## Pemetaan Emosi Dominan pada Kalimat Majemuk Bahasa Indonesia Menggunakan Multinomial Naïve Bayes

## (Mapping Dominant Emotion in Indonesian Compound Sentences Using
Multinomial Naïve Bayes)
Wisnu Agastya 1 , Aripin 2
Abstract—This  study  aimed  at  mapping  Indonesian  sentences into  emotion  classes  based  on  the  classification  process  in  those sentences.  The  results  of  emotion  mapping  can  be  applied  in various  fields,  such  as  production  of  animated  films  and  games, analysis of facial expressions, human-computer interactions, and development of other expressive virtual characters, specifically to produce facial expressions that match the spoken sentences. The method  used  for  the  emotion  mapping  process  was  the  text classification  using  multinomial  naïve  Bayes  model  that  was accompanied by dominant boundary equation. Multinomial naïve Bayes model in the text classification is used to determine the types and  the  emotional  intensity  of  Indonesian  sentences,  whereas dominant boundary equation iss used to determine the threshold in order to identify the dominant classes. The emotion classes used as  references  are  six  basic  emotion  classes  according  to  Paul Ekman, i.e., happiness, sadness, anger, fear, disgust, and surprise. The  experiment  on  the  process  of  mapping  emotions  used Indonesian  single  and  compound  sentences.  The  experimental results  show  that  the  text  classification  using  multinomial  naïve Bayes  model  accompanied  by  dominant  boundary  equation  can map  compound  sentences  into  several  classes  of  dominant emotions.
Intisari—Makalah  ini  bertujuan  untuk  memetakan  kalimat bahasa Indonesia ke dalam kelas-kelas emosi berdasarkan proses klasifikasi  pada  kalimat  tersebut.  Hasil  pemetaan  emosi  dapat diaplikasikan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  produksi  film animasi  dan  game,  analisis  ekspresi  wajah,  interaksi  manusia- komputer, dan pengembangan karakter virtual ekspresif lainnya, khususnya  untuk  menghasilkan  ekspresi  wajah  yang  sesuai dengan kalimat yang diucapkan. Metode yang digunakan untuk proses  pemetaan  emosi  adalah  klasifikasi  teks  menggunakan model  multinomial  naïve  Bayes  yang  disertai  persamaan  batas dominan.  Model  multinomial  naïve  Bayes  pada  klasifikasi  teks digunakan  untuk  menentukan  jenis  dan  intensitas  emosi  dari kalimat bahasa Indonesia, sedangkan persamaan batas dominan digunakan untuk menentukan ambang batas untuk mengidentifikasi  kelas-kelas  yang  dominan.  Kelas  emosi  yang digunakan sebagai acuan adalah enam kelas emosi dasar menurut Paul Ekman, yaitu senang, sedih, marah, takut, jijik, dan terkejut. Eksperimen pada proses pemetaan emosi menggunakan kalimat bahasa  Indonesia  yang  meliputi  kalimat  tunggal  dan  kalimat
majemuk.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa  dengan klasifikasi teks menggunakan model multinomial naïve Bayes yang disertai  persamaan  batas  dominan  dapat  memetakan  kalimat majemuk ke dalam beberapa kelas emosi yang dominan.

