Keywords
Naïve Bayes
Klasifikasi
How to Cite
Abstract
Klasifikasi kategori berita merupakan salah satu aplikasi penting dalam pengolahan teks dan analisis data yang bertujuan untuk mengelompokkan artikel berita ke dalam kategori tertentu secara otomatis. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Naive Bayes. Proses klasifikasi dimulai dengan pengumpulan dataset berita yang sudah dikategorikan. Dataset ini kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Tahap prapemrosesan teks meliputi pembersihan data, tokenisasi, dan penghapusan stop words. Model Naive Bayes kemudian dilatih menggunakan data latih dan dievaluasi dengan data uji untuk mengukur kinerja model berdasarkan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan performa yang cukup baik dalam mengklasifikasikan berita ke dalam berbagai kategori. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang layak digunakan untuk klasifikasi kategori berita, meskipun ada ruang untuk perbaikan lebih lanjut dengan teknik prapemrosesan teks yang lebih canggih dan penggunaan model pembelajaran mesin yang lebih kompleks.
References
D. N. Chandra, G. Indrawan, and N. Sukajaya, ‘Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram’, 2016.
S. Muhammad Habib, E. Haerani, S. Kurnia Gusti, S. Ramadhani, and T. H. Informatika UIN Sultan Syarif Kasim Riau Jl Soebrantas, ‘Klasifikasi Berita Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier’, Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, vol. 5, no. 2, 2022.
R. Firmansyah, ‘Web Klarifikasi Berita Untuk Meminimalisir Penyebaran Berita Hoax’, JURNAL INFORMATIKA, vol. 4, no. 2, 2017.
F. Prasetya and F. Ferdiansyah, ‘Analisis Data Mining Klasifikasi Berita Hoax COVID 19 Menggunakan Algoritma Naive Bayes’, Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 1, p. 132, Sep. 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4852.
D. Santi, J. Nangi, and N. Ransi, ‘Implementasi Naïve bayes Clasifier dalam Klasifikasi Jenis Berita’, Foristek, vol. 10, no. 1, Mar. 2020, doi: 10.54757/fs.v10i1.52.
M. N. Randhika, J. C. Young, A. Suryadibrata, and H. Mandala, ‘Implementasi Algoritma Complement dan Multinomial Naïve Bayes Classifier Pada Klasifikasi Kategori Berita Media Online’, Ultimatics : Jurnal Teknik Informatika, vol. 13, no. 1, 2021.
Y. D. Pramudita, S. S. Putro, and N. Makhmud, ‘Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer’, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 5, no. 3, pp. 269–276, Aug. 2018, doi: 10.25126/jtiik.201853810.
S. Parsaoran Tamba, A. Laia, Y. Kristian Butar Butar, and F. Sains dan Teknologi, ‘PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAX MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES’, Jurnal TEKINKOM, vol. 6, no. 2, p. 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.922.
S. Sukriadi, I. Ismail, and A. M. Andzar, ‘Penerapan Text Mining Dalam Klasifikasi Judul Skripsi Yang Diusulkan Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes’, Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), vol. 6, no. 2, pp. 184–196, Oct. 2023, doi: 10.57093/jisti.v6i2.174.
E. Triawan, N. Suarna, and A. Rinaldi Dikananda, ‘KLASIFIKASI TIPE PENYERANG SEPAK BOLA LIGA INGGRIS BERDASARKAN DATA STATISTIK PEMAIN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES’, 2024.
S. K. Dirjen et al., ‘Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Klasifikasi Berita Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifer Dengan Seleksi Fitur Dan Boosting’, masa berlaku mulai, vol. 1, no. 3, pp. 227–232, 2017.
S. W. Ritonga, . Y., M. Fikry, and E. P. Cynthia, ‘Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Naïve Bayes Classifier’, Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 5, no. 1, Jun. 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3535.
R. Rakhmat Sani, Y. Ayu Pratiwi, S. Winarno, E. Devi Udayanti, and dan Farrikh Al Zami, ‘Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Hoax pada Berita Online Indonesia’, 2022.
S. Parsaoran Tamba, A. Laia, Y. Kristian Butar Butar, and F. Sains dan Teknologi, ‘PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAX MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES’, Jurnal TEKINKOM, vol. 6, no. 2, p. 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.922.
S. K. Dirjen et al., ‘Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Klasifikasi Berita Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifer Dengan Seleksi Fitur Dan Boosting’, masa berlaku mulai, vol. 1, no. 3, pp. 227–232, 2017.
“Kaggle, News Classification ”
https://www.kaggle.com/datasets/kishanyadav/inshort-news
accessed, June 03, 2024
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright (c) 2024 Ikrar Nusa Bhakti, Ahmad Zen Sholikhin, Muhammad Abi Lukman, Erna Daniati, Aidina Ristyawan