## Metode Pembobotan Berbasis Topik dan Kelas untuk Berita Online Berbahasa Indonesia
Maryamah #1 , Made Agus Putra Subali #2 , Lailly S. Qolby #3 , Agus Zainal Arifin #4 , M. Ali Fauzi #5 # Department of Informatics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya, Indonesia
1 maryamahfaisol02@gmail.com
2 madeagusputrasubali@gmail.com
3 laillys.qolby@gmail.com
4 agusza@cs.its.ac.id
5 moch.ali.fauzi@gmail.com
Abstract—  Clustering  of  news  documents  manually  depends on the ability and accuracy of the human so that it can lead to errors  in  the  grouping  process  of  documents.  Therefore,  it  is necessary  to  group  the  news  document  automatically.  In  this clustering,  we  need  a  weighting  method  that  includes TF.IDF.ICF.  In  this  paper  we  propose  a  new  weighting algorithm  is  TF.IDF.ICF.ITF  to  automatically  clustering documents  automatically  through  statistical  data  patterns  so that errors in manual grouping of documents can be reduced and  more  efficient.  K-Means  ++  is  an  algorithm  for classification and is the development of the K-Means algorithm in  the  initial  cluster  initialization  stage  which  is  easy  to implement and has more stable results. K-Means ++ classifies documents at the weighting stages of Inverse Class Frequency (ICF). ICF is developed from the use of class-based weighting for  the  term  weighting  term  in  the  document.  The  terms  that often appear in many classes will have a small but informative value. The proposed weighting is calculated. Testing is done by using  a  certain  query  on  some  number  of  best  features,  the results obtained by TF.IDF.ICF.ITF method gives less optimal results.
Keywords — Term Weighting, TF.IDF.ICF.ITF, Indeks Topic,

## Indeks Class
Abstrak—  Pengelompokan  dokumen  berita  secara  manual sangat tergantung pada kemampuan dan ketelitian manusia sehingga  dapat  menyebabkan  terjadinya  kesalahan  dalam pengelompokan  dokumen  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu dilakukan pengelompokan dokumen berita secara otomatis. Dalam  pengelompokan  tersebut  diperlukan  sebuah  metode pembobotan yang meliputi TF.IDF.ICF. Pada paper ini kami mengusulkan sebuah algoritma pembobotan yang baru yaitu TF.IDF.ICF.ITF  agar  dapat  mengelompokkan  dokumen secara  otomatis  melalui  pola  data  statistik  sehingga kesalahan  dalam  pengelompokan  dokumen  secara  manual dapat  berkurang  dan  lebih  efisien. K-Means++ merupakan algoritma  untuk  klasifikasi  dan  merupakan  pengembangan dari algoritma K-Means pada tahap inisialisasi pusat cluster awal  yang  mudah  untuk  diimplementasikan  serta  memiliki hasil  yang  lebih  stabil. K-Means++ mengelompokan dokumen  pada  tahap  pembobotan  kata Inverse  Class Frequency  (ICF). ICF  dikembangakan  dari  penggunaan pembobotan berbasis kelas untuk term weighting term pada
dokumen. Term yang sering muncul pada banyak kelas akan memiliki  nilai  yang  kecil  namun  informatif.  Pembobotan yang  diusulkan  dihitung .  Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan query tertentu  pada beberapa jumlah  fitur terbaik,  hasil yang diperoleh dengan metode  TF.IDF.ICF.ITF  memberikan  hasil  yang  kurang begitu optimal.
Kata kunci — Term Weighting, TF.IDF.ICF.ITF, Indeks Topik, Indeks Kelas

## I. P ENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  informasi  merupakan  suatu  hal  yang sangat  penting.  Informasi  berupa  berita  dapat  diperoleh tidak  hanya  dari  artikel  surat  kabar  namun  juga  di  dapat dari  artikel  berita online .  Popularitas  situs  berita online berbahasa  Indonesia  saat  ini  membuat  meningkatnya volume  berita  yang  ada.  Sehingga  perlu  dikelompokkan sesuai  kategori  yang  telah  di  tentukan  untuk mempermudah pembaca dalam memilih berita yang ingin dibaca.
