Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729
Vol 10, No. 1, Maret 2020

## IMPLEMENTASI NA’IVE BAYES CLASIFIER DALAM KLASIFIKASI JENIS BERITA
Dessy Santi 1 , Jumadil Nangi 2 Natalis Ransi 3
1) , Fakultas Teknik, Jurusan Teknologi Informasi,  Universitas Tadulako, Palu e-mail: dessy.santi81@gmail.com
2,3) Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Halu Oleo, Kendari e-mail: * 2 jumadilnangi87@gmail.com, 3 natalis.ransi@gmail.com

## Abstract
Sometimes  the  classification  of  news categories  is  still  an  obstacle.  Classification can be wrong because it is still subjective. As a result, the selected category does not match the  uploaded  news  description.  Based  on these  problems,  the  authors  feel  the  need  to make  classification  of  news  types  with  the Naïve  Bayes  Classifier  Algorithm.  The importance  of  this  system  is  to  be  able  to classify news and help news seekers to get the news they want.
Based  on  the  test  results,  the  Naïve Bayes  Classifier  algorithm  has  a  good performance  for  the  classification  of  news types. This is evidenced in testing using news data taken from www.Kompasiana.com, then news  is  classified  into  four  categorie  namely politics, economics, sports and entertainment. The  classification  results  using  16  test  news obtained  an  accuracy  of  87,5%Kata  kunci— Portal  Berita,  Text  Mining,  Naïve  Bayes Classifier.

## I. PENDAHULUAN
Berita merupakan informasi baru atau informasi  mengenai  sesuatu  yang  sedang terjadi, disajikan lewat bentuk cetak, siaran, internet ,  atau  dari  mulut  ke  mulut  kepada orang ketiga atau orang banyak.
Berdasarkan kamus besar bahasa Indonesia, yang  dimaksud  dengan  berita  adalah  cerita atau  keterangan  yang  terdiri  dari  suatu kejadian  atau  peristiwa  yang  baru.  Berita juga  bisa  disebut  juga  dengan  cerita  atau keterangan mengenai kejadian atau peristiwa yang hangat.
Pada  era  perkembangan  teknologi saat  ini,  berita  dapat  dilihat  menggunakan internet seperti www.kompasiana.com yang merupakan  salah  satu  website  berita  yang
sering  dikunjungi.  Banyak  informasi  yang dapat  kita  terima  dalam website tersebut. Terkadang pengklasifikasian kategori berita masih  menjadi  kendala.  Pengklasifikasian bisa saja salah karena masih subjektif.
Untuk mempermudah dalam pengklasifikasian kategori berita, diperlukan sebuah sistem dengan menggunakan  metode  text  mining  sebagai salah satu alternatif untuk
menyelesaikannya.  Text  mining  adalah salah  satu  teknik  yang  dapat  digunakan untuk  melakukan  klasifikasi,  dimana  text mining  merupakan variasi  dari  data  mining yang  berusaha  menemukan  pola  yang menarik dari sekumpulan data tekstual yang berjumlah  besar.  Selain  klasifikasi,  text mining  juga  digunakan  untuk  menangani masalah  clustering,  information  extraction, dan information retrival.
Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik  dibanding  dengan  model  classifier, seperti  Decision  Tree  Classifie  dan  Neural Network  Classifier.  Naïve  Bayes  Classifier memiliki tingkat akurasi 95.20% lebih baik dibanding  model  classifier  Decision  Tree Classifier  dan  Neural  Network  Classifier. Keuntungan  penggunaan  Naïve  Bayes Classifier  adalah  bahwa  metode  ini  hanya membutuhkan jumlah data pelatihan (training data) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian [1].
Melihat  permasalahan  di  atas,  maka penulis  mengembangkan  sebuah  sistem yang  mampu  mengklasifikasikan  berita secara  otomatis.  Atas  dasar  inilah  penulis
Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729 Vol 10, No. 1, Maret 2020
mengangkat  judul  “Implementasi  Text Mining  untuk  Klasifikasi  Jenis  Berita menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier.”

## II. METODE PENELITIAN
2.1. Portal Berita
portal  berita  adalah  situs  yang menampilkan informasi mengenai
informasi  yang  terjadi  ke  masyarakat. Keberadaan  portal  berita  tidak  terlepas  dari segala hal yang berhubungan dengan berita, seperti  jenis  berita  bagian  berita,  dan  unsur berita.

