## PENGANTAR REDAKSI
J-INTECH  merupakan  jurnal  yang  diterbitkan  oleh  Sekolah  Tinggi  Informatika  dan Komputer Indonesia Malang guna mengakomodasi kebutuhan akan perkembangan Teknologi Informasi  serta  guna  mensukseskan  salah  satu  program  DIKTI  yang  mewajibkan  seluruh Perguruan  Tinggi  untuk  menerbitkan  dan  mengunggah  karya  ilmiah  mahasiswanya  dalam bentuk terbitan maupun jurnal online.
Pada edisi ini, redaksi menampilkan beberapa karya ilmiah mahasiswa yang mewakili beberapa mahasiswa yang lain, yang dianggap cukup baik sebagai media pembelajaran bagi para lulusan selanjutnya.
Tentu  saja  diharapkan  pada  setiap  penerbitan  memiliki  nilai  lebih  dari  karya  ilmiah  yang dihasilkan sebelumya sehingga merupakan nilai tambah bagi para adik kelas maupun pihak- pihak yang ingin studi atau memanfaatkan karya tersebut selanjutnya.
Pada kesempatan ini kami juga mengundang pihak-pihak dari PTN/PTS lain sebagai kontributor  karya  ilmiah  terhadap  jurnal  J-INTECH,  sehingga  Perkembangan  IPTEK  dapat dikuasai secara bersama- sama dan membawa manfaat bagi institusi masing-masing.
Akhir redaksi berharap semoga dengan terbitnya jurnal ini membawa manfaat bagi para mahasiswa,  dosen  pembimbing,  pihak  yang  bekerja  pada  bidang  Teknologi  Informasi  serta untuk perkembangan IPTEK di masa depan.

## DAFTAR ISI
Sistem Informasi Pelayanan Terpadu di Restoran Berbasis Android ............ 01-08 Hery Kuswandi
Pemanfaatan Raspberry Pi Dan Webcam Sebagai Kamera Pemantau Dan Cloud Drive Sebagai Media Penyimpanan .................................................... 09-17 Ady Noegroho Sistem Penunjang Keputusan Berbasis Webgis Dengan Metode AHP Untuk Pemilihan Lokasi Usaha ................................................................................. 18-22

## Sya’roni
Aplikasi Manajemen Inventory Berbasis Mobile ........................................... 23-32 Angga Eka Syaputra Aplikasi Perencanaan Kebutuhan Produksi Menggunakan Demand Forecasting Dengan Pendekatan Proyektif .................................................... 33-42 Samuel Pusirumang Makahanap Membangun Aplikasi E-Commerce Dengan Sistem Penunjang Keputusan Metode Apriori Untuk Memberikan Rekomendasi Kepada Calon Pembeli Di Toko Islam Malang ................................................................................... 43-47 Alamsyah Ady Nugroho Sistem Informasi Inventory pada UD. MM GoDAM “NENENG” Berbasis Web Guna Memudahkan Pengolahan Data Barang .......................................
48-52 Widia Normalasari Aplikasi Pembelajaran Menulis Permulaan Berbasis Android Menggunakan Unity 2D ......................................................................................................... 53-62 Andi Fiqqih Adiqro Sistem Pakar Identifikasi Penyakit Burung Puyuh Menggunakan Metode Inferensi Forward Chaining Berbasis Android ............................................. 63-77 Mahartin Hendra Sukmawan
Sistem Keamanan Database Berbasis Restfull Pada Content Management System Wordpress (Studi Kasus : STIKI Malang) ......................................... 78-89 Ridho Valentin Sistem Informasi Pengolahan Data Surat Masuk dan Keluar di Kantor BARENLITBANG Kota Malang ................................................................... 90-93

## Antonius Lorensius
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Teori Psikologi Rothwell Miller Interest Blank (RMIB) .......   94-104 Muhammad Hanifudin
Permainan Ular Tangga Berbasis Android Menggunakan Unity ...................  105-118