## Kata  Kunci—Klasifikasi  Emosi,  Pemetaan  Emosi,  Kalimat
Majemuk, Multinomial Naive Bayes, Persamaan Batas Dominan.

## I. P ENDAHULUAN
Bahasa Indonesia, sebagai bahasa resmi dan bahasa nasional di Indonesia, berpotensi menjadi bahasa internasional. Hal ini dapat  dilihat  dari  beberapa  faktor  yang  dikemukakan  oleh Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa (BPPB), seperti jumlah penduduk Indonesia adalah yang terpadat ke-4 di dunia [1],  peningkatan  jumlah  wisatawan  asing  [2],  dan  ekspatriat yang  tinggal  dan  bekerja  di  Indonesia  [3].  Bahasa  Indonesia juga memiliki sistem bahasa dan ejaan yang mapan. Kemudian, penulisan  pada  bahasa  Indonesia  telah  menggunakan  huruf latin,  sehingga  dapat  menjadi  bahasa  dalam  berbagai  bidang [4].  Telah  dilakukan  beberapa  penelitian  tentang  bahasa Indonesia  dalam  bidang  teknologi  komputer,  seperti viseme , pengolahan text-to-audiovisual ,  dan  segmentasi  kata  pada bahasa  Indonesia  [5]-[9].  Hasil  dari  beberapa  penelitian tersebut  telah  diterapkan  pada  pengembangan  sistem pembelajaran bahasa Indonesia dan karakter virtual yang dapat berkomunikasi menggunakan bahasa Indonesia.
Struktur bahasa Indonesia terdiri atas unsur subjek, predikat, objek, pelengkap, dan keterangan. Secara garis besar, terdapat dua  jenis  kalimat  bahasa  Indonesia  berdasarkan  jumlah klausa/predikatnya, yaitu kalimat tunggal dan kalimat majemuk (majemuk,  majemuk  bertingkat,  majemuk  kompleks)  [10]. Kalimat  tunggal  adalah  kalimat  yang  mengandung  satu predikat yang menyatakan hanya satu gagasan atau peristiwa, sedangkan kalimat majemuk memiliki lebih dari satu predikat yang  menyatakan  lebih  dari  satu  gagasan  dan  umumnya mengandung  konjungsi.  Dalam  sebuah  percakapan  atau komunikasi menggunakan bahasa Indonesia yang terjadi dalam kehidupan  sehari-hari,  penggunaan  kalimat  majemuk  sering digunakan untuk mempersingkat beberapa gagasan.
Pada  beberapa  bidang,  seperti  produksi  film  animasi  dan game , analisis ekspresi wajah, interaksi manusia-komputer, dan pengembangan karakter virtual ekspresif  lainnya, komunikasi menggunakan  bahasa  Indonesia  dituntut  memiliki  tingkat kealamian  yang  tinggi,  sehingga  dibutuhkan  keterlibatan komunikasi nonverbal yang sesuai, khususnya ekspresi wajah. Dalam  sebuah  percakapan,  kalimat  bahasa  Indonesia mengandung ekspresi emosi seseorang yang ditunjukkan pada
1 Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas  Dian  Nuswantoro,  Jl.  Imam  Bonjol No.  207  Pendrikan Kidul Kota Semarang 50131 INDONESIA (telp: 024-3517261; fax: 024-3569684; e-mail: 111201609996@mhs.dinus.ac.id)
2 Jurusan  Teknik  Biomedis  Fakultas  Teknik  Universitas  Dian Nuswantoro,  Jl.  Imam  Bonjol  No.  207  Pendrikan  Kidul  Kota Semarang  50131  INDONESIA  (telp:  024-3517261;  fax:  024- 3569684; e-mail: arifin@dsn.dinus.ac.id)
ekspresi wajah pelaku percakapan. Untuk dapat menghasilkan ekspresi  wajah  yang  sesuai  dengan  kalimat  yang  diucapkan pada  karakter  virtual,  perlu  dilakukan  pemetaan  emosi  dari kalimat bahasa Indonesia.
Emosi adalah suatu reaksi terhadap seseorang atau kejadian [11]. Terdapat enam emosi dasar yang dikategorikan  oleh Paul Ekman,  yaitu  senang,  sedih,  marah,  takut,  jijik,  dan  terkejut [12].  Emosi  dapat  dikenali  melalui  teks,  audio  (suara),  dan visual. Pengenalan emosi melalui teks dipilih karena teks relatif lebih sederhana dan tidak berubah-ubah emosinya dibanding- kan melalui visual atau audio [13]. Adapun emosi pada kalimat bahasa  Indonesia  dapat  dikenali  melalui  kata  sifat  atau  kata yang merepresentasikan emosi tersebut [14].
Pemetaan  emosi  pada  kalimat  bahasa  Indonesia  dilakukan menggunakan proses klasifikasi teks berdasarkan kelas emosi dasar.  Adapun  model  algoritme  yang  dapat  digunakan  untuk proses  klasifikasi  teks  antara  lain, k-NN ,  VSM, naïve  Bayes , dan  SVM.  Setiap  model  pada  klasifikasi  teks  mampu mengenali jenis emosi dari sebuah teks [13], [15]-[18]. Namun, pada  dasarnya  setiap  emosi  memiliki  intensitas  yang memengaruhi pembentukan ekspresi wajah dan intonasi suara yang berbeda, sehingga dalam proses klasifikasi teks dibutuh- kan  model  yang  tidak  hanya  mampu  mengenali  jenis  emosi, tetapi  juga  dapat  menentukan  intensitas  emosi  dari  sebuah kalimat.
Multinomial naïve Bayes adalah pengembangan model naïve Bayes yang menghasilkan nilai probabilitas dari frekuensi atau jumlah  kata  yang  muncul  dalam  sebuah  kalimat.  Frekuensi kemunculan kata dalam sebuah kalimat memengaruhi hasil dari nilai  probabilitas  tersebut.  Hal  inilah  yang  menjadi  kelebihan model multinomial  naïve  Bayes untuk  menentukan  intensitas emosi  dengan  menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  sifat dalam sebuah kalimat. Oleh karena itu, proses klasifikasi teks menggunakan  model multinomial  naïve  Bayes dapat menghasilkan  nilai  probabilitas  yang  menentukan  jenis  dan intensitas emosi dari sebuah kalimat bahasa Indonesia. Namun, proses  klasifikasi  teks  umumnya  hanya  menghasilkan  satu kelas emosi saja,  sedangkan kalimat majemuk yang memiliki lebih dari satu gagasan atau peristiwa berpotensi memiliki lebih dari satu emosi dasar yang berbeda.
Persamaan  batas  dominan  adalah  sebuah  rumus  yang diciptakan pada makalah ini untuk mengolah nilai probabilitas pada setiap kelas emosi yang dihasilkan dari model multinomial naïve  Bayes menjadi  beberapa    jenis  emosi  dengan  intensitas yang  dominan.  Metode  persamaan  batas  dominan  pada makalah  ini  ditujukan  untuk  mengatasi  permasalahan klasifikasi  teks  pada  pemetaan  emosi  kalimat  majemuk  yang hanya menghasilkan satu kelas  emosi dasar.  Persamaan batas dominan menghasilkan nilai batas dominan untuk menentukan emosi  dominan  pada  setiap  kalimat  bahasa  Indonesia.  Pada dasarnya, setiap kalimat bahasa Indonesia mengandung seluruh unsur emosi dasar, tetapi intensitasnya berbeda-beda. Beberapa emosi dengan intensitas yang dominan memengaruhi informasi pada kalimat tersebut.
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan permasalahan  pada  makalah  ini.  Salah  satunya  adalah penelitian  mengenai  sintesis  ekspresi  wajah  berdasarkan  teks
bahasa  Indonesia  menggunakan  algoritme naïve  Bayes dan fuzzy logic [13]. Dalam penelitian tersebut, model naïve Bayes berfungsi  untuk  menentukan  emosi  pada  kalimat  bahasa Indonesia berdasarkan lima kelas emosi (senang, sedih, marah, takut, jijik) dan metode fuzzy logic berfungsi untuk menentukan gabungan nilai dari lima kelas emosi, sehingga ekspresi wajah pada  karakter  3D  yang  dihasilkan  merupakan  gabungan  dari lima emosi dasar. Selanjutnya, penelitian tentang implementasi klasifikasi teks menggunakan model naïve Bayes menghasilkan respons  emosi  pada  program chatting [15].  Dalam  penelitian tersebut,  dilakukan  proses  klasifikasi  teks  kalimat  bahasa Indonesia berdasarkan tujuh kelas emosi (senang, takut, marah, sedih, jijik, malu, bersalah) menggunakan model naïve Bayes pada  program chatting untuk  menghasilkan  emotikon yang sesuai dengan kalimat input . Adapun dalam penelitian tentang klasifikasi  emosi  pada  teks  bahasa  Indonesia  menggunakan algoritme k-NN [16]  dilakukan  proses  klasifikasi  teks menggunakan  pembobotan  TF-IDF  dan  model k-NN berdasarkan  enam  emosi  dasar  (senang,  sedih,  takut,  marah, jijik, terkejut) yang mengasilkan nilai k = 30-40 sebagai nilai k yang  optimal  pada  model k-NN .  Penelitian  lain  tentang klasifikasi  emosi  pada  teks  bahasa  Indonesia  menggunakan algoritme  VSM  [17].  Dalam  penelitian  tersebut  dilakukan proses  klasifikasi  teks  kalimat  bahasa  Indonesia  berdasarkan tiga  kelas  emosi  (senang,  takut,  kecewa)  menggunakan pembobotan  TF-IDF  dan  model  VSM.  Ada  juga  penelitian tentang penentuan jenis emosi pada lirik lagu bahasa Indonesia menggunakan  model naïve  Bayes [18].  Dalam  penelitian tersebut  dilakukan  proses  klasifikasi  teks  berdasarkan  empat kelas emosi (cinta, marah, sedih, senang) menggunakan model naïve  Bayes untuk  menentukan  emosi  dari  setiap  lirik  lagu bahasa Indonesia.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  tersebut,  kontribusi  dari makalah ini adalah memetakan lebih dari satu emosi dominan pada kalimat majemuk, yang umumnya pada proses klasifikasi teks  hanya  menghasilkan  satu  kelas  sebagai  ekspresi  emosi pada  setiap  kalimat.  Pada  makalah  ini,  pemetaan  emosi dilakukan  pada  kalimat  bahasa  Indonesia  dengan  struktur kalimat tunggal dan kalimat majemuk menggunakan klasifikasi teks  menggunakan  model multinomial  naïve  Bayes untuk mendapatkan jenis dan intensitas emosi. Sedangkan persamaan batas  dominan  digunakan  untuk  menentukan  emosi  dominan pada kalimat tunggal dan kalimat majemuk.

## II. K AJIAN E MOSI DAN P SIKOLOGI
Emosi  digambarkan  sebagai  keadaan  perasaan  yang berpengaruh  pada  perilaku,  perubahan  fisiologis  dan  pikiran. Emosi dapat dipengaruhi oleh rangsangan dari luar atau dalam diri seseorang. Emosi pada seseorang dapat menular pada orang yang  memperhatikannya.  Sebagai  contoh,  dua  orang  yang sedang  terlibat  emosi  positif  (senyuman,  kegembiraan, kehangatan)  akan  membuat  orang  yang  memperhatikan  ikut merasakan  bahagia,  begitu  pun  dengan  emosi  negatif  [14]. Emosi  marah,  sedih,  senang,  dan  takut  yang  diungkapkan dengan  kata  sifat  lebih  banyak  dibandingkan  dengan  emosi jijik, malu, dan terkejut [14]. Berikut adalah gambaran singkat dari enam emosi dasar pada manusia [12].
• Senang  digambarkan  sebagai  keberhasilan  atau  kepuasan terhadap sesuatu.
• Sedih digambarkan sebagai kegagalan atau penyesalan.
• Marah  digambarkan  sebagai  ganjalan  atau  frustrasi terhadap seseorang atau sesuatu.
• Takut  digambarkan  sebagai  kekhawatiran  terhadap  suatu ancaman.
• Jijik digambarkan sebagai penolakan terhadap sesuatu dan rasa risi.
• Terkejut  digambarkan  sebagai  perasaan  terhadap  sesuatu yang datang mendadak.

