## PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN MULTI-LAYER PERCEPTRON PADA KLASIFIKASI TOPIK BERITA
Sudianto 1 , Asti Dwi Sripamuji 2 , Imada Ramadhanti 3 , Risa Riski Amalia 4 , Julian Saputra 5 , Bagas Prihatnowo 6
1,2,3,4,5,6 Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Indonesia
email: sudianto@ittelkom-pwt.ac.id 1

## Abstrak
Salah satu aktivitas masyarakat Indonesia di internet adalah mengakses berita online dengan persentase 15,5%. Dalam mencerna  suatu  informasi  berita online , masyarakat Indonesia masih memiliki kebiasaan yang buruk ketika membaca lebih dari satu sumber media online pada kasus yang sama. Sehingga perlu adanya  klasifikasi  berita  secara  otomatis.  Penelitian  sebelumnya  menggunakan Mutual  Information  and Bayesian  Network untuk  mengkategorikan  suatu  berita,  dalam  format  data  tekstual  dengan  akurasi 75.34%.  Penelitian  ini  memberikan  suatu  inovasi  baru  berupa  pengimplementasian  algoritma Support Vector  Machine dan Multi-Layer  Perceptron untuk  klasifikasi  menggunakan  pembelajaran  supervised atau  yang  disebut backpropagation .  Tujuan  dari  pengklasifikasian  topik  berita  menggunakan  Algoritma Support  Vector  Machine memudahkan  pembaca untuk menemukan  informasi  yang  pembaca  butuhkan, dengan  secara  otomatis  mengelompokkan  berita  ke  dalam  kategori  tertentu  sesuai  informasi  yang terkandung.  Metode  yang  digunakan  yaitu  metode Term  Frequency – Inverse  Document  Frequency untuk feature  selection data  pelatihan  dan  algoritma Support  Vector  Machines dan Multi-Layer Perceptron untuk klasifikasi. Hasil yang diperoleh menunjukan skor akurasi sebesar 74% pada SVM dan 78% pada MLP.  Sementara itu,  nilai precision dan recall yaitu 76% dan 74% pada SVM serta 79% dan 78% pada MLP.
Kata kunci: Berita, Klasifikasi, Support Vector Machine, Multi-Layer Perceptron, TF-IDF.

## Abstract
One of the activities of Indonesian people on the internet is to access online news  with a percentage of 15.5%. In digesting online news information, Indonesians still have a bad habit when reading more than one  online  media  source    in  the  same  case.  So  there  needs  to  be  an  automatic  classification  of  news. Previous  researchers  used the  Mutual  Information  and Bayesian  Network to categorize  news  stories,  in textual  data  format  with  75.34%  accuracy.  This  research  provides  a  new  innovation  in  the  form  of implementing support  vector  machine and multi-layer  perceptron algorithms  for  classification  using supervised learning or called backpropagation.   The purpose of classifying news topics using Machine's Vector Support Algorithm  makes it easy for readers to find the information readers need, by automatically grouping  news  into specific  categories  according  to the information  contained.    The  method  used  is  the Term  Frequency – Inverse  Document  Frequency method    for feature  selection of  training  data  and algorithms support  vector  machines and multi-layer  perceptron for  classification.  The  results  showed an accuracy score of 74% on SVM and 78% on MLP. Meanwhile, precision and recall values  are 76% and 74% on SVM and 79% and 78% in MLP.
Keywords : News, Classification, Support Vector Machine, Multi-Layer Perceptron, TF-IDF.
Diterima Redaksi: 30-01-2022 | Selesai Revisi: 10-07-2022 | Diterbitkan Online: 31-07-2022 DOI: https://doi.org/10.23887/janapati.v11i2.44151

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  ketersediaan  jaringan komunikasi  dan  internet  saat  ini  sangat  tinggi dengan  meningkatnya  ketergantungan  manusia akan  peranan  Teknologi  Informasi  [1].  Orang- orang  menghabiskan  lebih  banyak  waktu berinteraksi di media sosial, karena kemudahan akses dari mana dan kapan saja.
