ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Rekomendasi Berita Berkaitan dengan Menerapkan Algoritma Text
Mining dan TF-IDF
Natalia Silalahi 1* , Guidio Leonarde Ginting 2
1 Fakultas Ilmu Pendidikan, PGSD, Universitas Negeri Medan, Medan, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* natalia.novena.silalahi@gmail.com, 2 guidio.leonard626@gmail.com Email Penulis Korespondensi: natalia.novena.silalahi@gmail.com
Abstrak− Penyajian berita pada umumnya disusun dengan sedemikian rupa agar informasi yang disajikan terkelompok dengan baik, namun  penggunaan  media  elektronik  tidak  serta  merta  dapat  menawarkan  kategori  berita  dengan  lengkap  dikarena  space  yang ditawarkan tidak semua dapat dipenuhi dengan penyajian yang baik, sehingga diperlukan treatment khusus agar pembaca mendapatkan berita yang dibutuhkan yang tersusun berdasarkan rekomendasi. Untuk menyusun penelitian ini agar lebih terstruktur, maka penulis melakukan beberapa tahapan dalam menyelesaikan penelitian tersebut yaitu Tahap Identifikasi Masalah, Tahap Studi Literatur, Tahap Pengumpulan  Data,  Tahap  Implementasi  Algoritma  Text  mining  dan  TF-IDF,  dan  kesimpulan.  Penulis  melakukan  implementasi algoritma text mining dan TF-IDF dalam mengolah data judul berita diawali dengan Algoritma Text Mining dimana tahapan tersebut sebagai  tahapan  preprosesing  dengan  tujuan  agar  data  yang  akan  diolah  merupakan  kata  dasar  sehingga  proses  pembobotan  pada Algoritma TF-IDF tidak terlalu luas. Setelah tahapan text mining maka akan dilanjutkan ke tahapan TF-IDF yaitu pembobotan terhadap term pada setiap dokumen. Algoritma text mining dan TF-IDF mampu memberikan rekomendasi berita sesuai berdasarkan kemiripan makna tertinggi baik secara topik maupun objek dari judul berita, untuk penelitian berikutnya disarankan untuk menggunakan algoritma lain seperti cosine similary agar rekomendasi tidak hanya dihasilkan dari kesesuaian kata namun dapat juga melihat kesamaan makna sehingga hasil penelitian dapat lebih baik lagi
Kata Kunci: Rekomendasi; Berita; Terkait; Text Mining; TF-IDF; NLP
Abstract− News  presentation  is  generally  structured  in  such  a  way  that  the  information  presented  is  well  grouped,  but  the  use  of electronic  media  does  not  necessarily  offer  complete  news  categories  because  not  all  of  the  space  offered  can  be  filled  with  good presentation, so special treatment is needed so that readers get the news. needed which is arranged based on recommendations. To arrange  this  research  to  be  more  structured,  the  authors  carried  out  several  stages  in  completing  the  research,  namely  the  Problem Identification Stage, Literature Study Stage, Data Collection Stage, Text Mining and TF-IDF Algorithm Implementation Stage, and conclusions. The author implements the text mining and TF-IDF algorithms in processing news title data starting with the Text Mining Algorithm where this stage is a preprocessing stage with the aim that the data to be processed is a basic word so that the weighting process in the TF-IDF Algorithm is not too broad. After the text mining stage, it will proceed to the TF-IDF stage, namely weighting the terms in each document. Text mining and TF-IDF algorithms are able to provide appropriate news recommendations based on the highest similarity in meaning both in terms of topic and object of the news title, for future research it is recommended to use other algorithms such as cosine similar so that recommendations are not only generated from the suitability of words but can also see the similarity of meaning so that research results can be even better.
Keywords : Recommendation; News; Related; Text Mining; TF-IDF, NLP

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  sangat  berkembang  pesat,  perkembangan  tersebut  dapat  terlihat  dari  kemudahan  mendapatkan informasi,  berkomunikasi  sampai  dengan  melakukan  transaksi  keuangan,  kemudahan  tersebut  telah  mempengaruhi perilaku  masyarakat  dalam  melakukan  kegiatan  sehari  hari  seperti  sosialisasi,  perdagangan,  kesehatan,  pendidikan, rekreasi,  dan  masih  banyak  lainnya  [1][2].  Perkembangan  teknologi  informasi  telah  menciptakan  hal  baru  yang mempengaruhi  berbagai  aspek  kehidupan,  seperti  kesehatan,  pendidikan,  perdagangan,  perbankan,  dan  lainnya, perubahan tersebut dapat terlihat dari layanan yang diberikan telah berbasis elektronik yang semua diawali dengan “e” seperti  e-library,  e-learning,  e-commerce,  e-banking,  dan  lainnya  [3].  Transformasi  teknologi  informasi  yang  dulu dianggap canggih namun teknologi saat ini jauh lebih baik lagi, hal tersebut terjadi karena kebutuhan masyarakat terhadap teknologi informasi dalam menyelesaikan masalah dituntut untuk dapat lebih baik lagi.
