## SISTEM KLASIFIKASI BERITA DARING FAKTOR KEJAHATAN PENYALAHGUNAAN NARKOTIKA BERBASIS ALGORITMA NAIVE BAYES

## Oki Arifin
Program Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Amikom Yogyakarta Email : okiarifin@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Tingginya tingkat penggunaan situs berita memungkinkan penyebaran berita yang lebih cepat, luas, aktual, dan ramah lingkungan. Kasus-kasus narkotika merupakan artikel yang banyak ditemui di media berita daring. Dari berita daring tersebut di kelompokkan berdasarkan faktor kejahatan penyalahgunaan narkotika berasal dari individu, lingkungan dan  narkoba.  Dengan  demikian,  perlu  dikembangkan  sebuah  sistem  klasifikasi  yang diharapkan dapat membantu pihak kepolisian dan pihak terkait dalam mengetahui faktor penyebab  kejahatan  penyalahgunaan  narkotika  yang  peningkatan  kasusnya  sudah semakin  memprihatinkan  di  Indonesia. Text  mining  processing merupakan  salah  satu domain  penelitian  pada web  mining yang  bertujuan  untuk  menggali  informasi  dari kumpulan  data  teks  yang  jumlahnya  sangat  besar.  Penelitian  ini  akan  mengembangkan sebuah sistem dengan menggunakan teknik klasifikasi Naïve Bayes (NB) . Pendekatan ini merupakan  pendekatan  mengacu  pada  teorema Bayes yang  merupakan  prinsip  peluang statistika  untuk  mengkombinasikan  pengetahuan  sebelumnya  dengan  pengetahuan  baru. Hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  untuk  mengklasifikasi  berita  daring  faktor kejahatan penyalahgunaan narkotika yang dapat diimplementasikan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes . Pengujian sistem menggunakan confusion matrix dengan tingkat performansi  dengan  data  uji  225  di  dapatkan  nilai recall 75,8%, precision 97,7%,  dan accuracy 96,4%.  Maka  sistem  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naive  Bayes mempunyai tingkat akurasi yang baik karena tingkat akurasinya lebih dari 50%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Text Mining , Naive Bayes , Confusion Matrix , Narkotika

## ABSTRACT
The  high  level  of  using  news  sites  enables  faster,  widespread,  actual,  and environmentally-friendly news spread. Narcotics cases are articles that are often found in the  online  news.  From  the  online  news  is  grouped  based  on  factors  of  crime  misuse narcotics  from  an  individual,  environmental,  and  the  narcotics.  Thus,  it  is  necessary  to develop a classification system that is expected to assist the police and related parties in
knowing  the  factors  causing  narcotic  misuse  crimes  which  increase  the  case  has  been increasingly  apprehensive  in  Indonesia.  Text  mining  processing  is  one  of  the  research domains in web mining that aims to extract information from a huge amount of text data. This research will develop a system using Naïve Bayes (NB) classification technique. This approach  is  an  approximation  to  Bayes's  theorem  which  is  the  principle  of  statistical odds to combine previous knowledge with new knowledge. The result of this research is a system to classify online news of crime misuse narcotics factor which can be implemented by using a Naive Bayes algorithm. System test using confusion matrix with performance level with test data 225 got 75,8% recall value, precision 97,7%, and accuracy 96,4%. So the  classification  system  using  the  Naive  Bayes  algorithm  has  a  good  accuracy  level because of the accuracy of more than 50%.