## III. M ETODOLOGI
Tahapan yang dilakukan pada makalah ini terdiri atas enam langkah  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  1.  Secara  garis besar, tahapan yang dilakukan dimulai dari pengumpulan data kalimat bahasa Indonesia menjadi set data. Kemudian set data diolah dalam tahap prapemrosesan teks untuk mengubah data tidak  terstruktur  (teks)  menjadi  data  terstruktur.  Selanjutnya, set data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih  berfungsi untuk proses learning atau  pembelajaran model,  sedangkan  data  uji  berfungsi  untuk  proses  pengujian model.  Model  yang  digunakan  pada  proses  klasifikasi  teks adalah multinomial naïve Bayes . Hal ini bersangkutan dengan sifat model tersebut yang dapat mengolah kata dalam distribusi multinomial. Perbedaan frekuensi kemunculan kata pada setiap kalimat  akan  berbeda,  sehingga  pengolahan  kata  sifat menggunakan  model multinomial  naïve  Bayes tidak  hanya menghasilkan  jenis  emosi,  tetapi  juga  intensitas  dari  emosi tersebut.  Intensitas  dari  emosi  tersebut  digunakan  untuk penentuan  emosi  yang  dominan  menggunakan  metode persamaan batas dominan.

## A. Akuisisi Data
Pada makalah ini, set data berisi kalimat tunggal dan kalimat majemuk  yang  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  informasi, seperti internet, buku, majalah, dan koran yang telah memenuhi unsur  kelengkapan  pola  suku  kata  bahasa  Indonesia  atau fonem.  Pemilihan  kalimat  tunggal  bertujuan  untuk  memper- mudah  proses learning pada  model multinomial  naïve  Bayes , sedangkan pada proses pengujian  digunakan gabungan antara kalimat  tunggal  dan  kalimat majemuk.  Kemudian,  ditentukan label  atau  kategori  emosi  pada  set  data  berdasarkan  kategori emosi dasar sesuai kata sifat dalam setiap kalimat. Dalam hal ini, penentuan kategori emosi dilakukan berdasarkan panduan ahli  bidang  psikologi.  Hasil  penentuan  kategori  emosi  juga telah  divalidasi  oleh  ahli  bidang  psikologi  untuk  memastikan setiap  kalimat  sesuai  dengan  kategori  emosi  yang  telah ditentukan.  Set  data  yang  berhasil  dikumpulkan  berjumlah 1.143  kalimat  yang  telah  dikategorikan  berdasarkan  kategori emosi seperti ditunjukkan pada Tabel I.
Namun, seperti yang ditunjukkan Tabel I, jumlah data pada setiap kelas emosi tidak seimbang. Masalah ketidakseimbangan jumlah data pada setiap kelas emosi dapat berdampak pada saat proses klasifikasi teks menggunakan model multinomial naïve Bayes , yaitu klasifikasi pada kalimat bersifat netral atau tidak mengandung  ekspresi  emosi  akan  mengambil  kelas  dengan
jumlah  data  yang  paling  sedikit  atau  disebut  kelas  minoritas. Masalah  ketidakseimbangan  jumlah  data  pada  kelas  emosi terjadi  karena  pada  bahasa  Indonesia,  emosi  marah,  sedih, senang,  dan  takut  yang  diungkapkan  dengan  kata-kata  sifat lebih  banyak  dibandingkan  dengan  emosi  jijik,  malu,  dan terkejut  [14]. Oleh  karena  itu,  untuk  mengatasi  masalah  pada ketidakseimbangan  jumlah  data  pada  setiap  kelas,  perlu dilakukan  proses oversampling untuk  mendapatkan  jumlah data yang seimbang pada setiap kelas emosi.

## B. Prapemrosesan Teks
Pada  makalah  ini,  prapemrosesan  teks  dilakukan  terhadap set  data  untuk  mengubah  data  tidak  terstruktur  (data  teks) menjadi data terstruktur. Tahap prapemrosesan teks dilakukan dalam delapan langkah yang ditunjukkan pada  Gbr. 2. Tahap filtering stopword diletakkan pada tahap akhir, dengan alasan terdapat tiga tahap tambahan yang membutuhkan beberapa kata stopword , seperti filtering unstem, set idiom, dan set data-not .
1)  Case  Folding: Tahap  ini  merupakan  proses  mengubah seluruh huruf dalam data teks menjadi huruf kecil. Proses ini berfungsi untuk mengurangi perbedaan penulisan  huruf besar atau kecil pada seluruh set data.
2)  Filtering Punctuation: Tahap ini merupakan tahap meng- hilangkan  tanda  baca  dan  nomor  pada  set  data.  Proses  ini dilakukan  karena  nomor  dan  tanda  baca  dianggap  tidak memiliki informasi yang berkaitan dengan kelas yang dipillih.
Gbr. 1  Diagram tahap penelitian. T ABEL I
J UMLAH A NGGOTA K ELAS E MOSI Kelas Jumlah Senang 276 Sedih 367 Marah 243 Takut 137 Jijik 91 Terkejut 29
Gbr. 2 Diagram tahap prapemrosesan teks.
3)  Tokenizing: Tahap ini adalah tahap pemisahan setiap kata pada  setiap  teks.  Ini  dilakukan  untuk  mempermudah  proses perhitungan model algoritme.
4)  Filtering  Unstem :  Pada  tahap  ini dilakukan filtering terhadap kata yang tidak boleh masuk dalam proses stemming . Kata  tersebut  akan  berbeda  maksud  apabila  diubah  menjadi kata  dasar,  misalnya  “meninggal”  menjadi  “tinggal”.  Maka, dilakukan  proses filtering  unstem terhadap  kata  tersebut menggunakan daftar kata unstem yang telah dibuat.
5)  Stemming: Pada  tahap  ini dilakukan  proses stemming menggunakan stemmer Sastrawi  [19].  Proses  ini  mengubah setiap  kata  pada  set  data menjadi  kata  dasar  dengan menghilangkan  imbuhan.  Sebagai  contoh,  kata  “melatih” diubah  menjadi  “latih”.  Proses  ini  berfungsi  untuk meningkatkan akurasi algoritme klasifikasi yang digunakan.
6)  Set Idiom: Pada tahap ini dilakukan proses menggabungkan  kata  yang  masuk  dalam  daftar  kata  idiom, contohnya  “tanggung  jawab”  dan  “jatuh  cinta”. Kata tersebut digabungkan  secara otomatis  menggunakan  daftar  kata  idiom yang telah dibuat. Proses ini berfungsi untuk menghindari kata idiom yang dipisah, karena kata tersebut akan berbeda maksud apabila berdiri sendiri.
7)  Set  Data-Not: Pada tahap  ini  dilakukan  proses  meng- gabungkan  kata  pengecualian  dengan  kata  yang  ada  setelah kata tersebut menggunakan daftar kata pengecualian. Sebagai contoh,  “tidak  suka”  akan  berbeda  maksud  dengan  “suka”. Maka, proses ini berfungsi untuk mempertahankan maksud dari setiap kata pada set data .
8)  Filtering Stopword: Tahap ini melakukan proses meng- hilangkan  kata  sambung  menggunakan  daftar  kata stopword , seperti  “yang”,  “di”,  dan  “pada”.  Proses  ini  berguna  untuk
menghindari  kata-kata  tersebut  masuk  dalam  proses perhitungan  klasifikasi.  Proses filtering  stopword dilakukan pada  akhir  tahap  prapemrosesan  teks  untuk  menghilangkan sisa-sisa kata stopword dari tahap filter unstem, set idiom, dan set data-not. Setelah tahap ini, set data dipisahkan dalam tahap pembagian data.

