Robbi Nanda, - and Elin Haerani, - and Siska Kurnia Gusti, - and Siti Ramadhani, - (2022) Klasifikasi Berita Menggunakan Metode Support Vector Machine. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 5 (2). pp. 269-278. ISSN P-ISSN 2620-8342 E-ISSN 2621-3052
|
Text
Jurnal Nas Terakreditasi (p).pdf Download (544kB) | Preview |
Abstract
Berita adalah sebuah informasi mengenai peristiwa yang terjadi di suatu lokasi yang bisa disajikan dalam bentuk teks maupun visual. Berita bisa ditemukan di berbagai portal berita dan media cetak. Umumnya setiap berita dikelompokan berdasarkan kategori umum seperti ekonomi, politik, olahraga, dll. Permasalahan yang muncul adalah bagaimana cara untuk melakukan pengelompokan pada data berita yang biasanya berjumlah hingga ribuan karakter kedalam kategori yang lebih spesifik. Permasalah ini dapat diselesaikan dengan cara menerapkan text mining dengan memanfatakan algoritma klasifikasi untuk mendapatkan sebuah model fungsi yang merepresentasikan tiap kategori berita. Salah satu algoritma klasifikasi yang cukup tangguh untuk melakukan proses klasifikasi teks adalah Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 510 data berita dengan batasan klasifikasi 3 kategori berita. Algoritma SVM mendapatkan hasil akurasi tertinggi di 88% untuk nilai parameter C =1, kernel Linear dengan pembagian data uji dan data latih sebesar 90% dan 10 %.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ari Eka Wahyudi |
| Date Deposited: | 20 Jun 2023 07:31 |
| Last Modified: | 20 Jun 2023 07:31 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/71795 |
Actions (login required)
 |
View Item |