Media  sosial  sudah  dianggap  menjadi kebutuhan  hidup  dan  menjadi  hal  yang  sangat digemari  oleh  masyarakat.  Berdasarkan  data Kominfo,  aktivitas  masyarakat  Indonesia  dalam berinternet  salah  satunya  untuk  kegiatan mengakses berita portal online dengan persentase  15,5%.  Namun,  tingginya  akses berinternet  tidak  berbanding  lurus  dengan  skor informasi  dan  indeks  literasi  digital  yang  belum “ baik ” (4.00)  dari  tiap  provinsi  [2]  [3]. Permasalahan  yang  ada  saat  ini,  dalam mencerna suatu informasi berita online masyarakat  memiliki  kebiasan  buruk  dalam membaca  lebih  dari  satu  sumber  media online untuk  isu  yang  sama,  pembaca  acap  kali mengabaikan  mengetahui  latar  belakang  portal media online dari website yang  dibaca [2] [4] . Berdasarkan  kebiasan  negatif  tersebut,  maka diperlukan  klasifikasi  berita  otomatis  untuk mengatur  berita  dan  menemukan  informasi, serta  berita  yang  pembaca  butuhkan.  Salah satu  cara  untuk  mengkategorikan  berita  ke dalam  kategori  tertentu  berdasarkan  informasi yang terkandung melalui klasifikasi teks [5][6][7]. Terdapat beberapa metode pembelajaran mesin yang  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi teks, diantaranya algoritme K-Nearest Neighbors (KNN) ,  Gaussian  Naïve  Bayes, Random  Forest (RF) ,  Support  Vector  Machine (SVM) , Multilayer Perceptron (MLP) , Ridge, dan algoritme  Stochastic  Gradient  Descent (SGD). Pada  Penelitian  ini,  klasifikasi  topik  berita menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM)  dan Multi  Layer  Perceptron (MLP). Penelitian sebelumnya, oleh Fahmi Salman  Nurfikri, et  al [8]  melakukan  klasifikasi berita  menggunakan  klasifikasi  teks  dengan metode  Mutual  Information  (MI)  dan  Bayesian Network  yang  menunjukkan  hasil  75,34%. Dataset yang  digunakan  masih  sedikit  dengan jumlah  360 dataset berita  dan  dilakukan pengklasifikasian secara multi-label [9]. Sedangkan  pada  penelitian  ini,  menggunakan metode  algoritme Support  Vector  Machine (SVM) dan Multilayer Perceptron (MLP). Proses tahapan preprocessing menggunakan case folding dan cleaning  yang bertujuan  untuk
mendapatkan kinerja sistem yang baik, selanjutnya  dilakukan feature  extraction untuk mengurangi jumlah data berulang dari kumpulan pada dataset . Feature  selection menggunakan TF-IDF  yang  digunakan  untuk  mengukur kemunculan sebuah kata dalam suatu dokumen.   Batasan  topik  pembahasan  pada penelitian ini mengklasifikasikan informasi berita ( News ) ke dalam beberapa kategori berita yaitu Otomotif,  Bisnis  Ekonomi,  Nasional,  Olahraga, Lifestyle , Travel ,  Teknologi  dan  Bola.  Masing- masing  kategori  berita  memiliki  1250  data tekstual,  dengan  total  jumlah dataset yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 10.000 dataset . Dataset ini  didapatkan  dari  Indonesian News Corpus [10]. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan  untuk  klasifikasi  topik  berita online sesuai  dengan  topik  berita.  Sehingga  pembaca berita  lebih  mudah  untuk  memperoleh  topik berita yang dibaca.

