ABSTRAK Nama : Arinda Dwi Okfantia Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Klasifikasi Topik pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes dan Maximum Entropy Penelitian ini mengerjakan klasifikasi topik pada tweet berbahasa Indonesia. Tweet diklasifikasikan menjadi 13 kategori yaitu otomotif, bisnis dan keuangan, komputer dan internet, hiburan, kesehatan, permainan, makanan, pengetahuan, fashion, politik dan kriminal, olahraga, travel, dan kategori lain-lain. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan fitur unigram, bigram, dan kelompok kata dengan makna yang sama. Fitur-fitur tersebut digunakan untuk membangun model dengan pendekatan machine learning seperti Naive Bayes dan Maximum Entropy. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan cukup efektif. Akurasi tertinggi yang didapatkan adalah 92.37% dengan menggunakan fitur unigram dan bigram. Kata Kunci: Klasifikasi Topik, Tweet, Naive Bayes, Maximum Entropy