## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA KLASIFIKASI JUDUL ARTIKEL PADA JURNAL ILMIAH
Anang Prayogo *1) , Fauziah 2) , Winarsih 3)
1. Universitas Nasional, Indonesia
2. Universitas Nasional, Indonesia
3. Universitas Nasional, Indonesia
Article Info
ABSTRAK
Kata Kunci: Klasifikasi; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes.
Keywords: Classification, K-Nearest Neigh- bor, Naïve Bayes
Article history: Received 22 May 2023 Revised 5 June 2023 Accepted 19 June 2023 Available online 1 December 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i4.4141
* Corresponding author. Anang Prayogo E-mail address: anang1321@gmail.com
Perkembangan teknologi Informatika membuat kebutuhan akan otomasi pada sistem kerja semakin meningkat. Terma-  suk kebutuhan akan klasifikasi artikel jurnal secara otomatis mulai dibutuhkan untuk menentukan kategori jurnal yang te- pat. Metode text mining telah dapat digunakan untuk melakukan otomatisasi artikel jurnal berdasarkan kategori. Penelitian ini memakai beberapa metode text mining yakni Naïve Bayes(NB) dan K-Nearest Neigbor(K-NN). Dataset yang digunakan berupa judul artikel jurnal sejumlah 200 data yang kemudian dipisahkan menjadi data uji dan data latih. Hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan K-NN sebesar 85,00% dengan data uji 10% dan k=3. Hasil akurasi menggunakan NB adalah sebesar 81,66% dengan menggunakan data uji 30%. Akurasi tidak terlalu berbeda jauh namun NB menciptakan akurasi yang sedikit lebih besar dibandingkan K-NN.

## ABSTRACT
The development of Informatics technology has made the  fear of automation in the work system increasing. Including the need for automatic classification of journal articles began to be needed to determine the right journal categories. The text mining method can be used to automate journal articles by category. This research used several text mining methods, namely Naïve Bayes (NB) and K-Nearest Neigbor (K-NN). The dataset used is in the form of article titles and 200 data which are then separated into test data and training data. The accuracy obtained with KNN were 85,00% with test data of 10% and k = 3. The accuracy result using NB is 81,66% using 30% test data. Accuracy doesn't differ much but NB creates slightly greater accuracy than K-NN.