## METODE
Metode  untuk  klasifikasi  topik  berita secara otomatis, ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Dataset
Langkah  pertama  adalah  mengumpulkan dataset berupa  data  berita  berbasis  teks  artikel artikel  berbahasa  Indonesia  yang  didapat  dari berbagai sumber situs berita Indonesia [11][12][13][14][15][16] yang diambil dari beberapa  situs web selama  6  bulan,  yaitu  dari Juli  2015  hingga  Desember  2015  [10].  Pada penelitian  ini,  mendefinisikan  8  label  kelas berdasarkan  kategori  berita,  yaitu  Otomotif, Bisnis  Ekonomi,  Nasional,  Olahraga, Lifestyle , Travel ,  Teknologi  dan  Bola.  Masing-masing label  kelas  memiliki  1250  data  tekstual. Sehingga,  pada  penelitian  ini  jumlah  data  yang digunakan  adalah  10.000 dataset .  Berikut adalah  distribusi  data  pada dataset ,  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Distribusi Data Setiap Label
No Nama Label Jumlah Dokumen 1 Otomotif 1250 2 Bisnis Ekonomi 1250 3 Nasional 1250 4 Olahraga 1250 5 Lifestyle 1250 6 Travel 1250 7 Teknologi 1250 8 Bola 1250 2. Preprocessing Data Pada  tahap  ini  data  dipersiapkan  untuk diproses lebih lanjut, bertujuan untuk mendapatkan kinerja sistem yang baik. Tahapan  melakukan preprocessing data  terdiri dari case  folding dan cleaning seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur preprocessing

## a.  Case Folding
Pada  tahap  ini,  semua  huruf  yang  ada di  dalam  dokumen  akan  diubah  menjadi huruf  kecil.  Tujuannya  adalah  untuk
memperkecil  variasi  kata  dalam  artikel berita [17]. b. Cleaning
Pada  tahap  ini,  karakter  lain  selain huruf,  seperti  tanda  baca,  simbol  dan nomor  akan  dihapus  dari  teks  berita  asli [18].
3. Feature Extraction Feature extraction
adalah proses pemeriksaan  ada  atau  tidaknya  setiap  kata pada daftar kosakata yang diperoleh dari setiap dokumen  teks  berita.  Hal  ini  dilakukan  untuk membantu  mengurangi  jumlah  data  berulang dari kumpulan dataset [19].

## 4. Feature Selection
Pada  tahap feature  selection ,  penelitian ini  menerapkan  TF-IDF  sebagai  fitur  untuk mengidentifikasi  kata-kata  penting  atau  kata- kata  yang  lebih  jarang  muncul  dalam  sebuah data  teks.  Kata-kata  terpilih  dianggap  lebih informatif  dan  efektif  untuk  dieksekusi  pada model classifier [20] [21].
Teknik TF-IDF diterapkan terhadap setiap kalimat  sebelum  dilakukan  klasifikasi  data.  TF- IDF  merupakan  multiplikasi  dari  TF  ( Term Frequency ) dan IDF ( Inverse Document Frequency ).  TF  digunakan  untuk  mengukur kemunculan sebuah kata dalam suatu dokumen [22] [23].
𝑇𝐹  = 𝑓𝑘 𝑓𝑡 (1)
Pada  persamaan  (1), 𝑓𝑘 yaitu  jumlah kemunculan  sebuah  kata  dalam  suatu  kalimat dan 𝑓𝑡 yaitu  total  kata  dalam  suatu  dokumen. IDF  memberikan  nilai  pada  setiap  kata  dalam suatu korpus.
𝐼𝐷𝐹  = 𝑙𝑜𝑔( 𝑁 𝐷𝑓 ) (2)
Dimana 𝑁 merupakan  total  dokumen dalam  suatu  korpus  dan 𝐷𝑓 merupakan banyaknya  dokumen  yang  mengandung  kata tertentu dalam suatu korpus [24] [25] [26]
5. Classifier Model Pada tahap ini, akan dilakukan perancangan  model  untuk  mempersiapkan proses training data.  Setiap  kalimat  dalam  teks berita  akan  diberikan  label  melalui  beberapa algoritme klasifikasi seperti
K-Nearest
Neighbors (KNN) ,  Gaussian  Naïve  Bayes, Random  Forest,  Support  Vector  Machine (SVM) , Multilayer Perceptron (MLP) , Ridge, dan algoritme Stochastic  Gradient  Descent (SGD). Data  akan  di training menggunakan  7  algoritme
klasifikasi  tersebut  dan  akan  diketahui  nilai akurasinya.

## 6. Classification
Setelah  melalui  proses training data, tahap  selanjutnya  adalah  memilih  algoritme dengan  nilai  akurasi  tertinggi  untuk  digunakan pada  proses  klasifikasi  topik  berita.  Dari  hasil akurasi training data,  penelitian  ini  menerapkan model algoritme Support Vector Machine (SVM) dan Multi  Layer  Perceptron (MLP)  untuk mengklasifikasikan topik berita.