## Novanda Bayhakky
Sistem Informasi Manajemen Pakan Guna Meningkatkan Indikator Keberhasilan Panen Ternak pada PT Berkah Benua Farm ............................  119-140

## Burhannudin
Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia untuk Mendeteksi Clickbait Menggunakan Metode Naïve Bayes ..............................................................  141-147 Ali Fahnnur Yavi
Sistem Informasi Akademik SMK Bhakti Luhur Malang Berbasis Web ......  148-152

## Fransiskus Sina Witi
Pencarian Resep Masakan Menggunakan Metode Vector Space Model (VSM) Berbasis Android ....................................................................  153-160 Bulan Dewi Gulita
Pemanfaatan Sensor Gyroscope  pada Game Casual Berbasis Android ........  161-165

## Dionisius Aditya Rexy Susanto
Penerapan Teknologi Augmented Reality pada Game Pengenalan Hewan Berdasarkan Jenis Makanannya Berbasis Mobile ..........................................  166-172

## Herjuno Daud Pramono
Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Rumah Kontrakan untuk Keluarga di Kota Malang Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno .................................. 173-176 Slamet Nur Huda
Pelindung : Ketua STIKI Penasehat : Puket I, II, III Pembina : Ka. LPPM Editor : Subari, S.Kom, M.Kom Section Editor : Daniel Rudiaman S.,ST, M.Kom Reviewer : Dr. Eva Handriyantini, S.Kom, M.MT. Evi Poerbaningtyas, S.Si, M.T. Laila Isyriyah, S.Kom, M.Kom Anita, S.Kom, M.T. Layout Editor
: Siti Aminah, S.Si, M.Pd Nira Radita, S.Pd., M.Pd
Muh. Bima Indra Kusuma

## Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia untuk Mendeteksi Clickbait menggunakan Metode Naïve Bayes
Ali Fahnnur Yavi
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia (STIKI) Malang alvin.tkjunity@gmail.com

## ABSTRAK
Clickbait  menjadi  salah  satu  cara  untuk  mencari  pendapatan  dengan  meningkatkan  traffic  pembaca  dan pengunjung.  Semakin  banyak  pengunjung  situs,  semakin  banyak  pula  kemungkinan  untuk  mendapatkan pendapatan dari situs tersebut. Banyak pengguna clickbait yang tidak mengutamakan kepuasan pembaca berita dengan cara menampilkan judul yang terkesan melebih – lebihkan, atau mengada – ada, tetapi isi konten tidak sesuai dengan yang tertera pada judul berita. Eksperimen yang dilakukan untuk mengkalsifikasi artikel clickbait berbahasa indonesia menggunakan metode Naïve Bayes classifier dengan menggunakan sampel dari judul berita online yang di ambil dari beberapa situs website. Selain itu juga melihat jumlah like dan share berita berdasarkan kategori yang sudah ditentukan yaitu clickbait dan bukan clickbait.
Kata Kunci : naïve bayes, klasifikas, artikel berbahasa indonesia, clickbait.