## I. PENDAHULUAN
ebutuhan akan sistem kerja yang berbasis teknologi informasi (TI) telah berkembang seiring dengan perkembangan zaman. Pengembangan, pemeliharaan, dan pengoperasian jaringan komputer, perangkat lunak, serta sistem pemrosesan dan distribusi data adalah semua bidang teknologi informasi (TI) [1] .
Situasinya mirip dengan klasifikasi jurnal yang sebelumnya dilakukan secara manual. Namun, seiring berjalannya waktu, mengklasifikasi jurnal berubah secara otomatis seiring dengan perkembangan teknologi informasi. Versi digital dari berbagai karya akademik tersedia, termasuk tesis, laporan penelitian, laporan kerja praktek [2] .
Ditambah dengan kebutuhan untuk memperoleh informasi dalam bentuk dokumen yaitu berupa jurnal atau artikel ilmiah meningkat setiap tahun [3]. Kebutuhan akan jurnal atau artikel ilmiah pun semakin meningkat daya tamping mahasiswa yang terus meningkat setiap tahunnya disetiap universitas juga berpengaruh peneliti yang beranggotakan mahasiswa dan dosen [4]. Konsep text mining digunakan sebagai klasifikasi dokumen teks,di mana dokumen yang ada di klasifikasikan menurut dokumen yang akan diproses [5]. Dengan bantuan konsep ini, membuat artikel yang diteliti menjelaskan kategori jenis dengan memunculkan kata-kata dari artikel yang ada [6].
Pada penelitian terdahulu sudah ada beberapa yang mengembangkan metode ini salah satunya yaitu menghasilkan bahwa algoritma hasil K-Nearest Neighbor kinerja klasifikasi terbaik dicapai dengan persentase accuracy sebesar 72.91% dan precision mencapai 73,36% [7] . Kemudian ada yang menunjukan bahwa algoritma
K
Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor dapat digunakan dalam mengklasifikasi teks, Pada penelitian ini akurasi k-Nearest Neighbor lebih baik dengan akurasi 80% dibandingkan Naïve Bayes yang mendapatkan akurasi 73%
[8] .  Adapun penelitian selanjutnya membandingkan ketiga metode yaitu dari hasil perbandingan algoritma klasifikasi yang terbaik adalah algoritma Support Vector Machine sebesar 81%. Sedangkan Naïve Bayes sebesar 67%, dan K-Nearest Neighbor sebesar 80% [9].
Penelitian ini akan dilakukan untuk membandingkan dua metode klasifikasi yaitu Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor . Kedua metode              tersebut digunakan untuk klasifikasi jurnal menggunakan judul artikel. Penelitian ini juga akan menganalisis hasil  akurasi dari kedua metode yang cocok dipakai untuk klasifikasi jurnal berdasarkan judul artikel. Mengapa menggunakan kedua metode ini dikarenakan diperlukannya  sebuah  metode  klasifikasi dokumen  yang  dapat  mengelompokkan  artikel  secara otomatis dan akurat. Terdapat banyak metode klasifikasi yang dapat digunakan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes dan sebagai baseline digunakan  metode K-Nearest Neighbor. Metode Naive Bayes dipilih  karena  dapat  menghasilkan  akurasi  yang maksimal  dengan data  latih yang sedikit.  Sedangkan metode K-Nearest Neighbor dipilih  karena  metode tersebut  tangguh  terhadap data noise.
Penelitian yang terkait dalam perbandingan tersebut yang sudah saya dapatkan ada tiga jurnal yang cocok dengan penelitian saya. Dengan itu saya kembangkan dalam penggunaan dataset artikel yang berjumlah lebih dari 100. Penelitian sebelumnya hanya menggunakan 20 dan 40 jurnal. Dan juga akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini lebih besar dari 80%.

## II. METODE PENELITIAN

## Gambar. 1. Tahapan Penelitian
Gambar 1 merupakan alur proses terjadinya pengklasifikasi kedua metode tersebut dari awal sampai selesai.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pada titik ini, data dari internet yang bersumber dari google scholar digunakan sebagai metode pengumpulan jurnal untuk klasifikasi. Pada langkah ini proses pengumpulan data pada klasifikasi jurnal dilakukan dengan mengambil data dari google scholar. Data yang dikumpulkan berbentuk e-book dan e-jurnal. Setelah itu, data akan dipisahkan menjadi data uji dan data latih. Data tersebut akan                 digunakan untuk mengklasifikasikan Naïve Bayes dan K-Nearest Neigbor setelah dibagi.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1327-1338
𝑗𝑗𝑗𝑗 𝑖𝑖𝑗𝑗

## 2.4 Klasifikasi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Metode ini adalah salah satu metode yang digunakan dalam melakukan klasifikasi. Naive Bayes adalah klasifi- kasi yang dibuat dengan metode probabilitas [10]. Algoritma ini dahulu dikenal dengan Teorema Bayes , karena mengacu pada kemampuan algoritma ini untuk mengantisipasi peluang masa depan berdasarkan pengalaman sebe- lumnya. Menurut klasifikasi Naive Bayes , nilai atribut kelas tidak dapat dipengaruhi oleh nilai atribut lainnya. Karena menganggap kemunculan satu kata dalam sebuah kalimat tidak dapat mempengaruhi kemunculan kata lain [11].
Keterangan :
1 + 𝑛𝑛 𝑖𝑖 𝑝𝑝 ( 𝑤𝑤 𝑖𝑖 | 𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) = 𝑛𝑛 + | 𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 |
𝑝𝑝 ( 𝑤𝑤 𝑖𝑖 | 𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) menyatakan peluang untuk kata di setiap pengelompokan, lalu 𝑛𝑛 𝑖𝑖 menyatakan jumlah munculnya kata pada setiap pengelompokan, selain itu terdapat variable 𝑛𝑛 menyatakan total kata dalam dokumen milik kelas tertentu, dan | 𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑗𝑗𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘 | adalah total semua kata dalam dokumen latih.
Keterangan :
( 𝑑𝑑𝑘𝑘𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) 𝑝𝑝 ( 𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) = 𝑛𝑛 ( 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑠𝑠𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠 )
𝑝𝑝 ( 𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) yaitu peluang dokumen kategori, selain itu 𝑛𝑛 ( 𝑑𝑑𝑘𝑘𝑐𝑐 𝑗𝑗 ) menyatakan total data dari suatu pengelompokan, dan 𝑛𝑛 ( 𝑘𝑘𝑘𝑘𝑠𝑠𝑝𝑝𝑠𝑠𝑠𝑠 ) ialah total dokumen latih.

