Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703

## Perbandingan Klasifikasi Website Secara Otomatis Menggunakan Metode Multilayer Perceptron dan Naive Bayes

## I Nyoman Purnama
Sistem Informasi, STMIK PRIMAKARA, Denpasar, Indonesia Email: purnama@primakara.ac.id Submitted: 22/12/2020 ; Accepted: 08/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak– World wide web telah menjadi sebuah gudang besar yang berisi banyak informasi. Karena jumlah situs web terus tumbuh  secara  eksponensial,  kebutuhan  klasifikasi  situs  web  sangat  diperlukan.  Kemampuan  manusia  untuk  melakukan klasifikasi  manual  semakin  sulit.  Klasifikasi  Website  dengan  menggunakan  teknik  machine  learning  menjadi  hal  yang penting  dilakukan,  karena  proses  klasifikasi  dilakukan  secara  otomatis.  Sistem  klasifikasi  dimulai  dengan  proses pengumpulan  informasi  dari  halaman  depan  situs  web (parsing).  Halaman  beranda  situs  web  adalah  halaman khusus  yang berfungsi sebagai titik masuk dengan menyediakan tautan ke seluruh situs web. Untuk setiap hasil parsing homepage terdapat proses penghapusan kata henti, stemming dan pemilihan fitur dengan tf-idf. Hasil dari proses ini adalah fitur yang menjadi masukan  dari  algoritma  pembelajaran  mesin.  Dalam  algoritma  ini  terdapat  proses  pembelajaran  pola  input  dan  pembuatan bobot.  Bobot  ini  akan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Pada  penelitian  ini  dikembangkan  proses  pembelajaran  dengan menggunakan  algoritma  multi  layer  perceptron  dan  naive  bayes.  Hasil  klasifikasi  dari  setiap  metode  akan  dibandingkan tingkat akurasinya. Berdasarkan hasil yang diperoleh, naive bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari pada multi layer perceptron. Dengan akurasi untuk Naive Bayes  sebesar 89% dan MLP memiliki akurasi 80%.
Kata Kunci: Website; Classification; Multilayer Perceptron; Naïve Bayes
Abstract– World  wide  web  has  become  a  big  repository  that  contains  lot  of  information.  As  the  number  of  websites continuous growth exponentialy, the need of website classification gains attractions. The human ability to perform manual classifications is increasingly difficult. Website Classification using machine learning technique become more important to do, because the classification process is done automatically.  The classification system begins with the process of collectin g information from the home page of the web site(parsing). Home page of a web site is a distinguished page and it acts as an entry  point  by  providing  links  to  the  rest  of  the  web  site.  For  each  parsing  result  of  the  homepage  there  are  process  of removing the stop word, stemming and feature selection with tf-idf. The result of this process is a feature that becomes input of machine learning algorithm. In this algorithm there are learning process of input pattern and making of the weight. This weight  will  be  used  in  the  classification  process.  In  this  research,  the  learning  process  is  developed  by  using  multi  layer perceptron  and  naive  bayes  algorithm.  The  classification  results  of  each  method  will  be  compared.  Based  on  the  results obtained, naive bayes have a better accuracy rate than multilayer  perceptron. With accuracy of 89% Naive Bayes and MLP has 80% accuracy.
Keywords : Website; Classification; Multilayer Perceptron; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