Support  Vector  Machine (SVM)  adalah salah  satu  algoritme  yang  sering  digunakan untuk  analisis  klasifikasi  data.  Pada  dasarnya, konsep  klasifikasi  data  pada  SVM  yaitu  untuk mendapatkan pemisah hyperplane yang optimal antara  positif  dan  negatif  [27].  Untuk  klasifikasi data, hyperplane pemisah  optimal, ℎ ditentukan oleh nilai 𝑥 dimana fungsi keputusan 𝐷(𝑥) sama dengan  nol. Diberikan dataset pelatihan (𝑥 𝑖 ; 𝑦 𝑖 ) dari ruang input 𝑥 , fungsi keputusan didefinisikan sebagai berikut:
𝐷(𝑥) = ∑ 𝑛 𝑖 = 1 𝛼 𝑖 ∗ 𝑦 𝑖 𝐻(𝑥 𝑖 , 𝑥) (3)
𝛼 𝑖 ∗ adalah solusi maksimal untuk masalah optimasi kuadrat berikut:
𝑄(𝛼) = ∑ 𝑛 𝑖 =1 𝛼 𝑖 − 1 2 ∑ 𝑛 𝑖,𝑗=1 𝛼 𝑖 𝛼 𝑗 𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 𝐻(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) (4)
Subjek akan dibatasi:
∑ 𝑛 𝑖 = 1 𝑦 𝑖 𝛼 𝑖 = 0, 0 ≤  𝛼 𝑖 ≤ 𝐶 𝑛 , 𝑖  =  1, . . . . , 𝑛 (5)
Dimana 𝐻 adalah  produk  dalam  kernel dan 𝐶 adalah  parameter  regularisasi.  Untuk polinomial  dari  derajat 𝑞 produk  dalam  kernel sama dengan:
𝐻(𝑥, 𝑥 𝑖 )  =   [(𝑥  ⋅ 𝑥 1 ) +  1] 𝑞 (6)
Untuk fungsi radial basis dari bentuk:
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑛(∑ 𝑛 𝑖=1 𝛼 𝑖 𝑒𝑥𝑝{− |𝑥−𝑥𝑖|2 𝜎2 }) (7)
Dimana 𝜎 sama  dengan  lebar,  maka produk kernel adalah sama dengan:
𝐻(𝑥, 𝑥 𝑖 )  =  𝑒𝑥𝑝 {− |𝑥−𝑥𝑖|2 𝜎2 } (8)
Pemisahan  kompleksitas  model  dan dimensi, SVM diharapkan akan berkinerja relatif baik dibandingkan
dengan metode pembelajaran  lain  dalam domain yang  memiliki dimensi tinggi secara inheren [28][29][30][31].
Multi-layer  Perceptron (MLP)  merupakan jaringan saraf tiruan terstruktur, yang menggunakan metode pembelajaran supervised dan  dikenal  sebagai backpropagation untuk klasifikasi  [32][33].  Pada input layer nya, terdapat  saraf  neuron  yang  mewakili  fitur input . Selanjutnya,  pada hidden  layer ,  dibutuhkan input dari layer pertama  dan  menerapkan penjumlahan  linier  berbobot  dan  aktivasi  non- linier  pada  fungsi  mereka.  Fungsi  aktivasi  yang umum digunakan adalah sigmoid , yang ditunjukkan oleh fungsi dibawah ini:
𝑥(𝑎 𝑖 ) = 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝑎 𝑖 ) (9)
Persamaan  (9)  menunjukkan  tangen hiperbolik  dan  persamaan  (10)  adalah  fungsi logistik.
𝑥(𝑎 𝑖 ) = (1 + 𝑒 −𝑎𝑖 ) −1 (10)
Fungsi aktivasi diambil sebagai input oleh layer berikutnya,  yaitu output  layer .  Karena struktur  MLP  terhubung  sepenuhnya,  maka node dalam multilayer akan  terhubung  satu sama  lain  melalui    bobot.  Ketika  setiap  data diproses, koneksi bobot akan diubah berdasarkan pada perbedaan jumlah kesalahan antara  hasil  yang  diharapkan  dan  keluarannya. Teknik pembelajaran ini disebut dengan backpropagation [34][35].