## 2.5 Klasifikasi Menggunakan K-Nearest Neighbor
Metode ini melakukan klasifikasi berdasarkan (K) paling dekat dengan objek baru dapat digunakan untuk mengklasifikasikannya menggunakan Metode ini. Karena hasil dari query instance atau kategori diurutkan menurut jumlah kelas terbanyak yang muncul, K-NN dimasukkan ke dalam algoritma supervised learning [12].
Klasifikasi ini digunakan selaku nilai prediksi dari instance query baru oleh algoritma K-NN . Perhitungan meli- batkan penjumlahan semua nilai kesamaan untuk satu kategori, yang akan dibandingkan dengan nilai mana pun yang lebih tinggi [13].
∑ 𝑗𝑗 ( 𝑑𝑑 𝑖𝑖 𝑑𝑑 𝑗𝑗 )
𝐶𝐶𝑘𝑘𝑘𝑘 ( 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 ) = √∑ 𝑗𝑗 𝑑𝑑 2 √∑ 𝑗𝑗 𝑑𝑑 2
Keterangan :
∑ 𝑗𝑗 ( 𝑑𝑑 𝑖𝑖 𝑑𝑑 𝑗𝑗 )  adalah Vector pada i dan k , lalu √∑ 𝑗𝑗 𝑑𝑑 2 menyatakan p anjangnya vector I , selain itu √∑ 𝑗𝑗 𝑑𝑑 2 menyat- kan Panjangnya vector j , berikutnya variable 𝑖𝑖 yaitu dokumen uji I , dan variable 𝑗𝑗 itu adalah dokumen latih j .

## 2.6 Pengujian Metode Klasifikasi
Pada pengujian metode klasifikasi merupakan pengujian dimana antara kedua algoritma yakni NB dan K-NN akan dipilih yang terbaik untuk mengklarifikasi data jurnal. Dalam pengujiannya memakai label confusion matrix pada jumlah data yang diklasifikasikan dengan benar atau salah dirinci dalam tabel ini [14]. Confusion matrix juga merupakan alat analisis prediktif yang dapat digunakan untuk membentuk metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, daya ingat, dan F1-Score atau F-Measure . Selain itu, ini menampilkan dan mengontraskan nilai sebenarnya dengan nilai model yang diprediksi [15]. Berikut tampilan confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 2 dan 3 :

## Gambar. 2. Confusion Matrix pada Naïve Bayes
Gambar 2 merupakan hasil data uji pada algoritma naïve bayes yang bisa dilihat dari 5 jurnal dengan kategori teknologi,terdapat 4 jurnal yang diklasifikasikan sesuai dengan kategorinya,sedangkan 1 jurnal lainnya salah diklasifikasikan.
Gambar. 3. Confusion Matrix pada K-Nearest Neighbor
Gambar 3 merupakan hasil data uji pada algoritma k-nearest neighbor yang bisa dilihat dari 15 jurnal dengan kategori teknologi,  terdapat 9 jurnal yang diklasifikasikan sesuai dengan kategorinya,sedangkan 6 jurnal lainnya salah diklasifikasikan.