## C. Oversampling
Oversampling adalah  tahap  penggandaan  anggota  dalam kelas  minoritas  guna  mendapatkan  jumlah  data  kelas  yang seimbang.  Proses  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  masalah ketidakseimbangan jumlah data pada setiap kelas emosi. Pada makalah ini, metode oversampling hanya dilakukan pada data latih, karena proses penentuan ekspresi emosi ditentukan oleh data latih. Metode oversampling umumnya diikuti juga dengan metode undersampling ,  tetapi  pada  makalah  ini  hanya digunakan  metode oversampling ,  karena  metode under- sampling dapat mengurangi jumlah data pada kelas mayoritas. Hal ini dapat memengaruhi berkurangnya jumlah data uji pada proses learning , yang  dapat  mengurangi  akurasi  pada  model multinomial  naïve  Bayes .  Hasil  dari  tahap oversampling ditunjukkan pada Tabel II. Terlihat bahwa setiap kelas emosi telah  memiliki  jumlah  data  yang  seimbang.  Kemudian,  tahap selanjutnya adalah proses klasifikasi teks menggunakan model multinomial naïve Bayes , yang menghasilkan nilai probabilitas pada setiap kelas emosi .

## D. Multinomial Naïve Bayes
Pada  tahap  klasifikasi  teks,  digunakan  model multinomial naïve  Bayes untuk  mendapatkan  jenis  dan  intensitas  emosi. Multinomial naïve Bayes menghasilkan nilai probabilitas dari frekuensi  atau  jumlah  kata  yang  muncul  pada  setiap  kalimat. Frekuensi  kemunculan  kata  dibutuhkan  untuk  menentukan intensitas  emosi  dari  setiap  kalimat.  Intensitas  emosi  pada setiap kalimat yang berbeda berpengaruh pada saat penentuan emosi  dominan  menggunakan  metode  persamaan  batas dominan.
Namun,  pada  model multinomial  naïve  Bayes terdapat masalah apabila sebuah kata tidak terdapat dalam kelas mana pun. Hal ini dapat berdampak pada terjadinya nilai probabilitas 0  atau zero  probabilities .  Maka,  untuk  menghindari zero probabilities , pada  makalah  ini  digunakan  metode Laplace smoothing . Metode ini bekerja dengan menambahkan nilai α , dengan syarat nilai α > 0. Nilai α secara default adalah 1 [20].
𝑃(𝑤𝑖|𝑐𝑗)   = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡( 𝑤𝑖,𝑐𝑗) + 𝛼 (𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡( 𝑐𝑗 ) + |𝑉| (1)
T ABEL II J UMLAH A NGGOTA K ELAS E MOSI S ETELAH O VERSAMPLING Kelas Jumlah Senang 365 Sedih 367 Marah 365 Takut 362 Jijik 364 Terkejut 364
dengan P(wi|cj) adalah nilai probabilitas kata i terhadap kelas j, count(wi,cj) adalah nilai kemunculan kata i pada kelas j , dan α adalah nilai Laplace smoothing ( α = 1). Kemudian, count(cj) adalah  jumlah  anggota  kelas j dan | V |  adalah  jumlah  anggota seluruh kelas tanpa penggandaan [21].
Algoritme multinomial  naïve  Bayes adalah  model  pada proses  klasifikasi  teks  yang  mengambil  nilai  probabilitas tertinggi  untuk  menentukan  kelas  emosi  dari  sebuah  kalimat. Namun,  untuk  mengatasi  klasifikasi  teks  pada  kalimat majemuk yang berpotensi memiliki lebih dari satu kelas emosi yang  berbeda,  ditambahkan  proses  penentuan  kelas  emosi dominan menggunakan metode persemaan batas dominan.

## E. Penentuan Emosi Dominan
Pada  tahap  ini,  nilai  probabilitas  dari  setiap  kelas  emosi dikonversi  menjadi  nilai  persentase  menggunakan  (2),  untuk mendapatkan  nilai  yang  universal , sehingga  dapat  ditentukan nilai  batas  dominannya.  Hal  ini  dilakukan  karena  total  nilai probabilitas  yang  dihasilkan  model multinomial  naïve  Bayes dapat  berbeda  jumlahnya  pada  setiap  kalimat  tergantung panjang kalimat tersebut.
𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑖 = 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖 ∑ 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 ×  100 % (2)
dengan 𝑃𝑟𝑜𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑖 adalah  nilai  persentase  dari  emosi  ke- i , 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖 adalah  nilai  probabilitas  dari  emosi  ke- i ,  dan ∑ 𝑃𝑟𝑜𝑏𝑎𝑏𝑖𝑙𝑖𝑡𝑎𝑠 adalah  total  nilai  probabilitas  dari  seluruh kelas emosi.
Setelah  nilai  persentase  dari  setiap  kelas  emosi  diperoleh, dapat ditentukan nilai batas dominan menggunakan (3) untuk menentukan kelas emosi yang memiliki nilai dominan dengan syarat nilai persentase emosi ≥ nilai batas dominan.
𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑛  =  𝑚𝑖𝑛(𝑝)   +  𝛽
(3)
dengan dominan adalah nilai batas dominan untuk menentukan kelas  dominan, min(p) adalah  nilai  persentase  terkecil  pada kalimat  tersebut, dan β adalah  nilai  tambahan  yang  berfungsi membedakan kalimat netral dan kalimat yang memiliki emosi dominan.  Proses  menentukan  nilai β akan  ditunjukkan  pada bagian hasil eksperimen.