Keywords: Classification, Text Mining, Naive Bayes, Confusion Matrix, Narkotic

## PENDAHULUAN
Perkembangan  kasus  kejahatan  penyalahgunaan  narkotika  di  Indonesia sangat  mengkhawatirkan  dalam  beberapa  kurun  waktu  terakhir  ini  menunjukkan tingkat  kenaikan.  Hal  ini  dibuktikan  dengan  perkembangan  modus  peredaran narkoba  yang  melibatkan  anak-anak,  remaja  maupun  mahasiswa  sebagai pengguna maupun sebagai  pengedar narkoba. Data di  Badan Narkotika Nasional Republik  Indonesia  (BNN)  menyebutkan  bahwa  sedikitnya  ada  138.475  kasus penyalahgunaan zat- zat terlarang yang terjadi di Indonesia dalam kurun waktu 5 tahun terakhir, terhitung mulai tahun 2007-2011. Sedangkan selama 2011 sendiri telah  tercatat  sebanyak  29.526  kasus  yang  terjadi.  Dan  yang  lebih mencengangkan,  sebanyak  117.147  dari  total  189.294  penyalahguna  zat-zat terlarang  adalah  siswa  SMA.  Ironis  memang  mengetahui  bahwa  generasi  muda yang seharusnya menjadi tulang punggung penerus bangsa malah menjadi 61 ,9% atau  lebih  dari  separuh  jumlah  penyalahguna  zat-zat  terlarang.  Zat-zat  terlarang yang  dimaksud  mengacu  pada  NAPZA  adalah  Narkotika,  Psikotropika  dan  Zat Adiktif lainnya (Nurlila & Fua, 2017).
Perkembangan  teknologi  di  bidang  informasi  dan  komunikasi  khususnya internet  membawa  pengaruh  besar  pada  pola  kehidupan  masyarakat.  Menurut halaman  web  Kementrian  Komunikasi  dan  Informatika  menyebutkan  jumlah pengguna  internet  Indonesia  pada  tahun  2017  mencapai  112  juta  pengguna.
Indonesia  menduduki  posisi  ke-6  seluruh  dunia  untuk  peringkat  pengguna internet. Semakin banyak kemunculan situs berita daring menjadi salah satu faktor yang menjadikan tingkat jumlah pengguna internet yang tinggi. Situs berita daring merupakan salah satu sumber berita yang dewasa ini banyak digunakan. Menurut Jati  Prabowo  menyebutkan  bahwa  situs  berita  daring  www.viva.co.id  berada  di peringkat nomor satu untuk situs yang paling dikunjungi di Asia Tenggara. Situs berita www.kompas.com dan www.kapanlagi.com juga menduduki posisi jajaran top ten peringkat di Asia Tenggara (Prabowo, 2015).
Tingginya tingkat penggunaan situs berita memungkinkan penyebaran berita yang  lebih  cepat,  luas,  aktual,  dan  ramah  lingkungan.  Kasus-kasus  narkoba merupakan  artikel  yang  banyak  ditemui  di  media  berita  daring.  Artikel  berita daring  yang  terus  bertambah  banyak  dengan  cepat  merupakan  sumber  data  yang dapat  diolah  agar  didapat  informasi  maupun  pengetahuan  yang  bermanfaat  yang masih tersimpan di dalamnya. Dalam hal ini misalkan pada kasus narkoba, dapat diambil  informasi  mengenai  penyebab  kasus  narkoba  yang  sekarang  menjamur dari  kumpulan  artikel  berita  terkait  kasus  narkoba.  Pendekatan text  mining processing atau  proses  penggalian  data  dalam web dapat  digunakan  untuk mengekstraksi informasi yang ada di dalam berita daring (Wahyunita, 2016).
Web  mining adalah  aplikasi  teknik  data  mining  untuk  melakukan  ekstrak pengetahuan  dari  data  web,  dokumen  web,  penghubung  ( hyperlink )  antara penggunaan  dokumen  website. Web  mining dapat  dibagi  menjadi  tiga  kategori sesuai  data  yang  mau  di  gali  yaitu web  content  mining , web  structuring  mining , dan web  usage  mining . Web  content  mining merupakan  penggalian  terhadap  isi yang  terdapat  halaman  web.  Kemudian web  structuring  mining merupakan penggalian  untuk  mencari  model  yang  berkaitan  dengan  struktur  hubungan  inter dan  intra  halaman  web.  Sedangkan web  usage  mining merupakan  penggalian terhadap pola penggunaan dari data (Vidya & Banumathy, 2015).
