## KLASIFIKASI KALIMAT PADA BERITA OLAHRAGA SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
Asep Saepul Ridwan 1 , Yulison H. Chrisnanto 2 dan Ridwan Ilyas 3
1,2,3 Program Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Informatika, Universitas Jenderal Achmad Yani
1 Email: asepsaepulridwan99@gmail.com
2 Email: y.chrisnanto@gmail.com 3 Email: ilyas@lecture.unjani.ac.id

## ABSTRAK
Berita  olahraga  sangat  diminati  oleh  masyarakat  sekarang  ini.  Ini  dikarenakan  olahraga  telah berkembang  menjadi  sebuah  hiburan.  Ada  banyak  berita  olahraga  yang  ada  sekarang  ini  yang  meliputi berbagai  macam  cabang  olahraga,  dari  mulai  cabang  olahraga  yang  menggunakan  bola  sebagai  objek permainannya  seperti  sepakbola,  sampai  olahraga  di  arena  balap  otomotif  seperti  Formula  1.  Selain  itu substansi dari berita olahraga itu sendiri sangat beragam seperti berita tentang manajerial dari sebuah klub olahraga, hasil pertandingan, cedera pemain, dan lain-lain. tentunya hal yang demikian akan menyulitkan pembaca  berita  yang  menginginkan  kumpulan  satu  bidang  pembahasan  dalam  berita  tersebut.  Tumpang tindih  data  terjadi  dalam  dokumen  berita  olahraga  karena  mencampuradukan  data  kalimat  satu  bahasan dengan  data  kalimat  bahasan  yang  lainnya.  Beberapa  bahasan  yang  ada  dalam  berita  olahraga  adalah tentang  manajerial,  pemain,  jadwal, preview , review ,  klasemen,  statistik,  juara,  dan  lain-lain.  Hal  ini menjadi  masalah  ketika  pembaca  menginginkan  bahasan  pada  berita  yang  memfokuskan  pada  satu pembahasan tertentu. Pada penelitian ini telah dibangun sistem klasifikasi kalimat menggunakan Artificial Neural  Network (ANN)  dengan  metode  pembelajaran Backpropagation .  Fitur  yang  digunakan  yaitu frekuensi dari kemunculan suatu term dalam kalimat yang terkait dan hasil perhitungan dari sebuah term yang didistribusikan. Pengujian dari metode yang kami ajukan menunjukan akurasi mencapai 99% untuk hasil yang terbaik pada data latih dan 57% pada data uji . Kata kunci: klasifikasi, artificial neural network , Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF- IDF), backpropagation

## ABSTRACT
Sports  news  is  of  great  interest  to  today's  society.  This  is  because  sports  have  grown  into entertainment. There is a lot of sports news today that covers a wide range of sports, from branches that use the ball as objects for games  like football, to sports in automotive  race like  formula 1. Beyond that, the substance  of  the  sports  news  itself  is  as  diverse  as  the  news  of  managerial  from  a  sports  club,  results matches, p layer injuries, et cetera. Surely such a thing would be difficult. The network wants one  in the field  of  discussion  in  the  news.  Overlap  data  occurs  in  the  sports  news  document  because  it  mixes  one sentence data with the other. Some of the content in the sports news is about managerial, p layer s, schedules, previews, reviews, standings, statistics, champions, etc. Becomes a problem when the reader wants a topic on the news that focuses on one particular discussion. This study has built a book on sentence classification meaning Artificial Neural Network (ANN) with a method of learning Backpropagation . The feature used is the frequency of the occurrence of a term in the corresponding sentence and the calculating result of a distributed term. The testing of our proposed methods shows an accuracy of 99% to best results on training data and 57% on test data.
