ABSTRAK Nama : Johanes Effendi The Program Studi : Ilmu Komputer Judul : Klasifikasi Dua Tahap untuk Mendeteksi Emosi pada Tweet Berbahasa Indonesia Pekerjaan pada tugas akhir ini mengusulkan sebuah metode berbasis klasifikasi dua tahap untuk mendeteksi emosi pada tweet berbahasa Indonesia. Pada tahap pertama, dilakukan klasifikasi tweet beremosi dan tidak beremosi. Selanjutnya pada tahap kedua, tweet-tweet beremosi tersebut diklasifikan menjadi lima kelompok emosi: cinta, senang, marah, takut, dan sedih. Proses klasifikasi menggunakan beragam fitur seperti fitur linguistik, fitur semantik, dan fitur ortografi. Fitur-fitur tersebut digunakan untuk membangun sebuah model komputasional berdasarkan pendekatan machine learning seperti Maximum Entropy dan SVM. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diajukan cukup efektif. Akurasi terbaik sebesar 73.5% dengan fitur n-gram dan kamus emosi sebagai fitur yang paling berkontribusi. Selain itu, penelitian ini juga merupakan yang pertama untuk menganalisa emosi pada