Data  yang  berasal  dari  internet  merupakan  data  yang  berjenis  tidak terstruktur.  Data  tidak  terstruktur  memerlukan  pengolahan  terlebih  dahulu sebelum  dilakukan  proses  lebih  lanjut  (Malarvizhi  &  Saraswathi,  2013).  Banyak
metode  yang  dapat  digunakan  untuk  mengolah  data-data  yang  ada  di  dalam halaman web.  Salah satunya adalah dengan pra pemrosesan  atau pre-processing . Data  hasil  dari pre-processing dapat  dianalisa  dengan  menggunakan  berbagai macam metode antara lain Naïve Bayes , Support Vector Machine , Bayesian Belief Network dan  metode  yang  lain  untuk  mendapatkan  klasifikasi  yang  diinginkan dari  suatu  artikel  berita.  Untuk  proses  klasifikasi  dalam text  mining bisa menggunakan  metode  klasifikasi  atau supervised  learning .  Klasifikasi  adalah proses  pengidentifikasian  obyek  ke  dalam  sebuah  kategori,  kelas  atau  kelompok berdasarkan prosedur, definisi dan karakteristik yang telah ditentukan sebelumnya (Muhamad et al., 2017).
Penelitian  yang  mengangkat  topik  tentang  klasifikasi  dan  penerapan algoritma naïve  bayes sudah  banyak  dilakukan  sebelumnya.  Beberapa  penelitian tentang  klasifikasi  dokumen  teks  menggunakan  metode text  mining  processing diantaranya:  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Darujati  mengembangkan  aplikasi untuk klasifikasi berita teks bahasa Indonesia yang bersumber pada beberapa situs web  dengan  menggunakan Naive  Bayes  Classifier (NBC).  Fokus  penelitian terhadap  teknik  pengujian  dengan  berbagai  macam  inputan  data.  Penelitian menghasilkan  akurasi  sebesar  87%  dengan  data  latih  sebanyak  100  artikel  berita (Darujati,  Narotama,  &  Darujati,  2016).  Selanjutnya  Almanie  melakukan penelitian  tentang decision  tree  classifier dan naïve  bayes  classifier .  Fokus penelitian  ini  untuk  menemukan  hotspot  kriminal  spasial  dan  temporal. Menganalisis  dataset  untuk  Denver,  CO  dan  Los  Angeles,  CA  dan membandingkan antara dua dataset melalui analisis statistik, serta didukung oleh beberapa grafik. Kemudian, menjelaskan bagaimana melakukan algoritma apriori untuk  menghasilkan  pola  yang  sering  terjadi  untuk  hotspot  kriminal.  Selain  itu, decision  tree  classifier dan naïve  bayes  clssifier digunakan  untuk  memprediksi jenis  kejahatan  potensial.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  kesadaran  masyarakat  mengenai  lokasi  berbahaya  dan  membantu lembaga  untuk  memprediksi  kejahatan  di  masa  depan  di  lokasi  tertentu  dalam waktu tertentu (Almanie, Mirza, & Lor, 2015).
Dari  penelitian  terkait  bahwa  algoritma Naïve  Bayes sangat  cocok digunakan  untuk  klasifikasi,  karena  sederhana  dan  memiliki  akurasi  yang  tinggi. Pada  penelitian  ini  akan  mengembangkan  sebuah  sistem  dengan  menggunakan teknik  klasifikasi Naive  Bayes .  Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  diharapkan dapat membangun sebuah sistem yang dapat digunakan untuk melakukan analisa dan  mengklasifikasikan  faktor  penyebab  kasus  penyalahgunaan  narkotika.  Hasil output  dari  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  kepolisian  dan  pihak terkait  dalam  mengetahui  faktor  penyebab  kejahatan  penyalahgunaan  narkotika yang peningkatan kasusnya sudah semakin memprihatinkan di Indonesia.

