Klasifikasi Berita Politik Menggunakan Algoritma K-nearst Neighbor ( Classification of Political News Content using K-Nearest Neighbor )
Difari Afreyna Fauziah, Achmad Maududie, Ifrina Nuritha Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Jember (UNEJ)
Jln. Kalimantan 37, Jember 68121
E-mail : difariafreyna0@gmail.com

## Abstrak
Klasifikasi   konten   berita   politik   menggunakan   algoritma K-Nearest   Neighbor merupakan   suatu   proses  untuk mengklasifikasikan berita politik ke dalam tiga subkategori yang lebih spesifik yaitu pilkada, UU ORMAS dan reshuffle kabinet.   Algoritma   yang   digunakan   dalam   penelitian   ini   adalah   algoritma K-Nearest   Neighbor. Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan suatu pendekatan klasifikasi yang mencari semua data training yang paling relatif mirip atau memiliki jarak yang paling dekat dengan data testing. Algoritma ini dipilih karena K-Nearest Neighbor merupakan algoritma yang sederhana dengan mencari kategori mayoritas sebanyak nilai K yang telah ditentukan sebelumnya. nilai K yang digunakan pada penelitian ini adalah  K=3,  K=5, K=7 dan K=9. Mekanisme dari sistem klasifikasi konten berita ini dimulai dengan tahap preprocessing . Berita politik yang dimasukkan kedalam sistem akan melewati empat tahap preprocessing yaitu case folding,   tokenizing,   stopword dan stemming .   Tahap   selanjutnya   yaitu   tahap   pembobotan term .  Pembobotan   atau term weighting merupakan   proses   mendapatkan   nilai term yang   berhasil   diekstrak   dari   proses   sebelumnya   yaitu   proses preprocessing .  Algoritma yang digunakan untuk tahap pembobotan pada penelitian ini adalah algoritma TFIDF. Setelah didapatkan nilai dari bobot term , kemudian dicari nilai jarak antar dokumen menggunakan algoritma cosine similarity. Langkah   berikutnya   adalah   melakukan   pengurutan   data   dalam   data training berdasarkan   hasil   perhitungan   nilai   jarak. Selanjutnya, dari hasil pengurutan tersebut diambil sejumlah K data yang memiliki nilai kedekatan. Tujuan dari penelitian ini adalah sistem mampu mengimplementasikan algoritma KNN pada dokumen yang memiliki similarity yang tinggi.  Pada penelitian ini dilakukan 3 pengujian dengan tiga variasi dataset yang berbeda dengan empat nilai K. Hasil akurasi yang terbaik didapatkan ketika sistem menggunakan nilai K=9 yang menunjukkan nilai precision sebesar 100%, recall sebesar 100% dan nilai f-measure sebesar 100%.
Kata Kunci: klasifikasi, algoritma K-Nearest Neighbor, TFIDF, cosine similarity, confusion matrix .

## Abstract
The classification of political news content using the K-Nearest Neighbor algorithm is a process for classifying political news into three more specific categories: elections, the ORMAS Act and the cabinet reshuffle. The algorithm used in this research is K-Nearest Neighbor algorithm. The K-Nearest Neighbor algorithm is a classification approach that searches all the most relatively similar training data or has the closest distance to the data testing. The algorithm is chosen because K- Nearest Neighbor is a simple algorithm by searching for the majority category as much as the predetermined value of K. K values used in this study were K = 3, K = 5, K = 7 and K = 9. The mechanism of this news content classification system begins with the preprocessing stage. Political news entered into the system will pass through four preprocessing stages: case folding, tokenizing, stopword and stemming. The next stage is the term weighting stage. Weighting or term weighting is the process of obtaining the term value that has been successfully extracted from the previous process of preprocessing process. The algorithm used for weighting phase in this research is TFIDF algorithm. Having obtained the value of the term weight, then searched the distance between documents using cosine similarity algorithm. The next step is to sort the data in training data based on the calculation of distance value. Furthermore, from the sorting results are taken a number of K data that have value proximity. The purpose of this research is the system is able to implement KNN algorithm in documents that have a high similarity. In this study three tests were performed with three different dataset variations with four K values. The best accuracy result was obtained when the system used K = 9 value which showed 100% precision value, 100% recall and 100% f-measure value.
Keywords: classification, K-Nearest Neighbor algorithm, TFIDF, cosine similarity, confusion matrix .

## PENDAHULUAN
Berita merupakan laporan yang berisi informasi tentang suatu   peristiwa,   opini,   kecenderungan,   situasi,   kondisi, interpretasi  yang penting, menarik, masih baru dan harus secepatnya   disampaikan   kepada   khalayak   (Rani,   2013). Berita   yang   berisi   informasi   bersifat   akurat,   relevan   dan konsisten   yang   dapat   memberikan   pengetahuan   bagi penerimanya.   Biasanya,   berita   disajikan   dalam   bentuk
cetak,   siaran,   internet   atau   dari   mulut   ke   mulut   kepada orang ketiga atau orang banyak.