Berita merupakan informasi terhadap suatu peristiwa yang telah terjadi dan disebar luaskan melalui media massa cetak atau media massa elektronik. Informasi merupakan hasil yang diperoleh dari pengolahan data yang dapat berupa kabar, keterangan atau pemberitahuan [4]. Peran teknologi informasi dalam penyebaran informasi berita sangat signifikan, perubahan  tersebut  dapat  terlihat  dari  pemanfaatan  media  elektronik  sebagai  media  penyebaran  informasi  berita  yang dapat diakses dimana saja dan kapan saja, kemudian tidak hanya itu perubahan lainnya ialah manfaat teknologi informasi yang ditawarkan seperti kecepatan dalam mendapatkan informasi, unsur berita yang lebih lengkap, seperti audio, video bahkan  fasilitas  diskusi.  Penerapan  teknologi  informasi  berita  juga  tidak  terlepas  dari  teknologi  analisa  berita  yang semakin baik untuk memenuhi kebutuhan dari masyarakat terhadap informasi berita.
Rekomendasi  merupakan  sesuatu  bentuk  komunikasi  sekaligus  promosi  secara  tidak  langsung  sebagai  ajakan untuk melakukan hal lain yang berkaitan dengan suatu hal yang telah digunakan [5]. Rekomendasi berita dapat diartikan sebagai  fitur  pada  media  massa  elektronik  yang  menawarkan  berita  lain  yang  berkaitan  terhadap  berita  yang  sedang dibaca.  Penyajian  berita  pada  umumnya  disusun  dengan  sedemikian  rupa  agar  informasi  yang  disajikan  terkelompok dengan baik, namun penggunaan media elektronik tidak serta merta dapat menawarkan kategori berita dengan lengkap dikarena space yang ditawarkan tidak semua dapat dipenuhi dengan penyajian yang baik, sehingga diperlukan treatment
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr
khusus agar pembaca mendapatkan berita yang dibutuhkan yang tersusun berdasarkan rekomendasi. Rekomendasi akan membantu pembaca untuk tetap dapat mengikuti berita yang berkaitan terhadap berita yang sedang atau telah dibaca yang tersedia pada media berita tersebut.
Algoritma  Text  Mining  Text  mining dapat  didefinisikan  secara  luas  sebagai  suatu  proses  menggali  informasi dimana seorang user berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan tools analisis yang merupakan komponen- komponen dalam data mining yang salah satunya adalah kategorisasi. Text mining merupakan proses menambang text yang tidak terstruktur menjadi format yang terstruktur untuk mengindentifikasi pola yang bermakna dan wawasan baru [6]. Pada penelitian yang pertama text mining classification sebagai rekomendasi dosen pembimbing tugas akhir berhasil dilakukan dengan akurasi 60% dengan menggunakan 98 data training dan 10 data testing  [7].  Penelitian kedua dengan menggunakan  algoritma  text  mining  untuk  mengklasifikasi  judul  berita  online  studi  kasus  radar  banjar  masin menggunakan  metode  naïve  bayes,  berdasarkan  analisis  yang  dilakukan  penulis  metode  tersebut  mampu mengklasifikasikan  berita online  dengan  menggunakan  400  data dan  4  kategori  dapat  menghasilkan  akurasi  sebanyak 78,75%  sedangkan  hasil  recall  adalah  80,  56%  dan  precision  adalah  78,75%  [8].  Pada  penelitian  selanjutnya  sistem rekomendasi  dari  berita  Microsoft  news  dengan  menggunakan  algoritma  TF-IDF  dan  Cosine  Similarity  dapat merekomendasikan 10 berita terbaik dengan menggunakan data set 5.286 riwayat pembaca yang setidaknya mengklik 40 berita dan 5000 judul berita, penelitian tersebut menghasilkan nilai akurasi sebesar 80,77% [9].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Untuk menyusun penelitian ini agar lebih terstruktur, maka penulis melakukan beberapa tahapan dalam menyelesaikan penelitian tersebut.