## METODE PENELITIAN

## Naïve Bayes
Naïve  Bayes  Clasifier atau  disebut  juga  dengan Bayesian  Classification merupakan  metode  pengklasifikasian  statistik  yang  didasarkan  pada  teorema bayes yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu kelas  (Muhamad  et  al.,  2017). Naïve  Bayes  Classifier pada  penelitian  ini digunakan  untuk  mengklasifikasikan  dokumen  teks.  Pada  algoritma Naïve  Bayes setiap  dokumen  dipresentasikan  dengan  masukan  atribut  “a1,  a2,  a3,…,an” dimana a1 adalah kata pertama dan berikutnya sampai an (kata ke-n), sedangkan V yaitu label kategori. Selanjutnya yaitu mencari nilai tertinggi dari kategori teks yang diujikan (VMAP). Persamaan VMAP yaitu sebagai berikut (Pramudita et al., 2018):
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = 𝑎𝑟𝑔𝑚𝑎𝑥 𝑣𝑗  ∈ 𝑉 𝑃(𝑉 𝑗 ) ∏ 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) 𝑖 (1)
Nilai P(V j ) dihitung pada saat data latih dengan rumus sebagai berikut:
𝑃(𝑉 𝑗 ) = |𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑗| |𝑑𝑜𝑘.𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛𝑖𝑛𝑔| (2)
Dimana:
|dokumen j| adalah jumlah dokumen yang memiliki kategori j pada dokumen latih. |dok. training| adalah jumlah dokumen latih.
𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) = |𝑛 𝑖 +1| |𝑛+𝑘𝑜𝑠𝑎 𝑘𝑎𝑡𝑎| (3)
Dimana:
1. n i adalah jumlah kemunculan kata a i pada dokumen yang berkategori v j .
2. n adalah jumlah seluruh kata pada dokumen yang berkategori V j .
3. kosakata adalah jumlah kata pada seluruh dokumen latih.

## Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  sebuah  tabel  yang  menyatakan  jumlah  data  uji yang  benar  diklasifikasikan  dan  jumlah  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan. Contoh confusion matrix ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Confusion matrix Nilai prediksi klasifikasi Nilai sebenarnya True False TRUE TP ( True Positive ) Correct Result FP ( False Positive ) Unexpected result FALSE FN ( False Negative ) Missing result TN ( True Negative ) Correct
absence of a result
Perhitungan precision , recall ,  dan accuracy dinyatakan  dalam  persamaan dibawah ini:
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (5) Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑁)+(𝐹𝑃+𝑇𝑁) (6)
Menurut  (Candradewi,  2015)  komponen  evaluasi  dari  klasifikasi didefinisikan sebagai berikut:
a. True  Positive (TP)  adalah jumlah  klasifikasi  kelas  yang  benar  yang  berhasil  sistem hasilkan. Artinya kelas yang ditentukan oleh sistem sesuai dengan kelas realnya.
b. False Positive (FP) adalah jumlah hasil klasifikasi yang pada aktualnya tidak masuk dalam suatu kelas, di dalam sistem dimasukkan dalam suatu kelas.
c. False  Negative (FN)  adalah  kesalahan  klasifikasi,  dimana  sistem  tidak  berhasil memasukkan  objek  ke  suatu  kelas,  padahal  aktualnya  objek  tersebut  mempunyai kelas.
d. True Negeative (TN) adalah jumlah klasifikasi kelas yang salah yang berhasil sistem hasilkan.  Artinya  kelas  yang  ditentukan  oleh  sistem  tidak  sesuai  dengan  kelas realnya.

## Flowchart Sistem
Tahapan secara keseluruhan metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 dibawah ini.
Gambar 1. Flowchart dan metode penelitian
Pada  Gambar  1  untuk  pengumpulan  data  dilakukan  melalui  penyaringan artikel-artikel  berita  daring  dengan  kasus  penyalahangunaan  narkotika  dari  situs berita  populer  yang  ada  di  Indonesia  diantaranya  yaitu:  detik.com,  kompas.com, liputan6.com, tribunnews.com, merdeka.com, viva.co.id, okezone.com, republika.co.id,  tempo.co,  metrotvnews.com.  Setelah  memperoleh  data  maka selanjutnya  dilakukan  proses preprocessing dan  kemudian  data  akan  dibagi kedalam data latih ( training ) dan data uji ( testing ). Pada data latih akan diterapkan algoritma Naive  Bayes yang  merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk klasifikasi  yang  akan  menghasilkan output berupa  hasil  klasifikasi  penyebab kejahatan penyalahgunaan narkotika.