Keywords: classification, artificial neural networks, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), backpropagation

## 1. PENDAHULUAN
Berita  olahraga  sangat  diminati  oleh  masyarakat  sekarang  ini.  Ini  dikarenakan  olahraga  telah berkembang menjadi sebuah hiburan. Ada banyak berita tentang olahraga yang ada sekarang ini meliputi berbagai  macam  cabang  olahraga,  dari  mulai  cabang  olahraga  yang  menggunakan  bola  sebagai  obyek permainannya  seperti  sepakbola,  sampai  olahraga  di  arena  balap  otomotif  seperti  Formula  1.  Selain  itu substansi dari berita olahraga itu sendiri sangat beragam seperti berita tentang manajerial dari sebuah klub olahraga, hasil pertandingan, cedera pemain, dan lain-lain. tentunya hal yang demikian akan menyulitkan
pembaca  berita  yang  menginginkan  kumpulan  satu  bidang  pembahasan  dalam  berita  tersebut.  Dengan pengklasifikasian  kalimat  berdasarkan  bahasan  pada  berita  olahraga  secara  otomatis,  pembaca  yang mengkhususkan mencari bahasan tertentu akan lebih mudah membaca berita yang dicari. Dengan demikian manfaat  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  yaitu  sistem  klasifikasi  kalimat  berita  olahraga  yang  dapat memilah kalimat penting yang ada pada berita olahraga tersebut ke dalam kelas berdasarkan isi pembahasan yang ada pada setiap kalimat berita olahraga.
Pada tahun 2018, salah satu situs berita olahraga online yakni Bolasport.com menduduki posisi ke 30 top site di Indonesia menurut situs Alexa.com. Selain itu 2 situs berita olahraga lainnya masuk dalam 50 top site . Itu semua belum termasuk berita olahraga yang dimuat oleh situs portal berita online yang tidak menghususkan  memuat  konten  berita  olahraga  seperti  Tribunnews.com  yang  mana  pada  situs  tersebut berita olahraga sangat digemari dan dibutuhkan oleh para pembaca berita.  Permasalahan muncul ketika pembaca  berita  menginginkan  topik  bahasan  tertentu.  Menjadi  masalah  karena  dalam  satu  artikel  berita terdapat tumpang tindih data  topik berita. Seperti dalam  satu berita  memuat banyak topik  yakni tentang manajerial, pemain, klub, hasil pertandingan, dan lain-lain.
Event atau topik pada berita olahraga sangat banyak, seperti skor pertandingan, cedera pemain, statistik pertandingan, klasemen, manajerial sebuah klub, transfer pemain, dan masih banyak lagi event lain yang ada pada berita olahraga. Ini semua  memungkinkan  untuk dilakukannya pengklasifikasian baik itu pengklasifikasian berita maupun pengklasifikasian kalimat yang ada pada berita olahraga berdasarkan event yang  ada  pada  kalimat  di  berita  tersebut.  Penelitian  terhadap  klasifikasi  telah  banyak  dilakukan  seperti klasifikasi berita online .
Dalam klasifikasi, terdapat banyak pilihan metode yang bisa digunakan salah satunya yaitu metode Artificial Neural Network (ANN). Kemudian untuk ekstraksi fiturnya bisa menggunakan Term Frequency- Inverse  Document  Frequency TF-IDF.  Penelitian  terdahulu  telah  banyak  menggunakan  metode  ANN dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF,  seperti  digunakan  untuk  klasifikasi  topik  berita  berbahasa  Indonesia  [ 1 ]. Selain  itu  ANN  juga  bisa  digunakan  untuk  kasus  klasifikasi  lainnya  seperti  digunakan  untuk  klasifikasi kepribadian  berdasarkan  status  Facebook  [ 2 ]  yang  mana  metode  pembelajaran  yang  digunakan  adalah Backpropagation .  Penelitian  lain  yang  menggunakan Backpropagation adalah  untuk  analisis  sentimen tweet [ 3 ],  klasifikasi  sentimen review produk  otomotif  [ 4 ],  perancangan  pengenalan  karakter  alfabet menggunakan metode hybrid [ 5 ], dan prediksi jumlah pengguna internet terbanyak [ 6 ]. Untuk input data selain teks, Backpropagation juga bisa digunakan seperti untuk prediksi laju inflasi [ 7 ], prediksi pasang surut  air  laut  [ 8 ],  prediksi  awal  musim  hujan  berdasarkan  suhu  permukaan  laut  [ 9 ],  klasifikasi  hewan vetebrata [ 10 ], prediksi cuaca [ 11 ], prediksi cuaca dengan menggunakan moving average [ 12 ], dan prediksi stok obat di apotek (studi kasus : apotek ABC) [13].