7. Evaluasi
Setelah  proses  klasifikasi  data  selesai,
maka  tahap  terakhir  adalah  mengevaluasi kinerja sistem menggunakan algoritma Multilayer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM)  yang  ditunjukkan  dengan  nilai akurasi, precision dan recall pada  setiap kategori topik berita.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses training menggunakan 7 algoritma klasifikasi  diantaranya  algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) ,  Gaussian  Naïve  Bayes, Random  Forest,  Support  Vector  Machine (SVM) , Multilayer Perceptron (MLP) , Ridge, dan algoritma Stochastic  Gradient  Descent (SGD) . Berdasarkan proses training terhadap 7 algoritma klasifikasi,  penelitian  ini  mendapatkan nilai akurasi sebagai berikut.
Gambar 3. Hasil akurasi trining 7 algoritme klasifikasi
Hasil Akurasi training 7 algoritma klasifikasi  diatas  posisi  tertinggi  pertama  diraih oleh Multilayer  Perceptron (MLP)  ,  dan algoritma  tertinggi  kedua  diraih  oleh Support Vector Machine (SVM) serta
algoritma klasifikasi lainnya berdasarkan grafik mendapatkan  nilai  akurasi  dibawah  70% sehingga penelitian ini akan mengevaluasi hasil prediksi  klasifikasi  topik  berita  menggunakan algoritma Multilayer  Perceptron (MLP)  dan Support Vector Machine (SVM).
Gambar 4. Hasil confusion matrix SVM
Hasil confusion  matrix model  SVM  pada Gambar  4.  menggunakan  pembagian dataset sebanyak  1250  artikel  berita  terhadap  setiap kategori topik berita. Topik berita yang diprediksi terdiri  dari  otomotif,  Bisnis  ekonomi,  nasional, olahraga, lifestyle , travel ,  teknologi,  dan  bola yang  diberi  label  dari  0  sampai  7.    Label  0 sebagai  kategori  topik  otomotif  menghasilkan nilai  prediksi  sebanyak  1058,  label  1  sebagai
kategori  bisnis  otomotif  mendapatkan  nilai prediksi  sebanyak  877,  kategori  topik  nasional pada  label  3  mendapatkan  nilai  prediksi sebanyak 845, kategori topik olahraga mendapatkan  nilai  prediksi  854,  kategori  topik lifestyle mendapatkan  nilai  prediksi  sebanyak 809,  dan  kategori  bola  dengan  nilai  prediksi 1082.
Gambar 5. Hasil confusion matrix Multilayer Perceptron
Hasil confusion  matrix dengan  model Multilayer Perceptron
mendapatkan nilai prediksi pada pada kategori topik otomatis 1080 dari 1250 dataset yang diprediksi, kategori topik bisnis  ekonomi  dengan  label  1  mendapatkan nilai  prediksi  sebanyak  975,  kategori  topik nasional  mendapatkan  nilai  prediksi  sebanyak 871,  kategori  olahraga  mendapatkan  nilai prediksi  932,  label  4  dengan  topik lifestyle mendapatkan  nilai  prediksi  label  sebanyak  872, label  5  atau  kategori travel mendapatkan  nilai prediksi  label  sebanyak  1076,  label  6  dengan topik  teknologi  mendapatkan  nilai  prediksi  label sebanyak  906  dan  topik  bola  label  7 mendapatkan nilai prediksi sebanyak 1130.
Gambar 6. Nilai precision , recall , dan F1-Score pada setiap kategori topik berita menggunakan algoritme Support Vector Machine (SVM)
Nilai  rata-rata  bobot  dari  7  kategori  topik klasifikasi  yang  terdiri  dari  precision,  recall  dan f1-score  berturut-turut  sebesar  0,76,  0,74  dan 0,74.
Gambar 7. Nilai precision , recall , dan F1-Score pada setiap kategori topik berita menggunakan algoritma Multilayer Perceptron (MLP).
Nilai  rata-rata  bobot  dari  7  kategori  topik klasifikasi  yang  terdiri  dari precision , recall dan F1-score berturut-turut  sebesar  0,79,  0,78  dan 0,79.