Pengelompokkan  berita  dapat  dilakukan  dengan  dua cara  yaitu  secara  manual  dan  otomatis.  Dalam pengelompokan  dokumen  berita  secara  manual  sangat tergantung  pada  kemampuan  dan  ketelitian  manusia sehingga  dapat  menyebabkan  terjadinya  kesalahan  dalam pengelompokan dokumen tersebut. Oleh karena itu, suatu otomatisasi  dalam  pengelompokan  dokumen  berita  yang memiliki banyak kemiripan sangat di perlukan agar proses pencarian dokumen menjadi lebih optimal.
Pada  penelitan  lainnya  mengenai  pengelompokan dokumen  telah  dilakukan  dalam  penelitian  [1]  dan  [2]. Penelitian  tersebut  berasumsi  seluruh  kumpulan  data tersedia  dan  statis.  Frekuensi  dokumen  TF.IDF membutuhkan informasi apriori dari data bahwa data tidak berubah  selama  proses  perhitungan  bobot.  Pembobotan menggunakan TF.ICF tidak membutuhkan informasi term frekuensi  dari  dokumen  lain  sehingga  dokumen  dapat  di proses dalam waktu linear .
Dokumen  di  representasikan  sebagai  sebuah  vektor yang di bentuk dari nilai term yang menjadi indeknya [3]. Dari  nilai  tersebut  pembobotan  dilakukan  dengan menggunakan  TF.IDF  dimana  TFIDF  merupakan pembobotan yang  sangat sering digunakan [4]. TF ( Term Frequency ) digunakan untuk mengukur jumlah term pada sebuah  dokumen.  Sedangkan  IDF  ( Inverse  Document Frequency) digunakan  untuk  mengukur  keinformatifan sebuah term dalam sebuah dokumen. Metode pembobotan TFIDF  dilakukan  hanya  mempertimbangkan  dokumen inter  dan  intra  dokumen  saja  tidak  mempertimbangkan dokumen  pada  kelas  tertentu  sehingga  paper  tersebut mengusulkan metode yang menerapkan metode pembobotan berbasis kelas [5]. Sehingga  fungsi  dari ICF ( Inverse  Class  Frequency )  adalah  untuk  memperhatikan kemunculan term pada kumpulan kategori atau kelas.
Untuk mengoptimalkan  proses pembobotan kata pada dokumen  berita online ,  maka  penelitian  ini  mengusulkan metode  TF.IDF.ICF.ITF  karena  dengan  metode  tersebut dokumen berita dapat  dibobotkan dengan  memperhatikan kelas  dan  topik  berita  sesuai  dengan  jumlah term yang paling informatif atau yang penting. Metode ICF ( Inverse Class  Frequency) berfungsi  untuk  memperhatikan kemunculan term pada  kumpulan  dokumen. Term yang sangat  jarang  muncul  adalah term yang  paling  penting. Dari term tersebut  dokumen  dapat  di  kelompokkan  ke dalam topik yang sesuai dengan term tersebut.
Metode statistik dapat di gunakan untuk pengelompokan  dokumen  berita.  Algoritma  yang digunakan  dalam  hal  ini  adalah K-Means++ .  Algoritma ini merupakan algoritma yang mudah untuk diimplementasikan  serta  memiliki  kompleksitas  waktu yang linear .

## II. R ELATED W ORK
Pada penelitian yang dilakukan [6] dengan judul “ K- Means++:  The  Advantages  of  Careful  Seeding ”  dimana tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengusulkan sebuah  metode  baru  pada  inisialisasi  pusat cluster awal pada  algoritma K-Means .  Hasil  dari  penelitian  yang dilakukan  algoritma K-Means++ dapat  memberikan akurasi hasil clustering yang lebih optimal.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  [7]  memiliki  tujuan untuk mengatasi kelemahan pada inisialisasi pusat cluster awal  pada  algoritma K-Means dengan  menggunakan algoritma K-Means++ yang  dapat  secara  berurutan memilih  setiap  pusat cluster ,  sehingga  memperoleh  hasil clustering yang  lebih  optimal.  Hasil  pengujian  yang dilakukan  menunjukkan  bahwa  kombinasi MapReduce dan K-Means++ jauh memberikan hasil yang lebih efisien dengan pendekatan yang lebih baik.