## 1. PENDAHULUAN
Internet adalah salah satu teknologi informasi yang sangat diminati oleh banyak kalangan, karena internet telah menyentuh berbagai aspek kebudayaan manusia  mulai  dari  gaya  hidup,  pendidikan, penelitian hingga ke dunia bisnis. Salah satu manfaat dari internet adalah sebagai penyedia informasi yang cepat dan fleksibel, namun terkadang informasi yang diberikan tidak sesuai dengan judul artikel di media elektonik.  Judul  berita  yang  menjebak  ( Clickbait ) merupakan modus media online untuk meningkatkan traffic pengunjung (Wiputra, 2015). Clickbait menjadi  salah  satu  cara  untuk mencari  pendapatan  dengan  meningkatkan traffic pembaca  dan  pengunjung.  Semakin banyak pengunjung situs, semakin banyak pula kemungkinan  untuk  mendapatkan  pendapatan  dari situs  tersebut.  Faktor  pendorong  maraknya clikbait di  media online adalah  persaingan  yang  semakin ketat antar media untuk mendapatkan pembaca atau pengunjung  dengan  mengesampingkan  kepuasan pengunjung  situs  menggunakan clickbait (Tea, 2016). Ciri-ciri clickbait adalah penggunaan kalimat yang hiperbola sehingga membuat pembaca tertarik untuk  mengunjungi  situs  tersebut. Clickbait dapat menjadi alat yang sangat berguna bagi penyedia situs untuk  menarik  lebih  banyak  pembaca  dengan tetap memperhatikan  dan  memberikan  konten  yang berkualitas (Akbar, 2016). Namun tidak sedikit yang menyalahgunakan clickbait dengan  memberikan konten  berita  yang  tidak  sesuai  dengan  judulnya bahkan  yang  bersifat  palsu  atau  dibuat-buat.  Dapat dikatakan  bahwa dengan adanya clickbait pembaca dapat  dimanipulasi  bahkan  ditipu,  yang  kemudian pembaca  tidak  akan  membagikan  ( share )  situs karena merasa dirugikan.
Berdasarkan masalah penyalahgunaan clickbait diatas, diperlukan pengklasifikasian untuk mengidentifikasi artikel yang termasuk clickbait dan bukan. Penelitian sebelumnya tentang
pengklasifikasian  ini  adalah  identifikasi  konten e- goverment untuk mengetahui perkembangan konten politik dan ekonomi berdasarkan frekuensi kata yang sering  muncul  pada  sebuah  artikel  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  (  Wijaya  & Santoso, 2016). Sedangkan penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan judul artikel clickbait .
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai  probabilitas  tertinggi  untuk  mengklasifikasi data uji pada kategori  yang paling tepat. Kelebihan NBC  adalah  kemampuannya  mengklasifikasikan dokumen dengan sederhana dan kecepatan komputasinya  yang  tinggi.  Metode  NBC  juga memiliki kinerja yang baik untuk pengklasifikasian data  dokumen  yang  mengandung  angka  maupun teks.  Sebelum  tahap  klasifikasi,  dokumen  harus dipersentasikan menjadi vektor ( Wijaya & Santoso, 2016). Penerapan  algoritma  NBC  dalam  penelitian ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  artikel berita Berbahasa Indonesia sehingga dapat dikelompokkan artikel clickbait dan bukan clickbait . Kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  statistik berdasarkan jumlah like dan share pada artikel berita untuk  mengetahui  pengaruh  dari clickbait yaitu perbandingan like dan share pengunjung situs antara artikel clickbait dan bukan clickbait .

## 2. ANALISA DAN PERANCANGAN

## Analisa Masalah
Maraknya  penyalahgunaan clickbait pada artikel  media  elektronik  menyebabkan  banyak pengunjung  atau  pembaca  berita online merasa tertipu  karena  judul  yang  tertera  pada  berita  atau artikel online menggunakan  kata  yang  dilebih lebihkan sehingga membuat pembaca tertarik untuk mengunjungi situs tersebut terlepas dari kesesuaian konten  berita  dengan  judul  yang  dicantumkan.  Hal ini  dikarenakan  persaingan  yang  semakin  ketat antara  media  untuk  mendapatkan traffic pembaca atau pengunjung dengan mengesampingkan kepuasan  pengunjung  situs.  Semakin  banyak pengunjung  situs  semakin  banyak  pula  pendapatan yang diperoleh dari situs tersebut  yang  menjadikan clickbait sebagai sumber pendapatan,

## Pemecahan Masalah
Untuk  mengklasifikasi  artikel clickbait dan bukan clickbait menggunakan  metode  Naïve Bayes Classifier pada  artikel  berita  berbahasa  Indonesia. Naïve  Bayes Classification merupakan  teknik prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi independensi
(ketidaktergantungan) yang kuat.
Analisa pengaruh like dan share pada artikel clickbait dan  bukan clickbait dilakukan  dalam pemecahan masalah, agar diketahui apakah penggunaan clickbait pada  artikel  berita  dapat mempengaruhi  jumlah like dan share pada  artikel tersebut.  Berdasarkan  solusi  yang  telah  disebutkan diatas,  selain  agar  pembaca  berita online dapat mengelompokkan  berita clickbait maupun  bukan clickbait ,  pengaruh  penggunaan clickbait juga diharapkan dapat  membantu penyedia berita online dalam  melakukan  inovasi  baru  terkait  dengan memaksimalkan  jumlah like dan share pada artikel berita.

## Pegumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan  berita  –  berita  pada  situs  berita online . Data yang dikumpulkan sebanyak 1000 data, yaitu 800 sebagai data latih, dan 200 sebagai data uji. Pengumpulan  berita online tersebut  dilakukan dengan cara copy - paste dari artikel online ke dalam Microsoft Excel. Data yang telah terkumpul, dilabeli sesuai dengan kategorinya, yaitu clickbait dan bukan clickbait . Pelabelan dilakukan secara  manual,  yaitu melabeli satu per satu artikel yang sudah terkumpul.
Pengelompokan  artikel  dilakukan  melalui sensus  data  terhadap  5  orang  responden  yang memberikan nilai terhadap setiap artikel yang telah dikumpulkan yaitu artikel dengan kategori clickbait (0), ragu – ragu (1), dan bukan clickbait (2). Setelah semua  nilai  artikel  telah  diisi  oleh  responden,
kemudian  dilakukan  pemberian  skor  pada  setiap data,  pemberian  skor  diambil  dari  nilai  rata  –  rata responden per data, sehingga apabila rata – rata yang didapatkan adalah lebih dari atau sama dengan satu maka  hasil  yang  didapatkan  adalah clickbait , sebaliknya  apabila  kurang  dari  satu  maka  hasilnya bukan clickbait .

## Perancangan Aplikasi
Pengumpulan data dilakukan dengan mengumpulkan  berita  –  berita  pada  situs  berita online . Data yang dikumpulkan sebanyak 1000 data, yaitu 800 sebagai data latih, dan 200 sebagai data uji. Pengumpulan  berita online tersebut  dilakukan dengan cara copy - paste dari artikel online ke dalam Microsoft Excel. Data yang telah terkumpul, dilabeli sesuai dengan kategorinya, yaitu clickbait dan bukan clickbait . Pelabelan dilakukan secara  manual,  yaitu melabeli satu per satu artikel yang sudah terkumpul. Pengelompokan  artikel  dilakukan  melalui sensus  data  terhadap  5  orang  responden  yang memberikan nilai terhadap setiap artikel yang telah dikumpulkan yaitu artikel dengan kategori clickbait
(0), ragu – ragu (1), dan bukan clickbait (2). Setelah semua  nilai  artikel  telah  diisi  oleh  responden, kemudian  dilakukan  pemberian  skor  pada  setiap data,  pemberian  skor  diambil  dari  nilai  rata  –  rata responden per data, sehingga apabila rata – rata yang didapatkan adalah lebih dari atau sama dengan satu maka  hasil  yang  didapatkan  adalah clickbait , sebaliknya  apabila  kurang  dari  satu  maka  hasilnya bukan clickbait .
Gambar 1. Alur Tahapan Klasifikasi
Untuk  mempermudah  pemahaman,  berikut  adalah cara  pengklasifikasian  artikel  yang  sudah  dilabeli dengan jumlah dokumen berjumlah 8:
Tabel 1. Data judul sebagai contoh kasus

## Text Preprossessing
Dalam tahap ini kata menjadi elemen penting untuk proses pembangunan pengetahuan dan proses klasifikasi.  Kata  dapat  didefinisikan  sebagai kumpulan  huruf,  alfanumerik  maupun  tanda  baca, yang  diapit  oleh  spasi,  kumpulan  huruf  alfabetik dengan beberapa tanda baca yang didefinisikan, atau sebagai kumpulan huruf alfabetik saja.
Pada  tahap text  preprocessing ,  langkah  - langkah yang perlu dilakukan antara lain:
1. Case  Folding yaitu  mengubah  semua  karakter pada artikel  menjadi  huruf kecil, sehingga dari contoh  sebelumnya  maka  hasil  yang  didapat adalah:
2. Tokenizing yaitu  memecah  kalimat  menjadi satuan kata atau menghilangkan tanda baca.