Di era perkembangan teknologi ini, berita dapat diakses melalui media internet yang disajikan dalam portal-portal berita seperti kompas, detik, vivanews , liputan6, tribunnews dan   portal   berita   lainnya.   Berita   yang   disajikan   biasanya dikelompokkan   dalam   beberapa   kategori   berita   seperti politik,   kesehatan,   olahraga   dan   teknologi.   Salah   satu
Siapa pasangan Khofifah Indar Parawansa di
Pilgub Jatim 2018 masih gelap.
siapa  pasangan  khofifah indar parawansa di pilgub  jatim    masih gelap
Berita P olitik Hasil Case F olding
siapa  pasangan  khofifah  indar parawansa di pilgub jatim masih gelap siapa pasangan khofifah indar parawansa di pilgub jatim masih gelap Hasil Case F olding Hasil T okenizing
kategori berita yang paling banyak diakses oleh pembaca yaitu berita dengan kategori  politik. Hal ini dapat dilihat dari   hasil   survey   yang   dilakukan   oleh   Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) pada tahun 2017   yang   memberikan   gambaran   bahwa   36.94%   dari 143,26 juta pengguna Internet di Indonesia memanfaatkan Internet untuk mengakses berita politik.
Meskipun   beberapa   portal   berita online telah mengelompokkan   berdasarkan   kategori-kategori   berita, namun   pengelompokan   tersebut   masih   bersifat   umum. Salah   satunya   portal   berita   detik.com   yang   terdiri   dari kategori DetikNews , DetikFinance,  DetikHot,  DetikSport, DetikOto,  DetikTravel,  DetikFood,  DetikHealt, Wolipop dan   Indeks.   Hal   ini   mengharuskan   pembaca   berita   yang ingin   mencari   berita   yang   lebih   spesifik   sebagai   contoh berita   pilkada   harus   melakukan   pencarian   secara   manual dengan menelusuri dan membaca satu persatu berita yang diunggah   dalam   setiap   portalnya  yang   membuat  proses pencarian   tersebut   membutuhkan   waktu   yang  cenderung lama.
Untuk   mempermudah   dalam   pengelompokkan   konten berita, sebagai langkah awal peneliti mencoba membangun sistem   yang   dapat   mengenali   kategori   berita   secara otomatis.   Sistem   ini   didasarkan   pada   teknik   klasifikasi sebagai salah satu teknik pengelompokan data. Disamping itu,   dalam   proses   klasifikasinya,   sistem   ini   menerapkan algoritma K-Nearest Neighbor . Berdasarkan penelitian yang dilakukan   oleh   (Ahsanti,2006)   (Palinoan,   2014)   ketika algoritma ini diterapkan pada objek dengan similarity yang rendah mendapatkan nilai akurasi rata – rata diatas 93%. Dengan demikian, disamping membangun sistem klasifikasi konten   berita,   peneliti   juga   mencoba   meneliti   seberapa akurat   algoritma K-Nearest   Neighbor ketika   diterapkan untuk melakukan klasifikasi terhadap  kategori yang lebih detail (memiliki similarity yang tinggi). Pada penelitian ini, objek dengan similarity yang tinggi yang digunakan adalah berita dengan kategori politik.

## METODE PENELITIAN

## 1. Pengumpulan Dataset
Dokumen yang digunakan dalam klasifikasi ini dibagi menjadi dua bagian, yaitu dokumen yang berfungsi sebagai data training dan   dokumen   yang   berfungsi   sebagai   data testing yang akan digunakan sebagai uji coba terhadap data training. Data   yang   digunakan   diperoleh   dari   beberapa portal bgerita online yaitu detik, sindonews, liputan6 dan kompas.   Kategori   yang   digunakan   dalam   penelitian   ini adalah pilkada, reshuffle kabinet dan UU ORMAS. Sebuah penelitian   mengatakan   apabila   jumlah   data training berpengaruh   terhadap   peforma   sistem   klasifikasi   yaitu semakin banyak jumlah data training maka semakin besar peluang data test terklasifikasi secara benar  (Puspitasari & Santoso,   2018).   Semakin   banyak   data training yang digunakan   maka   jumlah   variasi term unik   juga   semakin banyak. Penggunaan dataset secara lengkap pada penelitian ini dapat dilihat pada lampiran E. Pada penelitian ini untuk pembagian dataset dibagi   menjadi   3   variasi dataset . Pembagian   jumlah   data training dan   data testing yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Dataset
No Pembagian Dataset Data Training Data Testing 1 Dataset 1 150 150 2 Dataset 2 210 90 3 Dataset 3 270 30
Untuk pembagian dataset pada Tabel 3.1, dapat dilihat untuk   total   keseluruhan dataset yang   digunakan   dalam penelitian ini sebanyak 300 berita. Pembagian data training dan  data testing dibagi   secara  merata   setiap kategorinya. Sebagai   contoh   pada dataset 1,   Data training yang digunakan sebanyak 150 dokumen berita yang dibagi secara merata sebanyak 50 dokumen yaitu 50 berita pilkada, 50 berita reshuffle kabinet   dan   50   berita   UU   ORMAS. Sedangkan  jumlah data testing yang digunakan  sebanyak 150   berita   dimana   masing-masing   kategori   50   yaitu   50 berita pilkada, 50 berita reshuffle kabinet dan 50 berita UU ORMAS.
