## Pendekatan Macine Learning dalam Evaluasi Label Berita Berdasarkan Judul: Studi Kasus Media Online
Rezky Yuranda [1]* , Tata Sutabri [2] , Delpiah Wahyuningsih [3]
Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas Bina Darma [1], [2],
Program Studi Teknik Informatika ISB Atma Luhur [3]
Palembang [1][2] , Indonesia
Pangkalpinang [3] , Indonesia yurandarezky@gmail.com [1], tata.sutabri@gmail.com [2], delphibabel@atmaluhur.ac.id [3 ]
Abstract— In the current digital era, information availability is  abundant,  and  news  serves  as  a  primary  source of  up-to-date and  reliable  information  for  the  public.  However,  with  the increasing volume of information, a robust evaluation method is necessary to ensure accurate and dependable news labeling. This research  employs  a  machine  learning  approach,  utilizing  three common  classification  algorithms:  Naive  Bayes,  SVM,  and Random Forest, to evaluate news labels based on their titles. The dataset utilized in this study is obtained from Jakarta AI Research and  consists  of  10,000  samples  covering  various  news  topics. Evaluation is conducted using accuracy, precision, recall, and F1- Score  metrics  to  gain  a  comprehensive  understanding  of  the classification  algorithm's  performance.  The  results  of  this research  demonstrate  that  the  SVM  algorithm  exhibits  the  best performance,  achieving  an  accuracy  rate  of  92.92%.  Random Forest follows with an accuracy rate of 91.21%, and Naive Bayes with  an  accuracy  rate  of  89.61%.  These  findings  provide  deep insights into the effectiveness of the machine learning approach in evaluating  news  labels  based  on  their  titles.  Furthermore,  the study  highlights  the  importance  of  considering  other  evaluation metrics such as precision, recall, and F1-Score to obtain a more holistic  understanding  of  the  algorithm's  performance.  Further research  is  encouraged  to  involve  additional  classification algorithms and more diverse and extensive datasets to enhance the comprehension  of  news  label  evaluation  comprehensively.  Such endeavors  can  significantly  contribute  to  the  development  of automated systems for classifying news with higher accuracy and reliability in the future
Keywords:  News  label  evaluation,  machine  learning,  Naive Bayes, SVM, Random Forest
Abstrak—Dalam  era  digital  saat  ini,  ketersediaan  informasi sangat  melimpah.  Berita  menjadi  sumber  informasi  terkini  dan terpercaya  bagi  masyarakat.  Namun,  dengan  informasi  yang semakin  banyak,  diperlukan  sebuah  metode  evaluasi  yang  baik untuk memastikan label berita yang akurat dan dapat diandalkan. Penelitian ini menggunakan pendekatan machine learning dengan menggunakan  tiga  algoritma  klasifikasi  umum:  Naive  Bayes, SVM,  dan  Random  Forest  untuk  mengevaluasi  label  berita berdasarkan judul. Dataset yang digunakan berasal dari Jakarta AI Research dan mencakup berbagai topik berita sebanyak 8754 sample. Evaluasi dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan  F1-Score  guna  mendapatkan  gambaran  komprehensif tentang  performa  algoritma  klasifikasi.  Hasil  penelitian  ini menunjukan  bahwa  algoritma  SVM  memiliki  kinerja  terbaik, dengan  tingkat  akurasi  terbaik  mencapat  92.92%.  Diikuti
Random Forest dengan tingkat akurasi 91.21% dan Naive Bayes dengan  tingkat  akurasi  89.61%.  Temuan  ini  memberikan wawasan  mendalam  tentang  efektivitas  pendekatan  machine learning dalam evaluasi label berita berdasarkan judul. Selain itu, hasil penelitian ini juga menekankan pentingkanya mempertimbangkan metrik evaluasi lainnya seperti presisi, recall, dan F1-Score untuk mendapatkan pemahaman yang lebih holistik mengenai  kinerja  algoritma.  Penelitian  lebih  lanjut  dianjurkan untuk melibatkan lebih banyak algortima klasifikasi serta dataset yang  lebih  luas  dan  beragam  guna  meningkatkan  pemahaman evaluasi  label  berita  secara  lebih  komprehensif.  Hail  ini  dapat memberikan  sumbangan  penting  dalam  pengembangan  sistem otomatis  untuk  mengklasifikasi  berita  dengan  akurasi  dan keandalan yang lebih tinggi di masa depan.
Kata  Kunci:  Evaluasi  label  berita,  machine  learning,  naive bayes, svm, random forest