## III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Metode pengumpulan ini yakni menarik data di internet yang bersumber dari google scholar. Data yang sudah ditarik dimasukkan kedalam excel                       kemudian dimasukkan ke dalam database. Dibawah ini merupakan contoh data yang diambil dari internet lalu diinput di excel yang dapat dilihat pada gambar 4 :

## Gambar. 4. Data jurnal yang diinput di excel

## 2. Klasifikasi Naïve Bayes
Pada klasifikasi jumlah data yang digunakan sebesar 200 data, kemudian akan dilakukan terlebih dahulu pem- bagian data training dan data uji dimana akan dibagi menjadi beberapa bagian, kemudian pada data uji akan di test untuk implementasi algoritma NB dalam mencari akurasi. Pembagian data  tersebut  antara  lain data  training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, dan data training 50% data uji 50%.
30% dengan akurasi sebesar 81,66%. Berikut data-data yang sudah di test dapat dilihat pada tabel 1 :
TABEL 1 HASIL AKURASI NAIVE BAYES Data Training Data Uji Akurasi 50%(100 data) 50%(100 data) 69,00% 70%(140 data) 30%(60 data) 81,66% 80%(160 data) 20%(40 data) 75,00% 90%(180 data) 10%(20 data)
65,00%
Gambar. 5. Grafik Akurasi Naïve Bayes
Gambar 5 merupakan data grafik semua hasil akurasi algoritma Naïve Bayes yang dapat dilihat adanya kenaikan dan penurunan. 65,00% 75,00% 81,66% 69,00% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 10 20 30 50 Ak ur as i Data Uji Hasil Akurasi Naïve Bayes

## 3. Klasifikasi K-Nearest Neighbor
Total data yang dipakai pada klasifikasi ini adalah 200. Kemudian dilakukan pemecahan data training dan data uji yang dipecah menjadi beberapa bagian, kemudian pada data uji akan di test untuk implementasi algoritma K- Nearest Neighbor dalam mencari akurasi. Pembagian data tersebut antara lain data training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, dan data training 50% data uji 50%. Dan pada jumlah (K)nya akan ditentukan antara lain 1, 3, 5, dan 7.
A. Klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan 50% data training dan 50% data uji Pengujian algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan data uji 50% didapatkan akurasi terbaik sebesar 76,00% pada k = 7. Berikut hasil akurasi data uji 50% dapat dilihat pada tabel 2 :
TABEL 2 HASIL AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR DATA UJI 50% Jumlah K Akurasi 1 60,00% 3 68,00% 5 71,00% 7 76,00%