2. Preprocessing
Pada   tahapan   ini   berita   politik   yang   telah   didapatkan dari   beberapa   sumber   portal   berita   akan   melalui   proses preprocessing. Berikut   adalah   penjelasan   masing-masing tahapan preprocessing : a. Case   folding merupakan   sebuah   proses   awal   untuk mengubah   semua   karakter   huruf   pada   dokumen   menjadi huruf kecil. Pada proses ini huruf yang akan diproses hanya huruf alphabet yaitu   huruf   “a”   hingga   “z”   selain   huruf tersebut seperti karakter tanda baca akan dihilangkan dan dianggap   sebagai delimiter .   Contoh   proses   case   folding dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Proses Case Folding
b. Tokenizing merupakan   Tokenizing   merupakan   tahap proses pemotongan kumpulan kata menjadi sebuah token. Dalam   tahap   ini   spasi   digunakan   sebagai   pemisah   antar kata. Contoh proses tokenizing dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses Tokenizing
c. Stopwords ,   merupakan   sekumpulan   kata   yang   tidak berhubungan (irrelevant) dengan   subjek   utama   yang dimaksud,  meskipun kata tersebut sering muncul di dalam
BERKALA SAINSTEK 2018, VI (2): 106-114 ISSN : 2339-0069
siapa pasangan khofifah indar parawansa di pilgub jatim masih gelap siapa pasangan khofifah indar parawansa pilgub
jatim gelap Hasil Tokenizing Hasil Stopword
siapa pasangan khofifah indar parawansa pilgub jatim gelap
siapa pasang
khofifah indar parawansa pilgub jatim gelap
Hasil Stopword Hasil Stemming START Memasukkan Berita Prepocessing Pembobotan term menggunakan TFIDF TF (d,t) = F (d,t) IDF (t) = log()
TFIDF = TF(d,t).IDF(t) Menghitung  kemiripan  dokumen menggunakan cosine similarity Mengurutkan nilai cosine similarity Terdapat kategori mayoritas dalam KNN Klasifikasi berdasarkan nilai cosine similarity yang terbesar END Menampilkan hasil klasifikasi
Fauziah et al., Klasifikasi Berita Politik Menggunakan Algoritma .....
data   yang   digunakan   (Setiawan,   Kurniawan,   & Handiwidjojo, 2013). Kata kata yang biasanya masuk dalam stopword yaitu   jenis   kata   sambung,   imbuhan   dan   lain sebagainya. Apabila kata stopword dihilangkan maka tidak akan menghilangkan makna dari data atau dokumen teks. Untuk contoh proses stopwords dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Stopword
d. Proses stemming tahap  mengubah  kata  pada  dokumen menjadi   kata   dasarnya   dengan   menghilangkan   imbuhan atau dengan mengubah kata kerja menjadi kata benda. Pada teks   Bahasa   Indonesia   untuk   menghilangkan   imbuhan dengan cara menghilangkan selain akhiran (s uffixes ) adalah awalan ( prefixes ), sisipan ( infixes ), dan kombinasi awalan dan   akhiran   ( confixes ).   Algoritma   yang   dapat   digunakan untuk   melakukan   tahap   stemming   yaitu   algoritma   Porter Stemmer ,     algoritma   Nazief-Adriani,   algoritma Confix Stripping (CS),   algoritma Enhanced   Confix   Stripping (ECS). Untuk contoh proses stemming dalam penelitian ini dapat dilihat pada  Gambar 4.
Gambar 4 Proses Stemming
3. Klasifikasi K-Nearest Neighbor Algoritma K-Nearest Neighbor adalah sebuah algoritma untuk melakukan klasifikasi terhadap data baru berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan data tersebut.   Untuk   menghitung   nilai   jarak   antar   dokumen setelah   proses preprocessing adalah   tahap   pembobotan. Pada   penelitian   ini   untuk   menghitung   pembobotan menggunakan   algoritma   TFIDF.   Setelah   didapatkan   nilai bobot dokumen kemudian dilanjutkan dengan menghitung nilai jarak antar dokumen. Salah satu algoritma perhitungan jarak   yang   sering   digunakan   untuk   klasifikasi   dokumen adalah cosine similarity .
