Buku ini mengupas pengembangan model klasifikasi emosi dalam teks bahasa Indonesia, khususnya dari media sosial Twitter. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi emosi seperti marah, senang, sedih, takut, terkejut, dan cinta melalui proses machine learning. Dijelaskan tahapan preprocessing data yang meliputi pembersihan, tokenisasi, stemming, dan transformasi data, serta penerapan teknik feature extraction seperti TF-IDF dan Bag of Words. Penulis membandingkan kinerja algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan K-Nearest Neighbor dalam mengklasifikasi emosi dengan tingkat akurasi yang berbeda. Selain itu, buku ini membahas pengembangan model yang mampu meningkatkan keakuratan, serta mengeksplorasi teknik hybrid dan algoritma lainnya seperti Decision Tree dan deep learning. Dengan data empiris dan analisis mendalam, buku ini menjadi referensi penting bagi peneliti, mahasiswa, dan praktisi yang tertarik dalam bidang pengolahan teks dan analisis sentimen berbahasa Indonesia.