Robbi Nanda, Robbi (2022) KLASIFIKASI BERITA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). KLASIFIKASI BERITA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM), 5 (2). pp. 269-278. ISSN 2620-8342 2621-3052

Text REPOSITORY ROBBI NANDA.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

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 %. Kata kunci : Berita, Klasifikasi, Support Vector Machine, Text Mining

Actions (login required)

View Item