Hasil  beberapa  penelitian  terdahulu  menunjukan  akurasi  atau  presisi  dari  metode  ANN menggunakan  metode  pembelajaran Backpropagation sangat  baik.  Keakuratan  dari  ANN  menggunakan metode  pembelajaran Backpropagation bisa  lebih  dari  80%  [ 2 ].  Ini  membuktikan  bahwa  metode  ANN sangat cocok untuk kasus klasifikasi.
Penelitian  terdahulu  banyak  menggunakan  metode  pembelajaran Backpropagation untuk memperbarui bobot. Arsitektur yang digunakan adalah jaringan dengan banyak lapis ( multilayer ). Untuk pemrosesan  berupa  teks,  salah  satu  praproses  yang  bisa  dilakukan  untuk  data  tersebut  adalah  proses segmentasi  dan  kemudian  data  bisa  ditransformasikan  ke  bentuk  vektor  menggunakan  metode  TF-IDF. Backpropagation bisa  diaplikasikan  pada  data  berupa  teks.  Algoritma Backpropagation merupakan algoritma  pembelajaran  untuk  memperoleh  tingkat error yang  paling  kecil  dengan  cara  menyesuaikan bobotnya  berdasarkan  perbedaan output dan  target  yang  diinginkan.  Selain  itu Backpropagation juga merupakan metode sistematik untuk pelatihan multilayer ANN.
Penelitian  terdahulu  untuk  klasifikasi  berita  belum  spesifik  membahas  tentang  klasifikasi  yang bedasarkan pada substansi bahasan per-kalimat. Ini tentu  mengakibatkan terjadinya tumpang tindih data kalimat  dengan  substansi  bahasan  yang  berbeda  beda  pada  satu  berita.  Ini  tentu  menyulitkan  sebagian pembaca berita yang menginginkan pembahasan tentang topik tertentu.
Berbeda dari penelitian yang terdahulu, penelitian ini lebih mengedepankan pada klasifikasi per- kalimat. Klasifikasinya sendiri berdasarkan pada apa yang dibahas pada kalimat tersebut. Apa yang dibahas pada sebuah kalimat bisa diketahui dengan cara dianalisis terlebih dahulu.
Penelitian  ini  betujuan  untuk  membuat  sebuah  sistem  yang  bisa  mengklasifikasi  kalimat  pada berita olahraga berdasarkan pembahasan dari kalimat pada berita tersebut, dengan harapan bisa membantu pembaca berita yang menginginkan bacaan tentang satu bahasan dengan ringkas. Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi terhadap ilmu pengetahuan yakni pengembangan metode yang dipakai dapat digunakan untuk berbagai jenis klasifikasi.
Penelitian ini akan membuat sistem untuk klasifikasi kalimat pada berita olahraga secara otomatis menggunakan ANN. Metode yang dipakai adalah metode Backpropagation karena sangat baik dalam hal proses  klasifikasi  mengingat Backpropagation memiliki  kemampuan  dalam  mengadaptasikan  kondisi jaringan dengan data yang diberikan melalui proses pembelajaran.
Praproses menggunakan TF-IDF untuk merepresentasikan setiap kata di dalam konteks sebagai vektor  dengan  N  dimensi.  Data  berita  olahraga  yang  berupa  paragraf  terlebih  dahulu  dipecah  menjadi beberapa kalimat. Pemisahan setiap kalimatnya sendiri berdasarkan tanda baca titik (.). pemisahan setiap kalimat dikenal dengan istilah segmentasi. Barulah setelah proses segmentasi selesai, data kalimat berita diproses dengan menggunakan TF-IDF. TF-IDF digunakan karena dapat memberikan nilai pada kalimat yang sebagai inti pada sebuah berita.
Tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini yakni membangun sistem yang bisa mengklasifikasi kalimat pada berita olahraga berdasarkan isi pembahasan dalam konten kalimat di berita tersebut dengan terlebih dahulu mencari isi dari berita. Sistem akan diimplementasikan dalam bentuk perangkat lunak.