## I. P ENDAHULUAN
Dalam  era  digital  saat  ini,  ketersediaan  informasi  sangat melimpah.  Berita  menjadi  bagian  penting  dari  informasi tersebut,  karena  berita  menjadi  sumber  informasi  terkini  dan terpercaya bagi masyarakat [1].
Bersamaan dengan pertumbuhan teknologi saat  ini, terjadi pula  peningkatan  jumlah  informasi  tekstual  yang  tersedia  di dalamnya.  Data  dari Indonesia  Digital  Association (IDA) menunjukan bahwa 96% masyarakat Indonesia mengkonsumsi berita secara online [2].
Pada  sebuah  berita,  judul  utama  atau  headline  merupakan elemen  penting  dari  setiap  halaman  web.  Judul  tersebut menentukan  apakah  pembaca  akan  tetap  berinteraksi  dengan konten atau pergi ke halaman lain. Begitu juga dengan kategori atau label yang membantu pembaca untuk menemukan konten berdasarkan topik dan memberikan konteks pada  artikel  yang di  baca  [3].  Oleh  sebab  itu,  maka  penting  untuk  memiliki metode evaluasi yang baik dalam mengelola label berita untuk memastikan  informasi  yang  disajikan  akurat  dan  dapat diandalkan bagi konsumen [2].
Dalam  hal  ini,  penggunaan  dataset  berkualitas  dan repesentatif  sangat  penting  dalam  melakukan  penelitian  dan pengembangan  algoritma AI untuk  evaluas  label berita.  Salah satu  dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari Jakarta  AI  Research . Jakarta  AI  Research atau  yang  biasa disebuat Jakarta  Research adalah  sebuah  komunitas  riset dibidang  kecerdasan  buatan  yang  meliputi  natural  language
processing,  computer  vision,  dan  speech  processing  dan  juga intersection antara field tersebut dengan machine learning dan deep learning [13].
Dataset  yang  disediakan  oleh Jakarta  AI  Reserach menawarkan  akses  ke  beberapa  media  berita  online  yang mencakut  topik  yang  beragam.  Kumpulan  data  ini  mencakup judul-judul berita yang dapat  dijadikan dasar untuk  melakuka analisis  dan  evaluasi  label  dari  berita  dengan  menggunakan pendekatan  machine  learing.  Dalam  penelitian  ini,  akan memanfaatkan  dataset  tersebut  untuk  melihat  sejauh  mana pendekatan  machine  learning  dapat  memberikan  hasil  yang akurat dalam mengevaluasi label berita berdasarkan judul.
https://journals.usm.ac.id/index.php/transformatika/article/vie w/2317/1668
Pada  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  algoritma klasifikasi yang umum digunakan, seperti Naive Bayes , Support Vector  Machines ( SVM ),  dan Random  Forest ,  untuk membangun  model  klasifikasi  label  berita  berdasarkan  judul. Algoritma-algoritma ini memiliki keunggukan masing-masing dalam memahami pola dan hubungan dalam data judul berita, yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  berita menjadi berbagai label atau kategori.
Dalam eksperimen ini akan dibandingkan performa ketiga algoritma  klasifikas  tersebut  berdasarkan  berbagai  metrik evaluasi,  seperti akurasi , presisi , recall ,  dan F1-Score .  Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pemahaman lebih baik  tentang  efektivitas  pendekatan  machine  learning  dalam proses evaluasi label berita berdasarkan judul.