Pada  penelitian  [2]  mengusulkan  metode  Term Frequency  –  Inverse  Corpus  Frequency  (TFICF)  yang diterapkan  pada  fluid  dokumen.  Metode  tersebut digunakan  untuk  mencari  term  terbanyak  pada  inter dokumen  dan  mengelempokkan  dokumen  tersebut menjadi  beberapa  kelas.  Pengelompokkan  ini  dilakukan dengan  metode  klasifikasi  namun  pengelompokan  yang
dilakukan monitoring untuk memastikan data terkelompok dengan  benar.  Selain  itu  pada  penelitian  lain  yang dilakukan [8] mengimplementasikan tahapan pembobotan yang  sama  namun  metode  klasifikasi  yang  digunakan adalah  naïve  bayes  algorithm  serta  mendapatkan  hasil akurasi 60%.
Penelitian yang dilakukan berbasis pembobotan kata menerapkan metode TF.IDF.ICSδF. Perbedaan pembobotan ICF saja adalah penelitian ini mempertimbangkan kerapatan anggota yang terdapat pada kelas  sehingga  anggota  dari  tiap  kelompok  harus seimbang dan meningkatkan bobot dokumen dalam kelas. Hasil  yang  didapatkan  lebih  bagus  dibandingkan  dengan metode  TFIDFICF  dan  TFIDF  namun  terdapat  pada beberapa data lain hasil yang didapatkan kurang dari hasil TFIDF [9].
Penelitian  yang  dilakukan  [10]  menjelaskan  bahwa metode pembobotan TFIDF rentan terhadap bias sehingga pada  beberapa  kasus  menjadi  tidak  efektif.  Untuk memperbaiki  masalah  tersebut  dilakukan  learning algorithm  dan  mendapatkan  hasil  lebih  baik  dalam klasifikasi dan pengelompokan data.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  penelitian  ini  mengusulkan  metode  pembobotan TF.IDF.ICF.ITF  yang  dilakukan  untuk clustering dokumen  secara  otomatis  sesuai  jumlah  topik  yang  ingin dikelompokkan.  Terdapat  beberapa  tahapan  proses  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  dan  dapat  dilihat  alurnya pada Gambar 1 .
1) Preprocessing
Pada  proses preprocessing dilakukan  beberapa  proses yaitu  tokenisasi, stopword ,  dan stemming dimana stemming yang digunakan adalah sastrawi stemmer .
2) Term Weighting
Pada  tahapan term  weighting ini  kami  mengajukan beberapa metode pembobotan yaitu:
a) TF  ( Term  Frequency ):  menghitung  banyaknya kemunculan term pada dokumen.
(1)
Persamaan  1  merupakan  rumus  perhitungan  metode pembobotan  TF  dimana f(d,t) merupakan  frekuensi kemunculan term t pada dokumen d .
b) IDF  ( Inverse  Document  Frequency ):  menghitung banyaknya kemunculan term pada dokumen lain.
( 2)
Persamaan  2  merupakan  rumus  perhitungan  metode pembobotan  IDF  dimana N d merupakan  jumlah seluruh  dokumen, df(t) jumlah  dokumen  yang mengandung term t .

## Gambar. 1 Metodologi Penelitian
c) ICF  ( Inverse  Class  Frequency ):  merupakan  metode yang  diusulkan  dimana  metode  ini  menghitung kemunculan term pada dokumen dan mengelompokkan  dokumen  berita  dengan  metode statistika.  Pengelompokkan  ini  dilakukan  secara otomatis  untuk  mengganti  pengelompokkan  secara manual.  Metode  pengelompokkan  menggunakan salah satu metode clustering yaitu K-Means++ .
ICF(t) = 1+log(Nc / cf(t) ) (3)
Persamaan  3  merupakan  rumus  perhitungan  metode pembobotan  TF  dimana N c merupakan  jumlah seluruh  kelas, cf(t) jumlah  kelas  yang  mengandung term t .
d) ITF  ( Inverse  Topic  Frequency ):  merupakan  metode yang digunakan untuk menghitung kemunculan term pada  suatu  dokumen  yang  sebelumnya  telah  terbagi menjadi berbagai topik.