Pada  penelitian  ini,  faktor  kejahatan  penyalahgunaan  narkotika  telah dilakukan  spesifikasi  menjadi  tiga  kategori  atau  kelas  sebagaimana  yang disebutkan  dalam  paper  (Helviza,  Mukmin,  &  Amirullah,  2016).  Berikut  adalah faktor kejahatan penyalahgunaan narkotika:
a. Faktor Individu
Faktor  individu  adalah  salah  satu  bagian  dari  penyebab  terjadinya penyalahgunaan narkoba pada remaja.
b. Faktor Lingkungan
Faktor  lingkungan  remaja  menjadi  bagian  yang  tidak  bisa  diabaikan  dalam konteks  memengaruhi  remaja  untuk  mengonsumsi  atau  menyalahgunaan narkoba/NAPZA.  Setidaknya,  terdapat  3  lingkungan  yang  memengaruhi remaja  menyalahgunaan  narkoba,  yaitu  lingkunan  keluarga,  sekolah,  dan masyarakat.
c. Faktor Narkoba
Tidak  bisa  di  pungkiri  bahwa  ketersedian  dan  mudahnya  mendapatkan narkoba dan NAPZA bagi remaja menjadi bagian yang tidak terpisahkan dari penyebab  terjadinya  penyalahgunaan  narkoba  atau  NAPZA  di  kalangan remaja.
Dalam  proses  klasifikasi  masing-masing  kelas  diberikan  kata-kata  kunci berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  penyebab  penyalahgunaan narkotika.  Adapun  sebagian  dari  kata-kata  kunci  untuk  masing-masing  kelas faktor penyebab penyalahgunaan narkotika ditunjukkan pada Tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Kata kunci kelas penyebab narkotika
Kelas Kata Kunci Faktor Individu ajar, awas, bosan, coba, depresi, diskotik, hebat, hibur, ibu, keluarga, malam, murah, narkoba, penasaran, senang, tekan, tua, untung, diri, ingin, orang, minder Faktor Lingkungan bandar, berani, cafe, candu, jangkau, mudah, nikmat, sekolah, kakak, ayah, ibu, diskotik, bosan, coba, broken, lokalisasi Faktor Narkoba ekstasi, ganja, kakak, ayah, nikmat, sabu, sekolah, selundup, sindikat, narkoba, untung, diri
Data  berupa  artikel  berita  daring  merupakan  data  yang  tidak  terstruktur. Sehingga  membutuhkan  pengolahan  terlebih  dahulu.  Proses  persiapan  data berfungsi  untuk  mengubah  artikel  berita  daring  menjadi  input  yang  siap  untuk diproses  ke  tahapan  berikutnya.  Pada  Gambar  2  memperlihatkan  artikel  berita daring sebelum dan sesudah proses persiapan data.
a. Pemilihan artikel berita daring
Artikel berita daring yang dipilih adalah artikel berita yang terkait dengan kasus narkotika. Artikel dipilih berdasarkan kata-kata filter yang telah ditentukan.
b. Pembersihan data
Pembersihan data dilakukan dengan menghilangkan isi yang dianggap tidak perlu untuk diolah dan mengubah isi dokumen menjadi huruf kecil semua. Contoh isi yang dihapus adalah tag-tag HTML.
Gambar 2. Proses pembersihan data artikel berita daring
Preprocessing atau  pra  pemrosesan  data  adalah  proses  mengolah  dan mengubah  data  mentah  yang  akan  digunakan  oleh  sistem  menjadi  format  yang sesuai.  Tujuan  utama  dari  proses  pra  pemrosesan  adalah  untuk  mengekstrak informasi  yang  diperlukan  dari  suatu  data.  Tahapan  pra  pemrosesan  terdiri  dari proses tokenisasi, stemming , dan stopword (Hu & Liu, 2012).
a. Tokenisasi
Proses  tokenisasi  yaitu  memecahkan  kalimat  menjadi  unit  tunggal  atau independen  satu  sama  lain.  Proses  tokenisasi  memisahkan  kata  berdasarkan karakter  spasi,  tab,  dan  baris  baru.  Tiap  unit  tunggal  hasil  dari  proses tokenisasi disebut dengan token .
b. Stopwords
Proses stopwords adalah proses menghilangkan kata-kata yang sering muncul dan kata-kata yang tidak relevan dan tidak bermakna.
c. Stemming
Proses stemming adalah  proses  mentransformasi  sebuah  kata  menjadi  kata dasar. Terdapat dua algoritma untuk pendekatan proses stemming pada domain teks bahasa Indonesia. Algoritma yang pertama melakukan pendekatan confix stripping yang  disertai  dengan  penelurusan  dan  pemindaian  pada  kamus.