Manfaat  yang  tedapat  pada  penelitian  ini  yaitu  sistem  klasifikasi  kalimat  berita  olahraga  yang dapat memilah kalimat yang ada pada berita olahraga tersebut ke dalam kelas berdasarkan isi pembahasan yang ada pada setiap kalimat berita olahraga.

## 2. MATERI DAN METODE

## Artificial Neural Network
(ANN)
ANN  adalah  metode  untuk  mengelompokan  dan  memisahkan  data  dengan  cara  kerjanya  sama dengan  jaringan  syaraf  pada  manusia.  ANN  dirancang  untuk  memecahkan  masalah  tertentu  seperti mengenali pola tertentu atau mengklasifikasi suatu data melalui proses pembelajaran. Salah satu kelebihan dari ANN adalah kemampuannya dalam perhitungan secara paralel sehingga proses menjadi lebih singkat. Backpropagation
Karakteristik utama dari neural network yaitu kemampuan dalam mempelajari hubungan input- output nonlinear yang sangat kompleks, dengan menggunakan proses pelatihan sekuensial sehingga dapat beradaptasi dengan data yang ada.  Salah satu  metode pelatihan  ANN  yaitu Backpropagation . Arsitektur dari Backpropagation dapat dilihat seperti pada gambar 1 .
Gambar 1. Arsitektur Backpropagation Pada metode pembelajaran Backpropagation , terdapat fungsi aktivasi. Ada banyak pilihan fungsi aktivasi yang dapat digunakan dalam metode pembelajran Backpropagation , seperti fungsi sigmoid bipolar dan sigmoid biner. Fungsi aktivasi dari sigmoid biner memiliki tingkat akurasi yang lebih baik ketimbang fungsi aktivasi sigmoid bipolar [ 14 ]. TF-IDF TF-IDF adalah suatu teknik pembobotan kata yang basisnya pada statistik kemunculan kata dan juga tingkat kepentingan dokumen yang mengandungnya. Pembobotan yang didapat dari pendekatan temu kembali informasi ini merupakan hasil dari perkalian term frequency dan inverse document frequency yang mana tiap nilainya didapatkan dari persamaan 1 .
𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 (𝑤 𝑖 , 𝑑) ∗ 𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ) ..............................................................................................(1) di mana: 𝑤 𝑖 = kata ke-i D = dokumen TF( 𝑤 𝑖 , d) = jumlah kemunculan kata 𝑤 𝑖 pada dokumen D IDF ( 𝑤 𝑖 )= Invers Document Frequency dari kata 𝑤 𝑖 . Pembobotan  dihitung  tiap  kata. Term  Frequency (TF)  menunjukkan  bahwa  semakin  tinggi kemunculan kata pada sebuah dokumen maka semakin penting kata tersebut mewakili  sebuah dokumen. Nilai Inverse Document Frequency (IDF) merupakan indikasi bahwa jika kemunculan sebuah kata memiliki frekuensi  yang  lebih  tinggi  pada  dokumen  tertentu  saja  maka  kata  tersebut  menjadi  ciri  penting  dan mewakili dokumen tersebut. Sedangkan untuk kata yang muncul pada seluruh dokumen, maka kata tersebut bersifat  umum  dan  tidak  mewakili  dokumen  manapun  sehingga  memiliki  nilai  IDF  0.  Nilai  dari  IDF didapatkan dengan persamaan 2 .
𝐼𝐷𝐹(𝑤 𝑖 ) = 𝑙𝑜𝑔 |𝐷| 𝐷𝐹(𝑤𝑖) ..................................................................................................................(2)
di mana:
𝑤 𝑖 = kata ke i |𝐷| = jumlah seluruh dokumen IDF ( 𝑤 𝑖 ) = jumlah dokumen yang mengandung kata 𝑤 𝑖 . Pada klasifikasi  kalimat berita olahraga,  untuk dokumen pada persamaan diwakili oleh  kalimat yang  digunakan.  Pembobotan  TF-IDF  sangat  membantu  mengambil  kata-kata  dari  kalimat  yang  paling mewakili kelasnya.