## 2.2. Kompasiana.com
Kompasiana  adalah  sebuah  situs website  yang  kontennya  berasal  dan  dibuat oleh warga. Setiap orang yang berkontribusi di Kompasiana harus terdaftar sebagai  anggota  atau  Kompasianer  sebutan akrab  anggota  Kompasiana.  Semua  konten yang  tayang  di  Kompasiana  dikelola  oleh Kompasianer  (atau  lazim  disebut User Generated-Content ).
Pada  tahun  2008,  Kompasiana merupakan  blog  jurnalis  dan  karyawan  di lingkungan  Kompas  Gramedia.  Nama Kompasiana diusulkan oleh Budiarto
Shambazy, wartawan senior harian
KOMPAS.  Nama  ini  pernah  digunakan untuk  kolom  khusus  yang  dibuat  pendiri harian  KOMPAS,  PK  Ojong,  berisi  tulisan mengenai  situasi  mutahir  pada  masanya.
Kumpulan  rubrik  Kompasiana  yang  ditulis PK  Ojong  kini  sudah  dibukukan.  Pada September 2008, Kompasiana bertransformasi  sebagai  blog  sosial  atau media  warga  dengan  kontribusi  sekitar 300.000  anggota  yang  tersebar  di  berbagai penjuru dunia. Anggota Kompasiana berasal dari berbagai macam latar belakang profesi, usia dan pendidikan. Perharinya, Kompasiana menayangkan sekitar 400-700 artikel
berupa  laporan,  opini  dan  karya  fiksi. Tampilan website Kompasiana sudah
beberapa kali mengalami perubahan antarmuka. Yang paling terbaru, Kompasiana memiliki tampilan yang
bersih,  ringan  diakses  dan  lebih  interaktif dengan  hadirnya  fitur  “obrolan”.  Saat  ini Kompasiana  telah  menayangkan  lebih  dari 2 juta artikel dengan kunjungan pembaca di tiap  bulannya  sebesar  18  juta  pengunjung. Kompasiana juga masuk ke dalam 10 besar website berita  di  Indonesia  dan  5  besar website buatan anak bangsa.
Semua  konten  yang  tayang  di
Kompasiana  dikelola  oleh  Kompasianer atau User . User dapat  mengunggah  berita dan  memilih  kategori  yang  diinginkan. Kompasiana belum memiliki fitur klasifikasi  kategori  berita  otomatis  dalam pengunggahan    berita.  Oleh  karena  itu, penulis memilih Kompasiana sebagai website acuan dalam penelitian ini [2].

## 2.3. Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian proses  untuk menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui secara  manual  dari  suatu  basis  data  dengan melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data menjadi informasi yang lebih berharga yang diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik dari data yang terdapat dalam basis data.
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan proses pencarian pengetahuan yang bermanfaat dari kumpulan  data.  Proses  KDD  bersifat interaktif  dan  iteratif,  meliputi  sejumlah langkah  dengan  melibatkan  pengguna dalam  membuat  keputusan  dan  dapat dilakukan  pengulangan  di  antara  dua  buah langkah. Data mining merupakan salah satu proses  inti  yang  terdapat  dalam Knowledge Data  Discovery (KDD).  Banyak  orang memperlakukan data mining sebagai sinonim  dari  KDD,  karena  sebagian  besar pekerjaan  dalam  KDD  difokuskan  pada data  mining.Namun,  langkah-langkah  ini merupakan  proses  yang  penting  yang menjamin  kesuksesan  dari  aplikasi  KDD [3].
Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729
Vol 10, No. 1, Maret 2020
2.4.

## Text Mining
Text  mining merupakan variasi  dari Data  mining yang  berusaha  menemukan pola  yang  menarik  dari  sekumpulan  data tekstual  yang  berjumlah  besar. Text  mining didefinisikan sebagai data yang berupa teks yang biasanya  sumber  data  didapatkan  dari dokumen,  dengan  tujuan  adalah  mencari kata-kata  yang  dapat  mewakili  isi  dari dokumen  tersebut  yang  nantinya  dapat dilakukan  analisa  hubungan  antar  dokumen [4].
Tahapan text  mining secara  umum dibagi menjadi beberapa tahapan umum [5].

## 2.5. Text Preprocessing
Text Preprocessing merupakan tahapan  awal  dari text  mining yang bertujuan  mempersiapakan  teks  menjadi data yang akan mengalami pengolahan pada tahap  selanjutnya.  Pada text  mining ,  data mentah  yang  berisi  informasi  memiliki struktur yang sembarang, sehingga diperlukan  proses  pengubahan  bentuk menjadi  data  yang  terstruktur  sesuai kebutuhan,  yaitu  biasanya  akan  mejadi nilai-nilai  numerik.  Proses  ini  disebut Text Preprocessing .
Pada  tahap  ini,  tindakan  yang dilakukan  adalah toLowerCase ,  dengan mengubah  semua  karakter  huruf  menjadi huruf  kecil,  dan tokenizing yaitu  proses penguraian  deskripsi  yang  semula  berupa kalimat mejadi kata-kata kemudian menghilangkan  delimiter-delimiter  seperti tanda  koma  (,),  tanda  titik  (.),  spasi,  dan karakter  angka  yang  terdapat  pada  kata tersebut.