1. Tahap Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini,  penulis  menguraikan  apa  yang  menjadi  sumber  masalah  dalam  layanan  customer  service  RSUD Pirngadi Kota Medan.
2. Tahap Studi Literatur
Pada tahap ini, penulis mempelajari dan memahami teori – teori yang menjadi pedoman dan referensi yang diperoleh dari berbagai buku, jurnal, situs yang relevan terkait chatbot, implementasi algoritma atau metode yang digunakan, serta teori – teori yang menunjang materi penelitian.
3. Tahap Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  suatu  informasi  untuk  kebutuhan penelitian. Data yang digunakan yaitu data hasil survei dan wawancara kepada pihak RSUD Pirngadi Kota Medan mengenai layanan customer service RSUD Pirngadi Kota Medan.
4. Tahap Implementasi Algoritma Text mining dan TF-IDF
Pada tahap tersebut, penulis melakukan implementasi algoritma text mining dan TF-IDF dalam mengolah data judul berita,  penerapan  algoritma  diawali  dengan  Algoritma  Text  Mining  dimana  tahapan  tersebut  sebagai  tahapan preprosesing  dengan  tujuan  agar  data  yang  akan  diolah  merupakan  kata  dasar  sehingga  proses  pembobotan  pada Algoritma TF-IDF tidak terlalu luas. Setelah tahapan text mining maka akan dilanjutkan ke tahapan TF-IDF yaitu pembobotan terhadap term pada setiap dokumen.
5. Kesimpulan
Sebagai  tahap  akhir  penelitian  tersebut  maka  penulis  akan  menarik  kesimpulan yang  memuat  hasil  dari  penelitian rekomendasi berita terkait menggunakan algoritma text mining dan TF – IDF dan hal – hal yang perlu diperbaiki.

## 2.2 Natural Langguage Processing (NLP)
Natural  Language  Processing  (NLP)  merupakan  proses  pengolahan  bahasa  natural  dimana  bahasa  natural  merupakan bahasa yang biasanya digunakan oleh manusia untuk berkomunikasi dalam kehidupan sehari-hari [10]. Natural Language Processing (NLP) juga merupakan bidang penelitian yang mengeksplorasi bagaimana  komputer dapat memahami dan memanipulasi bahasa natural, baik itu dalam teks ataupun perkataan [11]. Natural Language Processing (NLP) digunakan untuk memperoleh pemahaman tentang bahasa manusia yang dilakukan oleh mesin, sehingga dapat berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami. Untuk mengubah bahasa manusia menjadi data yang dapat diproses oleh komputer, NLP menggunakan algoritma dan metode khusus. Mesin belajar untuk memahami konteks, arti, dan tujuan dari sebuah kalimat atau teks [12]

## 2.3 Algoritma Text Mining
Text  mining  bisa  didefinisikan  sebagai  knowledge-intensive  process  dimana  pengguna  berinteraksi  dengan  kumpulan dokumen seiring berjalannya waktu dengan menggunakan seperangkat alat analisis [13]. Text mining digunakan untuk mengekstrak informasi yang berguna dari sumber data melalui identifikasi dan eksplorasi pola-pola menarik [14]. Sumber data pada text mining adalah kumpulan dokumen yang berupa data teks yang tidak terstruktur. Dalam penelitian ini text mining digunakan untuk mendapatkan text summarization dari sumber data [15]. Secara umum tahapan- tahapan dari text preprocessing adalah sebagai berikut.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr
1. Case Folding: Tahap case folding adalah mengubah seluruh huruf dari „a‟ sampai dengan „z‟ dalam dokumen menjadi huruf  kecil.  Tidak  semua  dokumen  konsisten  dengan  penggunaan  huruf  kapital.  Maka  dari  itu  case  folding mengkonversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi huruf kecil.
2. Tokenization: tahap membagi data mentah menjadi unit-unit kecil yang disebut token atau kata. Tujuan dari tahap ini adalah untuk memecah data mentah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan lebih mudah untuk dianalisis.
3. Filtering:  Tahap  filtering  adalah  tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  tokenizing  menggunakan  algoritma stopword removal (membuang kata yang kurang penting). Stopword adalah kata-kata yang tidak deskriptif yang dapat dibuang dalam pendekatan bag-of-words.
4. Stemming: tahap mengubah kata-kata dalam data mentah menjadi bentuk dasar atau kata dasar. Tujuan dari tahap ini adalah untuk menghilangkan berbagai variasi kata yang sebenarnya memiliki makna yang sama [16].

