik data mining untuk mencari pola dalam teks proses
penganalisisan  teks  untuk  menyarikan  informasiyang bermanfaat  untuk  tujuan  tertentu.  Proses  data  mining untuk  data  dokumen  atau  teks  memerlukan  lebih  banyak tahapan,  mengingat  data  teks  memiliki  karakteristik  yang lebih  kompleks..  Kolom  menunjuk  dokumen  dan  baris menunjuk kata, sedangkan selnya menunjuk frekuensi kata dalam dokumen . Teks Mining mencoba untuk mengekstrak  informasi  yang  berguna  dari  sumber  data melalui  identifikasi  dan  eksplorasi  dari  suatu  pola menarik.  Sumber  data  berupa  sekumpulan  dokumen  dan pola menarik yang tidak ditemukan dalam bentuk database tetapi dalam data teks yang tidak terstruktur

## 2.3 Tokenizing
Tokenizing adalah  proses  memecah  teks  menjadi  kalimat dan  kata/token.  Fitur  ini  terdiri  dari  tipe  kapitalisasi, keberadaan  digit,  tanda  baca,  karakter  spesial  dan  lain sebagainya.  Hasil  keluaran  dari  proses tokenizing akan dipergunakan  sebagai  masukan  dalam  tahap  transformasi teks.Untuk  gambaran  proses  tokenizing  ditunjukkan  pada gambar 2 berikut ini.
Teks Input
( Hasil Token ) Gambar 2. Tahapan Proses Tokenizing

## 2.4 Filtering
Filtering  adalah  tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari hasil  token.  Bisa  menggunakan  algoritma  stop  list (membuang  kata  yang  kurang  penting)  atau  word  list (menyimpan  kata  penting).Untuk  gambaran  proses filtering  pada  pengujian  sistem  klasifikasi  teks  emosi ditunjukkan pada gambar 3 berikut ini.

## ( Hasil Filter )
( Hasil Token )
Gambar 3. Proses Teks Filtering
Ketika sepeda saya di curi oleh teman saya Ketika Sepeda Saya Di Curi Oleh Teman Saya
Ketika Sepeda Saya Di Curi Oleh Teman Saya
Ketika Sepeda Curi Oleh teman Input Data Teks Tokenizing Filtering Data disimpan dalam database Mulai Selesai

## 2.5 Metode TF-IDF
Metode  TF-IDF  merupakan  metode  untuk  menghitung bobot  setiap  kata  yang  paling  umum  digunakan  pada information  retrieval .  Metode  ini  akan  menghitung  nilai Term  Frequency ( TF )  dan Inverse  Document  Frequency ( IDF ) pada setiap token (kata) di setiap dokumen.
Metode  ini  akan  menghitung  bobot  setiap token t  di dokumen  d.  Metode Term  Frequency-Inverse  Document Frequency (TF-IDF)  adalah  cara  pemberian  bobot hubungan  suatu  kata  ( term )  terhadap  dokumen.  Untuk dokumen tunggal tiap kalimat dianggap sebagai dokumen. Metode ini menggabungkan dua konsep untuk perhitungan bobot,  yaitu Term  frequency (TF)  merupakan  frekuensi kemunculan kata (t) pada kalimat (d). TF adalah algoritma pembobotan  heuristik  yang  menentukan  bobot  dokumen berdasarkan  kemunculan term (istilah).  Untuk  rumus  TF- IDF dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
𝐼𝐷𝐹 =   log( 𝐷 𝑑𝑓 )
Dengan keterangan sebagai berikut: D = jumlah dokumen df = jumlah kemunculan (frekuensi) term terhadap D .
Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung bobot  ( W )  masing-masing  dokumen  terhadap  kata  kunci ( query )dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :
𝑊 𝑑.𝑡 = 𝑡𝑓 𝑑.𝑡 ∗ 𝐼𝐷𝐹 𝑡
dengan keterangan sebagai berikut : d = dokumen ke–d t = term ke–t dari kata kunci tf = term frekuensi/frekuensi kata Wd.t = bobot dokumen ke–d terhadap term ke–t.