## Gambar 6 Grafik Akurasi K-NN Data Uji 50%
Gambar 6 merupakan data grafik hasil akurasi  k-nearest neighbor yang menggunakan data uji 50% yang menghasilkan akurasi yang meningkat.
B. Klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan 70% data training dan 30% data uji Pengujian algoritma K-NN menggunakan data uji 30% didapatkan akurasi terbaik pada k= 5 dan 7 dengan akurasi sebesar 76,66%. Berikut hasil akurasi data uji 30% dapat dilihat pada tabel 3 :
TABEL 3 HASIL AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR DATA UJI 30% Jumlah K Akurasi 1 63,33% 3 71,66% 5 76,66% 7 76,66%
60,00% 68,00% 71,00% 76,00% 60,00% 62,00% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 Ak ur as i Jumlah K Hasil Akurasi K-NN Data Uji 50%
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1327-1338
Gambar 7 Grafik Akurasi K-NN Data Uji 30%
Gambar 7 merupakan data grafik hasil akurasi K-Nearest Neighbor yang menggunakan data uji 30% yang mengalami peningkatan.
63,33% 71,66% 76,66% 76,66% 63,00% 65,00% 67,00% 69,00% 71,00% 73,00% 75,00% 77,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 Ak ur as i Jumlah K Hasil Akurasi K-NN Data Uji 30%
C. Klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan 80% data training dan 20% data uji Pengujian algoritma K-NN menggunakan data uji 20% didapatkan akurasi terbaik pada k=7 dengan akurasi sebe- sar 77,50%. Berikut hasil akurasi data uji 20% dapat dilihat pada tabel 4 :
TABEL 4 HASIL AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR DATA UJI 20% Jumlah K Akurasi 1 70,00% 3 75,00% 5 72,50% 7 77,50%
Gambar. 8. Grafik Akurasi K-NN Data Uji 20%
Gambar 8 merupakan data grafik hasil akurasi K-Nearest Neighbor yang menggunakan data uji 20% yang mengalami peningkatan.
D. Klasifikasi K-Nearest Neighbor dengan 90% data training dan 10% data uji
Pengujian K-NN pada data uji 10% didapatkan akurasi terbaik sebesar 85,00% pada k = 3. Berikut hasil akurasi data uji 10% dapat dilihat pada tabel 5 :
TABEL 5 HASIL AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR DATA UJI 10% Jumlah K Akurasi 1 60,00% 3 85,00% 5 70,00% 7 75,00%
70,00% 75,00% 72,50% 77,50% 70,00% 71,00% 72,00% 73,00% 74,00% 75,00% 76,00% 77,00% 78,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 Ak ur as i Jumlah K Hasil Akurasi K-NN Data Uji 20%
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984
Vol. 8, No. 4, Desember 2023, Pp. 1327-1338
Gambar 9 Grafik Akurasi K-NN Data Uji 10%
Gambar 9 merupakan data grafik akurasi K-Nearest Neighbor yang menggunakan data uji 10% yang mengalami penurunan.
Pengujian algoritma K-NN menggunakan beberapa bagian data uji dengan beberapa jumlah K didapatan akurasi terbaik pada jumlah k masing masing dari data uji tersebut. Namun akurasi terbaik terdapat pada data uji 10% dengan K=3 sebesar 85,00%. Berikut yaitu hasil semua data testing K-Nearest Neighbor yang dapat dilihat pada tabel 6 :
TABEL 6 HASIL AKURASI K-NEAREST NEIGHBOR data train- ing data uji  jumlah k akurasi 50% 50% 1 60,00% 3 68,00% 5 71,00% 7 76,00% 70% 30% 1 63,33% 3 71,66% 5 76,66% 7 76,66% 80 20% 1 70,00% 3 75,00% 5 72,50% 7 77,50% 90% 10%
1 60,00% 3 85,00% 5 70,00%
7 75,00% 60,00% 85,00% 70,00% 75,00% 60,00% 62,00% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 86,00% 1 2 3 4 5 6 7 8 Ak ur as i Jumlah K Hasil Akurasi K-NN Data Uji 10%

## Gambar 10 Grafik Semua Akurasi K-NN
Gambar 10 merupakan data grafik hasil akurasi keseluruhan yang menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor.
4. Perbandingan Hasil Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Ketika akurasi dari K-NN dan NB dibandingkan, ditemukan akurasi K-NN kian unggul dari NB . Karena pada akurasi pengujian K-NN menghasilkan akurasi tertinggi yaitu 85,00% dengan data uji 10% pada k = 3  jika dibandingkan dengan akurasi NB yang  menghasilkan akurasi sebesar  81,66% pada  data uji 30%. Berikut hasil akurasi kedua algoritma tersebut yang dapat dilihat pada tabel 7 :
TABEL 7 HASIL PERBANDINGAN AKURASI NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR Metode Akurasi Naïve Bayes 81.66% K-Nearest Neighbor 85.00%
Gambar. 11. Grafik Perbandingan Akurasi K-NN dan Naïve Bayes
Gambar 11 merupakan data grafik perbandingan antara kedua algoritma K-NN dan Naïve Bayes yang menghasilkan akurasi terbesar terdapat di K-NN yaitu 85,00% dan Naïve Bayes mendapatkan akurasi 81,66%.
60,00% 62,00% 64,00% 66,00% 68,00% 70,00% 72,00% 74,00% 76,00% 78,00% 80,00% 82,00% 84,00% 0 2 4 6 8 Ak ur as i Jumlah K Hasil Akurasi K-Nearest Neighbor Hasil Akurasi K-NN Data Uji 50%
Hasil Akurasi K-NN Data Uji 30%
Hasil Akurasi K-NN
Data Uji 20%
Hasil Akurasi K-NN Data Uji 10%
81,66% 85,00% 79,00% 80,00% 81,00% 82,00% 83,00% 84,00% 85,00% 86,00% naive bayes Perbandingan Naive bayes dan K-NN K-NN