## 2.4 Algoritma Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) merupakan salah satu proses untuk melakukan transformasi data dari  data  tekstual  ke  dalam  data  numerik  untuk  dilakukan  pembobotan  pada  tiap  kata  atau  fitur  [17].  Metode  ini menghitung  frekuensi  kemunculan  kata  dalam dokumen (term  frequency)  dan  memperhitungkan  seberapa  sering  kata tersebut muncul di seluruh dokumen teks (inverse document frequency). Semakin sering kata muncul dalam dokumen tertentu,  semakin  tinggi  skor  term  frequency  nya,  apabila  semakin  jarang  muncul  maka  semakin  tinggi  skor  inverse document frequency nya. Dengan menggunakan metode TF-IDF, kita dapat menemukan kata-kata yang paling penting dari suatu dokumen teks [15].  Pada Term Frequency (TF) terdapat beberapa jenis formula yang dapat digunakan [18], yaitu:
1. TF biner (binery TF), hanya memperlihatkan apakah suatu kata atau term ada atau tidak dalam dokumen, jika ada maka diberi nilai satu (1), jika tidak maka diberikan nilai nol (0).
2. TF murni (raw TF) merupakan nilai berdasarkan jumlah kemunculan suatu term di dokumen. Contohnya, jika muncul lima (5) kali maka kata diberikan nilai lima (5).
3. TF normalisasi, menggunakan perbandingan antar frekuensi sebuah  term dengan nilai maksimum dari keseluruhan atau kumpulan frekuensi term yang ada pada dokumen.
4. TF  logaritmik,  hal  ini  menghindari  dominansi  dokumen  yang  mengandung  sedikit  term  dalam  query,  namun mempunyai frekuensi yang tinggi.
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan jenis formula untuk perhitungan adalah TF murni (raw TF) selain itu formula ini paling sering digunakan. Cara kerja dalam mencari nilai term-frequency melalui beberapa persamaan yaitu:
Tf t,d = 1 + 10 Log tf (1)
keterangan dari variabel sebagai berikut: tf : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen Tf t,d : term frekuensi atau banyaknya kata t pada dokumen d atau pembobotan  lokal Mencari nilai inverse document-frequency melalui persamaan 2:
Idf t = 10 log n /df t (2)
keterangan dari variabel sebagai berikut:
Idf t : inverse document-frequency atau pembobotan global n : banyaknya dokumen df t : banyaknya dokumen yang memiliki kata t . Berdasarkan persamaan 1 dan persamaan 2 baru dapat ditentukan nilai bobotnya (W t,d ) dengan mengalikan kedua persamaan sehingga menjadi persamaan 3.
W t,d = tf t,d .idf t (3)
keterangan:
Tf t,d : term frekuensi atau banyaknya kata pada dokumen atau pembobotan lokal idf t : inverse document frequency atau pembobotan global W t,d : nilai bobot akhir kata
Pembobotan tf-idf digunakan untuk mengukur seberapa penting suatu kata dalam suatu dokumen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada pembahasan penelitian tersebut akan menjelaskan tahapan penerapan algoritma text mining dan Algoritma TF-IDF untuk mendapatkan hasil rekomendasi keterkaitan berita. Penulis membuat skenario rekomendasi berita berdasarkan judul berita yang memiliki keterkaitan yang paling tinggi, sebagai contoh berita awal yang dijadikan sebagai data pembanding terhadap data judul berita adalah “Mahfud Harap Anies Dapat Tiket Pilpres, Jangan Sampai Dijegal Koalisinya Sendiri” kemudian data judul berita akan dibobotkan berdasarkan judul berita tersebut, hasil pembobotan tertinggi adalah judul berita yang terkait, pada penelitian tersebut penulis menggunakan data judul berita sebanyak 21 yang dapat dilihat pada tabel 1.