Langkah berikutnya adalah melakukan pengurutan data dalam   data training berdasarkan   hasil   perhitungan   nilai jarak. Selanjutnya, dari hasil pengurutan tersebut diambil kategori   mayoritas  sejumlah   K   data   yang   memiliki   nilai kedekatan.   Nilai   K   sudah   ditentukan   atau   diasumsikan sebelumnya sesuai dengan syarat (Rivki & Bachtiar, 2017)
yaitu 1. K harus lebih dari satu,
2. Nilai K adalah nilai ganjil (karena jika diambil K adalah bilang genap akan ada kemungkinan hasil klasifikasi sulit ditentukan karena masing-masing kelas bernilai sama. 3. Nilai K lebih dari jumlah kelas.
4. Nilai K tidak melebihi jumlah data training .
Untuk   mencari   kategori   mayoritas   sebanyak   nilai   K, pada tahap ini akan dilakukan pengecekan apabila terdapat kategori   mayoritas   maka   kategori   akan   langsung terklasifikasikan.Namun   apabila   tidak   terdapat   kategori mayoritas   maka   akan   dipilih   kategori   dengan   nilai kemiripan   ( cosine   similarity )   yang   paling   tinggi.   Untuk melihat  alur dari  klasifikasi  konten berita mengggunakan algoritma KNN ini dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5 Alur Klasifikasi KNN
5. Pengujian Kualitas Algoritma
Pengujian kualitas dilakukan untuk mengetahui kinerja dari   algoritma   klasifikasi   yang   telah   diterapkan.   Ada beberapa cara untuk mengukur kinerja algoritma klasifikasi tiga   diantaranya   adalah precision,   recall dan f-measure .
BERKALA SAINSTEK 2018, VI (2): 106-114 ISSN : 2339-0069
Klasifikasikan kategori berdasarkan mayoritas K Tidak Ya
Untuk   mengukur   kinerja   algoritma   dapat   menggunakan Tabel confusion matrix multiclass yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2 Confusion Matrix Multiclass Prediksi Aktual Class 1 Class 2 Class 3 Class 1 TP E 12 E 13 Class 2 E 21 TP E 23 Class 3 E 31 E 32 TP
1.   TP   ( True   Positive )   menunjukkan   jumlah   data testing yang diklasifikasikan sistem sesuai  dengan kategori yang sesungguhnya.
2.   FP   ( False   Positive )   menunjukkan   jumlah   data testing pada kolom yang sesuai kelasnya namun tidak termasuk TP. Contoh untuk FP Class 1 = E 21 + E 31 3. FN ( False Negative ) menunjukkan jumlah data testing pada baris yang sesuai kelasnya namun tidak termasuk TP. Contoh untuk FN Class 1 = E 12 + E 13 TN ( True Negative ) menunjukkan jumlah data testing pada semua kolom dan baris   namun   tidak   termasuk   kolom   dan   baris   kelas   itu. Contoh untuk TN Class 1 = TP Class 2 + E 23 + E 32 + TP Class 3 Precision adalah   keakuratan   hasil   klasifikasi   dari seluruh   dokumen   oleh   sistem,   sehingga   dapat   diketahui apakah   kategori   data   yang   diklasifikasi   sesuai   dengan kategori yang sebenarnya. Precision dihitung dari jumlah pengenalan   data   yang   bernilai   benar   oleh   sistem   dibagi dengan jumlah keseluruhan pengenalan data yang dilakukan pada   sistem   yang   ditunjukkan   dengan   rumus       (Ayu Puspitasari & Santoso, 2018).
Precision (R) = T P + F P T P ¿ ¿ Keterangan : TP = True Positive FP = False Positive Recall menunjukkan tingkat keberhasilan sistem dalam mengenali   suatu   kategori. Recall dihitung   dari   jumlah pengenalan   data   yang   bernilai   benar   oleh   sistem   dibagi dengan jumlah data yang seharusnya dapat dikenali sistem yang   ditunjukkan   dengan   rumus   (Ayu   Puspitasari   et   al., 2018).
Recall (R) = T P + F N T P ¿ ¿ Keterangan : TP = True Positive FN = False Negative F-measure merupakan gambaran pengaruh relatif antara precision dan recall atau disebut harmonic mean. Peforma algoritma yang digunakan dapat disimpulkan dari nilai F- measure.   F-measure dapat   dihitung   seperti   yang ditunjukkan dengan rumus (Ayu Puspitasari et al.,  2018).