## II. M ETODELOGI P ENELITIAN
Metodelogi  penelitian  untuk  pendekatan machine  learning dalam evaluasi label berita berdasarkan judul, ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur penelitian

## A. Dataset
Langkah  pertama  mempersiapkan  dataset  yang  akan digunakan  untuk  pelatihan  dan  pengujian.  Dataset  yang digunakan pada penelitian ini diambil dari Jakarta AI Reserach yang  berisikan  informasi  judul  berita  beserta  label  atau kategorinya  sebanyak  8754  data.  Pada  dataset  ini,  terdapat didefinisikan  5  label,  yaitu  bola,  news,  bisnis,  tekno,  dan otomotif. Untuk distribusi data per label dapat dilihat pada table 1.
TABEL 1. D ISTRIBUSI DATA  SETIAP LABEL No Label Jumlah 1 Bola 2986 2 News 2897 3 Bisnis 1881 4 Tekno 790 5 Otomotif 200 Jumlah Total 8754

## B. Preprocessing Data
Tahapan  preprocessing  yang  sangat  penting  pada  data mining, alasan utamanya adalah karena kualitas dari input data sangatmempengaruhi  kualitas  output  analisis  yang  dihasilkan [4]. Tahapan Preprocessing data dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Preprocessing  data

## C. Feature extraction
Pada  tahap feature  extraction ,  dilakukan  extraksi  fitur  dar teks  judul  berita  menggunakan  metode TF-IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ).  Metode ini digunakan  untuk  mengukur  tingkat  pentingnya  sebuah  kata dalam  suatu  dokumen  atau  dataset  berdasarkan  frekuensi kemunculan  kata  dalam  dokumen  tersebut  [6].  Kata-kata terpilih dianggap lebih informatif dan efektif untuk dieksekusi pada model classifier [7][8].
Penerapan teknik TF-IDF dilakukan setelah preprocessing data dan dilakukan sebelum proses klasifikasi data. Secara lebih detail, TF-IDF menghitung  skor  atau  bobot  untuk  setiap  kata dalam  dokumen  dengan  mempertimbangkan  dua  faktor  yaitu Term Frequency ( TF ) dan Inverse Document Frequency ( IDF ) [9].
𝑇𝐹 = 𝑓𝑘 𝑓𝑡 (1)
Pada  persamaan  (1), fk adalah  jumlah  kemunculan  kata dalam  suatu  kalimat  dan ft adalah  total  kata  dalam  suatu dokumen. IDF menggambarkan  seberapa  umum  atau  jarang kata tersebut muncul dalam seluruh dataset. Inverse Document Frequency dihitung dengan menggunakan rumus
𝐼𝐷𝐹 = 𝑙𝑜𝑔 (2)
Dimana n pada  konteks  ini  merujuk  pada  total  jumlah dokumen pada suatu korpus, sementara df adalah singkatan dari jumlah  dokumen  yang  mengandung  kata  tertentu  pada  suatu korpus.

## D. Classification model
Dalam metode pendekatan machine learing dalam evaluasi label berita berdasarkan judul pada penelitan ini menggunakan tiga  algoritma  klasifikasi  yang  berbeda  yaitu Naive  Bayes , Support Vector Machine ( SVM ), dan Random Forest .
Naive  Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi yang  berdasarkan  pada Teorema  Bayes [10].  Algoritma  ini memprediksi  label  berita  berdarkan  probalitas  kelas  yang diestimasikan dari fitur-fitur yang ada.
SVM ( Support  Vector  Machines )  adalah  algoritma klasifikasi  yang  bekerja  dengan  mencari hyperplane terbaik yang memisahkan dua kelas berita berdasarkan fitur-fitur nya. SVM memiliki  kemampuan  untuk  menangani  data  yang kompleks  dan  memiliki  kelebihan  dalam  menangani  dataset yang memiliki dimensi yang tinggi [11].
Random Forest merupakan algoritma klasifikasi  ensemble yang membangun sejumlah pohon keputusan  secara acak dan mengkombinasikan  hasil  prediksi  dari  setiap  pohon  untuk menghasilkan prediksi akhir. Dengan cara ini, Random Forest dapat  mengatasi  overfitting  pada  dataset  dan  menghasilkan hasil prediksi yang lebih stabil [11].
Dengan  menggunakan  kombinasi  dari Naive  Bayes , SVM , dan Random  Forest ,  dapat  dibandingkan  dan  dilakukan evaluasi performa dari ketiga algoritma ini dalam memprediksi dan  mengklasifikasi  label  berita  berdasarkan  fitur-fitur  yang diekstraksi.