## 5. Visualisasi Web
Demonstrasi akurasi klasifikasi judul artikel dalam jurnal ilmiah dapat dilihat dalam visualisasi  ini. Hasil akhirnya bisa terlihat seperti grafik, misalnya. Visualisasi data grafis berbasis web disediakan di bawah ini.
Gambar. 12. Visualisasi Klasifikasi pada Web
Gambar 12 merupakan sebuah tampilan output website yang terdapat di klasifikasi K-Nearest Neighbor dalam data grafik.

## 6. Hasil Penelitian
Berdasarkan penelitian sebelumnya dengan judul klasifikasi “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K- Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Arktikel Berbahasa Indonesia” dari 40 data uji yang dilakukan yang digunakan metode naïve bayes mampu mengklasifikasikan artikel jurnal berbahasa Indonesia sebanyak 28 dokumen. Sedangkan untuk metode K-Nearest Neighbor dari 40 data uji metode ini hanya dapat mengklasifikasikan artikel Bahasa Indonesia sebanyak 16 dokumen [16]. Dan pada penelitian ini jauh lebih berkembang dalam penggunaan data jurnal yang dipakai lebih banyak yaitu 200 data jurnal yang dibagi 4  kategori  yaitu teknologi,sejarah,kesehatan, dan pendidikan. Dari 200 data jurnal masing-masing kategori mempunyai 50 dataset yang akan diklasifikasikan dalam pengujian data untuk metode K-Nearest Neighbor dilakukan pemecahan data training dan data uji yang dipecah menjadi beberapa bagian, kemudian pada data uji akan di test untuk implementasi algoritma K- Nearest Neighbor dalam mencari akurasi. Pembagian data tersebut antara lain data training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, dan data training 50% data uji 50%. Dan pada jumlah (K)nya akan ditentukan antara lain 1, 3, 5, dan 7. Untuk metode Naïve Bayes akan dilakukan terlebih dahulu pembagian data training dan data uji dimana akan dibagi menjadi beberapa bagian, kemudian pada data uji akan di test untuk implementasi algoritma NB dalam mencari akurasi. Pembagian data tersebut antara lain data training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, dan data training 50% data uji 50%.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil peneletian yang ditelah dilakukan dalam menguji klasifikasi terhadap judul artikel menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Naïve Bayes. Maka hasil analisis pada penelitian ini dapat disimpulkan  bahwa  penelitian ini telah berhasil menguji perbandingan metode K-Nearest Neighbor dan Naïve bayes pada klasifikasi jurnal berbasis web. Dari hasil pengujian ini dapat di simpulkan bahwa pengujian analisis algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor ini didapatkan hasil akurasi terbaik dalam klasifikasi data yaitu pada algoritma K-Nearest Neighbor dimana mendapatkan akurasi sebesar 85,00% yang didapatkan pada data uji 10% dengan k = 3 dibandingkan algoritma Naïve Bayes yang hanya mendapatkan akurasi sebesar 81,66% pada data uji 30%. Penelitian ini membuktikan bahwa pengklasifikasi judul artikel dengan menggunakan algoritma K- NN dan NB berjalan lancar dapat menghasilkan akurasi yang maksimal Diharapkan penelitian ini kedepannya mungkin bisa mendapat peningkatan seperti pengujian klasifikasi menggunakan metode lain untuk mencapai akurasi yang lebih baik dan juga penambahan data jurnal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]
K. Akromunnisa and R. Hidayat, “Klasifikasi Dokumen Tugas Akhir (Skripsi) Menggunakan K-Nearest Neighbor,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 4, no. 1, p. 69, 2019, doi: 10.14421/jiska.2019.41-07. [2] M. D. Hendriyanto and B. N. Sari, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Judul Berita Hoax,” J. Ilm. Inform. , vol. 10, no. 02, pp. 80–84, 2022, [Online]. Available: https://ejournal.upbatam.ac.id/index.php/jif/article/view/5477