World  wide  web  menjadi  sumber  penting  dalam  pencarian  informasi.  Dengan  semakin  meningkatnya  jumlah website,  kemampuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  spesifik  sangat  diperlukan.  Menemukan  kembali informasi  merupakan salah satu  kegunaan dari  Information  retrieval  (Sistem temu kembali  Informasi). Dimana dengan  adanya  system  IR  ini,  informasi  bisa  lebih  mudah  diperoleh.  Salah  satu  cara  untuk  mempersempit pencarian  informasi  yakni  dengan  jalan  mengklasifikasikan  informasi  dalam  suatu  website  terlebih  dahulu. Klasifikasi  website  adalah  proses  untuk  memberikan  label  sebuah  website  berdasarkan  kategori  yang  sesuai, sehingga  proses  pencarian  informasi  bisa  lebih  cepat[1].  Klasifikasi    website  berbeda  dengan  klasifikasi  teks biasa.  Dimana  website  terdiri  dari  struktur  yang  cukup  kompleks,  yang  didalamnya  terdapat  tag-tag  HTML, tautan  dan  javascript[2].  Pada  penelitian  ini  difokuskan  pada  web  content  mining  dimana  proses mining/pengumpulan  informasi  diambil  dari  isi  websitenya.  Tugas  dasar  dari  klasifikasi  website  adalah  untuk mengetahui  topik  utama  dari  sebuah  website.  Topik  ini  dapat  diketahui  secara  umum  melalui  halaman  depan atau  homepage  dari  sebuah  website.  Halaman  depan  merupakan  jalan  masuk  utama  untuk  mengetahui keseluruhan isi website[3]. Selain itu kegunaan dari klasifikasi website, adalah untuk mengelompokkan website secara otomatis.
Ada  beberapa  algoritma  yang  umum  digunakan  pada  proses  klasifikasi.  Diantaranya  yakni  C45,  Naïve bayes, K-Nearest Neighbor, K-Means, SVM, Neural Networks, Algoritma Genetika dan Multi layer Perceptron. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan algoritma klasifikasi Multi layer Perceptron (MLP) dan Naïve Bayes. MLP merupakan algoritma yang mengadopsi cara kerja saraf pada makhluk hidup. Algoritma ini handal karena dalam  proses  pembelajarannya  dilakukan  secara  terarah.  Pembelajaran  dilakukan  dengan  jalan  memperbaharui bobot  balik  (backpropagation).  Dengan  bobot  yang  optimal  maka  klasifikasi  yang  dihasilkan  lebih  baik[4]. Sementara  Naïve  Bayes  merupakan  metode  klasifikasi  sederhana  yang  menerapkan  teorema  bayes.  Dengan menganggap  semua  fitur  saling  tidak  berhubungan.  Algoritma  ini  mengunakan  teori  probabilitas  dalam memproses klasifikasinya[5]
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Savio  untuk  klasifikasi  teks  dengan  menggunakan  metode  MLP backpropagation  didapatkan  bahwa  pembelajaran  menggunakan  MLP  menghasilkan  performa  yang  bagus[6]. Pada penelitian ini juga dilakukan pengujian dalam mengurangi dimensi dari input pembelajaran dengan metode feature  selection  tf-idf  dan  didapatkan  hasil  sebesar  78,8  %.  Hasil  eksperimen  lainnya  dilakukan  oleh  G. Dhaneswara  &  V.S.  Moertini,  2004  dimana  pemilihan  konfigurasi  jaringan  (jumlah  lapis  tersembunyi,  neuron, momentum dan learning rate) amat diperlukan dalam proses pelatihan dimana konfigurasinya bisa berbeda-beda dari  satu  set  data  pelatihan  yang  lain,  sehingga  diperlukan  eksperimen  untuk  mencarinya.  Penelitian  lainnya menggunakan  Naïve  Bayes  untuk  klasifikasi  web  berbasis  URL  dan  menghasilkan  nilai  Precission  0.7,  Recall 0.88  dan  F-measure  0.76[7].  Pada  penelitian  ini  klasifikasi  juga  digunakan  untuk  memonitor  lalu  lintas  yang tidak normal dalam sebuah orgnisasi.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dengan  menggunakan  MLP  dan  Naïve  bayes, pada  penelitian  ini  akan  membandingkan  kinerja  dari  kedua  algoritma  ini.  Karena  berdasarkan  beberpa penelitian  sebelumnya,  masing-masing  algoritma  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing.  Kedua metode ini dibuat dalam aplikasi berbasis PHP dan mysql. Kemudian pengujian dilakukan dengan menggunakan metode precision, F-measure dan recall.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Dalam  penelitian  ini  peneliti  akan  membandingkan  2  metode  yang  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  yakni Naïve Bayes dan Multi Layer Perceptron. Alur penelitin klasifikasi website dapat digambarkan pada gambar 1, dimana semua proses dilakukan menggunakan bahasa pemrograman PHP.