## E. Classification
Pada  tahap  ini,  model  klasifikasi  yang  telah  di  latih  akan digunakan  untuk  memprediksi  label  berita  berdasarkan  fitur- fitur yang telah di ekstraksi sebelumnya. Proses ini melibatkan penggunaan  rumus  atau  algoritma  tertentu  yang  dapat memberikan prediksi yang akurat.
Pada algoritma Naive Bayes , prediksi label berita dilakukan dengan menggunakan Teorema Bayes . Untuk setiap kategori k, nilai probalitas posterior dapat dihitung dengan persamaan 3.
𝑃(𝑘 ∨ 𝑥) = (𝑝(𝑥∨𝑘)∗𝑝(𝑘)) 𝑝(𝑥) (3)
Dimana  P( k ∣ x )  adalah  probabilitas  kondisional  dari k terhadap x ,  P( x ∣ k )  adalah  probabilitas  kondisional  dari x terhadap k , P( k ) adalah probabilitas prior dari k , dan P( x ) adalah probabilitas margin dari x .
Pada SVM , prediksi label berita dilakukan dengan mencari hyperplane  terbaik  yang  memisahkan  dua  kelas  berdasarkan fitur-fitur yang ada. Rumus untuk memprediksi label pada SVM terdapat pada persamaan 4.
𝑓(𝑥) = 𝑠𝑖𝑔𝑛(∑ 𝛼 𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 , 𝑥) + 𝑏) (4)
Dimana x adalah  input  sample  yang  ingin  di  prediksi, xi adalah training sample ke- i , yi adalah class label untuk training sample  ke- i (mengambil  nilai  -1  atau  1),  α i adalah  koefisien untuk  traiing  sample  ke- i yang  dihitung  oleh  algoritma  SVM selama  proses  training,  K( xi,x )  adalah  kernel  function  yang mengukur kesamaan anatar input sample x dan training sample ke- i , b adalah bias term yang juga dihitung oleh algoritma SVM selama  proses  training,  dan n adalah  jumlah  total  training sample.
Dalam Random  Forest ,  prediksi  label  berita  dilakukan dengan  menggabungkan  hasil  prediksi  dari  banyak  pohon
keputusan  yang  terbentuk.  Setiap  pohon  memberikan  suara dalam memprediksi label, dan label yang paling banyak terpilih menjadi prediksi akhir. Rumus yang digunakan dalam prediksi Random  Forest  tidak  memiliki  matematis  khusus,  tetapi melibatkan agregasi hasil prediksi dari setiap cabang. .

## F. Evaluasi
Pada  tahap  ini,  dilakukan  pengukuran  performa  model klasifikasi  yang  telah  dibangun  menggunakan  metrik-metrik seperti akurasi , presisi , recall , dan F1-Score .
Akurasi adalah metrik yang mengukur sejauh mana model mampu  memberikan  prediksi  yang  benar  secara  keseluruhan. Presisi mengukur sejauh mana prediksi positif yang diberikan oleh  model  adalah  benar,  sementara recall mengukur  sejauh mana  model  mampu  mendeteksi  semua  kasus  positif  yang sebenarnya. F1-Score adalah  metrik  yang  menggabungkan presisi  dan  recal  untuk  memberikan  gambaran  yang  lebih holistik tentang performa model.
Dalam  tahapan  evaluasi,  kita  menganalisis  hasil  prediksi model  klasifikasi  dengan  membandingkan  prediksi  dengan label  sebenarnya.  Dengan  menghitung akurasi , presisi , recal dan F1-score ,  kita  dapat  memperoleh  pemahaman  yang  lebih mendalam  tentang  kualitas  model  klasifikasi  dalam  tugas evaluasi label berita berdasarkan judul. Metrik-metrik ini akan membantu  kita  dalam  hal  mengevaluasi  tingkat  keberhasilan model  dalam  memprediksi  label  berita  dengan  akurasi  tinggi, dan juga membantu kita memahami seberapa baik model dapat menghindari kesalahan prediksi yang mungkin terjadi [12].