## Text Transformation
Sedangkan  tahap text  transformation akan dilakukan penghilangan stopword. Untuk setiap kata yang didapatkan, aplikasi akan melakukan pengecekan  kedalam  daftar stopword .  Jika  kata merupakan stopword maka  kata  itu  akan  dibuang. Jika bukan, maka kata tersebut akan diteruskan pada tahap stemming . 1. stopword yaitu menghilangkan kata hubung, atau kata  –  kata  yang  tidak  deskriptif,  sehingga  dari proses text preprocessing .
2. Stemming yaitu  merubah  kata  berimbuhan menjadi kata dasar.

## Pattern Discovery
Setelah  dilakukan  tahap Teks  Preprocessing dan Text Transformation selanjutnya dapat dilakukan tahap penentuan pola ( Pattern discovery ). Pattern discovery merupakan tahapan dari keseluruhan proses pengklasifikasian otomatis untuk menentukan pola atau pengetahuan dari keseluruhan teks. Pada tahapan ini algoritma Naïve Bayes dapat diterapkan,  namun  sebelumnya  terlebih  dahulu
dilakukan  perhitungan  frekuensi  kemunculan  kata pada dokumen. Proses penghitungan TF-DF dibagi menjadi  dua  penghitungan,  yaitu  penghitungan  TF dan  penghitungan  DF.  TF  ( Term  Frequency ) merupakan frekuensi kemunculan suatu kata (t) pada dokumen (d), sedangkan DF ( Document Frequency )
adalah banyaknya dokumen yang mengandung suatu kata  (t).  Langkah  awal  perhitungan  adalah menghitung  tf  berdasarkan  kategori,  kemudian menghitung  df  berdasarkan  kategori,  hasil  dari perhitungana  df  masing  masing  kategori  akan dimasukan  ke  dalam  perhitungan  algoritma  Naïve Bayes classifier.
Tabel 2. Contoh Penghitungan TF-DF berdasarkan kategori

## Pelatihan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Secara  umum  proses  pelatihan  Naïve  Bayes dibagi  menjadi  beberapa  tahap.  Tahap-tahap tersebur dapat dilihat pada gambar 2 berikut:
Gambar 2. Flowchart Proses Pelatihan Naïve Bayes Classifier
Pengujian Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada proses ini, data uji akan melewati proses klasifikasi  berdasarkan  data  latih. Flowchart untuk tahap klasifikasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Flowchart Proses Klasifikasi Naïve Bayes Classifier
Use Case Sistem Aplikasi Diagram use  case dari  sistem  aplikasi pengklasifikasian  artikel  yang  akan  dikembangkan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Use Case Sistem Aplikasi

## 3. IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN

## Text Preprocessing
Text  preprocessing pada  penelitian  ini meliputi casefolding dan tokenizing , salah satu unsur suatu  artikel  merupakan  artikel clickbait adalah terdapat  tanda  baca  di  dalamnya,  dalam  proses tokenizing terdapat  banyak  tanda  baca  yang  hilang yang menandakan bahwa proses tokenizing merupakan  kelemahan  dalam  proses  penentuan kategori artikel.
Tabel 3. Ciri Tanda Baca Mengandung Clickbait
Dari  800  kata  yang  telah  latih  ditemukan beberapa  contoh  kata  yang  menjadi  ciri  –  ciri clickbait hilang  karena  proses  tokenizing  sehingga artikel  yang  dianggap  sebagai clickbait terkadang oleh sistem dianggap bukan clickbait .