## IV. H ASIL E KSPERIMEN
Pada  hasil  eksperimen ini  ditunjukkan  evaluasi  model algoritme multinomial  naïve  Bayes pada  klasifikasi  teks menggunakan confusion matrix untuk mengetahui keakuratan model multinomial naïve Bayes dalam mengenali emosi pada kalimat  bahasa  Indonesia.  Kemudian,  untuk  menunjukkan optimasi  metode  persamaan  batas  dominan  untuk  mengenali emosi pada kalimat majemuk, ditunjukkan perbandingan hasil pemetaan  emosi  tanpa  metode  persamaan  batas  dominan  dan pemetaan emosi menggunakan persamaan batas dominan pada kalimat tunggal dan kalimat majemuk. Dalam hal ini, pemetaan emosi  tanpa  persamaan  batas  dominan  hanya  mengandalkan proses klasifikasi teks menggunakan model multinomial naïve Bayes, sedangkan  pemetaan  emosi  menggunakan  persamaan batas  dominan  adalah  proses  klasifikasi  teks  menggunakan model multinomial naïve Bayes yang disertai persamaan batas dominan.
T ABEL III K INERJA M ODEL M ULTINOMIAL N AÏVE B AYES Data Latih Data Uji Precision Recall F1- Score Accuracy 10% 90% 52,70% 52,70% 52,70% 52,70% 20% 80% 61,51% 58,40% 58,23% 58,40% 30% 70% 62,51% 61,29% 60,86% 61,29% 40% 60% 63,04% 61,91% 61,57% 61,76% 50% 50% 66,56% 65,79% 65,59% 64,24% 60% 60% 69,52% 67,29% 66,57% 67,29% 70% 70% 70,94% 69,28% 69,50% 69,28% 80% 20% 73,98% 73,58% 73,62% 73,58% 90% 10% 77,44% 75,47% 75,43% 75,47%
T ABEL IV K ALIMAT U JI
No. Kalimat Jenis Kalimat 1. kurang ajar siapa yang berani melakukan ini, apa jangan-jangan itu hantu ya majemuk 2. aku  lega  dia  tidak  mengetahuinya,  namun aku  khawatir  dengan  resiko  yang  akan datang majemuk 3. tempat  itu  memang  horor,  tetapi  aku  harus mengambil tasku yang tertinggal majemuk 4. aku mendapat kado dari ayah, namun betapa terkejutnya  aku  ternyata  ini  adalah  sepatu yang selama ini aku inginkan majemuk 5. aku  sedih  berat  badanku  naik,  aku  kesal dibully terus sama teman-temanku majemuk 6. aku  ingin  menghajar  para  gerombolan  itu, tapi nyaliku ciut aku hanya sendirian majemuk 7. akhirnya  kegiatan  jelajah  malam  kali  ini selesai, namum ketika aku hendak ke toilet aku  dikejutkan  ular  yang  tiba-tiba  di depanku akupun lari terbirit birit majemuk 8. Aku tidak menyangka dia akhirnya pulang, aku memeluknya sambil menangis majemuk 9. kasihan sejak usia delapan tahun andi telah ditinggalkan  ayahnya  tetapi  sekarang  dia sudah sukses dan bahagia majemuk 10. malam ini malam jumat kliwon cintya tidak berani tidur sendirian tunggal 11. Presiden  Jokowi  hari  ini  melantik  mentri baru bernama Handoko Budianto netral

## A. Evaluasi Model
Tabel  III  menunjukkan  evaluasi  model multinomial  naïve Bayes pada  klasifikasi  teks  menggunakan confusion  matrix . Pada tabel tersebut ditunjukkan nilai precision, recall, f1-score, dan accuracy dengan  sembilan  kali  percobaan  menggunakan data latih = 10% dan data uji = 90% sampai dengan data latih = 90% dan data uji = 10%. Nilai tertinggi dihasilkan pada data latih  =  90%  dan  data  uji  =  10%,  yang  memberikan  nilai precision = 77,44%, recall = 75,47%, f1-score = 75,43% , dan accuracy = 75,47%.

## B. Pemetaan Emosi
Pada  Tabel  IV  ditunjukkan  sebelas  kalimat  uji  yang  berisi satu  kalimat  tunggal,  sembilan  kalimat  majemuk,  dan  satu
kalimat  bersifat  netral.  Kemudian  dilakukan  proses  pemetaan emosi  menggunakan  model multinomial  naïve  Bayes untuk menghasilkan nilai probabilitas dari setiap emosi pada kalimat uji  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  V.  Terlihat  pada  Tabel  V bahwa nilai probabilitas yang dihasilkan dari model algoritme multinomial naïve Bayes tidak memiliki acuan pasti, dalam hal ini berarti total nilai probabilitas yang dihasilkan setiap kalimat memiliki panjang yang berbeda-beda, bergantung pada jumlah kata  dalam  kalimat  tersebut.  Oleh  karena  itu,  dibuat  nilai persentase  yang  merupakan  hasil  konversi  dari  nilai probabilitas untuk dapat menentukan nilai batas dominan. Hasil nilai persentase pada kalimat uji ditunjukkan pada Tabel VI.
Setelah  nilai  probabilitas  diubah  menjadi  nilai  persentase seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  VI,  dapat  dilihat  bahwa penggunaan  model  algoritme multinomial  naïve  Bayes dapat menghasilkan lebih dari satu kelas emosi dengan nilai dominan pada  kalimat  majemuk  dan  hanya  menghasilkan  satu  emosi yang  dominan  pada  kalimat  tunggal.  Sementara  itu,  pada kalimat  bersifat  netral,  setiap  kelas  emosi  menghasilkan  nilai persentase yang hampir sama. Namun, untuk membuat mesin (komputer)  dapat  menentukan  emosi  dengan  nilai  yang dominan,  metode  persamaan  batas  dominan  berperan
mengenali  nilai  dominan  pada  setiap  kelas  emosi.  Penentuan kelas emosi dominan menggunakan persamaan batas dominan dari nilai persentase pada Tabel VI.

