Rahmah Miya Juwita, - and Elin Haerani, - and Siska Kurnia Gusti, - and Siti Ramadhani, - (2022) Klasifikasi Berita Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi, 5 (2). pp. 259-268. ISSN P-ISSN 2620-8342 E-ISSN 2621-3052

Preview

Text Jurnal Nas Terakreditasi (o).pdf Download (482kB) | Preview

Abstract

Meningkatnya minat masyarakat dalam mengakses berita, khususnya berita online, menuntut redaktur dan situs portal berita untuk memberikan liputan dan berita yang berkualitas. Selain itu, klasifikas berita yang ada masih tergolong umum dapat menjadi kendala yang dialami pembaca. jika pembaca ingin melihat kategori berita yang lebih spesifik, mereka harus menyaring berita tersebut secara manual. Hal ini juga terjadi di bidang sosial Badan Pusat Statistik Provinsi Riau yang kesulitan mencari berita tentang Provinsi Riau. Oleh karena itu, proses klasifikasi berita menggunakan metode k-nearest neighbor menjadi hal yang krusial untuk dilakukan. Jumlah berita yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 510 data dengan tiga kategori yaitu demokrasi, kemiskinan, dan ketenagakerjaan. Proses klasifikasi berita dalam penelitian ini meliputi: pengumpulan data, pelabelan manual, preprocessing teks, pembobotan kata, dan klasifikasi memakai metode k-nearest neighbor. Selain itu, cosinus similarity juga digunakan untuk meningkatkan nilai akurasi. Nilai akurasi tertinggi yang diperoleh pada penelitian ini adalah 87% menggunakan nilai k = 3 dengan distribusi data uji 20% & dan data latih dari 80%. Dari penelitian ini dapat diambil kesimpulan bahwa metode K-Nearest Neighbor dapat bekerja dengan baik dalam proses klasifikasi berita.

Actions (login required)

View Item