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr
Tabel 1. Data judul berita
No Judul berita 1. Menanti Cawapres Anies yang Sudah 'Dikunci' NasDem-PD-PKS
2. Edan! Tiket Formula E Jakarta Harga Rp 20 Juta Ludes Terjual
3. Tiket Formula E Jakarta 2023 Diklaim Laku Keras
4. Cara Beli Tiket Formula E Jakarta 2023, Lengkap dengan Lokasi Penukaran
5. Biar Pebalap Tak Kepanasan, Formula E Jakarta 2024 Bakal Digelar Malam Hari
6. Jadwal Formula E Jakarta 2023, Balapan Digelar Dua Kali
7. Daftar Harga Tiket Formula E Jakarta, Termahal Tembus Rp 20 Juta!
8. Formula E Jakarta 2023 Digelar Tanpa APBD dan Commitment Fee
9. Warisan Era Anies, Ini Jadwal Balapan Mobil Listrik Formula E di Jakarta Tahun Ini
10. Formula E Jakarta 2023 Pakai Ban Khusus, Ini Spesifikasinya
11. Anies Ungkap Isi Pertemuan dengan SBY di Pacitan: Diskusi Politik
12. Teka-teki Sook Bakal Cawapres Anies Baswedan Hasil Keputusan Tim 8
13. Jawaban Koalisi Anies Balas Wanti-wanti Mahfud soal 'Dijegal Internal'
14. Anies soal 1 Nama Cawapres: Proses Sudah Berjalan, Nanti Diumumkan
15. NasDem Jatim Sebut AHY Pantas Jadi Cawapres Anies, Tapi...
16. SBY Ajak AHY Temui Anies Baswedan di Pacitan, Sodorkan Jadi Cawapres?
17. Empat Mata SBY-Anies Bahas Nasib AHY hingga Sentil Cawe-cawe Istana
18. Blak-blakan Elite Demokrat SBY Sodorkan AHY Jadi Cawapres Anies
19. 3,5 Jam Pertemuan SBY-Anies di Pacitan, Elite Demokrat Bungkam
20. Mahfud Harap Anies Dapat Tiket Pilpres, Jangan Sampai Dijegal Koalisinya Sendiri
21. Mahfud harap Anies dapat tiket pilpres jangan sampai dijegal koalisinya sendiri

## 3.1 Penerapan Algoritma Text mining
Adapun tujuan dari penerapan algoritma text mining pada penelitian tersebut ialah sebagai preprosesing dimana judul berita akan dipersiapkan dengan sedemikian rupa agar data tersebut dipastikan hanya kata yang memiliki arti sehingga proses  pembandingan  lebih  sederhana.  Sebagai  contoh  penerapan  algoritma  text  mining  terhadap  data  tersebut  maka penulis mengambil salah satu data judul berita yaitu “Mahfud Harap Anies Dapat Tiket Pilpres, Jangan Sampai Dijegal Koalisinya Sendiri” kemudian diolah sesuai dengan tahapan dari algoritma tersebut yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Penerapan Text Mining
Tahapan Text Mining Tahapan Text Mining Hasil Case Folding mahfud harap anies dapat tiket pilpres jangan sampai dijegal koalisinya sendiri Hasil Tokenizing [mahfud] [harap] [anies] [dapat] [tiket] [pilpres] [jangan] [sampai] [dijegal] [koalisinya] [sendiri] Hasil Filtering [mahfud] [harap] [anies] [dapat] [tiket] [pilpres] [dijegal] [koalisinya] Hasil Stemming [mahfud] [harap] [anies] [dapat] [tiket] [pilpres] [jegal] [koalisi]
Berdasarkan tahapan diatas, maka hasil penerapan algortma text mining terdapat seluruh data adalah sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Penerapan text mining No Judul berita Hasil Text Mining 1. Menanti Cawapres Anies yang Sudah 'Dikunci' NasDem-PD-PKS [menanti] [cawapres] [anies] [dikunci] [nasdem] [pd] [pks]
2. Edan! Tiket Formula E Jakarta Harga Rp 20 Juta Ludes Terjual [edan] [tiket] [formula] [e] [jakarta] [harga] [rp] [20] [juta] [ludes] [terjual] 3. Tiket Formula E Jakarta 2023 Diklaim Laku Keras [tiket] [formula] [e] [jakarta] [2023] [diklaim] [laku] [keras]
4. Cara Beli Tiket Formula E Jakarta 2023, Lengkap dengan Lokasi Penukaran [beli] [tiket] [formula] [e] [jakarta] [2023] [lengkap] [lokasi] [penukaran] 5. Biar Pebalap Tak Kepanasan, Formula E Jakarta 2024 Bakal Digelar Malam Hari [biar] [pebalap] [kepanasan] [formula] [e] [jakarta] [2024] [digelar] [malam] 6. Jadwal Formula E Jakarta 2023, Balapan Digelar Dua Kali [jadwal] [formula] [e] [jakarta] [2023] [balapan] [digelar] [kali] 7. Daftar Harga Tiket Formula E Jakarta,
Termahal Tembus Rp 20 Juta!