Algoritma  yang  kedua  menggunakan  pendekatan  yang  berbasis  pada  aturan (Parwita, 2015).
Pada proses pra pemrosesan data akan mengekstrak dokumen berita daring untuk  mendapatkan fitur-fitur kata  yang  akan digunakan pada proses berikutnya. Fitur-fitur kata yang didapatkan kemudian dilakukan pembobotan untuk dilakukan proses klasifikasi. Fitur kata yang didapatkan akan masuk ke proses pembobotan. Pembobotan yang dilakukan baik berupa pembobotan term frequency maupun TF- IDF.  Bobot  yang  dihasilkan  akan  masuk  ke  tahapan  proses  klasifikasi  untuk mencari  kelas  yang  diberikan  pada  dokumen  uji.  Hasil  klasifikasi  akan ditampilkan ke pengguna berupa nilai hasil perhitungan dan kelas yang ditentukan oleh sistem.
Pada Gambar 3 menjelaskan perubahan data saat  pra pemrosesan data. Pra pemprosesan yang digunakan dalam penelitian ini antara lain:
a. Tokenisasi adalah pemecahan kalimt menjadi kata tunggal atau token.
b. Stopwords adalah  menghapus  kata-kata  yang  tidak  bermakna  untuk  proses klasifikasi.
c. Stemming adalah proses mengubah kata yang berimbuhan menjadi kata dasar.
Gambar 3. Proses pra pemrosesan data artikel berita daring
User Interface (UI) aplikasi memiliki tiga bagian yaitu training , testing , dan confusion  matrix .  Bagian training digunakan  untuk  proses preprocessing dan menentukan kelas pada data berita daring yang ingin di crawler . Ada 2 cara yang bisa  dilakukan  untuk  data  training  yaitu  bisa upload  file menggunakan  format *.txt  atau  memasukkan  url  berita  narkotika  dari  situs  berita  yang  populer  di Indonesia.  Hasil  implementasi  halaman training diperlihatkan  pada  Gambar  4 dibawah ini:
Gambar 4. Aplikasi training
Bagian testing digunakan  untuk  menguji  data  berita  yang  belum  ada kelasnya. Untuk pengujiannya ada 2 cara  yang bisa dilakukan untuk  data testing yaitu  bisa upload  file menggunakan  format  *.txt  atau  memasukkan  url  berita narkotika dari situs  berita  yang populer di  Indonesia. Ketika sudah memasukkan data testing maka sistem klasifikasi algoritma Naive Bayes yang akan melakukan proses  klasifikasi  data.  Hasil  implementasi  halaman testing diperlihatkan  pada Gambar 5 dibawah ini.
Gambar 5. Aplikasi testing
Bagian  pengujian confusion  matrix digunakan  untuk  menghitung  akurasi sistem  klasifikasi  dari  perhitungan recall , precision ,  dan accuracy .  Untuk pengujian sistem ada  2 cara  yang bisa dilakukan untuk  data pengujian  yaitu  bisa upload file menggunakan format *.txt atau memasukkan url berita narkotika dari situs  berita  yang  populer  di  Indonesia.  Hasil  implementasi  halaman  pengujian confusion matrix diperlihatkan pada Gambar 6 dibawah ini.