## Text Transformation
Text  Transformation merupakan  lanjutan  dari proses preprocessing di  mana  terdapat  dua  proses dalam  penentuan  artikel clickbait atau  bukan clickbait .  Proses  tersebut  adalah stopword dan stemming .  Setelah  proses  penelitian  ada  beberapa kata yang menjadi ciri kata unik dari artikel clickbait yang hilangkan saat proses stopword sebagai berikut
Sehingga  dari  data  pada  tabel  3  kata  -  kata yang  seharusnya  dihilangkan  saat  proses stopword kata tersebut tetap ditampilkan agar keakuratan data dalam pengklasifikasi kategori meningkat.

## Pattern Discovery
Pattern discovery merupakan penentuan pola kata  pada  suatu  kalimat  guna  menemukan  jumlah kata pada masing-masing kategori clickbait maupun bukan clickbait .  Dalam  proses  ini  algoritma  Naïve Bayes  dapat  diterapkan,  dengan  terlebih  dahulu menentukan  frekuensi  kemunculan  kata  pada dokumen,  kemudian  dilakukan  perhitungan  jumlah frekuensi  dokumen  pada  masing-masing  kategori clickbait dan  bukan clickbait .  Dalam  uji  penelitian menggunakan  TF-DF  tingkat  akurasi  masih  rendah sehingga  menggunakan  bobot  kata  untuk  melihat apakah  akurasi  data  bisa  naik  ketika  diuji  akurasi semakin  menurun  dengan  demikian  penelitian  ini menggunakan TF-DF.
Klasifikasi Clickbait dan Bukan Clickbait Hasil  nilai  TF-DF  akan  dijadikan  sebagai nilai  masukan  setiap  artikel  pada  tahap  pelatihan algoritma. Detail setiap tahapan pelatihan algoritma dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Sistem Klasifikasi Clickbait dan Bukan clickbait

## Hasil Pengujian Algoritma
Hasil  dari  beberapa  pelatihan  dan  pengujian yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Akurasi Formula Penelitian
Dari  hasil  formula  pada  Tabel  5  diketahui bahwa  tingkat  akurasi  dalam  pengklasifikasian algoritma Naïve Bayes tergolong rendah. Berdasarkan hasil perhitungan dalam jurnal (Ishtiaq, 2014)  diketahui  bahwa  nilai  tingkat  akurasi menggunakan  metode  Naïve  Bayes  memiliki  nilai rata – rata sebesar 80%, sedangkan dalam penelitian ini  nilai  rata  –  rata  akurasi  hanya  sebesar  57%, sehingga  algoritma  ini  kurang  efektif  untuk digunakan  dalam  klasifikasi.  Pemilihan confusion matriks  sebagai  dasar  dalam  penentuan  tingkat akurasi  dikarenakan  seluruh  data  digunakan  dalam perhitungan. Dari 16 kali percobaan pada data latih dimulai dari data terkecil hingga data yang terbesar menunjukan  bahwa  tingkat  akurasi  pada confusion matriks  dalam  percobaan  pertama  dan  keduabelas memiliki  nilai  dengan  tingkat  akurasi  yang  paling tinggi yaitu 62%.
Perbandingan Like dan Share
Semua  data  yang  telah  dikumpulkan  pada penelitian  ini,  mengambil  sampel  data  dari  empat alamat  website  yaitu  detik.com,  merdeka.com, tempo.com  dan  kompas.com.  Dari  data  tersebut dihitung  jumlah like dan share pada  kategori clickbait dan  bukan clickbait .  Sehingga  didapatkan data berikut:
Tabel 6. Pengaruh Clickbait pada Perbandingan
Like dan Share
Beradasarkan  tabel  di  atas  dapat  diperoleh  jumlah presentase tiap website yang dikategorikan clickbait dan bukan clickbait . Berikut adalah tabel presentase dari masing masing website .
Tabel 7. Tabel Persentase Dampak Like dan Share Website