[daftar] [harga] [tiket] [formula] [e] [jakarta] [termahal]
[tembus] [rp] [20] [juta] 8. Formula E Jakarta 2023 Digelar Tanpa APBD dan Commitment Fee [formula] [e] [jakarta] [2023] [digelar] [apbd] [commitment] [fee] 9. Warisan Era Anies, Ini Jadwal Balapan Mobil Listrik Formula E di Jakarta Tahun Ini [warisan] [era] [anies] [jadwal] [balapan] [mobil] [listrik] [formula] [e] [jakarta]
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr
No Judul berita Hasil Text Mining 10. Formula E Jakarta 2023 Pakai Ban Khusus, Ini Spesifikasinya [formula] [e] [jakarta] [2023] [pakai] [ban] [spesifikasinya] 11. Anies Ungkap Isi Pertemuan dengan SBY di Pacitan: Diskusi Politik [anies] [ungkap] [isi] [pertemuan] [sby] [pacitan] [diskusi] [politik] 12. Teka-teki Sook Bakal Cawapres Anies Baswedan Hasil Keputusan Tim 8 [teka] [teki] [sook] [cawapres] [anies] [baswedan] [hasil] [keputusan] [tim] [8] 13. Jawaban Koalisi Anies Balas Wanti-wanti Mahfud soal 'Dijegal Internal'
[koalisi] [anies] [balas] [wanti] [wanti] [mahfud] [soal]
[dijegal] [internal] 14. Anies soal 1 Nama Cawapres: Proses Sudah Berjalan, Nanti Diumumkan [anies] [1] [nama] [cawapres] [proses] [berjalan] [diumumkan] 15. NasDem Jatim Sebut AHY Pantas Jadi Cawapres Anies, Tapi... [nasdem] [jatim] [ahy] [cawapres] [anies]
16. SBY Ajak AHY Temui Anies Baswedan di Pacitan, Sodorkan Jadi Cawapres?
[sby] [ajak] [ahy] [temui] [anies] [baswedan] [pacitan]
[sodorkan] [cawapres] 17. Empat Mata SBY-Anies Bahas Nasib AHY hingga Sentil Cawe-cawe Istana [mata] [sby] [anies] [bahas] [nasib] [ahy] [sentil] [cawe] [cawe] [istana] 18. Blak-blakan Elite Demokrat SBY Sodorkan AHY Jadi Cawapres Anies [blak] [blakan] [elite] [democrat] [sby] [sodorkan] [ahy] [jadi] [cawapres] [anies] 19. 3,5 Jam Pertemuan SBY-Anies di Pacitan, Elite Demokrat Bungkam [3,5] [jam] [pertemuan] [sby] [anies] [pacitan] [elite] [demokrat] [bungkam] 20. Museum SBY-ANI Saksi Bisu Pertemuan SBY dengan Dua Calon Presiden museum] [sby] [ani] [saksi] [bisu] [pertemuan] [sby] [calon] [presiden] 21. Mahfud harap Anies dapat tiket pilpres jangan sampai dijegal koalisinya sendiri [mahfud] [harap] [anies] [dapat] [tiket] [pilpres] [jegal] [koalisi]

## 3.2 Penerapan Algoritma TF-IDF
Sesuai dengan skenario yang telah disampaikan maka pada tahapan penerapan algoritma TF-IDF penulis menentukan term  sebagai  berita  awal  yang  dijadikan  data  pembanding  terhadap  data  judul  berita,  Adapun  tahapan  dari  algoritma tersebut sebagai berikut :
Tabel 4. Hasil Penerapan Algoritma TF-IDF term
D1  D2  D3  D4  D5  D6 D7 D8 D9 … D18  D19  D20 df D/df IDF mahfud 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 1 20 1,301 harap 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0,000 anies 1 0 0 0 0 0 0 0 1 .. 1 1 0 11 1,82 0,260 tiket 0 1 1 1 0 0 1 0 0 .. 0 0 0 4 5 0,699 pilpres 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0,000 jegal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 1 20 1,301 koalisi 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 1 20 1,301 Tabel 5. Tabel hasil pembobotan algoritma TF-IDF term D1  D2  D3  D4  D5  D6  D7 D8
D9 …   D14  D15  D16  D17  D18  D19  D20
mahfud 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 harap 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 anies 0,3 0 0 0 0 0 0 0 0,3 .. 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0 tiket 0 0,7  0,7  0,7 0 0 0,7 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 pilpres 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 jegal 0 0 0 0 0 0 0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 koalisi 0 0 0 0 0 0
0 0 0 .. 0 0 0 0 0 0 0 Total 0,3  0,7  0,7  0,7 0 0 0,7 0 0,3 .. 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0
Berdasarkan hasil perhitungan algoritma TF-IDF maka didapatkan hasil pembobotan data judul berita terhadap data  judul berita pembanding “Mahfud Harap Anies Dapat Tiket  Pilpres,  Jangan Sampai Dijegal  Koalisinya  Sendiri” dapat dilihat pada tabel 5, berdasarkan hasil dari pembobotan tersebut setelah diurutkan dari bobot tertinggi dapat dilihat pada tabel 6, maka judul berita yang akan dijadikan sebagai rekomendasi berita selanjutnya adalah dari judul berita D13 yaitu “Menanti Cawapres Anies yang Sudah 'Dikunci' NasDem-PD-PKS”.