## Gambar 1. Desain Penelitian
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  berupa  tautan  dari  halaman  utama  website  (homepage).  Tautan website  dikumpulkan  terlebih  dahulu  dari  direktori  “All  Business  Directory  (ABD)”  dengan  alamat http://www.allbusinessdirectory.biz.  Tautan  yang  telah  dikumpulkan  akan  diseleksi  dan  diunduh  pada  bagian halaman utamanya. Data halaman utama website yang telah diunduh ini kemudian dibagi 2 menjadi data training dan  data  testing.  Data  training  dan  testing  yang  digunakan  sebesar  masing-masing  500  website.  Dari  masing- masing  halaman  website  yang  telah  diunduh  ini  kemudian  dilakukan  proses  parsing.  Proses  parsing  akan mengambil  teks  utama  atau  bagian  penting  dari  sebuah  halaman  website.  Setelah  dilakukan  proses  parsing kemudian dilakukan proses pembuangan kata stop words, stemming dan feature selection. Hasil akhir dari semu proses  tadi,  berupa  indeks  kata  dengan  bobotnya  masing-masing.  Setelah  melalui  proses  pra  pemrosesan kemudian terdapat 2 tahapan utama yakni proses pelatihan dan proses klasifikasi. Proses pelatihan adalah proses pembelajaran  yang  dikerjakan  secara  offline.  Proses  klasifikasi  dilakukan  secara  online  dengan  mengunduh langsung  website  yang  akan  diuji.  Proses  klasifikasi  adalah  proses  untuk  mengkategorikan  sebuah  alamat
DATASET

## PEMISAHAN DATA

## TESTING DAN TRAINING

## PRA-PEMROSESAN
Parsing, Stop word, Stemming,feature selection

## KLASIFIKASI NAÏVE BAYES
Training dan Testing

## KLASIFIKASI MLP
Training dan Testing
HASIL KLASIFIKASI
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703
website atau Universal Resource Locator (URL) sesuai kategorinya secara otomatis. URL yang digunakan dalam proses  klasifikasi  adalah  URL  yang  terdapat  pada  direktori  ABD,  selain  yang  digunakan  pada  proses pembelajaran.
Direktori  Allbussinessdirectory  (ABD)  memiliki  18  kategori.  Pada  masing-masing  kategori  terdapat kategori  turunan  dan  seterusnya,  ke  18  kategori  itu  yakni  Automotive,  business  &  economy,  careers  &  jobs, computers, education & , entertainment & media dengan, health & beauty care, industry, Internet & www, law, real  estate,  science,  shopping  &  services,  small  business,  society,  sports,  telecommunications,  travel  & recreation.  Pada  penelitian  ini  dipilih  6  kategori  saja  yakni  Automotive,  computers,  education  &  ,  health  & beauty care, sports, travel & recreation. Semua website dalam ABD adalah berbahasa Inggris. URL dimasukkan kedalam direktori ABD oleh pengguna dan diberikan kategori secara manual. Dengan adanya program berbasis JST  ini  diharapkan  dapat  mengklasifikasikan  website  secara  otomatis  berdasarkan  pengetahuan  yang dimilikinya.