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Preprocessing Data
Case-folding ,  yaitu  tahapan  untuk  mengkonversi  semua karakter  dengan  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Proses l owercasing dapat dilihat pada table 2.
TABEL 2. PROSEES C ASE - FOLDING
Data Asli Case-folding London  -  Lee  Dixon  khawatir Arsenal  tak  bisa  merekrut  Denis Suarez  secara  permanen  musim panas nanti!! london  -  lee  dixon  khawatir arsenal  tak  bisa  merekrut  denis suarez  secara  permanen  musim panas nanti!!
Punctuation  Removal, karakter  khusus  atau  tanda  baca seperti titik, koma, tanda tanya, tanda seru, dan karakter khusus lainnya  dihapus  dari  teks.  Proses  punctuation  removal  dapat dilihat pada table 3.
TABEL 3. P ROSES P UNCTUATION R EMOVAL
Data Hasil Case-folding

## Punctuation Removal
london - lee dixon khawatir arsenal tak  bisa  merekrut  denis  suarez secara  permanen  musim  panas nanti!! london  lee  dixon  khawatir arsenal  tak  bisa  merekrut  denis suarez  secara  permanen  musim panas nanti
Tokenisasi ,  adalah  proses  pemotongan  kata  menjadi  satu kata pada setiap data. Proses tokenisasi dapat dilihat pada table 4.
TABEL 4. P ROSES T OKENISASI Data Hasil Punctuation Removal Tokenisasi london - lee dixon khawatir arsenal tak  bisa  merekrut  denis  suarez secara  permanen  musim  panas nanti!! ['london', 'lee', 'dixon', 'khawatir', 'arsenal',  'tak',  'bisa',  'merekrut', 'denis', 'suarez', 'secara', 'permanen', 'musim', 'panas', 'nanti']
Filtering , adalah proses terakhir dalam preprocessing data, pada tahap ini akan menyaring kata penghubung yang bersifat umum dan tidak berpengaruh terhadap proses pembagian kelas sehingga  kata  penghubung  tersebut  tidak  diperlukan.  Pada tahap  ini  juga  hasil  tokenisasi  akan  digabungkan  kembali menjadi  kalimat  utuh  kembali.  Proses  filtering  dapat  dilihat pada table 5.
TABEL 5. P ROSES T OKENISASI Data Hasil Tokenisasi Filtering Finishing ['london',  'lee',  'dixon', 'khawatir', 'arsenal',
' tak ',  ' bisa ',  'merekrut', 'denis',
'suarez', ' secara ', 'permanen', 'musim', 'panas', ' nanti '] ['london', 'lee', 'dixon', 'khawatir', 'arsenal',  'merekrut', 'denis', 'suarez', 'permanen',  'musim', 'panas'] Lodon  lee  dixon khawatir  arsenal merekrut  denis suarez permanan musim panas

## B. Feature extraction
Berikut  ini  adalah  sebagian  hasil  output  dari  pembobotan kata  menggunakan  metode Term  Frequency  -  Inverse Document  Frequency (TF-IDF)  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3. Feature extraction

## C. Evaluasi
Naive bayes.
Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan  Multinomial  Naïve Bayes, pengujian akan dilakukan sebanyak 5 (lima) kali dengan membagi data menjadi data pelatihan (train) dan data uji (test) yang berbeda secara acak. Hal ini bertujuan untuk melihat hasil terbaik dari pengujian dengan variasi kombinasi data train dan data test. Hasil pengujian dapat dilihat pada table 6.
TABEL 6. H ASIL P ENGUJIAN N AIVE B AYES
Bobot data Score Latih Uji Akurasi Presisi Recall F1-Score 90% 10% 0.89612 0.89612 0.89612 0.88800 80% 20% 0.88007 0.88963 0.88007 0.87062 70% 30% 0.87514 0.88572 0.87514 0.86347 60% 40% 0.86465 0.87673 0.86465 0.85094 50% 50% 0.85995 0.85088 0.85995 0.84505
Berdasarkan  hasil  klasifikasi Naive  Bayes diatas,  nilai akurasi  terbaik  adalah  89.61%  dengan  pembagian  data  latih 90% dan data uji 10% dari jumlah data