Tabel 6. Tabel rangking pembobotan Algoritma TF-IDF
Ranking Dokumen Judul Berita Bobot 1 D13 Jawaban Koalisi Anies Balas Wanti-wanti Mahfud soal 'Dijegal Internal' 2,86 2 D12 Teka-teki Sook Bakal Cawapres Anies Baswedan Hasil Keputusan Tim 8 1,56
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282
https://hostjournals.com/bulletincsr
Ranking Dokumen Judul Berita Bobot 3 D2 Edan! Tiket Formula E Jakarta Harga Rp 20 Juta Ludes Terjual 0,70 4 D3 Tiket Formula E Jakarta 2023 Diklaim Laku Keras 0,70 5 D4 Cara Beli Tiket Formula E Jakarta 2023, Lengkap dengan Lokasi Penukaran 0,70 6 D7 Daftar Harga Tiket Formula E Jakarta, Termahal Tembus Rp 20 Juta! 0,70 7 D1 Menanti Cawapres Anies yang Sudah 'Dikunci' NasDem-PD-PKS 0,26 8 D9 Warisan Era Anies, Ini Jadwal Balapan Mobil Listrik Formula E di Jakarta Tahun Ini 0,26 9 D11 Anies Ungkap Isi Pertemuan dengan SBY di Pacitan: Diskusi Politik 0,26 10 D14 Anies soal 1 Nama Cawapres: Proses Sudah Berjalan, Nanti Diumumkan 0,26 11 D15 NasDem Jatim Sebut AHY Pantas Jadi Cawapres Anies, Tapi... 0,26 12 D16 SBY Ajak AHY Temui Anies Baswedan di Pacitan, Sodorkan Jadi Cawapres? 0,26 13 D17 Empat Mata SBY-Anies Bahas Nasib AHY hingga Sentil Cawe-cawe Istana 0,26 14 D18 Blak-blakan Elite Demokrat SBY Sodorkan AHY Jadi Cawapres Anies 0,26 15 D19 3,5 Jam Pertemuan SBY-Anies di Pacitan, Elite Demokrat Bungkam 0,26 16 D5 Biar Pebalap Tak Kepanasan, Formula E Jakarta 2024 Bakal Digelar Malam Hari 0,00 17 D6 Jadwal Formula E Jakarta 2023, Balapan Digelar Dua Kali 0,00 18 D8 Formula E Jakarta 2023 Digelar Tanpa APBD dan Commitment Fee 0,00 19 D10 Formula E Jakarta 2023 Pakai Ban Khusus, Ini Spesifikasinya 0,00 20 D20 Mahfud Harap Anies Dapat Tiket Pilpres, Jangan Sampai Dijegal Koalisinya Sendiri 0,00

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari hasil penelitian penerapan algoritma text mining dan TF-IDF dalam rekomenasi berita yang dilakukan penulis ialah algoritma tersebut mampu memberikan rekomendasi berita yang sesuai dengan judul berita data pebanding yaitu “Mahfud Harap Anies Dapat Tiket Pilpres, Jangan Sampai Dijegal Koalisinya Sendiri” yang menghasilkan judul berita rekomendasi “Menanti Cawapres Anies yang Sudah 'Dikunci' NasDem-PD-PKS” hasil rekomendasi judul berita tersebut memilliki kesesuaian secara objek maupun secara topik. Untuk penelitian berikutnya penulis menyarankan untuk menggunakan algoritma lain seperti cosine similary agar rekomendasi tidak hanya dihasilkan dari kesesuaian kata namun dapat juga melihat kesamaan makna sehingga hasil penelitian dapat lebih baik lagi.

## REFERENCES
[1] D. Wiryany, S. Natasha, R. Kurniawan, J. I. Komunikasi, and M. Bandung, “PERKEMBANGAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN KOMUNIKASI TERHADAP PERUBAHAN SISTEM KOMUNIKASI INDONESIA,” 2022.