## 2.2 Dataset
Proses  untuk  mendapatkan  informasi  pada  Internet  (web  mining)  berbeda  dengan  proses  untuk  mendapatkan informasi  yang  berbasis  teks  biasa  (text  mining).  Keanekaragaman  fitur  yang  ada  pada  website  memberikan tantangan  tersendiri  jika  dibandingkan  dengan  text  mining.  Dimana  suatu  halaman  web  tidak  hanya  berisikan data  berupa  teks  saja,  melainkan  juga  berupa  informasi  HTML  tag,  javascript  seperti  <TITLE>,  <BODY>, <H1>, <META> dan lain-lain.
Tidak  semua  bagian  dari  halaman  web  perlu  digunakan  dalam  penelitian  ini,  beberapa  tag  dalam  kode HTML  suatu  website  tidak  terlalu  penting,  maka  isi  dari  tag  tersebut  dapat  diabaikan.  Tag  yang  umumnya berisikan  informasi  yang  dapat  digunakan  dalam   proses  pelatihan  dan  pengujian  yakni  informasi  yang  berada dalam  tag  <TITLE>  dan  tag  <BODY>.  Elemen/tag  <TITLE>  berisikan  poin  penting  dari  sebuah  halaman website. Maka dari itu teks yang berada pada tag <TITLE> akan digunakan sebagai acuan nantinya. Sementara tag  <BODY>  merupakan  penjabaran  dari  poin-poin  yang  terdapat  pada  tag  <TITLE>  atau  <META>.  Tag <BODY>  juga  memilki  beberapa  tag  lain  didalamnya  yang  dapat  diabaikan  dalam  penelitian  ini  seperti  :  tag <LINK>, <IMG>, <SCRIPT> dll. Proses untuk ini dinamakan parsing.
Jumlah  website  yang  terdaftar  dalam  direktori  ABD,  pada  saat  pembuatan  penelitian  ini  sebesar  20,022 website. Jumlah website yang akan digunakan pada proses pelatihan akan divariasikan mulai dari 100, 150 dan 200.  Sehingga  nantinya  dapat  dilihat  nilai  kesalahan  yang  terjadi  dengan  penambahan  jumlah  dokumen  latih. Begitu juga dengan data uji klasifikasi  akan divariasikan jumlahnya yakni  100, 150, 200 dan 250. Pada proses pelatihan dokumen yang berupa website akan diambil secara acak pada masing-masing kategori.
Satu persatu tautan yang ditampilkan pada halaman direktori ini akan diseleksi dengan kriteria berikut:
a. Tautan datang dari halaman pertama (home page)
b. Homepage yang tidak terdapat elemen flash atau aplikasi lainnya
c. Homepage  berbahasa  Inggris  dengan  jumlah  kata  yang  cukup  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.  Dalam penelitian ini digunakan jumlah kata mulai dari 100 kata.
d. Tautan tidak datang dari website berupa portal seperti yahoo.com dll.
Data  hasil  tokenizing  akan  diolah  pada  proses  berikutnya  yakni  pencarian  kata  dasar  sebuah  kata (stemming),  penghapusan  kata  henti  (stop  words)  dan  Feature  Selection  dapat  dilakukan.  Kata-kata  hasil stemming dan penghapusan kata stop words kemudian  dinamakan dengan “fitur”. Feature Selection berfungsi untuk  menghilangkan  noise  yang  terdapat  pada  fitur  yang  diolah.  Sehingga  hasil  klasifikasi  yang  didapatkan akan  lebih  akurat  dan  efisien,  walaupun  terjadi  pengurangan  fitur  yang  digunakan(Selvakuberan  et  al.,  2009). Ada  beberapa  teknik  feature  selection  yakni  document  frequency  tresholding  (df),  gabungan  antara  term frequency  dan  inverse  document  frequency  (tf-idf),    information  gain  (ig)  dan  mutual  information  (mi).  Pada penelitian  ini  digunakan  metode  term  frequency  dan  inverse  document  frequency  (tf-idf)  karena  berdasarkan beberapa  penelitian  metode  ini  lebih  handal  untuk  mengurangi  dimensi/ukuran  atribut  dari  sebuah  dokumen sehingga menghasilkan hasil klasifikasi yang lebih akurat (Savio, 2016). Hasil dari pra-proses ini kemudian akan digunakan  pada  algoritma  klasifikasi  Multi  Layer  perceptron  dan  Naïve  Bayes  sebagai  inputan  dalam  proses pelatihan dan pengujian.

## 2.3 Metode Yang Digunakan
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  Multi  Layer Perceptron.  Naïve  bayes  merupakan  pengklasifikasian  probavilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan(Ibrahim  et  al., n.d.).  Teorema  bayes  mengasumsikan  semua  atribut  independen  dan  tidak  saling  bergantung  yang  berdampak pada  nilai  variable  kelas.  Keuntungan  penggunaan  Naïve  Bayes  adalah  metode  ini  membutuhkan  jumlah  data pelatihan  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter    yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian. Berikut persamaan dari teorema Bayes:
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703
(1)
P(H|X)  yang  dicari  merupakan  probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  X(posteori  probabilitas). Dimana  P(X|H)  merupakan  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada  hipotesis  H;X  merupakan  data  class  yang belum  diketahui;  H  merupakan  data  hipotesis  suatu  class  tertentu;      P(H)  merupakan  probabilitas  hipotesis H(prior probabilitas) dan P(X) merupakan probabilitas X[8].
Proses klasifikasi  mengambil  sejumlah petunjuk untuk  menentukan kelas mana yang cocok bagi sampel yang dianalisis itu. Karena itu persamaan 1 dirubah menjadi sebagai berikut :