## Analisis dan Perancangan Sistem
Pada klasifikasi menggunakan ANN terdapat dua tahapan yaitu pembelajaran menggunakan data latih dan pengujian menggunakan data uji. Data latih dan data uji diambil dari dataset . Dataset terdiri dari kumpulan kalimat yang berasal dari 200 berita olahraga online yang diambil dari situs Bolasport.com dalam kurun waktu 4 bulan dari tanggal 10 Agustus 2019 sampai dengan 29 Desember 2019. Untuk  keperluan keseimbangan dataset , maka tidak semua berita di situs Bolasport.com dalam kurun waktu tersebut diambil. Juga tidak setiap kalimat yang ada pada berita yang diambil, digunakan. Proses pelabelan dataset dilakukan oleh anotator secara manual. Untuk proses pembelajaran dan pengujian dapat dilihat pada gambar 2 . Data latih berasal dari dataset yang sudah melewati tahapan praproses untuk mendapatkan nilai fitur yakni nilai similaritas dan label yang merupakan kelas. Dari dataset yang berjumlah 1000 dataset , x1 sampai x2912 merupakan nilai fitur sedangkan label merupakan kelas yang terdiri dari kelas manajemen, kelas cedera, kelas jadwal, kelas preview , kelas review , kelas klasemen, kelas statistik, kelas juara, kelas pemain/atlet, dan kelas lainnya. Kelas lainnya adalah satu kelas untuk kalimat dengan pembahasan selain manajemen,  cedera,  jadwal, preview , review ,  klasemen,  statistik,  juara,  atau  pemain/atlet.  Data  latih digunakan  untuk  proses  pelatihan  untuk  menentukan  bobot  pelatihan  yang  memisahkan  antara    sepuluh kelas  yaitu  manajemen,  cedera,  jadwal, preview , review ,  klasemen,  statistik,  juara,  pemain/Atlet,  dan lainnya. Pada tahap pengujian data tes yang digunakan berasal dari 20% dataset yang diambil secara acak. Tahap pertama dalam pembelajaran ANN adalah dengan melakukan feed forward menggunakan aktivasi sigmoid biner seperti persamaan 3 .
𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒−𝑥 .................................................................................................................................(3) Setelah  dilakukan feed  forward selanjutnya  melakukan back  forward untuk  memperbaiki error sesuai persamaan 4 . 𝐸 = y – o............................................................................................................................. ..........(4) di mana:
E = error y = target o = output
Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Python  versi  3.  selain  itu  untuk mempermudah penelitian digunakan juga library Keras. Sedangkan Integrated Development Environment (IDE) yang digunakan adalah Jupyter Notebook.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil
Dataset yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari 1000 kalimat berita olahraga. Dari dataset 1000 kalimat, diambil 800 kalimat yang digunakan untuk data latih dan 200 kalimat digunakan untuk data uji. Pembelajaran terhadap data latih 800 kalimat berita olahraga dilakukan dengan menggunakan 3 layer . 3 layer tersebut terdiri dari 1 layer untuk input, 1 layer untuk hidden , dan 1 layer untuk output . Neuron input berjumlah 2912 buah neuron. Jumlah neuron input tersebut diambil dari jumlah fitur yang ada pada dataset . neuron hidden pada percobaan pertama berjumlah 2 buah neuron, pada percobaan kedua bejumlah 4 neuron, pada percobaan ketiga berjumlah 6 neuron, dan pada percobaan keempat berjumlah 8 neuron. neuron output berjumlah 10 neuron. Dari dataset 1000 kalimat, diambil 800 kalimat digunakan untuk data latih dan 200 kalimat digunakan untuk data uji. Hasil pembelajaran dari data latih dapat dilihat pada tabel 1 .