[2] J. Pendidikan and D. Konseling, “Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) Terhadap Kulaitas Pembelajaran Di Sekolah Dasar Irkham Abdaul Huda.”
[3] Ardy  Wirasaputra,  Fikri  Riduan,  Pramudhya,  Riyan,  Zulkahfi,  and  S.  Pd.  ,  M.  P.  Widyah  Noviana,  “DAMPAK  DARI PERKEMBANGAN  TEKNOLOGI  INFORMASI  DAN  KOMUNIKASI,”  Jurnal  Kreativitas  Mahasiswa  Informatika (JATIMIKA), vol. 3, no. 2, pp. 206–210, 2022.
[4] F. Delfariyadi, A. Helen, and S. Yuliawati, “Klasifikasi Sentimen Judul Berita Pemberitaan COVID-19 Tahun 2021 pada Media DetikHealth.”
[5] G.  Ferio,  R.  Intan,  and  S.  Rostianingsih,  “Sistem  Rekomendasi  Mata  Kuliah  Pilihan  Menggunakan  Metode  User  Based Collaborative Filtering Berbasis Algoritma Adjusted Cosine Similarity.”
[6] IBM, “Text mining,” https://www.ibm.com/topics/text-mining.
[7] Z. Efendi and M. Mustakim, “Text Mining Classification sebagai Rekomendasi Dosen Pembimbing Tugas Akhir Program Studi Sistem Informasi,” Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri, vol. 0, no. 0, pp. 235–242, 2017.
[8] M. Sholih ’afif, M. Muzakir, M. I. Al, and G. Al Awalaien, “TEXT MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI JUDUL BERITA ONLINE STUDI KASUS RADAR BANJARMASIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” Kumpulan jurnaL Ilmu Komputer (KLIK), vol. 08, no. 2, 2021.
[9] G. Yunanda, D. Nurjanah, and S. Meliana, “Recommendation System from Microsoft News Data using TF-IDF and Cosine Similarity  Methods,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  vol.  4,  no.  1,  Jun.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1670.
[10]  R.  Loukanova,  Ed.,  Natural  Language  Processing  in  Artificial  Intelligence  —  NLPinAI  2021,  vol.  999.  Cham:  Springer International Publishing, 2022. doi: 10.1007/978-3-030-90138-7.
[11]  K.  Aditama,  “PEMANFAATAN  NATURAL  LANGUAGE  PROCESSING  DAN  PATTERN  MATCHING  DALAM PEMBELAJARAN  MELALUI  GURU  VIRTUAL,”  ELKOM,  vol.  13,  no.  1,  pp.  121–133,  2020,  [Online].  Available: http://ejurnal.stekom.ac.id/index.php/home  page121
[12]  B. Liu, Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publishers, 2012.
[13]  A. K. OJO and A.B. Adeyomo, “Framework for Knowledge Discovery from Journal Articles Using Text Mining Techniques,” African Journal Of Computing& ICT, vol. 5, no. 2, pp. 35–44, Mar. 2012.
[14]  D. Ariyanti and K. Iswardani, “Teks Mining untuk Klasifikasi Keluhan Masyarakat Menggunakan Algoritma Naive Bayes.”
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 4, Juni 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i4.266 | Hal 276 − 282 https://hostjournals.com/bulletincsr
[15]  Fikri Aldi Nugraha, Nisa Hanum Harani, and Roni Habibi, Analisis Sentimen Terhadap Pembatasan Sosial Menggunakan Deep Learning. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[16]  M. Adriani, J. Asian, B. Nazief, S. M. M. Tahaghoghi, and H. E. Williams, “Stemming Indonesian,”  ACM Transactions on Asian Language Information Processing, vol. 6, no. 4, pp. 1–33, Dec. 2007, doi: 10.1145/1316457.1316459.
[17]  Y. S. Hartini, A. B. P. Lefanska, A. A. Ursia, D. A. B. Prasetyo, and B. Sugiharto, Prosiding Seminar Nasional Sanata Dharma Berbagi  “Pengembangan,  Penerapan  Dan  Pendidikan  ‘Sains  Dan  Teknologi’  Pasca  Pandemi.”  yogyakarta:  Sanata  Dharma University Press, 2022.
[18]  M.  R.  Faisal,  “Belajar  Data  Science:  Text  Mining  Untuk  Pemula  I  DNA  Sequence  Classification  View  project  IT  Asset Management View project,” 2022.