F 1 = P + R 2 P R ¿ ¿
Keterangan : P = Precision R = Recall .

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pembangunan
Sistem klasifikasi konten berita ini dibangun  dengan 8 fitur   yaitu   melihat   grafik   jumlah   data training, melihat grafik jumlah data testing, melihat grafik keakuratan nilai K,   mengelola   data training, mengelola   data testing, mengelola data stopword yang dapat  diakses oleh admin dan fitur klasifikasi konten berita yang dapat diakses oleh guest.
Halaman fitur data training merupakan  halaman yang dapat melihat daftar data training, menambah, mengubah, menghapus   data training dan   juga   dapat   melihat   hasil preprocessing .   Halaman   fitur   data training dapat   dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Data Training
Halaman   fitur   data testing merupakan   halaman   yang dapat   melihat   daftar   data testing, menambah,   mengubah, menghapus   data testing dan   juga   dapat   melihat   hasil preprocessing . Halaman fitur data testing dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman Mengelola Data Testing
Halaman   fitur   klasifikasi   konten   berita   merupakan halaman   untuk guest melakukan proses   klasifikasi   untuk mengecek kategori dari berita politik. Halaman klasifikasi konten berita dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Halaman Klasifikasi Konten Berita
Hasil Pengujian Kualitas Algoritma K-Nearest Neighbor Pengujian peforma algoritma yang digunakan peneliti di dasarkan   pada   perhitungan confusion   matrix dengan menghitung nilai precision , recall dan f-measure . Pengujian kualitas algoritma pada penelitian ini dilakukan sebanyak
ISSN : 2339-0069
tiga   kali   pengujian   dengan   menggunakan   pembagian dataset yang bervariasi seperti yang telah dijelaskan pada bab 3 mengenai pengumpulan dataset serta menggunakan sebanyak empat nilai K yaitu k=3, k=5, =7 dan k=9. a. Pengujian 1 (Pembagian Data Training dan Data Testing dengan persentase 50% dan 50%)
Pengujian   pertama   dilakukan   menggunakan dataset sebanyak 300 berita politik dengan pembagian jumlah data training sebanyak   150   berita   dan   jumlah   data testing sebanyak   150   berita.   Pengujian   ini   dilakukan   dengan menggunakan   empat   nilai   k.  Pada   Tabel   3-6   merupakan hasil prediksi dari sistem klasifikasi konten berita politik.
Tabel 3. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=3
Aktual Prediksi K=3 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 39 0 11 UU ORMAS 2 46 2 Pilkada 2 0 48
Tabel 4. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=5
Aktual Prediksi K=5 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 49 0 1 UU ORMAS 2 48 0 Pilkada 1 0 49 Tabel 5. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=7
Aktual Prediksi K=7 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 50 0 0 UU ORMAS 1 49 0 Pilkada 0 0 50 Tabel 6. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=9
Aktual Prediksi K=9 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 50 0 0 UU ORMAS 0 50 0 Pilkada 0 1 49
Dapat dilihat tabel uji K merupakan tabel hasil prediksi sistem klasifikasi konten berita politik menggunakan tabel confusion   matrix ,   maka   tahap   selanjutnya   dilakukan perhitungan dari nilai precision, recall dan f-measure untuk mengetahui   peforma   dari   nilai   k  terbaik   yang   digunakan untuk   sistem   klasifikasi   konten   berita   politik.   Untuk
perhitungan nilai akurasi dapat dilihat pada tabel 7-10.
Tabel 7. Perhitungan Nilai Precision, Recall dan F-measure
k=3 Perhitungan Nilai Precision 39 39 + 4 +  46 46 + 0 + 48 48 + 13 x 100 % = 89,79% Recall 39 39 + 11 +  46 46 + 4 +  48 48 + 2 x 100% = 88,66% F-measure 0,8979 + 0,8866 2 x 0,8979 x 0,8866 ¿ ¿ x 100 % =
89,22%
Tabel 8. Perhitungan Nilai Precision, Recall dan F-measure
k=5 Perhitungan Nilai Precision 49 49 + 3 +  48 48 + 0 +  49 49 + 1 x 100 % = 97,41% Recall 49 49 + 1 +  48 48 + 2 +  49 49 + 1 x 100%
= 97,33% F-measure 0,9741 + 0,9733 2 x 0,9741 x 0,9733 ¿ ¿ x 100 % =
97,37%
Tabel 9. Perhitungan Nilai Precision, Recall dan F-measure k=7 Perhitungan Nilai Precision 50 50 + 1 +  49 49 + 0 +  50 50 + 0 x 100 %
= 99,34% Recall 50 50 + 0 +  49 49 + 1 +  50 50 + 0 x 100% = 99,33% F-measure 0,9934 + 0,9933 2 x 0,9934 x 0,9933 ¿ ¿ x 100 % =
99,33%
Tabel   10.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=9 Perhitungan Nilai Precision 50 50 + 1 +  50 50 + 0 +  49 49 + 0 x 100 %
= 99,34% Recall 50 50 + 0 +  50 50 + 0 +  49 49 + 1 x 100% = 99,33% F-measure 0,9934 + 0,9933 2 x 0,9934 x 0,9933 ¿ ¿ x 100 % =
99,33
b. Pengujian 2 (Pembagian Data Training dan Data Testing dengan persentase 70% dan 30%)
Pengujian   pertama   dilakukan   menggunakan dataset
sebanyak 300 berita politik dengan pembagian jumlah data training sebanyak   210   berita   dan   jumlah   data testing sebanyak   90   berita.   Pengujian   ini   dilakukan   dengan menggunakan empat nilai k. Pada Tabel 11-14 merupakan hasil prediksi dari sistem klasifikasi konten berita politik.