## 2.6 Cosine Similarity
Cosine  Similarity merupakan  metode  yang  digunakan untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah  objek.  Secara  umum  penghitungan  metode  ini didasarkan  pada vector  space  similarity  measure. Metode cosine  similarity ini  menghitung similarity antara  dua buah objek (misalkan D1 dan D2) yang dinyatakan dalam dua  buah  vektor  dengan  menggunakan keywords (kata kunci)  dari  sebuah  dokumen  sebagai  ukuran.  Hal  ini memperkecil pengaruh panjang dokumen. Jarak euclidean (panjang)  kedua  vektor  digunakan  sebagai  faktor normalisasi.  Hal  ini  diperlukan  karena  dokumen  yang panjang  cenderung  mendapatkan  nilai  yang  besar dibandingkan  dengan  dokumen  yang  lebih  pendek. Perhitungan cosine  similarity yang  memperhitungkan perhitungan  pembobotan  kata  pada  suatu  dokumen  dapat dinyatakan dengan rumus sebagai berikut ini
cos(𝜃 𝑖𝑗 ) = ∑ (𝑑 𝑖𝑘 𝑑 𝑗𝑘 ) 𝑡 𝑘=1 √∑ (𝑑 𝑖𝑗 ) 2 . 𝑡 𝑘=1 √∑ (𝑑 𝑖𝑗 ) 2 𝑡 𝑗=1
Diketahui: 𝑑 𝑖𝑘 = Nilai Pembobotan kata training 𝑑 𝑗𝑘 = Nilai Pembobotan katauji

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
3. 1     Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  data sampel  dari  teks  emosi  dari  penelitian  sebelumnya  yang pernah  dilakukan  dengan  menggunakan  bahasa  inggris. Data  yang  didapat  akan  di  translate  ke  bahasa  Indonesia dan  di  terjemahkan  ke  dalam  bahasa  aceh.  Emosi  yang digunakan  ada  5  yaitu  normal,  senang,  sedih,  marah  dan jijik.  Masing-masing  teks  emosi  dilakukan  5  pengujian dengan  teks  emosi  yang  berbeda  beda  .  Jumlah  seluruh sample  yang  akan  diuji  sebanyak  25  teks  untuk mengetahui keakuratan program yang telah dibuat.Sampel teks  emosi  bahasa  acehdapat  dilihat  pada  table1  sebagai berikut :
Table 1 Teks Jumlah Data Teks Emosi
NO KATAGORI JUMLAH 1 Emosi Luwat 26 2 Emosi Beungeh 34 3 Emosi Normal 16 4 Emosi Seunang 35 5 Emosi Seudeh 14
3.2     Pengolahan Teks
Perancangan  table  dilakukan  untuk  menyimpan  data  teks emosi  kedalam  data  base.  Untuk  merancang  tabel  pada phpMyAdmin dapat dilihat pada gambar 4 sebagai berikut :

## Gambar 4 Perancangan Table
Selanjutnya  akan  dilakukan  data  training  untuk menghitung  bobot  kata  dan  banyaknya  frekuensi kemunculan  kata  dalam  setiap  teks  yang  disimpan  ke dalam  database.  Proses  training  data  dapat  dilihat  pada gambar 5 sebagai berikut :
Gambar 5 Training Data
Setelah  dilakukan  training  data  selanjutnya  kita  akan lakukan pengujian teks emosi.
Hasil pengujian sistem aplikasi teks emosi jijik dapat dilihat gambar 6.berikut ini :
Gambar 6 Pengujian Teks Emosi
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  5  tahap  pengujian menggunakan  data  sampel  dari  5  kalimat  jijik  bahasa Aceh  dengan  5  teks  yang  berbedaMasing-masing  Untuk masing-masing  kalimat  jijik  bahasa  Aceh  diinput  1  kali jumlah  sampel  teks  yang  diuji  adalah  1  x  26  =  26  data sampel.
Pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini, diantaranya adalah srbagai berikut :
- Pengujian dengan teks emosi jijik
Hasil pengujian sistem aplikasi teks emosi jijik dapat dilihat dalam bentuk grafik pada gambar 7 berikut ini :
Gambar 7 Grafik Teks Emosi Jijik
- Pengujian dengan teks emosi normal
Hasil  pengujian  sistem  aplikasi  teks  emosi  normal dapat  dilihat  dalam  bentuk  grafik  pada  gambar  8  berikut ini :
Gambar 8 Teks Emosi Normal
38,433 8,538 45,317 16,283 38,203 0 10,000 20,000 30,000 40,000
50,000 HASIL KLASIFIKASI DARI TEKS " bak ngieng hana sadar duek ateueh ek kameng "
38,433
8,538 45,317 16,283 38,203 0
50,000
HASIL KLASIFIKASI DARI TEKS
" uroe nyoe jak kampus meureumpok dosen pembimbing "
Nilai Jarak
- Pengujian dengan teks emosi marah Hasil  pengujian  sistem  aplikasi  teks  emosi  marah dapat  dilihat  dalam  bentuk  grafik  pada  gambar  9  berikut ini :
Gambar 9 Teks Emosi Marah
- Pengujian dengan teks emosi sedih
Hasil  pengujian  sistem  aplikasi  teks  emosi  sedih dapat dilihat dalam bentuk grafik pada gambar  10 berikut ini :
Gambar 10 Teks Emosi Sedih Dari  hasil  pengujian  kategori  teks  emosi  sedih  tingkat akurasi  keberhasilan  yang  dihasilkan  ialah  80%  berhasil, hal ini dikarenakan teks  yang diinput tidak  sesuai dengan hasil  klasifikasi.  Tetapi  terdapat  pendekatan  dengan kategori yang dituju dan nilai yang dihasilkan.
- Pengujian dengan teks emosi Senang Hasil pengujian sistem aplikasi teks emosi Senangdapat  dilihat  dalam  bentuk  grafik  pada  gambar  11 berikut ini :
Gambar 11 Teks Emosi Senang
Dapat  dianalisa  dari  hasil  pengujian  kategori  teks  emosi marah  tingkat  akurasi  keberhasilan  yang  dihasilkan  ialah 100% berhasil, hal ini dikarenakan teks yang diinput pada saat  pengujian  semua  sesuai  dengan  hasil  klasifikasi kategori yangdiinginkan.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan  pada bab-bab  sebelumnya,  maka  dapat  disimpulkan  beberapa hal sebagai berikut.
1. Klasifikasi  dokumen  memiliki  tingkat  persentase keakuratan yang cukup baik dalam melakukan proses pengelompokan  berdasarkan  data  uji  dengan  data yang  berasal  dari database, yaitu  tingkat  keakuratan mencapai 80%.
2. Untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  teks  yang sempurna,  sebaiknya  menggunakan  dua  metode, metode  TF-IDF  sebagai  metode  untuk  pembobotan dan metode Cosine Similarity untuk menghitung jarak dari  klasifikasikan teks.
3. Kesalahan  pada  saat  tidak  sesuai  pengklasifikasi dokumen  ialah  karena  terdapat  kata  yang  sama  dan nilai  pembobotan  kata  dari  kategori  lain  lebih  besar. Hal  ini  mengakibatkan  klasifikasi  teks  yang  diinput lebih  mendekati  kategori  lain  bukan  kategori  yang dimaksud.