IBF(t) = 1+log(N b / tf(t) ) (4)
Persamaan  1  merupakan  rumus  perhitungan  metode pembobotan  ITF  dimana N b merupakan  jumlah seluruh  buku, tf(t) jumlah  topik  yang  mengandung term t .
e) TF.IDF.ICF.ITF: merupakan kombinasi dari keempat metode tersebut dengan cara dikalikan. TF.IDF.ICF.ITF  (d,t)  =  TF(d,t)  x  IDF(t)  x  ICF(t)  x ITF(t) (5)
Persamaan  5  merupakan  kombinasi  dari  rumus perhitungan  sebelunya  dimana d i merupakan dokumen  ke i dan n adalah  jumlah  keseluruhan dokumen.  Metode  pembobotan  ini  akan  digunakan pada penelitian ini.
3) Feature Selection Feature  selection dilakukan  dengan  melakukan menghitung rata-rata dari nilai term weighting sebelumnya dan  diurutkan  dari  nilai  terbesar,  dimana  pada  penelitian ini akan diambil 5000, 1000, 500, dan 250 fitur terbaik.
4) Cosine Similarity
Cosine similarity digunakan untuk mengetahui seberapa mirip query dengan  dokumen  yang  ada.  Jika query menghasilkan  kemiripan  dengan  suatu  kelas  maka query akan dikelompokkan menjadi kelas tersebut.
    , ) , ( ) , ( ) , cos( 2 2       j t j k k j Fd TFIDFICFIT Fq TFIDFICFIT d t F TFIDFICFIT q t F TFIDFICFIT d q k (6)
Persamaan  6  merupakan  perhitungan  cosine  similarity query input dengan dokumen dimana cos(q,d j ) merupakan nilai kosinus antara query testing dan dokumen training j ,
sedangkan TF.IDF.ICF.ITF(t k ,q) dan TF.IDF.ICF.ITF(t k ,d j ) adalah hasil pembobotan TF.IDF.ICF.ITF kata t k pada query dan dokumen training j .  | TF.IDF.ICF.ITF q|  dan  | TF.IDF.ICF.IBFd j |  adalah panjang dari vektor query q dan dokumen. Sebagai contoh || d i || 2 = ( TF.IDF.ICF.ITFt 1 2 + TF.IDF.ICF.ITFt 2 2 +...+ TF.IDF.ICF.ITFt k 2 ) 1/2 . TF.IDF.ICF.ITFt k adalah bobot kata ke- t k pada vektor dokumen d i .
5) K-Means++ Algoritma K-Means++ merupakan  perkembangan  dari algoritma K-Means dimana  algoritma K-Means banyak digunakan  untuk  mengelompokkan  data  karena  termasuk algoritma  yang  mudah  dan  sederhana  dalam  di implementasikan.  Namun  algoritma K-Means memiliki kekurangan  yaitu  waktu  eksekusi  metode  tergolong  lama dan  memiliki  akurasi  yang  rendah  pada  beberapa  kasus. Dengan  adanya  kelemahan  tersebut  algoritma K-Means mengalami  perkembangan  yaitu  algoritma K-Means++ yang dapat mengatasi kekurangan dari algoritma K-Means . Perbedaan  mendasar  algoritma K-Means++ adalah inisialisasi centroid awal  dengan  kondisi  tertentu sedangkan algoritma K-Means secara random .
Hasil clustering yang baik adalah dapat mengelompokkan  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data dalam satu kelompok memiliki kemiripan yang maksimum dan  data  antar  kelompok  memiliki  kemiripan  yang minimum.  Secara  intuitif,  merupakan  pilihan  bijak  untuk
Start End Dataset News Term Weighting Feature Selection Index Document Query Cosine Similarity Result Preprocessing
memilih  pusat cluster awal  yang  jauh  dari  satu  sama lainnya. Algoritma K-Means++ mengikuti ide ini, namum titik  terjauh  tidak  selalu  dipilih  untuk  dijadikan  pusat cluster . K-Means++ sangat  sederhana  dan  mudah  untuk diimplementasikan. Sebenarnya, kecuali pada pusat cluster awal  yang  dipilih  secara random dari data  point ,  setiap pusat cluster berikutnya  dipilih  berdasarkan  perhitungan jarak terdekat antara data point dengan pusat cluster yang telah  terpilih  sebelumnya.  Berikan menjdai euclidean distance antara   dan pusat cluster terdakat yang telah dipilih. Detail metode k-means++ digambarkan pada Algoritma 1 .