Gambar 8. WordCloud dari algoritma Multilayer Perceptron beberapa kategori topik berita
Pada  Gambar  8. WordCloud term otomotif  dan  penjualan  paling  dominan  jika dibandingkan dengan term lainnya. Topik Bisnis mendapatkan term pertumbuhan  yang  paling besar.  Kategori  topik  nasional  mendapatkan term yang  paling  baik  adalah  DPR.  Kategori dengan  topik  olahraga  mendapatkan term
Valentino Rossi yang paling banyak. Selanjutnya topik kategori lifestyle mendapatkan term yang  paling  besar  adalah  kata  yang. WordCloud dengan  topik travel mendapatkan term yang  paling  besar  adalah  wisatawan. Kemudian  pada  topik  teknologi  mendapatkan term yang  paling  besar  dan  berada  ditengah adalah term pengguna.  Serta WordCloud dengan topik bola, term yang paling mendominasi adalah term Laga Group.

## KESIMPULAN
Klasifikasi  topik  berita  dapat  dilakukan menggunakan  algoritma  algoritma  SVM  dan MLP dengan melalui feature selection menggunakan TF-IDF pada preprocessing data. Tahap feature selection menyiapkan data pelatihan  berdasarkan  tingkat  kepentingan korpus  pada  dataset.  Algoritma  SVM  dan  MLP dikatakan  dapat  menjadi  algoritma  yang  sesuai untuk tugas klasifikasi topik berita karena kedua algoritma  tersebut  memiliki  skor  akurasi  yang lebih  unggul  dari  5  algoritma  yang  lainnya. Algoritma  SVM  dapat  melakukan  klasifikasi dengan  skor  akurasi  sebesar  74%.  Sementara itu,  akurasi  yang  diperoleh  menggunakan algoritma  MLP  yaitu  sebesar  78%.  Evaluasi lanjut  berupa  rata-rata  bobot  untuk precision dan recall dengan  skor  berturut-turut  sebesar 76%  dan  74%  pada  SVM  serta  79%  dan  78% pada  MLP. Vektorisasi  dalam  tahapan  feature selection  dapat  dilakukan  dengan  metode lainnya seperti FastText dan Word2Vec sebagai penelitian  lanjutan.  Selain  itu,  klasifikasi  juga dapat  melalui  deep  learning  sehingga  evaluasi lebih  lanjut  terkait  perbandingan  performa algoritma dapat diketahui sebagai
pengembangan  penelitian  ini  pada  masa mendatang.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada  Teknik  Informatika,  Institut  Teknologi Telkom  Purwokerto  atas  dukungannya  dalam menyelesaikan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] I. Etin, “ Pengelolaan Sistem Informasi Akademik Perguruan  Tinggi  Berbasis  Teknologi  Informasi dan  Komunikasi, ” J.  Penelit.  Pendidik. ,  vol.  12, no.  1,  pp.  51 – 67,  2006,  [Online].  Available: https://files.indihomestudy.com/pdf/ac6c9913- 953a-4c0a-9426-800cffcd8ece.pdf.
[2] Kemkominfo, “ Survei  Literasi  Digital  Indonesia 2020, ” Katadata Insight Cent. , no. November, p. 32, 2020.
[3] K. B. Dinata, “ ANALISIS KEMAMPUAN
LITERASI  DIGITAL  MAHASISWA  COVID-19 proses Pendidikan Matematika Fakultas Keguruan  dan  Ilmu  Pendidikan  .  Dampak  yang mandiri . Salah satu kemampuan yang berperan cukup  penting  dalam  memfasilitasi, ” Edukasi  J. Pendidik. , vol. 19, no. 1, pp. 105 – 119, 2021, doi: 10.31571/edukasi.v19i1.
[4] I. G. Hartari, N. M. Gelgel, and N. L. Purnawan, “ Analisis Isi Berita Kekerasan Seksual Tribunnews.Com  (Periode  Berita  Desember 2018), ” E-Jurnal Mediu. , vol. 1, no. 2, pp. 1 – 12, 2019.
[5] P.  Widodo,  J.  A.  Putra,  S.  Afiadi,  A.  Z.  Arifin, and D. Herumurti, “ Klasifikasi Kategori Dokumen Berita  Berbahasa  Indonesia  Dengan  Metode Kategorisasi Multi-Label Berbasis Domain Specific  Ontology, ” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi Terap. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  101 – 112,  2016,  doi: 10.33197/jitter.vol2.iss2.2016.100.