## 2.6. Seleksi Fitur (Feature Selection)
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan seleksi  dengan  mengurangi  jumlah  kata- kata  yang  dianggap  tidak  penting  dalam dokumen  tersebut  untuk  menghasilkan proses  pengklasifikasian  yang  lebih  efektif dan  akurat.  Tahapan  ini  adalah  dengan melakukan penghilangan stopword dan juga mengubah  kata-kata  kedalam  bentuk  dasar terhadap kata yang berimbuhan.
Stopword merupakan kosakata yang bukan  merupakan  ciri  atau  kata  unik  dari suatu dokumen seperti kata sambung. Yang termasuk stopword yaitu  “  di”,  “pada”, ”sebuah”, ”karena”, ”oleh” dan sebagainya. Sebelum  memasuki  tahapan  penghilang stopword ,  daftar stopword harus  dibuat terlebih  dahulu.  Jika  kata-kata  yang termasuk stopword masuk  dalam stoplist ,
maka  kata  tersebut  akan  dihapus  dari deskripsi sehingga sisanya dianggap sebagai  kata-kata  yang  mencirikan  isi dokumen atau keywords.

## 2.7. Stemming
Stemming adalah  proses  pemetaan dan  penguraian  berbagai  bentuk  dari  suatu kata  menjadi  kata  dasarnya.  Tujuan dilakukannya  proses stemming adalah menghilangkan  imbuhan-imbuhan  berupa prefix, suffix , maupun konfiks yang terdapat pada  setiap  kata.  Apabila  imbuhan  tadi tidak  dihilangkan  maka  setiap  kata  akan disimpan  di  dalam database ,  sehingga nantinya  akan  menjadi  beban  di  dalam database . Bahasa Indonesia memiliki aturan  morfologi  maka  proses stemming harus  berdasarkan  aturan  morfologi  bahasa Indonesia.

## 2.8. Naïve Bayes Classifier
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari  nilai  probabilitas  tertinggi  untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling  tepat.  Dalam  penelitian  ini  yang menjadi  data  uji  adalah  dokumen  berita. Ada  dua  tahap  pada  klasifikasi  dokumen. Tahap  pertama  adalah  pelatihan  terhadap dokumen yang sudah diketahui kategorinya. Sedangkan  tahap  kedua  adalah  proses klasifikasi  dokumen  yang  belum  diketahui kategorinya [6].
Dalam penelitian ini, penulis melakukan  pengumpulan  data  dengan  cara yaitu :

## 2.9. Studi Kepustakaan
Metode  pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan
Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729 Vol 10, No. 1, Maret 2020
melakukan studi kepustakaan. Melalui studi pustaka  penulis  menghimpun  data  dari jurnal  dan www.kompasiana.com yang berkaitan  dengan  pembangunan  sistem implementasi  text  mining  untuk  klasifikasi jenis  berita  menggunakan Naïve  Bayes Classifier . Baik itu untuk perancangan basis data, antarmuka dan operasi standar. Dalam  metode  ini  terdapat  beberapa tahapan, yaitu:

## 2.10. Inception
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  ruang lingkup  dan  kebutuhan  sistem.  Ruang lingkup  dan  kebutuhan  disesuaikan  dengan hasil  yang  diperoleh  saat  pengumpulan data. Adapun hasil yang diperoleh berkaitan dengan  sistem  ini  adalah  sistem  mengolah data yang berkaitan dengan sistem Implementasi Text Mining untuk Klasifikasi
Jenis Berita menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier .
2.11. Elaboration
Perencanaan dari Implementasi
Text  Mining untuk  Klasifikasi  Jenis  Berita menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier dilakukan  di  tahap  ini.  Meliputi rancangan  antarmuka,  rancangan basis  data dan  seleksi  operasi  apa  saja  yang  dapat diimplementasikan  sesuai  dengan  ruang lingkup dan kebutuhan yang telah
didefinisikan pada tahap permulaan
( inception ).  Adapun  hasil  yang  dapat diperoleh  pada  tahap  perluasan  adalah sebagai berikut:
a. Website yang  akan  dibangun  terbagi menjadi  dua level pengguna  yaitu,
user dan admin .
b. User hanya  dapat  melihat  berita terbaru  pada  halaman  beranda  sistem
untuk user .
c. Website yang  dibangun  akan  secara otomatis mengklasifikasikan berita ke dalam  kategori-kategori  yang  sudah ditentukan.
Adapun hasil rancangan flowchart diagram
Sistem  Implementasi  Text  Mining  untuk Klasifikasi  Jenis  Berita  menggunakan
Algoritma Naïve Bayes Classifier ditunjukkan oleh Gambar 1.