Algoritma 1: K-Means++ Input : , jumlah cluster
, Dataset Output : 1 2 Pilih pusat cluster awal   dari datasets secara random , 3 Repeat 4 Pilih dengan probabilitas 5
6 Until pusat cluster terpilih sepenuhnya
Pada  perhitungan  ini  akan  membandingkan  hasil pengelompokan  dokumen  yang  dilakukan  otomatis dengan pengelompokan menggunakan hasil pengelompokan  berita  secara  manual.  Setelah  melakukan perhitungan bobot secara terpisah hasil akan digabungkan dengan mengkalikan semua hasil dan akan menjadi bobot dinal  dari  dokumen.  TF.IDF.ICF.ITF  merupakan kombinasi  dari  keempat  metode  tersebut  dengan  cara mengalikan satu sama lain.
IV. H ASIL & P EMBAHASAN
Data yang digunakan dalam uji coba ini menggunakan artikel  berita online berbahasa  Indonesia.  Jumlah  artikel yang  dikumpulkan  sebesar  11.245  yang  terbagi  menjadi 13  topik  berita,  tetapi  data  yang  digunakan  hanya  286 artikel berita yang dipilih secara acak dimana terdapat 22 artikel disetiap topik yang digunakan. Hasil pengelompokkan  dokumen  menggunakan  metode K- Means++ memberikan hasil rand index sebesar 51% dan untuk homogeneity sebesar 70%. Hasil jumlah data setiap cluster yang berhasil dikelompokkan terlihat pada Tabel 1 .
Tabel 1 merupakan tabel yang berisi jumlah data yang digunakan  pada  ekperiment  penelitian  ini.  Data  tersebut memiliki total 286 dari semua artikel. Pengujian dilakukan menggunakan query yang  memberikan  hasil  pencarian relevan  lebih  dari  satu  artikel.  Pengujian  dilakukan menggunakan  beberapa  variasi feature  selection ,  yaitu 5000,  1000,  500,  250  fitur  terbaik.  Dengan membandingkan  antara  kemiripan query yang  diberikan
oleh pengguna dan hasil feature selection di setiap metode pembobotan  kata.  Untuk  5000  fitur  terbaik  TF.IDF digambarkan  pada Gambar  2 ,  sedangkan  untuk TF.IDF.ICF  digambarkan  pada Gambar  3 ,  dan TF.IDF.ICF.ITF digambarkan pada Gambar 4 . Hasil yang diperoleh  akan  diukur precision , recall ,  dan f-measure . Hasil uji coba metode TF.IDF.ICF.ITF akan dibandingkan dengan metode TF.IDF dan TF.IDF.ICF.
T ABEL 1
J UMLAH D ATA S ETIAP C LUSTER
Cluster Total
0 22 1 27 2 27 3 29
4 15 5 21 6 25 7 18 8 31 9 15 10 22 11
22 12 12
Hasil pengujian dengan 5000 fitur terbaik dapat dilihat pada Tabel 2 . 1000 fitur terbaik dapat dilihat pada Tabel 3 . Sedangkan  untuk  500  fitur  terbaik  terlihat  pada Tabel  4 dan untuk 250 fitur terbaik pada Tabel 5 . Dari ketiga hasil tersebut  metode  TF.IDF.ICF.ITF  memiliki precision , recall ,  dan f-measure yang  lebih  rendah  pada  semua variasi  fitur.  Hasil  perbandingan  nilai f-measure keseluruhan  metode  pembobotan  digambarkan  pada Gambar 5 .
T ABEL 2. P ENGUJIAN PADA 5000 F ITUR Metode Hasil Pengujian Precision Recall F Measure TF.IDF 40% 100% 57% TF.IDF.ICF 38% 83% 53% TF.IDF.ICF.ITF 33% 66% 44%
Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian  yang  dilakukan dengan  mengambil 5000  fitur terbaik. Fitur tersebut diuji dengan  perbandingan  tiga  metode  yaitu  TF.IDF, TF.IDF.ICF,  TF.IDF.ICF.ITF.  Pada  Gambar  2  -  4 menunjukkan 10 fitur terbaik yang terdapat pada masing- masing  metode.  10  fitur  yang  digunakan  pada  masing- masing  metode  memiliki  fitur  yang  tidak  sama  dengan sehingga hasil pengujian akan memiliki perbedaan. Ketiga metode  tersebut  memiliki  hasil  recall  yang  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  precision  dan  F  Measure.  Namun pada  ketiga  metode  tersebut  metode  TF.IDF  memiliki nilai  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  dua  metode yang lain.
