Sayyid Muhammad Habib, - and Elin Haerani, - and Siska Kurnia Gusti, - and Siti Ramadhani, - (2022) Klasifikasi Berita Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 5 (2). pp. 248-258. ISSN P-ISSN 2620-8342 E-ISSN 2621-3052

Preview

Text Jurnal Nas Terakreditasi (n).pdf Download (557kB) | Preview

Abstract

Tingginya kecenderugan masyarakat dalam mengakses berita secara online, membuat editor dan portal berita harus menyediakan berita yang berkualitas. Namun berita pada portal tersebut masih diklasifikasikan secara umum, sehingga ketika pembaca ingin mendapatkan kategori berita yang lebih spesifik harus dilakukan secara manual dengan menyaring berita-berita tersebut. Hal ini juga yang dialami oleh bidang sosial Badan Pusat Statistik Provinsi Riau yang kesulitan dalam mencari dan mengklasifikasikan jenis berita tentang Provinsi Riau. Oleh sebab itu, proses pengklasifikasian berita menggunakan metode naïve bayes classifier merupakan hal yang penting untuk dilakukan. Jumlah berita yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 510 berita dan dikategorikan menjadi 3 kategori yaitu demokrasi, kemiskinan, dan ketenagakerjaan. Agar membantu bidang sosial di Badan Pusat Statistik Provinsi Riau dalam mengklasifikasikan jenis berita sebagai landasan fenomena yang terjadi di daerah Provinsi Riau berdasarkan dari nilai indeks demokrasi, ketenagakerjaan, dan kemiskinan Provinsi Riau. Proses pengklasifikasian berita dalam penelitian ini meliputi: pengumpulan data, text preprocessing, pembobotan kata, dan klasifikasi naïve bayes classifier. Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh dalam penelitian ini sebesar 94% dengan pembagian data uji 10% dan data latih 90%. Kata kunci: Berita, Badan Pusat Statistik, Klasifikasi, Naïve Bayes Classifier, Riau

Actions (login required)

View Item