Tabel 11. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=3
Aktual Prediksi K=3 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 29 0 1 UU ORMAS 0 29 1 Pilkada 2 0 28 Tabel 12. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=5
Aktual Prediksi K=5 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 30 0 0 UU ORMAS 0 29 1 Pilkada 1 0 29
Tabel 13. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=7
Aktual Prediksi K=7 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 28 2 0 UU ORMAS 0 30 0 Pilkada 1 0 29
Tabel 14. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=9
Aktual Prediksi K=9 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 30 0 0 UU ORMAS 0 30 0 Pilkada 0 0 30
Dapat dilihat tabel uji K merupakan tabel hasil prediksi sistem klasifikasi konten berita politik menggunakan tabel confusion   matrix ,   maka   tahap   selanjutnya   dilakukan perhitungan dari nilai precision, recall dan f-measure untuk mengetahui   peforma   dari   nilai   k  terbaik   yang   digunakan untuk   sistem   klasifikasi   konten   berita   politik.   Untuk perhitungan nilai akurasi dapat dilihat pada tabel 15-18.
Tabel   15.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=3 Perhitungan Nilai Precision 29 29 + 2 +  29 29 + 0 +  28 28 + 2 x 100 % = 95,62% Recall 29 29 + 1 +  29 29 + 1 +  28 28 + 2 x 100% = 93,33% F-measure 0,9562 + 0,9333 2 x 0,9562 x 0,9333 ¿ ¿ x 100 % =
95,59%
Tabel   16.  Perhitungan   Nilai  Precision,   Recall  dan  F-
measure k=5 Perhitungan Nilai Precision 30 30 + 1 +  29 29 + 0 +  29 29 + 1 x 100 %
= 97,81% Recall 30 30 + 0 +  29 29 + 1 +  29 29 + 1 x 100% = 97,77% F-measure 0,9781 + 0,9777 2 x 0,9781 x 0,9777 ¿ ¿ x 100 % =
97,79%
Tabel   17.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=7 Perhitungan Nilai Precision 28 28 + 1 +  30 30 + 2 +  29 29 + 0 x 100 % = 96,76% Recall 28 28 + 2 +  30 30 + 2 +  29 29 + 1 x 100% = 96,66% F-measure 0,9676 + 0,9666 2 x 0,9676 x 0,9666 ¿ ¿ x 100 % =
96,71%
Tabel   18.  Perhitungan   Nilai  Precision,   Recall  dan  F- measure k=9 Perhitungan Nilai Precision 30 30 + 0 +  30 30 + 0 +  30 30 + 0 x 100 % = 100% Recall 30 30 + 0 +  30 30 + 0 +  30 30 + 0 x
100% = 100%
F-measure 1 + 1 2 x 1 x 1 ¿ ¿ x 100 % = 100%
c. Pengujian 3 (Pembagian Data Training dan Data Testing dengan persentase 90% dan 10%)
Pengujian   pertama   dilakukan   menggunakan dataset sebanyak 300 berita politik dengan pembagian jumlah data training sebanyak   270   berita   dan   jumlah   data testing sebanyak   30   berita.   Pengujian   ini   dilakukan   dengan menggunakan empat nilai k. Pada Tabel 19-22 merupakan hasil prediksi dasi sitem klasifikasi konten berita politik.