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  dilakukan  analisa,  perancangan, implementasi,  pelatihan  algoritma,  dan  pengujian pada  aplikasi  pengklasifikasian  artikel clickbait berbahasa  Indonesia  menggunakan  Naïve  Bayes Classifier maka  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi yang  dibuat  mampu  untuk  mengklasifikasikan artikel  berdasarkan  kategorinya  yaitu clickbait dan bukan clickbait secara  otomatis.  Namun  saat  uji pelatihan  algoritma  ini  kurang  baik  dalam pengklasifikasian karena rata – rata akurasi dari data yang sudah dilatih hanya 56% dengan data latih 800 dan data uji 200.
Berdasarkan pengambilan sampel perhitungan yang telah dilakukan, dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan clickbait sangat berperngaruh  pada  jumlah like dan share . Penggunaan  bukan clickbait terhadap  jumlah like berpengaruh 22% lebih tinggi dari pada menggunakan clickbait .  Dan  penggunaan  bukan clickbait terhadap  jumlah share 38%  lebih  tinggi dari pada menggunakan clickbait .
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, sistem  yang  dibuat  masih  memiliki  beberapa kekurangan.  Beberapa  saran  yang  dapat  dijadikan acuan  untuk  pengembangan  aplikasi  atau  sistem lebih lanjut adalah sebagai berikut:
1. Rata  –  rata  akurasi  pada  penelitian  ini  dengan menggunakan  Naïve  Bayes  classifier  adalah berkisar  56%  tergolong  sangat  rendah  dari  16 kali  percobaan  yang  telah  dilakukan  sehingga perlu dikaji ulang pemilihan  fitur, dan formula yang bagus untuk mendeteksi artikel clickbait .
2. Pada penilitian ini data yang digunakan adalah data yang dipublikasikan dari berbagai periode yang mengakibatkan jumlah like dan share tidak signifikan,  sehingga  data  yang  di  hasilkan kurang  begitu  akurat,  serta  ketidakseimbangan jumlah  data  yang  dikumpulkan  dari  masing- msaing  situs  sehingga  membuat  perhitungan menjadi berat sebelah.
3. Untuk  pengembangan  selanjutnya  diharapkan penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  classifier untuk  mengklasifikasi  artikel clickbait dapat diterapkan  sebagai plugin  browser ,  facebook, dan  lain-lain  sehingga  artikel  yang  termasuk clickbait dapat  dihilangkan  atau  dapat  didteksi oleh sistem.
4. Diharapkan  penelitian  selanjutnya  terkait dengan clickbbait dapat  mendeteksi  dan mengklasifikasi  apakah  judul  artikel  sesuai dengan konten pada artikel tersebut.
5. REFRENSI [1] Akbar,  M.  I.  (2016,  Agustus  31).  Muhbalak. Retrieved from www.muhbalak.com: http://www.muhbalak.com/2016/08/positif- dan-negatif-menggunakan-judul-yang-
clickbait .html
[2] Basnur, P. W., & Sensue, D. I. (2010). Makara, Teknologi,  Vol.  14,  No.  1.  Pengklasifikasian Otomatis Berbasis Ontologi Untuk, 33.
[3] Dewobroto,  W.  2005.  Aplikasi  Rekayasa Konstruksi  dengan  Visual  Basic.  Jakarta:  PT Elex Media Komputindo.
[4] Feldman,  R.,  &  Sanger,  J.  2007.  The  Text Mining  Handbook  Advanced  Approaches  in Analyzing  Unstructured  Data.  New  York: Cambridge University Press.
[5] Ganesan,  K.  2006.  Text  Mining,  Analytics  &
More. Retrieved from text- analytics101.rxnlp.com: http://text-