[3] A. C. Nisha, “Klasifikasi Abstrak Jurnal Repositor di Teknik Informatika UMM Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor,” J. Repos. , vol. 3, no. 3, pp. 295–304, 2021, doi: 10.22219/repositor.v2i3.1225. [4] rahayu deny danar dan alvi furwanti Alwie, A. B. Prasetio, R. Andespa, P. N. Lhokseumawe, and K. Pengantar, “Tugas Akhir Tugas Akhir,” J. Ekon.
Vol. 18, Nomor 1 Maret201 , vol. 2, no. 1, pp. 41–49, 2020.
[5] F. Hasanah, T. Suprapti, N. Rahaningsih, and I. Ali, “Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Menentukan Buku Berdasarkan Peminatan,” J. Account. Inf. Syst. , vol. 5, no. 1, pp. 102–111, 2022, doi: 10.32627/aims.v5i1.467.
[6] A. Y. Muniar, P. Pasnur, and K. R. Lestari, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Pengklasifikasian Dokumen Berita Online,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 137, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2570.
[7] H. Ma’rifah, A. P. Wibawa, and M. I. Akbar, “Klasifikasi Artikel Ilmiah Dengan Berbagai Skenario Preprocessing,” Sains, Apl. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 70, 2020, doi: 10.30872/jsakti.v2i2.2681.
[8] A. Indriani, “Analisa Perbandingan Metode Naïve Bayes Classifier Dan K-Nearest Neighbor Terhadap Klasifikasi Data,” Sebatik , vol. 24, no. 1, pp. 1– 7, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i1.909.
[9] R. Aziz Syahputro, Widodo, and H. Ajie, “Bayes Classifier dan Support Vector Machine dalam Klasifikasi Judul Karya Akhir Mahasiswa Program Studi PTIK UNJ,” PINTER  J. Pendidik. Tek. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 54–62, 2019, doi: 10.21009/pinter.3.1.9.
[10] T. Adha, M. Putri, U. Enri, and B. N. Sari, “IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Klasifikasi Tweet Pelecehan Seksual dengan #MeToo,” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 5, no. 2, pp. 126–135, 2020.
[11] D. T. Wiyanti, U. N. Semarang, P. Korespondensi, Z. Risiko, and P. Algoritma, “ANALISIS PERFORMA ALGORITMA DECISION TREE , NAÏVE BAYES , K- NEAREST NEIGHBOR UNTUK KLASIFIKASI ZONA DAERAH RISIKO COVID-19 DI INDONESIA PERFORMANCE ANALYSIS OF DECISION TREE , NAÏVE BAYES , K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM FOR COVID-19 RISK ZONE CLASSIFICATI,” vol. 10, no. 1, 2023, doi: 10.25126/jtiik.2023105935.
[12] T. Rakasiwi, B. Rahayudi, and A. Ridok, “Klasifikasi Artikel Publikasi berdasarkan Judul pada Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ( JTIIK ) Universitas Brawijaya dengan menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor,” vol. 5, no. 10, pp. 4510–4516, 2021.
[13] N. K-nn, L. Abd, R. Hakim, A. A. Rizal, and D. Ratnasari, “APLIKASI PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA BERBASIS K-NEAREST STUDENT GRADUATION PREDICTION USING K-NEAREST NEIGHBOR ( K-NN ),” vol. 1, no. 1, pp. 30–36, 2019.
[14] N. K. B. Kriteria, “TERHADAP LAYANAN IT PADA BANK MANDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST ITSM TERHADAP LAYANAN IT PADA BANK MANDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR ( K-NN ) BERDASARKAN KRITERIA ITSM Skripsi Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana S,” 2019.
[15] P. Seminar and N. Matematika, “Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka,” vol. 4, pp. 493–499, 2021.
[16] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, p. 427, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201854773.