Tabel 19. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=3
Aktual Prediksi K=3 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 9 0 1 UU ORMAS 0 9 1 Pilkada 0 0 10 Tabel 20. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=5
Aktual Prediksi K=5 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 9 0 1 UU ORMAS 0 10 0 Pilkada 0 0 10
Tabel 21. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=7
Aktual Prediksi K=7 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 10 0 0 UU ORMAS 0 10 0 Pilkada 1 0 9
Tabel 22. Tabel Confusion Matrix Menggunakan K=9
Aktual Prediksi K=9 Reshuffle Kabinet UU ORMAS Pilkada Reshuffle Kabinet 10 0 0 UU ORMAS 0 10 0 Pilkada 0 0 10
Dapat dilihat tabel uji K merupakan tabel hasil prediksi sistem klasifikasi konten berita politik menggunakan tabel confusion   matrix ,   maka   tahap   selanjutnya   dilakukan perhitungan dari nilai precision, recall dan f-measure untuk mengetahui   peforma   dari   nilai   k  terbaik   yang   digunakan untuk   sistem   klasifikasi   konten   berita   politik.   Untuk perhitungan nilai akurasi dapat dilihat pada Tabel 23-26.
Tabel   23.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=3 Perhitungan Nilai Precision 9 9 + 0 +  9 9 + 0 +  10 10 + 0 x 100 % = 94,44%
Recall
9 9 + 1 +  9 9 + 1 +  10 10 + 0 x 100% = 93,33% F-measure 0,9444 + 0,9333 2 x 0,9444 x 0,9333 ¿ ¿ x 100 % =
93,88%
Tabel   24.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=5 Perhitungan Nilai Precision 9 9 + 0 +  10 10 + 0 +  10 10 + 1 x 100 % = 96,96%
Recall 9 9 + 1 +  10 10 + 0 +  10 10 + 0 x 100%
= 96,66% F-measure 0,9696 + 0,9666 2 x 0,9696 x 0,9666 ¿ ¿ x 100 % = 96,81%
Tabel   25.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=7 Perhitungan Nilai Precision 10 10 + 0 +  10 10 + 1 + 9 9 + 0 x 100 % = 96,96%
Recall 10 10 + 0 +  10 10 + 0 + 9 9 + 1 x 100% =
96,66% F-measure 0,9696 + 0,9666 2 x 0,9696 x 0,9666 ¿ ¿ x 100 % =
96,81%
Tabel   26.  Perhitungan   Nilai Precision,   Recall dan F- measure k=9 Perhitungan Nilai Precision 10 10 + 0 +  10 10 + 0 +  10 10 + 0 x 100 % = 100% Recall 10 10 + 0 +  10 10 + 0 +  10 10 + 0 x 100% = 100%
F-measure 1 + 1 2 x 1 x 1 ¿ ¿ x 100 % = 100%
Berdasarkan   ketiga   pengujian   tersebut,   dapat     dilihat hasil  rekapitulasi dari nilai precision, recall dan f-measure yang didapatkan dengan menggunakan empat nilai K serta variasi pembagian dataset antara jumlah data training dan data testing. Untuk Tabel rekapitulasi nilai precision, recall dan f-measure dari tiga pengujian dapat dilihat pada Tabel 27.
Tabel 27. Hasil Rekapitulasi Nilai Precision, Recall dan F- measure
K3 K5 K7 K9 Pengujian 1 Precis ion 89,79 % 97,41 % 99,34 % 98,41 % Recall 88,66 % 97,33 % 99,33 % 98,33 % F- measu re 89,22 % 97,37 % 99,33 % 98,37 % Pengujian 2 Precis ion 95,62 % 97,81 % 96,76 % 100% Recall 95,55 % 97,77 % 96,66 % 100% F- measu re 95,59 % 97,79 % 96,71 % 100% Pengujian 3 Precis ion 94,44 % 96,96 % 96,96 % 100% Recall 93,33 % 96,66 % 96,66 % 100% F- measu re 93,88 % 96,81 % 96,81 % 100%
Pada Tabel 27 ditunjukkan nilai precision, recall dan f- measure yang didapatkan dari tiga kali pengujian dengan pengujian   pertama   menggunakan   data training sebanyak 150 berita politik dan data testing sebanyak 150 berita. Pada pengujian   ini   masih   didapatkan   banyak   kesalahan klasifikasi   kategori   yang   dilakukan   oleh   sistem.   Pada pengujian   ini,   ditunjukkan   apabila   menggunakan   data training tersebut mendapat nilai akurasi yang cukup baik. Untuk nilai k yang terbaik pada pengujian ini yaitu ketika sistem   menggunakan   nilai   k=7   dengan   nilai precision sebesar 99,43%, nilai recall sebesar 99,33% dan nilai f- measure sebesar 99,33%.
Pada pengujian kedua dilakukan dengan menggunakan data training sebanyak 210 berita dan  data testing sebanyak 90 berita. Nilai akurasi yang didapat ketika menggunakan data training sebanyak   210   berita   didapatkan   hasil   yang baik.   Pada   pengujian   ini   nilai   k   terbaik   pada   sistem klasifikasi   konten   berita   politik   ini   ketika   menggunakan nilai   k=9   dengan   menghasilkan   nilai precision sebesar 100%, recall sebesar 100% dan f-measure sebesar  100%. Pada Tabel 27, dapat dilihat pada pengujian ketiga yang menggunakan data training sebanyak 270 berita dan data testing sebanyak 30 berita menunjukkan nilai akurasi yang baik. Dapat dilihat, nilai akurasi yang terbaik ketika sistem menggunakan   nilai   k=9.   Ketika   sistem   klasifikasi   ini menggunakan   nilai   k=9   mendapatkan   nilai precision,
recall dan f-measure sebesar 100%.