## Support Vector Machines (SVM)
Pada  tahap  klasifikasi  dengan Support  Vector  Machine dilakukan  juga  pengujian  sebanyak  5  (lima)  kali  seperti pengeujian  pada  naive  bayes  sebelumnya.  Hasil  pengujian dapat dilihat pada table 7.
TABEL 7. H ASIL P ENGUJIAN S UPPORT V ECTOR M ACHINES (SVM) Bobot data Score Latih Uji Akurasi Presisi Recall F1-Score 90% 10% 0.92922 0.93098 0.92922 0.92932 80% 20% 0.92404 0.92606 0.92404 0.92416 70% 30% 0.91740 0.92005 0.91740 0.91719 60% 40% 0.91034 0.91375 0.91034 0.90962 50% 50% 0.90199 0.90709 0.90199 0.90108
Berdasarkan  hasil  pada  table  7,  nilai  akurasi  terbaik  pada Support  Vector  Machines adalah  92.92%  dengan  pembagian data latih 90% dan data uji 10% dari jumlah data.

## Random Forest
Pada  tahap  klasifikasi  dengan Random  Forest, dilakukan juga pengujian sebanyak 5 (lima) kali seperti pengeujian pada naive  bayes  sebelumnya.  Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada table 8.
TABEL 8. H ASIL P ENGUJIAN R ANDOM F OREST
Bobot data
Score
Latih Uji Akurasi Presisi Recall F1-Score 90% 10% 0.91210 0.91582 0.91210 0.91027
80% 20% 0.90520 0.90876 0.90520 0.90386 70% 30% 0.89912 0.90397 0.89912 0.91719 60% 40% 0.89063 0.89630 0.89063 0.88762 50% 50% 0.88805 0.89397 0.88805 0.88468
Berdasrakan  hasil  pengujian  pada  table  8,  nilai  akurasi terbaik pada Random Forest adalah 91.21% dengan pembagian data latih 90% dan data uji 10% dari jumlah data.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  terhadap  tiga model  kelasifikasi,  yaitu Naive  Bayes , SVM ,  dan Random Forest, Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  algoritma SVM ( Support  Vector  Machine )  memiliki  kinerja  terbaik  dalam evaluasi label berita, dengan tingkat akurasi mencapai 92.92%. Disusul oleh algoritma Random Forest dengan tingkat akurasi 91.21%,  dan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  tingkat  akurasi 89.61%.
Dengan  demikian,  penggunaan  algoritma SVM dalam mengelola label  berita berdasarkan judul utama  menunjukkan hasil  yang  paling  mengesankan,  memberikan  tingkat  akurasi tertinggi dalam klasifikasi label berita. Hasil ini menunjukkan bahwa SVM adalah pilihan yang baik untuk memastikan label berita  yang  akurat  dan  dapat  diandalkan  bagi  konsumen. Penelitian ini memberikan sumbangan penting bagi pengelolaan  informasi  berita  dalam  era  digital  yang  penuh dengan informasi tekstual. Dengan metode evaluasi yang baik, diharapkan informasi berita yang disajikan dapat menjadi lebih relevan  dan  bermanfaat  bagi  pembaca,  membantu  mereka menemukan  konten  yang  sesuai  dengan  minat  dan  kebutuhan mereka. Selain itu, penelitian ini juga dapat menjadi dasar bagi penelitian selanjutnya dalam mengembangkan dan meningkatkan  kinerja  algoritma  Machine  Learning  lainnya dalam pengelolaan label berita
Penelitian  ini  memiliki  kelebihan  dalam  melibatkan  tiga model  klasifikasi  yang  berbeda,  memberikan  perbandingan yang  komprehensif  dalam  hal  performa.  Metode  pemrosesan teks yang baik, termasuk tokenisasi, pengahpusan stop words , dan vektorisasi TF-IDF , juga digunakan dalam penelitian ini.
Namun  penelitian  ini  memiliki  beberapa  kekurangan. Keterbatasan  pada  dataset  yang  digunakan,  seperti  jumlah sample,  distribusi  label  yang  tidak  seimbang  dan representasi kelas, sehingga tidak dapat memberikan pemahaman yang lebih baik  tentang  performa  model.  Penelitian  ini  hanya menggunakan algoritma klasifikasi yang umum digunakan dan tidak  mempertimbangkan  model  kasifikasi  lainnya  yang mungkin memberikan performa yang lebih baik.
Dalam penelitian selanjutnya, disarankan untuk memperluas  analisis  dengan  melibatkan  lebih  banyak  model klasifikasi  dan  mempertimbangkan  variasi  parameter  untuk meningkatkan performa. Selain itu, dataset yang lebih beragam dan representatif juga dapat membantu untuk mengevaluasi dan membandingkan model secara lebih akurat.