Gambar 6. Aplikasi pengujian confusion matrix

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksperimen  dilakukan  dengan  menggunakan  laptop  Lenovo  20022  series dengan  processor  Intel  Core  2  Duo  @  2,20  GHz  2.2  GHz,  memory  2  GB, harddisk  320  GB,  dan  menggunakan  sistem  operasi  Windows  10  Education  64- bit. Eksperimen ini juga menggunakan library pendukung Sastrawi untuk  proses stemming . Text  editor yang  digunakan  Sublime  Text  3,  Xampp  V322,  MySQL, dan  bahasa  pemrograman  PHP  untuk  pembuatan  sistemnya.  Metode  yang digunakan  adalah  dengan  menerapkan  algoritma  pengklasifikasi Naive  Bayes (NB) untuk klasifikasi data artikel berita daring.
Data  artikel  berita  daring  yang  digunakan  sebagai  data  latih  ( training ) disimpan  di  dalam database .  Data  berita  daring  tersebut  telah  diberikan  label kelas  sesuai  pembelajaran  pemahaman  dari  manusia  terhadap  faktor  kejahatan penyalahgunaan narkotika. Pemberian label kelas dilakukan secara manual sesuai dengan  kata  kunci  yang  telah  di  tentukan.  Berikut  sebaran  penggunaan  data training untuk  pembangunan  sistem  klasifikasi  di  perlihatkan  pada  Tabel  3 dibawah ini:
Tabel 3. Sample dataset untuk training Label Kelas Jumlah Data Faktor individu 75 Faktor lingkungan 75 Faktor narkoba 75 Total data training 225
Pada  Tabel  3  memperlihatkan  total  data training 225  data  dari  masing- masing  kelas  yaitu  faktor  individu  dengan  jumlah  data  75,  faktor  lingkungan dengan jumlah data 75, faktor narkoba dengan jumlah data 75.
Pengujian  akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan  225  data  baru  yang belum diketahui labelnya oleh sistem. Pengujian dilakukan dengan membandingkan  antara  kelas  hasil  prediksi  klasifikasi  dengan  kelas  sebenarnya (aktual)  yang  ditentukan  oleh  pengguna.  Hasil  pengujian  performansi  sistem menggunakan confusion  matrix yang  diperoleh  di  perlihatkan  pada  Tabel  4 dibawah ini:
Tabel 4. Performansi sistem menggunakan confusion matrix Confusion Matrix Data Uji Baru Recall Precision  Accuracy 200 75,8% 97,3% 96% 225 75,8% 97,7% 96,4%
Dari  Tabel  4  bisa  di  lihat  bahwa  performansi  dari  sistem  yang dikembangkan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dengan  data  uji  200  di dapatkan  nilai recall 75,8  %, precision 97,3%,  dan accuracy 96%.  Sedangkan dengan  data  uji  225  di  dapatkan  nilai recall 75,8  %, precision 97,7%,  dan accuracy 96,4%.  Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan  algoritma Naïve Bayes terhadap  dua  dataset,  maka  rata-rata  ( mean )  hasil  pengujian  dapat  dilihat pada Gambar 7 dibawah ini:
Gambar 7. Hasil rata-rata pengujian ( mean ) 0 20 40 60 80 100 120 Mean Recall (%) Mean Precision(%) Mean Accuracy (%) Hasil Pengujian Rata-Rata (Mean)
Pada  Gambar  7  dapat  di  tarik  kesimpulan  bahwa  algoritma Naive  Bayes (NB) memiliki rata-rata pengujian meningkat dari 200 data uji ke 225 mempunyai akurasi yang baik karena mampu mencapai akurasi di atas 50%.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  sudah  dilakukan  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  berhasil  membangun  sebuah  sistem  yang  mampu  melakukan klasifikasi  artikel  berita  daring  faktor  kejahatan  penyalahgunaan  narkotika menggunakan algoritma Naive Bayes (NB).
2. Berdasarkan  hasil  tingkat  performansi  sistem  yang  di  bangun  menggunakan confusion  matrix dengan  data  uji  200  data  baru  di  dapatkan  nilai recall 75,8
%, precision 97,3%, dan accuracy 96%. Sedangkan data uji 225 data baru di dapatkan nilai recall 75,8 %, precision 97,7%, dan accuracy 96,4%. Dengan pengujian  2  dataset  berbeda  memiliki  rata-rata  akurasi  sistem  klasifikasi menggunakan Naive  Bayes mempunyai  tingkat  akurasi  yang  baik  karena tingkat akurasinya lebih dari 50%.