Gambar 2. Perancangan sistem pembelajaran dan pengujian ANN
Tabel 1. Hasil pembelajaran data latih Neuron Hidden Layer Kelas Precision Recall F1-Score Support Manajemen 1.00 0.71 0.83 82 Cedera 1.00 0.95 0.97 76 Jadwal 0.98 0.95 0.96 83 Preview 0.00 0.00 0.00 72 Review 0.00 0.00 0.00 86 Klasemen 0.20 1.00 0.34 88 2 Neuron Statistik 0.97 0.87 0.92 79 Juara 0.95 0.96 0.96 80 Pemain/Atlet 0.00 0.00 0.00 77
Neuron Hidden Layer Kelas Precision Recall F1-Score Support Lainnya 0.00 0.00 0.00 77 Accuracy 0.55 800 Macro avg 0.51 0.54 0.50 800 Weighted avg 0.51 0.55 0.50 800 Manajemen 0.97 0.90 0.94 82 Cedera 0.99 1.00 0.99 76 Jadwal 0.39 1.00 0.56 83 Preview 1.00 0.82 0.90 72 Review 1.00 0.91 0.95 86 Klasemen 0.98 0.97 0.97 88 4 Neuron Statistik 1.00 0.87 0.93 79 Juara 0.00 0.00 0.00 80 Pemain/Atlet 0.91 0.90 0.90 77 Lainnya 0.98 0.79 0.88 77 Accuracy 0.82 800 Macro avg 0.82 0.82 0.80 800 Weighted avg 0.82 0.82 0.80 800 Manajemen 0.96 1.00 0.98 82 Cedera 1.00 1.00 1.00 76 Jadwal 1.00 1.00 1.00 83 Preview 1.00 1.00 1.00 72 Review 1.00 1.00 1.00 86 Klasemen 1.00 1.00 1.00 88 6 Neuron Statistik 1.00 1.00 1.00 79 Juara 1.00 0.97 0.99 80 Pemain/Atlet 1.00 1.00 1.00 77 Lainnya 1.00 0.99 0.99 77 Accuracy 1.00 800 Macro avg 1.00 1.00 1.00 800 Weighted avg 1.00 1.00 1.00 800 Manajemen 1.00 0.98 0.99 82 Cedera 1.00 0.96 0.98 76 Jadwal 0.00 0.00 0.00 83 Preview 0.00 0.00 0.00 72 Review 0.32 1.00 0.48 86 Klasemen 1.00 0.98 0.99 88 8 Neuron Statistik 1.00 0.94 0.97 79 Juara 1.00 0.95 0.97 80 Pemain/Atlet 1.00 0.83 0.91 77 Lainnya 0.99 0.95 0.97 77 Accuracy 0.77 800 Macro avg 0.73 0.76 0.73 800 Weighted avg 0.73 0.77 0.73 800
Setelah  melakukan  pembelajaran  terhadap  800  kalimat  data  latih,  tahap  selanjutnya  adalah pengujian. Tahap pengujian menggunakan data uji yang terdiri dari 200 kalimat. Hasil dari pengujian dapat dilihat pada tabel 2 .
Tabel 2. Hasil pengujian Neuron Hidden Layer Kelas Precision Recall F1-Score Support Manajemen 0.64 0.50 0.56 18 Cedera 0.92 0.50 0.65 24 Jadwal 0.61 0.65 0.63 17 Preview 0.00 0.00 0.00 28 Review 0.00 0.00 0.00 14 Klasemen 0.12 0.92 0.21 12 2 Neuron Statistik 0.32 0.57 0.41 21
Neuron Hidden Layer Kelas Precision Recall F1-Score Support Juara 0.89 0.80 0.84 20 Pemain/Atlet 0.00 0.00 0.00 23 Lainnya 0.00 0.00 0.00 23 Accuracy 0.36 200 Macro avg 0.35 0.39 0.33 200 Weighted avg 0.35 0.35 0.32 200 Manajemen 0.45 0.50 0.47 18 Cedera 0.76 0.67 0.71 24 Jadwal 0.40 0.82 0.54 17 Preview 0.39 0.39 0.39 28 Review 0.60 0.64 0.62 14 Klasemen 0.60 0.75 0.67 12 4 Neuron Statistik 0.47 0.33 0.39 21 Juara 0.00 0.00 0.00 20 Pemain/Atlet 0.48 0.43 0.45 23 Lainnya 0.43 0.43 0.43 23 Accuracy 0.48 200 Macro avg 0.46 0.50 0.47 200 Weighted avg 0.45 0.47 0.46 200 Manajemen 0.76 0.89 0.82 18 Cedera 1.00 0.67 0.80 24 Jadwal 1.00 0.59 0.74 17 Preview 0.80 0.29 0.42 28 Review 0.58 0.50 0.54 14 Klasemen 0.86 0.50 0.63 12 6 Neuron Statistik 0.28 