## C. Penentuan Emosi Dominan
Persamaan batas dominan yang ditunjukkan pada (3) belum mendapatkan nilai β yang optimal. Untuk mendapatkan nilai β yang optimal, digunakan salah satu kalimat uji pada Tabel IV untuk dilakukan pengujian. Kalimat tersebut ditunjukkan pada Tabel  VII  dengan  nilai  probabilitas  dan  persentase  yang dihasilkan model multinomial naïve Bayes .
Dari  nilai  persentase  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  VII kemudian  diambil  kelas  dengan  nilai  terkecil  sebagai  nilai parameter min ( p ) pada persamaan batas dominan. Selanjutnya, dilakukan  eksperimen  menggunakan  nilai β =  0-10%  untuk menentukan  nilai d sebagai  nilai  batas  dominan  dan  emosi dominan  yang  dihasilkan.  Dalam  hal  ini,  penentuan  emosi dominan  ditentukan  dengan  syarat  nilai  persentase  emosi  ≥ nilai  batas  dominan.  Hasil  eksperimen  tersebut  ditunjukkan pada Tabel VIII.
Terlihat  pada  Tabel  VIII  bahwa  nilai min(p) yang  didapat dari  Tabel  VII  adalah  1,19%.  Kemudian,  nilai  tersebut ditambahkan dengan nilai β untuk menghasilkan nilai d sebagai nilai  batas  dominan . Hasil  eksperimen  pada  Tabel  VIII menunjukkan  bahwa  nilai β  = 0%  menghasilkan  lima  emosi dominan  dan  nilai β  = 1-2%  menghasilkan  empat  emosi dominan.  Kemudian,  nilai β  = 3%  menghasilkan  tiga  emosi dominan dan tidak berubah jumlah emosi dominannya hingga nilai β  = 10%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  pada  metode persamaan  batas  dominan,  dapat  digunakan  nilai β =  3-10%,
T ABEL V N ILAI P ROBABILITAS K ALIMAT U JI
No. Senang Sedih Marah  Takut Jijik Terkejut
1. 0,0118753  0,03582  0,54428  0,22563  0,01217  0,170213
2. 0,1440922  0,01521  0,00764  0,81764  0,00770  0,007707
3. 0,0499116  0,10026  0,05035  0,69788  0,05079  0,050795
4. 0,5050948  0,12737  0,01076  0,00527  0,00540  0,346100
5. 0,0170309  0,58331  0,34771  0,01703  0,01745  0,017457
6. 0,0283492  0,02834  0,43151  0,45408  0,02885  0,028851
7. 0,0008589  0,00087  0,00356  0,17895  0,00451  0,811238
8. 0,0283563  0,51192  0,02860  0,02835  0,02885  0,373902
9. 0,3229302  0,56783  0,02730  0,02687  0,02752  0,027525
10.  0,0006828  0,00068  0,00139  0,99583  0,00070  0,000700
11.  0,1646746  0,16600  0,16733  0,16467  0,16865  0,168659
T ABEL VI N ILAI P ERSENTASE K ALIMAT U JI
No.  Senang Sedih Marah Takut Jijik Terkejut 1. 1,19% 3,58%  54,43%  22,56% 1,22% 17,02% 2. 14,41% 1,52% 0,76%  81,76% 0,77% 0,77% 3. 4,99%  10,03% 5,04%  69,79% 5,08% 5,08% 4. 50,51%  12,74% 1,08% 0,53% 0,54% 34,61% 5. 1,70%  58,33%  34,77% 1,70% 1,75% 1,75% 6. 2,83% 2,83%  43,15%  45,41% 2,89% 2,89% 7. 0,09% 0,09% 0,36%  17,90% 0,45% 81,12% 8. 2,84%  51,19% 2,86% 2,84% 2,89% 37,39% 9. 32,29%  56,78% 2,73% 2,69% 2,75% 2,75% 10. 0,07% 0,07% 0,14%  99,58% 0,07% 0,07%
11. 16,47%  16,60%  16,73%  16,47%  16,87% 16,87%
T ABEL VII K ALIMAT P ENGUJIAN P ERSAMAAN B ATAS D OMINAN Kalimat Kelas Probabilitas Persentase kurang  ajar  siapa yang berani melakukan  ini,  apa jangan-jangan itu hantu ya Senang 0,01187531 1,19% Sedih 0,03582400 3,58% Marah 0,54428500 54,43% Takut 0,22563100 22,56% Jijik 0,01217200 1,22% Terkejut 0,17021300 17,02%
T ABEL VIII E KSPERIMEN N ILAI B ATAS D OMINAN Min(p) β d Emosi Dominan 1,19% 0% 1,19% Sedih, Marah, Takut, Jijik, Terkejut 1,19% 1% 2,19% Sedih, Marah, Takut, Terkejut 1,19% 2% 3,19% Sedih, Marah, Takut, Terkejut 1,19% 3% 4,19% Marah, Takut,  Terkejut 1,19% 4% 5,19% Marah, Takut, Terkejut 1,19% 5% 6,19% Marah, Takut, Terkejut 1,19% 6% 7,19% Marah, Takut, Terkejut 1,19% 7% 8,19% Marah, Takut, Terkejut 1,19% 8% 9,19% Marah, Takut, Terkejut 1,19% 9% 10,19% Marah, Takut,  Terkejut 1,19% 10% 11,19% Marah, Takut, Terkejut
karena emosi dominan yang dihasilkan tidak berubah lagi. Oleh karena itu, pada makalah ini diambil nilai β = 3% sebagai nilai terkecil  pada  indeks  tersebut.  Dengan  nilai β =  3%  pada persamaan batas dominan, dapat dihasilkan emosi dominan dari seluruh kalimat uji pada Tabel IV yang ditunjukkan pada Tabel IX.
Terlihat  pada  Tabel  IX  bahwa  persamaan  batas  dominan dapat  menghasilkan  satu  sampai  tiga  emosi  dominan  pada kalimat kalimat majemuk (kalimat 1-9) dan menghasilkan satu emosi  dominan  pada  kalimat  tunggal  (kalimat  10).  Namun, persamaan batas dominan tidak menghasilkan emosi dominan kalimat  bersifat  netral  (kalimat  11).  Hal  ini  terjadi  karena kalimat yang bersifat netral tidak memiliki ekspresi emosi yang dominan  atau  dapat  dikatakan  bahwa  emosi  pada  kalimat bersifat netral bergantung pada sudut pandang pembaca kalimat tersebut.