## (2)
Dimana  variable  C merepresentasikan  kelas,  sementara  F1..Fn  merepresentasikan  karakteristik  petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi.
Sedangkan  Multilayer  perceptron  merupakan  algortima  yang  mengadopsi  cara  kerja  jaringan  saraf pada makhluk  hidup.  MLP  merupakan  topologi  yang  paling  umum  dalam  JST,  dimana  masing-masing  perceptron terhubung membentuk beberapa lapisan/layer.  Sebuah MLP memiliki lapisan masukan(input layer), minimal 1 lapisan hidden layer dan lapisan output[9]. MLP menggunakan pembelajaran propagasi  balik(backpropagation) yang  harus  dilakukan  dalam  metode  ini  yaitu  inisialisasi  (initialization),  aktivasi  (activation),  pelatihan  bobot (weight  training), dan iterasi (iteration). Pada langkah inisialisasi, nilai awal bobot dan ambang batas (threshold) ditentukan  secara  acak  namun  dalam  batasan  tertentu.  Pada  tahapan  aktivasi,  diberikan  masukan  dan  nilai keluaran  yang  diharapkan  (desired  output).  Proses  penyesuaian  bobot  terjadi  pada  tahap  pelatihan  bobot,  nilai luaran  sebenarnya  (actual  output)  dibandingkan  dengan  desired  output  dan  dilakukan  penyesuaian  bobot. Langkah kedua dan ketiga diulangi sampai dengan tercapai kondisi yang ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan  dalam penelitian ini adalah tautan dari halaman utama sebuah website (homepage). Tautan website  dikumpulkan  terlebih  dahulu  dari  direktori  "All  business  directory  (ABD)"  dengan  alamat http://www.allbusinessdirectory.biz.    Jumlah  website  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  dibagi menjadi beberapa kelompok dengan jumlah masing-masing 100, 150 dan 200 website. Dalam proses pelatihan, halaman utama website akan diambil secara acak di setiap kategori.  Semua website yang digunakan berbahasa Inggris, sesuai dengan kriteria yang telah dijelaskan sebelumnya. Proses pengujian untuk MLP dan naïve bayes dilakukan secara online dengan mengunduh langsung website untuk diuji.
Setelah halaman utama website dikumpulkan, data yang berupa halaman HTML ini akan diproses terlebih dahulu dengan mengambil teks utama dari sebuah halaman. Teks utama ini diambil dengan proses parsing. Pada penelitian  ini  proses  parsing  dilakukan  dengan  mengambil  nilai  teks  yang  berada  didalam  tag  HTML  seperti body dan  title. Setelah proses parsing  selesai  dilakukan dilanjutkan dengan proses tokenisasi. Proses tokenisasi akan menguraikan kembali semua teks yang diperoleh dari hasil parsing dan dikumpulkan menjadi sebuah tabel yang berisi seluruh kata/term. Langkah selanjutnya adalah menghapus kata henti(stop words) dari tabel kata hasil parsing.
Proses pengolahan kata berikutnya yakni Stemming. Proses Stemming akan mencari kata dasar dari kata- kata  yang  telah  diproses  sebelumnya.  Proses  stemming  akan  mengurangi  kemuncilan  kata-kata  yang  memiliki kata dasar yang sama. Hasil dari semua proses ini dikumpulkan dalam tabel pengetahuan, yang berupa kata-kata unik dan penting. Sebelum dilakukan proses pelatihan dengan menggunakan metode MLP dan naïve bayes, dari setiap  dokumen  dalam  tabel  pengetahuan,  semua  kata/term  dianalisis  dengan  menentukan  nilai  pembobotan setiap  kata  dengan  metode  tf-idf.    Metode  tf-idf  akan  menghitung  kemunculan  dari  semua  kata  dalam  tabel pengetahuan dari masing-masing dokumen
W ij =TF ij xIDF ij W ij =TF ij xlog(D/dfj)
Dimana Wij adalah bobot  term (tj) terhadap dokumen (di). Sedangkan tfij adalah jumlah kemunculan term  (tj) dalam dokumen (di). D adalah adalah jumlah semua dokumen yang ada dalam database dan dfj  adalah jumlah dokumen  yang  mengandung  term  (tj).  Hasil  pembobotan  ini  kemudian  diurutkan  .  Untuk  mengurangi  jumlah kosakata  yang  digunakan  sebagai  input  jaringan  saraf  tiruan  /  naïve  bayes,  dari  semua  kata  pada  tabel pengetahuan diambil 30 kosakata dengan nilai tf-idf terbesar. Semua kosakata yang dikumpulkan itu unik.