Gambar 2. 5000 Fitur Terbaik TF.IDF
Gambar 3. 5000 Fitur Terbaik TF.IDF.ICF
Gambar 4. 5000 Fitur Terbaik TF.IDF.ICF.ITF
T ABEL 3. P ENGUJIAN PADA 1000 F ITUR Metode Hasil Pengujian Precision Recall F Measure TF.IDF 40% 100% 57% TF.IDF.ICF 40% 100% 57% TF.IDF.ICF.ITF 25% 50% 33%
Table 3 merupakan hasil pengujian dengan mengambil 1000 fitur terbaik dari hasil yang diuji menggunakan tiga metode.  Hasil  recall  ketiga  metode  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  yang  lain.  Dibandingkan  dengan pengujian 5000 fitur terbaik metode TF.IDF stabil dengan ketiga  hasil  evaluasi  yang  sama  dan  metode  TF.IDF.ICF memiliki  peningkatan  hasil.  Namun  metode  yang diusulkan  yaitu  TF.IDF.ICF.ITF  mengalami  penurunan hasil pada ketiganya.
T ABEL 4 P ENGUJIAN PADA 500 F ITUR
Metode Hasil Pengujian Precision Recall F Measure TF.IDF 25% 50% 33% TF.IDF.ICF 14% 25% 18% TF.IDF.ICF.ITF 0% 0% 0%
Tabel  4  merupakan  hasil  pengujian  dengan menggunakan  500  fitur  terbaik.  Hasil  yang  didapatkan semakin  menurun  pada  ketiga  metode.  Bahkan  pada metode  TF.IDF.ICF.ITF  hasil  yang  didapatkan  sangat tidak sesuai dengan query yang dimasukkan.
T ABEL 5
P ENGUJIAN PADA 250 F ITUR Metode Hasil Pengujian Precision Recall F Measure TF.IDF 14% 25% 18% TF.IDF.ICF 0% 0% 0% TF.IDF.ICF.ITF 0% 0% 0%
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  dengan  250  fitur terbaik.  Hasil  yang  didapatkan  semakin  menurun  dan paling rendah dibandingkan dengan jumla fitur yang lain. Menurunnya hasil dari masing-masing metode disebabkan karena semakin sedikit fitur yang diambil maka informasi penting yang ada semakin sedikit sehingga pada pengujian dengan  query  yang  diinputkan  akan  menurunkan  hasil precision, recall dan F Measure.
Gambar 5. Perbandingan Nilai F-Measure
Gambar  5  menunjukkan  bahwa  hasil  pembobotan TFIDF  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode pembobotan lain. Menurut penelitian  [8] propose method term  weighting  TF.IDF.ICSδF  mendapatkan  hasil  yang bagus  pada  namun  hasil  hanya  bagus  beberapa  dokumen sedangkan  dengan  menggunakan  metode  TFIDF  hasil yang didapatkan pada semua dokumen relative stabil.