[6] Y. D. Pramudita, S. S. Putro, and N. Makhmud, “ Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  dengan  Enhanced  Confix Stripping  Stemmer, ” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  269,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201853810.
[7] F.  Handayani  and  S.  Pribadi, “ Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian  Teks  Otomatis  Pengaduan dan  Pelaporan  Masyarakat  melalui  Layanan Call  Center  110, ” J.  Tek.  Elektro ,  vol.  7,  no.  1, pp. 19 – 24, 2015, doi: 10.15294/jte.v7i1.8585.
[8] F.  S.  Nurfikri,  M.  S.  Mubarok,  and  Adiwijaya, “ News topic classification using mutual information  and  Bayesian  network, ” 2018  6th Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol.  ICoICT  2018 , vol.  0,  no.  c,  pp.  162 – 166,  2018,  doi: 10.1109/ICoICT.2018.8528806.
[9] L.  G.  Irham,  A.  Adiwijaya,  and  U.  N.  Wisesty, “ Klasifikasi Berita Bahasa Indonesia
Menggunakan  Mutual  Information  dan  Support Vector  Machine, ” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 284, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1410.
[10]  A.  RAHUTOMO,  FAISAL;  MIQDAD  MUADZ
MUZAD, “ Indonesian  News  Corpus. ” Mendeley Data V1, 2018, doi: 10.17632/2zpbjs22k3.1.
[11]  W.  A.  S.  J.  H.  M.  Nugroho, “ Kompas.com, ” [Online]. Available: https://inside.kompas.com/.
[12]  W. D. B. S. Y. T. Aryanto, “ Tempo.co, ” [Online].
Available: https://www.tempo.co/.
[13] “ Merdeka.com, ” [Online]. Available: https://www.merdeka.com. [14]  M. R. Djarot, “ Republika.co.id, ” [Online].
Available: https://www.republika.co.id/.
[15]  I. W. T. Pribadi, “ Viva.co.id, ” [Online]. Available: https://www.viva.co.id/.
[16]  D.  D.  S.  F.  M.  Putra, “ Tribunnews.com, ” [Online]. Available: http://www.tribunnews.com/.
[17]  K.  Kowsari,  K.  J.  Meimandi,  M.  Heidarysafa,  S. Mendu,  L.  Barnes,  and  D.  Brown, “ Text classification algorithms: A survey, ” Inf. , vol. 10,
no.
4, pp. 1 – 68, 2019, doi: 10.3390/info10040150.
[18]  M.  Wongkar  and  A.  Angdresey, “ Sentiment Analysis  Using  Naive  Bayes  Algorithm  Of  The Data Crawler: Twitter, ” Proc. 2019 4th Int. Conf. Informatics  Comput.  ICIC  2019 ,  no.  July,  2019, doi: 10.1109/ICIC47613.2019.8985884.
[19]  R. S. Rajput and S. R. Patra, “ Survey Paper on Sentiment  Analysis  using  NLP, ” vol.  1,  no.  02,
2021.
[20]  A. Kumar, A. Jaiswal, S. Garg, S. Verma, and S. Kumar, “ Sentiment  Analysis  Using  Cuckoo Search  for  Optimized  Feature  Selection  on Kaggle Tweets, ” Int. J. Inf. Retr. Res. , vol. 9, no.
1, pp. 1 – 15, 2018, doi: 10.4018/ijirr.2019010101.
[21]  Y. Zhai, W. Song, X. Liu, L. Liu, and X. Zhao, “ A Chi-Square  Statistics  Based  Feature  Selection Method  in  Text  Classification, ” Proc.  IEEE  Int. Conf. Softw. Eng. Serv. Sci. ICSESS , vol. 2018-
November, pp. 160 – 163, 2019, doi:
10.1109/ICSESS.2018.8663882.
[22]  S.  Qaiser  and  R.  Ali, “ Text  Mining:  Use  of  TF- IDF  to  Examine  the  Relevance  of  Words  to Documents, ” Int. J. Comput. Appl. , vol. 181, no.
1, pp. 25 – 29, 2018, doi: 10.5120/ijca2018917395.