## 1. Multilayer Perceptron
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703
Secara  garis  besar  proses  yang  terjadi  pada  klasifikasi  teks  dengan  algoritma  Multi  layer  Perceptron yakni:
1. Hasil pembobotan kata disimpan kedalam table basis data tb_index. Pada table ini terdapat kolom kosakata, idWebsite  dan  bobotnya.    Nilai  bobot  ini  menjadi  vektor  input  keldalam  haring  MLP.  Masing-masing website  hanya  diambil  30  kosakata  dengan  nilai  terbesar.  Kosakata  yang  terbesar  ini  merupakan  kata-kata yang penting dari sebuah halaman website.
2. Sebelum dilakukan proses pembelajaran/pelatihan, nilai parameter jaringan multilayer perceptron akan diset terlebih dahulu berupa jumlah epoch, MSE, momentum dan learning rate.
3. Kemudian dengan inputan vektor input dan nilai parameter jaringan, dilakukan proses pembelajaran dengan memanggil  fungsi  calculate.hasil  proses  pembelajaran  ini  disimpan  dalam  sebuah  tabel  basisdata pengetahuan yang akan digunakan juga pada proses pengujian.
4. Proses  pengujian  memiliki  langkah  yang  sama  dengan  proses  pelatihan  hanya  saja  pada  proses  pengujian tidak  ada  lagi  proses  pelatihan  dan  pembuatan  table  pengetahuan.  Disini  juga  tidak  ada  proses  perbaikan bobot  dengan  jalan  backpropagation.  Proses  pengujian  diawali  dengan  tahapan  praproses  yang  telah dijelaskan  sebelumnya,  kemudian  kosakata  dengan  bobotnya  ini  akan  dibandingkan  dengan  kosakata  yang ada  pada  table  pengetahuan.  Kosakata  yang  tidak  terdapat  pada  table  pengetahuan  akan  diabaikan.  Dari kosakata yang tersisa akan dihitung nilai bobot tf-idfnya dan akan menjadi vektor input bagi jaringan MLP.
Arsitektur jaringan Neural network yang dibuat adalah jaringan 3 layer feed forward. Neural  Network 3 layer feed forward network, terdiri dari lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Nilai input neural  network  adalah  vektor,  di  mana  setiap  dokumen  memiliki  jumlah  vektor  yang  berbeda.  Fungsi  aktivasi akan  digunakan  di  bagian  masukan  ke  lapisan  tersembunyi  dan  dari  lapisan  tersembunyi  ke  lapisan  keluaran adalah fungsi aktivasi tangen hiperbolik. Nilai yang akan dihasilkan dari fungsi aktivasi tangen hiperbolik adalah -1 dan 1. Jadi untuk mengelompokkan 6 kategori dibutuhkan 3 keluaran untuk membedakannya. Ketiga keluaran tersebut  akan  menghasilkan  kombinasi  yang  mewakili  setiap  kategori.  Dalam  penelitian  ini  kategori  Otomotif dilambangkan  dengan  kombinasi  output  [1,1,1],  komputer  dengan  kombinasi  output  [1,1,  -1],  pendidikan  & pelatihan [1, -1, -1], kesehatan & beauty care [-1, 1,1], olah raga dengan kombinasi [-1,1, -1], travel & rekreasi dengan kombinasi [-1, -1,1].
Gambar 2. Arsitektur Neural Network yang digunakan
Penentuan  nilai  parameter  algoritma  MLP  akan  dapat  menentukan  keberhasilan  pembelajaran.  Dalam penelitian  ini  digunakan  inisialisasi  nilai  parameter  MLP  sebagai  berikut:  epoh  =  1000,  learning  rate  =  0,5, momentum = 0,6 dan Minimum Square Error (MSE) = 0,01 dan bobot awal random dengan rentang nilai antara - 0, 25 hingga 0,25.
X1 X2 Xn 0 Z 1 Z10 b b V1,1 V1,10 V2,1 V2,10 Vn,1 Vn,10 V0-1 V0-10 w1,1 w10,3 W0,1 W0,3 ∑ ∑ ∑ ∫ ∫ ∫ N1 N2 N3 W0,2 w10,2 w10,1 w1,2 w1,3
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703
Pelatihan  jaringan  akan  berhenti  jika  terdapat  kesalahan  yang  lebih  kecil  dari  target  penelitian,  yang disebut  MSE  (Mean  Squared  Error).  Jika  error  tidak  ketemu  maka  jaringan  akan  berhenti  di  iterasi  maksimal (epoh) yang dimasukkan. Setelah melewati proses pelatihan, bobot yang dihasilkan pada proses pelatihan akan dibobotkan pada proses pengujian.