analytics101.rxnlp.com/2014/10/all-about- stop-words-for-text-mining.html.
[6] Han,  J.,  &  Kamber,  M.  2006.  Data  Mining Concepts and Techniques.
[7] Ishtiaq,  A.  2014.  Pasca  Sarjana.  Meachine Learning, 183 - 184.
[8] Kadir,  A.  2013.  Pengenalan  Algoritma. Yogyakarta: Andi.
[9] Kunafi,  A. 2009. Klasifikasi Email Berbahasa Indonesia  Menggunakan  Text  Mining  dan Algoritma  KMean.  Surabaya:  Politeknik Elektronika Negeri Surabaya.
[10] Pathmanaban,  H.  2016.  Academia.  Retrieved from https://www.academia.edu/: https://www.academia.edu/5889117/Text_min ing [11] Pedia,  O.  (2015,  Februari  21).  SI  PEDIA.
Retrieved from www.si-pedia.com: http://www.si-pedia.com/2015/02/perbedaan- artikel-dengan-berita.html
[12] Prisma,  D.  (2014,  November  1).  ILMU
PERPUSTAKAAN DAN INFORMASI.
Retrieved  from  donyprisma.wordpress.com: https://donyprisma.wordpress.com/2014/11/01 /recall-dan-precision-dalam-sistem-temu- kembali-informasi/
[13] Samodra, J., Sumpeno, S., & Hariadi, M. 2009. Pasca Sarjana. Informatics, 71-74.
[14] Sanam, S. (2015, may 17). Sohib Sanam's blog. Retrieved from www.sohibsanam.com: http://www.sohibsanam.com/14-situs-berita- terkini- online -terpopuler-di-indonesia/
[15] Shire, E. (2014, July 14). wikipedia. Retrieved
Desember 07, 2016, from http://www.thedailybeast.com/articles/2014/0 7/14/saving-us-from-ourselves-the-anti-
clickbait -movement.html
[16] Sido,  F.  (2015,  Juni  23).  Kompasiana. Retrieved  from  http://www.kompasiana.com/: http://www.kompasiana.com/afsee/media- mengenali-jebakan-
klik_54f77e62a333112c6f8b45d8
[17] Sumadiria,  A.  H.  2011.  Menulis  Artikel  dan Tajuk  Rencana:  Panduan  Praktis  Penulis  & Jurnalis Profesiona. Bandung: Simbiosa Rekatama Media.
[18] Tea.
(2016, DESEMBER 12). ROMELTEAMEDIA. Retrieved from http://www.romelteamedia.com/2015/04/janga
n-klik- clickbait -judul-berita-jebakan.html: http://www.romelteamedia.com/2015/04/janga n-klik- clickbait -judul-berita-jebakan.html
[19] Thompson, D. (2013, November 14). theatlantic. Retrieved Desember 07, 2016, from http://www.theatlantic.com/business/archive/2 013/11/upworthy-i-thought-this-website-was- crazy-but-what-happened-next-changed- everything/281472/
[20] Trim,  C.  (2013,  January  24).  IBM  Developer Works. Retrieved from www.ibm.com: https://www.ibm.com/developerworks/commu nity/blogs/nlp/entry/tokenization?lang=en
[21] Waldman,  K.  (2014,  May  23).  National  Post. Retrieved Desember 07, 2016, from
http://news.nationalpost.com/2014/05/23/mind -the-curiosity-gap-how-can-upworthy-be- noble-and-right-when-its- clickbait -headlines- feel-so-wrong/
[22] Wijaya,  A.  P.,  &  Santoso,  H.  A.  (2016). Technology.  Naïve  Bayes  Classification  pada Klasifikasi  Dokumen  Untuk  Identifikasi Konten E-Government, 48 - 55.
[23] Wiputra,  L.  (2015,  September  30).  Judul Clickbait dan  Kebiasaan  Malas  Membaca Orang  Indonesia.  Retrieved  desember  12, 2016, from TECHINASIA: https://id.techinasia.com/talk/judul- clickbait - dan-kebiasaan-malas-membaca-orang- indonesia
[24] Zohar,  Y.  E.  2002.  Introduction  to  Text Mining:  Automated  Learning  Group  National Center  For  Supercomputing  Application. Illinois: University of Illioni.