## D. Pemetaan Emosi
Pada  makalah  ini,  proses  pemetan  emosi  dilakukan menggunakan klasifikasi teks dengan model multinomial naïve Bayes yang disertai metode persamaan batas dominan. Namun, untuk  menunjukkan  optimasi  dari  metode  persamaan  batas dominan  pada  pemetaan  emosi,  berikut  ditunjukkan perbandingan  hasil  pemetaan  emosi  tanpa  persamaan  batas dominan dan pemetaan emosi menggunakan  persamaan batas dominan  pada  tiga  jenis  kalimat  (kalimat  tunggal,  kalimat majemuk, kalimat bersifat netral) yang diambil dari Tabel IV.
Pertama, ditunjukkan hasil eksperimen pada kalimat tunggal yang  diambil  dari  Tabel  IV  (kalimat  10),  dengan  nilai probabilitas dan nilai persentase yang ditunjukkan pada Tabel
X  dan  grafik  pemetaan  emosi  yang  ditunjukkan  pada  Gbr.  3. Kemudian,  ditunjukkan  perbandingan  hasil  pemetaan  emosi tanpa  persamaan  batas  dominan  dengan  pemetaan  emosi menggunakan persamaan batas dominan pada Tabel XI.
Pada  Gbr.  3,  garis  horizontal berwarna  biru  menunjukkan kelas emosi dan garis vertikal berwarna oranye menunjukkan nilai  batas  dominan  dengan  nilai  persentase  3,07%.  Terlihat hanya kelas emosi takut yang memiliki nilai di atas nilai batas dominan,  dengan  persentase  99,58%,  sedangkan  nilai  pada kelas  lain  di  bawah  nilai  batas  dominan.  Dapat  disimpulkan bahwa  kalimat  tersebut  hanya  memiliki  emosi  takut  yang dominan tanpa diikuti emosi lain.
Kemudian, pada Tabel XI tampak bahwa pemetaan emosi tanpa  persamaan  batas  dominan  dan  pemetaan  emosi menggunakan  persamaan  batas  dominan  menghasilkan  satu emosi  yang  sama,  yaitu  emosi  takut  dengan  intensitas  emosi 98,58%.  Dalam  hal  ini,  persamaan  batas  dominan  tidak menunjukkan hasil yang berbeda pada pemetaan emosi kalimat tunggal.
Kedua, ditunjukkan hasil eksperimen pada kalimat majemuk yang  diambil  dari  Tabel  IV  (kalimat  1)  dengan  nilai probabilitas  dan  nilai  persentase  ditunjukkan  pada  Tabel  XII dan  grafik  pemetaan  emosi  ditunjukkan  pada  Gbr.  4.  Lalu, ditunjukkan  perbandingan  hasil  pemetaan  emosi  tanpa  per- samaan batas dominan dengan pemetaan emosi menggunakan persamaan batas dominan pada Tabel XIII.
Pada  Gbr.  4,  garis  horizontal  berwarna  biru  menunjukkan kelas emosi dan garis vertikal berwarna oranye menunjukkan nilai  batas  dominan  dengan  nilai  persentase  4,19%.  Terdapat tiga kelas emosi dengan nilai di atas nilai batas dominan, yaitu
T ABEL IX
E MOSI D OMINAN K ALIMAT U JI
No. Batas Dominan Emosi Dominan Probabilitas Persentase 1. 0,041934 4,19% Marah, Takut, Terkejut 2. 0,037688 3,76% Senang, Takut 3. 0,079944 7,99% Sedih, Takut 4. 0,035331 3,53% Senang, Sedih, Terkejut 5. 0,047056 4,70% Sedih, Marah 6. 0,058295 5,83% Marah, Takut 7. 0,030841 3,09% Takut, Terkejut 8. 0,058368 5,84% Sedih, Terkejut 9. 0,056827 5,69% Senang, Sedih 10. 0,030664 3,07% Takut 11. 0,194420 19,47% -
T ABEL X E KSPERIMEN PADA K ALIMAT T UNGGAL Kalimat Kelas Probabilitas Persentase Malam  ini  malam jumat kliwon Cintya tidak berani tidur sendirian Senang 0,00068286 0,07% Sedih 0,00068900 0,07% Marah 0,00139000 0,14% Takut 0,99583000 99,58% Jijik 0,00070000 0,07% Terkejut 0,00070000 0,07%
Gbr. 3 Grafik pemetaan emosi pada kalimat tunggal. T ABEL XI
P ERBANDINGAN P EMETAAN E MOSI D OMINAN PADA K ALIMAT T UNGGAL
Kalimat Pemetaan Emosi MNB MNB + PBD Malam  ini  malam  jumat  kliwon Cintya tidak berani tidur sendirian. Takut (99,58%) Takut (99,58%) MNB = Multinomial Naïve Bayes ; PBD = Persamaan Batas Dominan 0,07% 0,07% 0,14% 99,58% 0,07% 0,07% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%100,00% Senang Sedih Marah Takut Jijik Terkejut Nilai Emosi (P er sentase) Kelas E mos i Persentase Nilai Batas Dominan
kelas  emosi  marah  dengan  persentase  54,42%,    kelas  emosi takut  dengan  persentase  22,55%,  dan  kelas  emosi  terkejut dengan persentase 17,04%. Kelas-kelas lainnya memiliki nilai persentase  di  bawah  nilai  batas  dominan.  Dapat  disimpulkan bahwa kalimat tersebut memiliki emosi dominan marah, takut, dan terkejut.
Terlihat  pada  Tabel  XIII  bahwa  pemetaan  emosi  tanpa persamaan batas dominan menghasilkan kelas emosi “marah” dengan  intensitas  54,43%,  sedangkan  pemetaan  emosi menggunakan  persamaan  batas  dominan  menghasilkan  tiga kelas  emosi,  yaitu  marah  54,43%,  takut  22,56%,  dan  terkejut 17,04%. Hal ini menunjukkan bahwa persamaan batas dominan berhasil  memetakan  emosi  pada  kalimat  majemuk  ke  dalam beberapa kelas emosi yang dominan.
Ketiga,  ditunjukkan  hasil  eksperimen  dari  kalimat  bersifat netral  yang  diambil  dari  Tabel  IV  (kalimat  11)  dengan  nilai probabilitas dan nilai persentase ditunjukkan pada Tabel XIV dan    grafik  pemetaan  emosi  ditunjukkan  pada  Gbr.  5.  Selan- jutnya, ditunjukkan perbandingan hasil pemetaan emosi tanpa
persamaan  batas  dominan  dengan  pemetaan  emosi  meng- gunakan persamaan batas dominan pada Tabel XV.
Pada  Gbr.  5,  garis  horizontal  berwarna  biru  menunjukkan kelas emosi dan garis vertikal berwarna oranye menunjukkan nilai  batas  dominan  dengan  nilai  persentase  19,43%.  Terlihat bahwa tidak ada kelas dengan nilai di atas nilai batas dominan. Setiap kelas emosi pada kalimat tersebut memiliki nilai antara 16,43%-16,91%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pada kalimat netral tidak  terdapat emosi yang dominan. Nilai pada  kalimat  netral  cenderung  sama  atau  rata  pada  grafik pemetaan.
Kemudian  pada  Tabel  XV  terlihat  bahwa  pemetaan  emosi tanpa persamaan batas dominan menghasilkan kelas emosi jijik 16,87% atau terkejut 16,87%. Hal ini terjadi karena pemetaan emosi  tanpa  batas  dominan  hanya  mengandalkan  klasifikasi teks  menggunakan  model multinomial  naïve  Bayes yang mengambil kelas dengan nilai tertinggi. Pada kalimat tersebut terdapat dua kelas emosi dengan nilai sama, sehingga pemetaan
Gbr. 5 Grafik pemetaan emosi pada kalimat bersifat netral.
T ABEL XIV E KSPERIMEN PADA K ALIMAT N ETRAL
Kalimat Kelas Probabilitas  Persentase Presiden  Jokowi  hari ini  melantik  mentri baru bernama Handoko Budianto Senang 0,16467463 16,47% Sedih 0,16600300 16,60% Marah 0,16733000 16,73% Takut 0,16467000 16,47% Jijik 0,16866000 16,87% Terkejut 0,16866000 16,87%
T ABEL XV
P ERBANDINGAN P EMETAAN E MOSI PADA K ALIMAT N ETRAL
Kalimat Pemetaan Emosi MNB MNB + PBD Presiden Jokowi hari ini melantik mentri  baru  bernama  Handoko Budianto. Jijik (16,87%) / Terkejut (16,87%) - MNB = Multinomial Naïve Bayes ; PBD = Persamaan Batas Dominan 16,47% 16,60% 16,73% 16,47% 16,87% 16,87% 0,00% 20,00%40,00%60,00%80,00%100,00% Senang Sedih Marah Takut Jijik Terkejut Nilai Emosi (P er sentase) Kelas E mos i Persentase Nilai Batas Dominan
Gbr. 4 Grafik pemetaan emosi pada kalimat majemuk.
T ABEL XII E KSPERIMEN PADA K ALIMAT M AJEMUK Kalimat Kelas Probabilitas Persentase kurang  ajar  siapa yang berani melakukan  ini,  apa jangan-jangan itu hantu ya Senang 0,01187531 1,19% Sedih 0,03582400 3,58% Marah 0,54429000 54,43% Takut 0,22563000 22,56% Jijik 0,01217000 1,22% Terkejut 0,17021000 17,04% T ABEL XIII