## 2. Naïve Bayes
Pada  proses  klasifikasi  dengan  naïve  bayes,  ada  2  proses  utama  yang  dilakukan  yakni  proses  pelatihan  dan proses  testing.  Proses  pelatihan  dilakukan  pada  dataset  yang  telah  diketahui  kategorinya  berdasarkan  hasil klasifikasi  yang  dilakukan  oleh  reviewer  secara  manual.  Sedangkan  proses  pengujian  merupakan  proses  untuk mengetahui  keakuratan  dari  sebuah  model  yang  telah  dibangun  pada  proses  pelatihan.  Data  yang  digunakan berupa  kumpulan  website  selain  yang  digunakan  pada  saat  pelatihan.  Secara  garis  besar  proses  pelatihan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes  adalah  menentukan probabilitas tiap kategori berdasarkan contoh dari  dokumen  yang  digunakan,.    Sedangkan  pada  proses  pengujian  atau  klasifikasi  ditentukan  nilai  kategori setiap halaman website kemudian menghitung nilai probabilitas dari kemunculan katanya.
Tabel pengetahuan yang sama juga digunakan dalam klasifikasi dengan naïve bayes. Nilai dari tabel hash adalah frekuensi kemunculan kata (nk) di semua dokumen yang termasuk dalam kategori itu. Jumlah kata total (termasuk  pengulangan)  untuk  setiap  kategori  yang  disebut  n  juga  dihitung.  Probabilitas  posterior  dengan koreksi Laplace dihitung menggunakan rumus P (wk | c) = (nk +1) / (n + | Vocabulary |).
Untuk mengklasifikasikan dokumen, katakanlah X, probabilitas dari  kategori tertentu dicari  dalam tabel hash  dan  dikalikan  bersama.  Kategori  yang  menghasilkan  probabilitas  tertinggi  adalah  klasifikasi  untuk dokumen X. Hanya kata-kata yang ditemukan di X yang akan dicari di tabel hash. Juga jika sebuah kata dalam X tidak ada dalam kosakata asli (dibangun dari set pelatihan), kata tersebut diabaikan. Persamaan yang digunakan untuk mengklasifikasikan X adalah C = arg max (P (c) Π P (wk | c)).
Akurasi  pengklasifikasi  sangat  buruk  yaitu  sekitar  45%,  ketika  hanya  50  dokumen  yang  disediakan sebagai  data  pelatihan.  Akurasi  meningkat  setiap  kali  pengklasifikasi  dilengkapi  dengan  data  pembelajaran tambahan. Pengklasifikasi mencapai akurasi 89% ketika hampir 250 dokumen disediakan sebagai input di setiap kategori