## R EFERENCES
[1] D. Rani dan S. D. Setiawati, “Penyajian Jurnalistik Online Infobdg untuk Menjadi Sumber Informasi Kredibel,” J. Jurnalisa, vol. 6, no. 2, pp. 233– 247, 2020.
[2] F.  S.  Nurfikri  dan  M.  S.  Mubarok,  “Klasifikasi  Topik  Berita Menggunakan,” vol. 5, no. 1, pp. 1579–1588, 2018.
[3] Briggs, Mark. Journalism next: A practical guide to digital reporting dan publishing. CQ Press, 2013.
[4] H. Junaedi, H. Budianto, I. Maryati, dan Y. Melani, “Data Transformation pada Data Mining,” Pros. Konf. Nas. Inov. dalam Desain dan Teknol., vol. 7, pp. 93–99, 2011.
[5] T. Jamaluddin dan dkk, “Perbdaningan Algoritma Sentencepiece BPE dan Unigram  Pada  Tokenisasi  Artikel  Bahasa  Indonesia  Pendahuluan  Studi Terkait,” e-Proceeding Eng., vol. 7, no. 2, pp. 8323–8331, 2020.
[6] M.  J.  Lavin,  Z.  Leblanc,  dan  Q.  Dombrowski,  “The  Programming Historian Analyzing Documents with TF-IDF,” Program. Hist., pp. 1–21, 2020.
[7] D.  Wahyuningsih  dan  E.  Patima,  “Penerapan  Naive  Bayes  Untuk Penerimaan  Beasiswa,”  Telematika,  vol.  11,  no.  1,  p.  135,  2018,  doi:
10.35671/telematika.v11i1.665.
[8] Y. Zhai, W. Song, X. Liu, L. Liu, dan X. Zhao, “A Chi-square Statistics Based  Feature  Selection,”  2018  IEEE  9th  Int.  Conf.  Softw.  Eng.  Serv. Sci., pp. 160–163, 2018.
[9] Schutze,  Hinrich,  Christopher  D.  Manning,  dan  Prabhakar  Raghavan. Introduction to information retrieval. Cambridge University Press, 2008.
[10] R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Particle  Swarm Optimization Untuk Klasifikasi Berita Hoax Pada Media Sosial,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 159–164, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1034.
[11] Han,  Jiawei,  Jian  Pei,  dan  Hanghang  Tong.  Data  mining:  concepts  and techniques. Morgan kaufmann, 2022.
[12] S. Sudianto, A. D. Sripamuji, I. Ramadhanti, R. R. Amalia, J. Saputra, dan B.  Prihatnowo,  “Penerapan  Algoritma  Support  Vector  Machine  dan Multi-Layer  Perceptron  pada  Klasisifikasi  Topik  Berita,”  J.  Nas. Pendidik. Tek. Inform.  JANAPATI, vol. 11, no. 2, pp. 84–91, 2022.
[13] A.  Candra,  "Jakarta  Artificial  Intelligence  Research  is  Now  Open!" [Online].  Tersedia:  https://medium.com/data-folks-indonesia/jakarta- artificial-intelligence-research-is-now-open-f404763867b1. Diakses pada: July 15, 2023.