0.71 0.40 21 Juara 0.94 0.75 0.83 20 Pemain/Atlet 0.53 0.43 0.48 23 Lainnya 0.34 0.52 0.41 23 Accuracy 0.57 200 Macro avg 0.71 0.59 0.61 200 Weighted avg 0.70 0.57 0.60 200 Manajemen 0.59 0.56 0.57 18 Cedera 0.93 0.54 0.68 24 Jadwal 0.00 0.00 0.00 17 Preview 0.00 0.00 0.00 28 Review 0.16 0.57 0.25 14 Klasemen 0.86 1.00 0.92 12 8 Neuron Statistik 0.44 0.76 0.56 21 Juara 0.68 0.65 0.67 20 Pemain/Atlet 0.61 0.48 0.54 23 Lainnya 0.41 0.48 0.44 23 Accuracy 0.47 200 Macro avg 0.47 0.50 0.46 200 Weighted avg 0.46 0.47 0.44 200

## Pembahasan
Pada percobaan pertama yang menggunakan hidden layer berjumlah 2 buah neuron menghasilkan akurasi 55% untuk data latih. Sedangkan pada data uji menghasilkan akurasi 35%. Pada percobaan kedua yang  menggunakan hidden layer berjumlah  4  buah  neuron  menghasilkan  akurasi  55%  untuk  data  latih. Sedangkan  pada  data  uji  menghasilkan  akurasi  47%.  Pada  percobaan  ketiga  yang  menggunakan hidden layer berjumlah  6  buah  neuron  menghasilkan  akurasi  99%  untuk  data  latih.  Sedangkan  pada  data  uji menghasilkan akurasi 57%. Pada percobaan keempat yang menggunakan hidden layer berjumlah 8 buah neuron menghasilkan akurasi 76% untuk data latih. Sedangkan pada data uji menghasilkan akurasi 46%. Berdasarkan dari percobaan tersebut didapatkan kesimpulan bahwa percobaan ketiga dengan menggunakan hidden layer berjumlah 6 buah neuron menghasilkan akurasi yang paling optimal. Akurasi pada data latih
lebih besar ketimbang akurasi pada data uji. Hasil klasifikasi yang didapatkan dari data latih pada percobaan ketiga ditunjukkan melalui confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 3 . Hasil  klasifikasi  yang  didapatkan  dari  data  uji  percobaan  ketiga  ditunjukkan  melalui confusion matrix yang dapat dilihat pada gambar 4 .
Gambar 3. Confusion matrix data latih percobaan ketiga
Gambar 4. Confusion matrix data uji percobaan ketiga 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  sistem  klasifikasi  kalimat  berita  olahraga  yang  terdiri  dari sepuluh kelas yakni manajemen, cedera, jadwal, preview , review , klasemen, statistik, juara, pemain/atlet, dan kelas lainnya. Sistem dibangun menggunakan  ANN dengan metode pembelajaran Backpropagation . Berdasarkan hasil pengujian, parameter yang paling optimal yaitu hidden layer berjumlah 6 buah neuron dengan  menghasilkan  akurasi  99% pada data  latih  dan  57%  pada data  uji.  Hasil  pengujian  penambahan neuron  pada hidden  layer pada  percobaan  keempat  tidak  mampu  meningkatkan  akurasi  karena  semakin banyak  junlah  neuron  yang  ditambahkan  pada hidden  layer ,  akurasi  yang  dihasilkan  malah  mengalami penurunan. Dataset yang balance sangat  berpengaruh  pada  akurasi. Dataset yang balance lebih berpengaruh pada akurasi data uji ketimbang data latih. Sistem ini bisa membantu user memilah kalimat berita olahraga yang diperlukan.

## Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya supaya menghasilkan klasifikasi yang lebih baik adalah dengan menambahkan  input  data  latih  yang  lebih  banyak  sehingga  hasil  analisa  menjadi  semakin  optimal  dan akurat.  Pada  proses training dapat  menggunakan  variabel  yang  lebih  bervariasi,  sehingga  menghasilkan hasil  prediksi  yang  lebih  akurat.  Diharapkan  hasil  analisis  yang  dilakukan  ini  dapat  dikembangkan  dan diimplementasikan dengan membangun sebuah sistem yang menerapkan metode ANN untuk melakukan prediksi kalimat pada berita olahraga atau berita lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] G. Tika and Adiwijaya, “Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia menggunakan Multi layer Perceptron,” e-Proceeding Eng ., vol. 6, no. 1, pp. 2137–2143, 2019.
[2] K.  M.  Lhaksmana,  F.  Nhita,  and  D.  Anggraini,  “Klasifikasi  Kepribadian  Berdasarkan  Status Facebook  Menggunakan  Metode Backpropagation ,” e-Proceeding  Eng .,  vol.  4,  no.  3,  pp.  5174– 5183, 2017.
[3] M.  A.  Assuja  and  Saniati  “Analisis  Sentimen  Tweet  Menggunakan Backpropagation Neural Network,” Jurnal TEKNOINFO , vol. 10, no. 2, pp. 23–28, 2016.
[4] F.  A.  Shiddiq,  S.  Al  Faraby,  and  Adiwijaya  “Klasifikasi  Sentimen  Review  Produk  Otomotif Menggunakan Backpropagation Neural Network,” e-Proceeding of Engineering , vol. 5, no. 3, pp. 7790–7794, 2018.
[5] R. R. M. Salim and A. S. Jauhari, “Perancangan Pengenalan Karakter Alfabet menggunakan Metode Hybrid Jaringan Syaraf Tiruan,” J. SIFO Mikroskil, vol. 17, no. 1, pp. 109–118, 2016.
[6] S. Setti and A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Algorithm in Predicting the Most Number of Internet Users in the World,” J. JOIN , vol. 3, no. 2, pp. 110–115, 2018.
[7] J. S. D. Raharjo, “Model Artificial Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Laju Inflasi, " J. SISKOM , vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2013.
[8] N.  Nikentari,  H.  Kurniawan,  N.  Ritha,  and  D.  Kurniawan,  “Optimasi  Jaringan  Syaraf  Tiruan Backpropagation Dengan Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Pasang Surut Air Laut,” J. JTIIK , vol. 5, no. 5, pp. 605-612, 2018.
[9] L. S. Lubis and A. Buono, “Pemodelan Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Awal Musim Hujan  Berdasarkan  Suhu  Permukaan  Laut  Artificial  Neural  Network  Modeling  To  Predict  The Beginning of Rainy Season Based On Sea Surface Temperature,” J. Ilmu Komputer , vol. 1, no. 2, pp. 52-61, 2012.
[10] Tursina,  “Pendekatan  Artificial  Neural  Network  (ANN)  Untuk  Mengklasifikasikan  Hewan Vetebrata Menggunakan Kohonen Self Organizing Map (SOM),” J. Informatika , vol. 13, no. 1, pp. 63–70, 2013.
[11]   Yunita, “Prediksi Cuaca Menggunakan Metode Neural Network,” J. Paradigma , vol. XVII, no. 2, pp.  47–53, 2015.
[12]   F. Rozi and F. Sukmana, “Penggunaan Moving Average Dengan Metode Hybrid Artificial Neural Network Dan Fuzzy Inference System Untuk Prediksi Cuaca,” J. JIPI , vol. 1, no. 02, pp. 38–42.
[13]   N. Yanti, “Penerapan Metode Neural Network Dengan Struktur Backpropagation Untuk Prediksi Stok Obat Di Apotek (Studi Kasus : Apotek ABC),” J. SNATI , pp. 17–18, 2011.
[14]   Julpan,  E.  B.  Nababan,  and  M.  Zarlis,  "Analisis  Fungsi  Aktivasi  Sigmoid  Biner  Dan  Sigmoid Bipolar  Dalam  Algoritma Backpropagation Pada  Prediksi  Kemampuan  Siswa," J.  TEKNOVASI , vol. 02, no. 1, pp. 103-116, 2015.