[23]  S.  Ghosh  and  M.  S.  Desarkar, “ Class  Specific TF-IDF  Boosting  for  Short-text  Classification, ” pp. 1629 – 1637, 2018, doi:
10.1145/3184558.3191621.
[24]  Z.  Zhu,  J.  Liang,  D.  Li,  H.  Yu,  and  G.  Liu, “ Hot Topic  Detection  Based  on  a  Refined  TF-IDF Algorithm, ” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp.  26996 – 27007, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2893980.
[25]  S.  W.  Kim  and  J.  M.  Gil, “ Research  paper classification  systems  based  on  TF-IDF  and LDA  schemes, ” Human-centric  Comput.  Inf. Sci. ,  vol.  9,  no.  1,  2019,  doi:  10.1186/s13673- 019-0192-7.
[26]  C.  Z.  Liu,  Y.  X.  Sheng,  Z.  Q.  Wei,  and  Y.  Q. Yang, “ Research of Text Classification Based on Improved  TF-IDF  Algorithm, ” 2018  IEEE  Int. Conf. Intell. Robot. Control Eng. IRCE 2018 , no. 2, pp. 69 – 73, 2018, doi:
10.1109/IRCE.2018.8492945.
[27]  X.  Yan  and  M.  Jia, “ A  novel  optimized  SVM
classification algorithm with multi-domain feature and  its  application  to  fault  diagnosis  of  rolling bearing, ” Neurocomputing ,  vol.  313,  pp.  47 – 64, 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2018.05.002.
[28]  S.  Puri  and  S.  P.  Singh, An  Efficient  Hindi  Text Classification  Model  Using  SVM ,  no.  March 2021. Springer Singapore, 2019.
[29]  F. Wang, Z. Zhen, B. Wang, and Z. Mi, “ applied sciences  Comparative  Study  on  KNN  and  SVM Based  Weather  Classification  Models  for  Day
Ahead Short Term Solar PV Power
Forecasting, ” doi: 10.3390/app8010028.
[30]  T.  B.  Shahi, “ Nepali  News  Classification  using Naïve  Bayes  ,  Support  Vector  Machines  and Neural Networks, ” pp. 18 – 22, 2018.
[31]  G.  Alimjan,  T.  Sun,  Y.  Liang,  H.  Jumahun,  and Y.  Guan, “ A  New  Technique  for  Remote Sensing
Image Classification Based on Combinatorial  Algorithm  of  SVM  and  KNN, ” Int.
J.  Pattern  Recognit.  Artif.  Intell. ,  vol.  32,  no.  7,
pp. 1 – 23, 2018,
doi: 10.1142/S0218001418590127.
[32]  B.  T.  Pham,  M.  D.  Nguyen,  K.  T.  T.  Bui,  I. Prakash,  K.  Chapi,  and  D.  T.  Bui, “ A  novel artificial  intelligence  approach  based  on  Multi- layer Perceptron Neural Network and
Biogeography-based  Optimization  for  predicting coefficient  of  consolidation  of  soil, ” Catena ,  vol. 173,  no.  July  2018,  pp.  302 – 311,  2019,  doi: 10.1016/j.catena.2018.10.004.
[33] J. Jeyanathan, … P. J. -I.  J.  of,  and    undefined 2018, “ Transform based Classification of Breast Thermograms  using  Multilayer  Perceptron  Back Propagation Neural Network, ” Acadpubl.Eu , vol. 118,  no.  20,  pp.  1955 – 1961,  2018,  [Online]. Available: http://www.acadpubl.eu/hub/2018-
118-21/articles/21c/7.pdf.
[34]  N.  B.  Gaikwad,  V.  Tiwari,  A.  Keskar,  and  N.  C. Shivaprakash, “ Efficient  FPGA  Implementation of  Multilayer  Perceptron  for  Real-Time  Human Activity  Classification, ” IEEE  Access ,  vol.  7,  pp. 26696 – 26706, 2019,
doi:
10.1109/ACCESS.2019.2900084.
[35]        C.  Kar,  A.  Kumar,  and  S.  Banerjee, “ Tropical cyclone intensity detection by geometric features  of  cyclone  images  and  multilayer perceptron, ” SN  Appl.  Sci. ,  vol.  1,  no.  9,  2019, doi: 10.1007/s42452-019-1134-8.