P ERBANDINGAN P EMETAAN E MOSI D OMINAN PADA K ALIMAT M AJEMUK
Kalimat Pemetaan Emosi MNB MNB + PBD kurang  ajar  siapa  yang  berani melakukan  ini,  apa  jangan- jangan itu hantu ya Marah (54,43%) Marah (54,43%), Takut (22,56%), Terkejut (17,04%)
MNB = Multinomial Naïve Bayes ; PBD = Persamaan Batas Dominan 1,19% 3,58% 54,43% 22,56% 1,22% 17,02% 0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%100,00% Senang Sedih Marah Takut Jijik Terkejut Nilai Emosi (P er sentase) Kelas E mos i Persentase Nilai Batas Dominan
emosi  tanpa  persamaan  batas  dominan  mengambil  salah  satu dari kedua emosi tertinggi tersebut, sedangkan pemetaan emosi menggunakan  persamaan  batas  dominan  tidak  menghasilkan kelas emosi apapun. Hal ini sama dengan yang dipaparkan pada makalah  ini,  bahwa  kalimat  bersifat  netral  tidak  memiliki ekspresi emosi.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Makalah ini bertujuan memetakan jenis dan intensitas emosi yang  sesuai  dari  setiap  kalimat  bahasa  Indonesia.  Hasil  dari pemetaan emosi digunakan untuk menentukan ekspresi wajah yang sesuai dengan kalimat ucapan pada karakter virtual. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa pemetaan emosi berdasarkan klasifikasi teks menggunakan model multinomial naïve Bayes yang  disertai dengan  metode  persamaan  batas  dominan  dapat memetakan  emosi  pada  kalimat  majemuk  ke  dalam  beberapa kelas emosi. Hal ini dibuktikan dengan hasil eksperimen pada kalimat  majemuk  yang  menunjukkan  lebih  dari  satu  emosi dominan  dengan  nilai  intensitas  berupa  persentase  yang berbeda-beda.  Kemudian,  pemetaan  emosi  pada  kalimat tunggal  tetap  menghasilkan  satu  emosi  seperti  pada  proses klasifikasi teks, sedangkan pada pemetaan emosi pada kalimat bersifat  netral,  metode  persamaan  batas  dominan  dapat mengenali  kalimat  bersifat  netral  tanpa  menambahkan  kelas netral. Emosi netral dibuktikan dengan hasil eksperimen yang menunjukkan  bahwa  intensitas  emosi  pada  kalimat  bersifat netral cenderung sama atau rata pada grafik pemetaan. Hal ini terjadi  karena  kalimat  yang  bersifat  netral  tidak  memiliki ekspresi  emosi  yang  dominan,  atau  dapat  dikatakan  bahwa emosi  pada  kalimat  bersifat  netral  tergantung  pada  sudut pandang pembaca kalimat tersebut.
Meskipun pada makalah ini telah dihasilkan pemetaan emosi dominan  yang  sesuai  dari  kalimat  bahasa  Indonesia,  tetapi pemetaan  emosi  dominan  masih  berupa  jenis  dan  intensitas emosi  saja.  Untuk  dapat  menghasilkan  ekspresi  wajah berdasarkan  pemetaan  emosi  dominan,  perlu  dilakukan penelitian  lebih  lanjut  tentang Facial  Action  Coding  System (FACS) . FACS  adalah  sistem  berbasis  anatomi  yang dikembangkan  oleh  Paul  Ekman  untuk  menggambarkan gerakan  wajah  berdasarkan action  unit .  Setiap action  unit mewakili gerakan otot wajah  yang berbeda.
R EFERENSI
[1] World Population Prospects 2019 , United Nations, 2019.
[2] (2019) “Perkembangan  Pariwisata  Oktober  2019”  [Online], https://www.bps.go.id/pressrelease/2019/12/02/1618/jumlah-kunjungan- wisman-ke-indonesia-oktober-2019-mencapai-1-35-juta- kunjungan-.html, tanggal akses: 01-Mar-2020.
[3] (2019) “Tenaga Kerja Asing di RI Meroket 38%, Terbanyak dari China!” [Online], https://www.cnbcindonesia.com/news/20190908075511-4- 97843/tenaga-kerja-asing-di-ri-meroket-38-terbanyak-dari-china, tanggal akses: 01-Mar-2020.
[4] S.  Widodo  (2013)  "Bahasa  Indonesia  Menuju  Bahasa  International" [Online], http://badanbahasa.kemdikbud.go.id/lamanbahasa/content/ bahasa-indonesia-menuju-bahasa-internasional,  tanggal  akses:  01-Mar- 2020.
[5] Aripin,  H.  Haryanto,  dan  S.  Sumpeno,  “A  Realistic  Visual  Speech Synthesis for Indonesian Using a Combination of Morphing Viseme and Syllable  Concatenation  Approach  to  Support  Pronunciation  Learning,”
Int. J. Emerg. Technol. Learn. , Vol. 13, No. 8, hal. 19–37, 2018.
[6] Arifin,  Muljono,  S.  Sumpeno,  dan  M.  Hariadi,  “Towards  Building Indonesian Viseme: A Clustering-Based Approach,” Proceeding - IEEE CYBERNETICSCOM  2013:  IEEE  International  Conference  on Computational Intelligence and Cybernetics , 2013, hal. 57–61.
[7] Arifin,  S.  Sumpeno,  M.  Hariadi,  dan  H.  Haryanto,  “A  Text-to- Audiovisual Synthesizer for Indonesian by Morphing Viseme,” Int. Rev.
Comput. Softw. , Vol. 10, No. 11, hal. 1149–1156, Nov. 2015.
[8] Arifin, S. Sumpeno, Muljono, dan M. Hariadi, “A Model of Indonesian Dynamic  Visemes  from  Facial  Motion  Capture  Database  Using  a Clustering-Based Approach,” IAENG Int. J. Comput. Sci. , Vol. 44, No. 1, hal. 41–51, 2017.
[9] H.  Haryanto  dan  Aripin,  “A  Finite  State  Machine  Model  to  Determine Syllables  of  Indonesian  Text,” 2019  1st  International  Conference  on Cybernetics and Intelligent System (ICORIS) , 2019, hal. 238–241.
[10] S.S.T.W.  Sasangka, Seri  Penyuluhan  Bahasa  Indonesia:  Kalimat , Jakarta,  Indonesia:  Pusat  Pembinaan  dan  Pemasyarakatan  Badan Pengembangan  dan  Pembinaan  Bahasa  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan, 2014.
[11] N.H.  Frijda,  “Moods,  Emotion  Episodes,  and  Emotions,”  dalam Handbook of Emotions , M. Lewis dan J.M. Haviland, Eds.,  New York, USA: Guilford Press, 1993, hal. 381–403.
[12] P. Ekman dan D. Cordaro, “What is Meant by Calling Emotions Basic,” Emot. Rev. , Vol. 3, No. 4, hal 364–370, Okt. 2011.
[13] M.  Arief,  M.I.  Wardhana,  S.  Sumpeno,  dan  M.  Hariadi,  “Emotion Expression  of  Three  Dimensional  Face  Model  Using  Naive  Bayes  and Fuzzy Logic,” Int. J. Comput. Sci. Netw. Secur. , Vol. 10, No. 5, hal. 208– 214, 2010.
[14] J.E.  Prawitasllri,  “Mengenal  Emosi  Melalui  Komunikasi  Nonverbal,” Bul. Psikol. , Vol. 3, No. 1, hal. 27–43, 2016.
[15] E.  Martiana,  R.Y.  Hakkun,  N.  Rosyid  M.,  dan  M.  Firodh,  “Machine Learning  dalam  Program  Chatting  untuk  Merespon  Emosi  Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Text Mining dan Naïve Bayes,” The 13th Industrial Electronics Seminar 2011 (IES 2011) , 2011, hal. 325–330.
[16] Arifin,  “Classification  of  Emotions  in  Indonesian  Text  using  K-NN Method,” Int. J. Inf. Electron. Eng. , Vol. 2, No. 6, hal. 899–903, 2012.
[17] R.  Sitorus  dan  H.S.  Dachlan,  “Analisis  Pengaruh  Frasa  pada  Deteksi Emosi Dari Teks Menggunakan Vector Space Model,” J. EECCIS , Vol. 11, No. 1, hal. 41–47, 2017.
[18] M.C. Noviardini, A.B. Osmond, dan C. Setianingsih, “Klasifikasi Emosi pada  Lirik  Lagu  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier,” e- Proceeding of Engineering , Vol. 5, No. 3, hal. 6187–6194, 2018.
[19] A.  Librian  (2015)  “High  Quality  Stemmer  Library  for  Indonesian Language  (Bahasa)”  [Online],  https://github.com/sastrawi/sastrawi, tanggal akses: 23-Apr-2020.
[20] A. Juan dan H. Ney, “Reversing and Smoothing the Multinomial Naive Bayes Text Classifer,” Proceedings of the 2nd Int. Workshop on Pattern Recognition in Information Systems (PRIS 2002) , 2002, hal. 200–212.
[21] J. Bai dan J.-Y. Nie, “Using Language Models for Text Classification,”
Proc. of the Asia Information Retrieval Symposium , 2004, hal. 1–6.