## 3.  Perbandingan Hasil
Tabel 2. Hasil pengujian dengan MLP dan Naive bayes No Websites theme MLP Naive Bayes Akurasi Recall Presisi Akurasi Recall Presisi 1 Automotive 71% 76% 76% 88.65% 89.9% 91.37% 2 Health & Beauty Care 65% 65% 100% 85.13% 85.13% 85.13% 3 Education & Training 88% 88% 94% 93.36% 89.46% 91.37% 4 Computers 87% 94% 88% 86.44% 87.65% 87.04% 5 Sports 82% 82% 70% 93.36% 88.66% 90.95% 6 Travel & Recreation 88% 88% 94% 90% 89% 89%

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  kelebihan  dari  penggunaan algoritma / multi layer perceptron adalah kemampuannya untuk melakukan proses klasifikasi dengan cukup baik. Nilai  akurasi  tertinggi  diperoleh  sebesar  80%  untuk  jumlah  data  latih  250,  jumlah  hidden  units  10,  MSE  0.01, learning  rate  0.5  dan  momentum  0.6.  Nilai  akurasi  yang  dihasilkan  dapat  diatur  sedemikian  rupa  dengan mengkonfigurasi berbagai parameter jaringan sehingga menghasilkan akurasi yang optimal. Namun kekurangan yang  paling  mencolok  dari  penggunaan  algoritma  ini  adalah  lamanya  waktu  pelatihan,  selain  itu  penggunaan data latih berupa website mengakibatkan proses perubahan data website menjadi vektor input yang cukup lama. Oleh  karena  itu,  penentuan  parameter  jaringan  yang  tepat  sangat  diperlukan  untuk  mempercepat  proses pelatihan.  Konfigurasi  parameter  jaringan  ini  mungkin  berbeda  dari  satu  kumpulan  data  ke  kumpulan  lainnya, membutuhkan eksperimen lebih lanjut untuk menemukan nilai terbaik. Pendekatan NB untuk klasifikasi halaman rumah  untuk  6  kategori  yang  dipertimbangkan  di  atas  menghasilkan  akurasi  89,05%.  Juga  diamati  bahwa keakuratan  klasifikasi  dari  pengklasifikasi  sebanding  dengan  jumlah  dokumen  pelatihan.  Akurasi  terbaik diperoleh  dengan  menggunakan  Naive  bayes.  Selain  itu  dari  segi  kecepatan,  algoritma  ini  juga  lebih  cepat. Namun pada beberapa kategori MLP memiliki tingkat akurasi yang lebih baik, seperti pada kategori komputer.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2703

## REFERENCES
[1] X.  Qi  and  B.  D.  Davison,  “Web  page  classification:  Features  and  algorithms,” ACM  Comput.  Surv. ,  vol.  41,  no.  2, 2009, doi: 10.1145/1459352.1459357.
[2] K. Selvakuberan, M. Indra Devi, and R. Rajaram, “Feature selection for web page classification,” Soc.  Implic.  Data Min. Inf. Priv. Interdiscip. Fram. Solut. , pp. 213–228, 2009, doi: 10.4018/978-1-60566-196-4.ch012.
[3] A. S. Patil and B. V. Pawar, “Automated classification of web sites using Naive Bayesian algorithm,” Lect. Notes Eng. Comput. Sci. , vol. 2195, pp. 519–523, 2012.
[4] A. Muliantara and I. Widiartha, “Penerapan Multi Layer Perceptron Dalam Anotasi Image Secara Otomatis,” J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 9–15, 2011.
[5] B. Kurniawan, M. A. Fauzi, and A. W. Widodo, “Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 10, pp. 1193–1200, 2017.
[6] D. Savio, “NETWORK,” no. June 2001, 2016.
[7] R. Rajalakshmi and C. Aravindan, “Naive Bayes approach for website classification,” Commun. Comput. Inf. Sci. , vol. 147 CCIS, no. January, pp. 323–326, 2011, doi: 10.1007/978-3-642-20573-6_55.
[8] I. Anggraini and Y. N. Kunang, “Telematika Penerapan Naïve Bayes pada Pendeteksian Malware dengan Diskritisasi Variabel,” vol. 13, no. 1, pp. 11–21, 2020.
[9] N. Purwaningsih, “Penerapan multilayer perceptron untuk klasifikasi jenis kulit sapi tersamak,” J. TEKNOIF ,  vol. 4, no. 1, pp. 1–7, 2016.