Untuk  pengembangan  perangkat  lunak  ini  masih  memiliki  keterbatasan yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  pengembangan  dimasa  yang  akan  datang, sehingga disarankan beberapa hal yaitu:
1. Penelitian  ini  masih  menggunakan library sastrawi  untuk  proses stemming .
Untuk  penelitian  selanjutnya  bisa  mengembangkan  proses stemming bahasa Indonesia agar lebih baik lagi.
2. Model  sistem  yang  dibuat  dengan  algoritma  klasifikasi Naive  Bayes (NB), selanjutnya  dapat  dibandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi  lainnya  dari aspek akurasi model dan kecepatan waktu pemrosesannya.

## DAFTAR PUSTAKA
Almanie,  T.,  Mirza,  R.,  &  Lor,  E.  (2015).  Crime  Prediction  Based  on  Crime Types  and  Using  Spatial  and  Temporal  Criminal  Hotspots. International Journal of Data Mining & Knowledge Management Process , 5 (4), 01-19.
https://doi.org/10.5121/ijdkp.2015.5401
Candradewi,  I.  (2015). Pemrosesan  Video  Untuk  Klasifikasi  Jenis  Kendaraan Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine .  Universitas  Gadjah Mada.
Darujati,  C.,  Narotama,  U.,  &  Darujati,  C.  (2016).  Pemanfaatan  Teknik Supervised Untuk Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia, (February 2012).
Helviza, I., Mukmin, Z., & Amirullah. (2016). Kendala-Kendala Badan Narkotika Nasional  (Bnn)  Dalam  Penanggulangan  Penyalahgunaan  Narkotika  Di Kota Banda Aceh. Screening , 11 (1), 112–124.
Hu, X., & Liu, H. (2012). Text Analytics in Social Media . London: Springer New York.
Jati  Prabowo,  S.  (2015). Analisis  Sinergi  Antara  Media  Cetak  Jawa  Pos  dan Media Online Jawapos.com . Universitas Gadjah Mada.
Junianto,  E.,  &  Riana,  D.  (2017).  Penerapan  PSO  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan NBC. Ejournal.Bsi.Ac.Id , 4 (1),
38–45. Retrieved from http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/1810
Malarvizhi, R., & Saraswathi, K. (2013). Web Content Mining Techniques Tools & Algorithms – A Comprehensive Study. Web Content Mining Techniques Tools & Algorithms – A Comprehensive Study , 4 (8), 2940–2945. Retrieved from http://www.ijcttjournal.org
Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A.,  Surtiningsih,  L.,  Cholissodin,  I., Ilmu, F., … Optimization, P. S. (2017). Optimasi Naive Bayes Classifier Dengan  Menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  pada  Data  Iris. Teknologi Informasi Dan Pendidikan , 4 (3), 180–184.
Nurlila, R. U., & La Fua, J. (2017). Penyalahgunaan Zat Adiktif pada Siswa Kelas VIII  di  Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  05  Kota  Kendari. Jurnal  Al- Ta’dib , 10 (1), 73–90.
Parwita,  W.  G.  S.  (2015).  Hybrid  Recommendation  System  Memanfaatkan Penggalian Frequent Itemset dan Perbandingan Keyword, 9 (2), 19–21.
Pramudita,  Y.  D.,  Putro,  S.  S.,  Makhmud,  N.,  Olahraga,  B.,  Confix,  E.,  &
Stemmer,  S.  (2018).  Klasifikasi  Berita  Olahraga  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Sports  News  Classification  Using  Naïve  Bayes  With Enhanced Confix Stripping Stemmer, 5 (3).
https://doi.org/10.25126/jtiik.201853810
Vidya,  S.,  &  Banumathy,  K.  (2015).  Web  Mining-  Concepts  and  Application, 6 (4), 3266–3268.
Wahyunita,  L.  (2016). Permodelan  Klasifikasi  Artikel  Berita  Online  Penyebab Kasus  Narkoba  Menggunakan  Algoritma  Roccio .  Universitas  Gadjah Mada.