Analisa  kami  mengenai  kurang  optimalnya  metode yang diusulkan, dikarenakan hasil akurasi rand index dan homogeneity pada  tahap  ICF  atau  saat  proses clustering memberikan  akurasi  yang  kurang  optimal.  Kedua,  data yang  digunakan  terdiri  dari  tiga  belas  topik  dengan kemiripan  yang  cukup  tinggi  disetiap  artikel.  Dalam melakukan pembobotan kata pada dokumen memperhatikan  topik  berita  itu  sendiri  (ITF)  dan  hasil proses clustering menggunakan algoritma Kmeans++ pada pembobotan ICF. Namun ketika antar dokumen memiliki tingkat kemiripan yang rendah maka akan dikenali dengan tepat  dan  hasil  akurasi  akan  meningkat.  Sehingga  pada penelitian selanjutnya diharapkan dapat mempertimbangkan  kemiripan  term  antar  dokumen. Pembagian  topik  yang  lebih  umum  dapat  meningkatkan hasil  karena  term  dalam  dokumen  akan  berbeda  atau memiliki kemiripan yang rendah.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  TF.IDF.ICF.ITF karena  dengan  tujuan  metode  yang  diusulkan  dapat memperhatikan  topic  dan  kelas  pada  dokumen  berita. Pengujian dilakukan menggunakan query yang memberikan hasil pencarian relevan lebih dari satu artikel. Hasil yang diberikan metode TF.IDF.ICF.ITF memberikan  hasil  yang  kurang  optimal.  Analisa  kami mengenai  kurang  optimalnya  metode  yang  diusulkan, dikarenakan  hasil  akurasi  pada  proses clustering memberikan  hasil  yang  kurang  optimal  dan  data  yang digunakan  terdiri  dari  tiga  belas  topik  dengan  kemiripan yang  cukup  tinggi  disetiap  artikel.  Pada  penelitian selanjutnya  akan  dilakukan  uji  coba  dengan  data  yang lebih sesuai dengan pembobotan TF.IDF.ICF.ITF. Dengan memperhatikan  hasil  ICF  atau proses  clustering dengan akurasi yang baik.

## ACKNOWLEDGMENT
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  seluruh peneliti  pada  bidang text  mining yang  memberikan referensi dan memotifasi dalam penulisan paper ini.

## R EFERENSI
[ 1]  A.  Z.  Arifin  and  A.  N.  Novan,  “Klasifikasi  Dokumen  Berita Kejadian  Berbahasa  Indonesia  dengan  Algoritma  Single  Pass Clustering,” Pros.  Semin.  Intell.  Technol.  its  Appl.  (SITIA),  Tek. Elektro, Inst. Teknol. Sepuluh Nop. Surabaya , 2002.
[2]  J. W. Reed, J. Yu, T. E. Potok, B. A. Klump, M. T. Elmore, and A. R. Hurson, “TF-ICF: A new term weighting scheme for clustering dynamic data streams,” Proc. - 5th Int. Conf. Mach. Learn. Appl. ICMLA 2006 , no. May 2014, pp. 258 - 263, 2006.
[3] M. A. Fauzi et al. , “Term Weighting Berbasis Indeks Buku  Dan Kelas  Untuk  Perangkingan  Dokumen  Berbahasa  Arab,” Lontar Komput. , vol. 5, no. 2, pp. 110 - 117, 2015.
[4] Salton, G. 1989. Automatic Text Processing: The Transformation, Analysis, and Retrieval of. Reading: Addison-Wesley
[5] Ren, Fuji, and Mohammad Golam Sohrab. 2013. "Class-indexing- based  term  weighting  for  automatic  text  classification." Information Sciences 109-125
[6] D. Arthur and S. Vassilvitskii, “K-Means++:  The Advantages of Careful  Seeding,” Proceedings  of  the  18th  Annu.  ACM  -  SIAM Symposium on Discrete Algorithms , pp. 1027 - 1035, 2007.
[7] Y.  Xu,  W.  Qu,  Z.  Li,  G.  Min,  K.  Li  and  Z.  Liu,  “Efficient  K- Means++  Approximation  with  MapReduce,” IEEE  Transactions on  Parallel  and  Distributed  Systems ,  vol.  25,  no.12,  pp.  3135  - 3144, 2014.
[8] Shathi  S.P,  Hossain  Md.Delowar,  Nadim  MD,  Riayadh  Sayed G.R, Sultana Tangina, “Enhancing Performance of Naïve Bayes in Text  Classification  by  Introduction  an  Extra  Weight  using  less Number of Training Examples”, no. December, pp. 12–13, 2016.
[9]  Kurniawati and A. Syauqi, “Term weighting based  class indexes using  space  density  for  Al-Qur’an  relevant  meaning  ranking,” 2016  Int.  Conf.  Adv.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst.  ICACSIS  2016 ,  pp. 460–463, 2017.
[10]  Chen.  C.H.,  “Improved  TF.IDF  in  Big  News  Retrieval:  An Empirical Study,” Pattern Recognition Letters, vol. 93, pp. 113 - 122, 2017.