## Gambar 1.  Flowchart Diagram Sistem

## 2.12. Construction
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan Sistem  Implementasi Text  Mining untuk Klasifikasi  Jenis  Berita  menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  Classifier melalui proses  penulisan  kode  program  ( coding ), pembuatan  basis  data,  dan  penginputan data. Pembangunan sistem dilakukan berdasarkan rancangan yang telah
direncanakan pada tahap perluasan/
perencanaan ( elaboration ).

## 2.13. Transition
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengujian terhadap  Implementasi Text  Mining untuk Klasifikasi  Jenis  Berita  menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1.

## Pengujian Hasil Klasifikasi
Adapun pengujian sistem, dilakukan dengan Pengujian hasil klasifikasi  dilakukan  untuk  mengetahui tingkat  keakurasian  sistem  implementasi text  mining untuk  klasifikasi  jenis  berita menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes Classifier .  Pengujian  dilakukan  pada  hasil kelas  untuk  data  uji.  Kategori  berdasarkan
Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729 Vol 10, No. 1, Maret 2020
portal berita online yang sudah ada ( website www.kompasiana.com ) disimbolkan dengan KPB, dan kategori berdasarkan sistem yang telah dibuat disimbolkan KSU.
Hasil  model  pengujian  untuk  mengetahui hasil klasifikasi serta mencocokkan kategori berita uji yang ada www.kompasiana.com dengan  sistem  yang telah dibuat ditunjukkan oleh Tabel 1.3 IV.

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan evaluasi  dari  bab  sebelumnya,  maka kesimpulan  yang  dapat  diambil  adalah sebagai berikut :
1. Kategori berita yang digunakan adalah empat  kategori,  yaitu  berita  politik, ekonomi,  olahraga,  dan entertainment dimana  data  berita  tersebut  diambil dari media berita online . 2. Berita yang digunakan dalam penelitian  ini  hanya  berita  berbahasa Indonesia. 3. Berita  yang  telah  melalui  proses pengklasifikasian  pada  sistem,  bisa memiliki lebih dari satu kategori. 4. Lama  waktu  proses  pengklasifikasian kategori  berita    tergantung  dari banyaknya  kata  yang  terkandung dalam isi berita. 5. Algoritma Naïve  Bayes  Classifier memiliki  kinerja  yang  baik  untuk klasifikasi jenis berita. Hal ini dibuktikan pada pengujian menggunakan data berita yang diambil dari www.kompasiana.com, kemudian berita  diklasifikasikan  pada  empat kategori yaitu politik, ekonomi, olahraga,  dan entertainment .  Hasil klasifikasi  menggunakan  16  berita  uji didapatkan akurasi 87.5%.
Jurnal Ilmiah Foristek Jurusan Teknik Elektro UNTAD https://foristek.fatek.untad.ac.id
DOI : : https://doi.org/10.54757/fs.v10i1.52 pISSN : 2087 – 8729
eISSN : 2087 – 8729
Vol 10, No. 1, Maret 2020

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Xhemali,  D.,  Hinde,  C.J.,  Stone,  R.G. 2009. Naïve  Bayes vs. Decision Trees
vs. Neural
Networks in the classification  of  training  web  page s. Loughborough University, Loughborough. [2] Anonim. 2013., Profile, http://www.kompasiana.com/tentang- kompasiana. Diakses tanggal 15 September 2016.
[3] Tan,  Pang-Ning. 2006. Introduction  to Data  Mining. USA  :  Pearson  Addison
Wesley.
[4] Milka,  H.  2006. Machine  Learning
Text Kategorization . Austin : University of Tex. [5] Triawati, C. 2009. Metode Pembobotan Statistical Concept Based untuk  Klastering  dan  Kategorisasi Dokumen Berbahasa Indonesia . Institut Teknologi Telkom, Bandung. [6] Kurniawan,  B.,  Effendi,  S.,  Sitompu, O.S.  2012.  Klasifikasi  Konten  Berita Dengan Metode Text Mining. Universitas Sumatera Utara, Medan.