## R EFERENSI
[1]      Abdul  Aziz  Maarif.  “  Penerapan  Algoritma  TF-IDF Untuk  Pencarian  Karya  Ilmiah”.  Skripsi  Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Dian Nurwantoro), Semarang, 2011.
38,433 8,538 45,317 16,283 38,203 0 20,000 40,000 60,000

## HASIL KLASIFIKASI DARI TEKS
" Watee  jeulaih dipeulaku hana ade ngon perbuatan nyang hana peugot "
Nilai Jarak
24,988 8,674 32,490 19,643 20,316 0 20,000 40,000 HASIL KLASIFIKASI DARI TEKS " nilai ujian that nit "
Series1
24,988 8,674 32,490
19,643 20,316 0 20,000 40,000 HASIL KLASIFIKASI DARI TEKS " diteurimeueng bak kursus bideueng
keuangan "
Series1
[2]  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.
[3]      Darujati  Cahyo,  Gumelar  Bimo  Agustinus.  2012  " Pemanfaatan  Teknik  Supervised  Untuk  Klasifikasi  Teks Bahasa Indonesia". Surabaya
[4]  Destuardi  I  dan  Sumpeno  Surya.  2009.  “  Klasifikasi Emosi  Untuk  Teks  Bahasa  Indonesia  Menggunakan Metode Naïve Bayes”. Surabaya
[5]      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)
[6]      Hamzah  Amir.  2012.  "  Klasifikasi  Teks  Dengan Naïve Bayes Clasifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks Berita Dan Abstract Akademis". Yogyakarta
[7]    Indah  Kadek.  2012.  "  Pengembangan  Aplikasi  Text Mining  Dengaan  Metode  Associations  Rule  Analysis Untuk Pencarian Dokumen". Karmapati
[8]      Indranandita  amalia.  2008.  "  Sistem  Klasifikasi  dan Pencarian  Jurnal  Dengan  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes  Dan  Vector  Space  Model  ".  Skripsi  mahasiswa jurusan Teknik Informatika.
[9]  Raharjo  Suwanto,  Edi  Winarko.  2014.  "  Klasterisasi, Klasifikasi  dan  Peringkasan  Teks  Bahasa  Indonesia. Depok
[10]      Silfia  Andini.  2013.  “Klasifikasi  Dokument  Teks Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dengan  Bahasa Pemograman Java. Padang
[11]      Sumpeno  Surya.  2010.  "  Text  mining  For  Fuzzy Based Emotion Exspresions". Journal For Technology and Science.
[12]   Wijaya  Chandra  Marvin,  Tjiharjadi  Semuil.  2010. " Aplikasi  Klasifikasi  Dokumen  Menggunakan  Metode Naïve Bayes". Yogyakarta