Setelah dilakukan pengujian sebanyak tiga kali dengan menggunakan jumlah dataset yang berbeda, menunjukkan nilai k yang konsisten mendapatkan nilai akurasi yang baik yaitu   nilai   k=9.   Sehingga   dapat   disimpulkan   nilai   k=9 merupakan nilai k terbaik apabila diimplementasikan pada sistem klasifikasi konten berita politik ini.

## KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dan analisis nilai precision, recall dan f-measure  menggunakan tabel confusion matrix pada algoritma   KNN   untuk   sistem   klasifikasi   konten   berita politik   menunjukkan   nilai   akurasi   yang   tinggi.   Pada penelitian   ini   dilakukan   tiga   kali   pengujian   dengan menggunakan   variasi   jumlah dataset dan   menggunakan empat nilai k. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan nilai k   terbaik   yang   didapatkan   oleh   sistem   ketika   sistem menggunakan  nilai  k=9 yang memberikan nilai precision sebesar 100%, recall sebesar 100% dan f-measure sebesar 100%   pada   pengujian   kedua   yang   menggunakan   data training sebanyak 210 berita dan pengujian   ketiga yang menggunakan  data   training  sebanyak  270  berita.  Dengan demikian, algoritma KNN dapat bekerja degan baik ketika menggunakan   nilai   k=9.   Sehingga   dapat   disimpulkan algoritma   KNN   cocok   untuk   diterapkan   pada   proses klasifikasi dengan dokumen yang memiliki similarity yang tinggi.

## SARAN
Sistem  klasifikasi konten berita yang dibangun masih belum   sempurna   dan   membutuhkan   pengembangan   yang lebih lanjut. Penulis menyarankan pengembangan penelitian lebih lanjut untuk diimplementasikan ke dalam sistem untuk pengembangan penelitian yang serupa di masa depan yaitu sebagai berikut :
1. Dalam penelitian ini untuk pengumpulan dataset berita politik   diambil   dari   beberapa   portal   berita online secara manual.   Diharapkan   pada   penelitian   selanjutnya,   peneliti dapat   melakukan   pengumpulan dataset berita   secara otomatis.
2.   Diharapkan   pada   penelitian   selanjutnya,   untuk menemukan cara agar waktu pemrosesan lebih cepat ketika mencari kategori berita. Karena semakin banyak dokumen yang digunakan dalam penelitian ini, maka semakin lama waktu pemrosesannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahsanti,   N.   (2016).   IMPLEMENTASI   ALGORITMA K-NEAREST   NEIGHBOR   DALAM   SISTEM   CASE BASED   REASONING   UNTUK   PEMBENTUKAN IDENTITAS JAWABAN OTOMATIS DAN PENCARI KEMIRIPAN   JAWABAN   DARI   SOAL-SOAL ALGORITMA .
[2] Ayu Puspitasari, A., Santoso, E., & Indriati. (2018). Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode   Improved   k-Nearest   Neighbor. Jurnal Pengembangan   Teknologi   Informasi   Dan   Ilmu Komputer , 2 , 486–492.
[3] Palinoan, V. W. (2014). Sistem Klasifikasi Dokumen Bahasa Jawa Dengan Metode K Nearest Neighbor.
[4] Rani,   N.   L.   R.   M.   (2013).   Persepsi   Jurnalis   dan Praktisi   Humas   terhadap   Nilai   Berita.   Jurnal   Ilmu Komunikasi, 10(1) .
[5] Rivki, M., & Bachtiar, A. M. (2017). IMPLEMENTASI ALGORITMA   K-NEAREST   NEIGHBOR   DALAM PENGKLASIFIKASIAN   FOLLOWER   TWITTER YANG   MENGGUNAKAN   BAHASA   INDONESIA. Jurnal   Sistem   Informasi,   13(1),   31. https://doi.org/10.21609/jsi.v13i1.500 .
[6] Setiawan,   A.,   Kurniawan,   E.,   &   Handiwidjojo,   W. (2013). IMPLEMENTASI STOP WORD REMOVAL UNTUK PEMBANGUNAN APPLIKASI ALKITAB BERBASIS WINDOWS 8, 06 (02), 11.
[7] Windu, G., & Purnomo. (2017). Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbour pada Data Content Berita SMS. Format , 6 (1), 1–13.