## PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DENGAN TF-IDF N-GRAM UNTUK TEXT CLASSIFICATION
Nur Arifin 1 , Ultach Enri 2 , Nina Sulistiyowati 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang 123 nur.arifin17013@student.unsika.ac.id 1 , ultach@staff.unsika.ac.id 2 , nina.sulistio@unsika.ac.id 3
Submitted July 12, 2021; Revised November 26, 2021; Accepted November 26, 2021

## Abstrak
Syntax Jurnal  Informatika merupakan  salah  satu  sistem  informasi  yang  berisikan  sekumpulan  artikel ilmiah yang dikelola oleh Program Studi Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang. Saat ini  Syntax Jurnal  Informatika  tidak  memiliki  fitur  untuk  kategorisasi  artikel  ilmiah  berdasarkan fokus  dan  ruang  lingkupnya.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengklasifikasi  artikel  ilmiah  ke  dalam kategori sesuai dengan fokus dan ruang lingkup yang terdapat pada laman Syntax Jurnal Informatika secara  otomatis  dengan  memanfaatkan  proses text  mining . Text  mining merupakan  proses  yang bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  penting  dari  teks.  Metodologi  penelitian  yang  digunakan adalah Knowledge  Discovery  Database (KDD)  dengan  tahapan data  selection,  preprocessing, transformation, modeling dan evaluation . Penelitian ini akan membandingkan klasifikasi berdasarkan judul pada artikel. Adapun algoritma yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan empat kernel SVM, diantaranya adalah kernel linear, kernel polynomial, kernel sigmoid dan kernel  RBF .  Pembagian  data  menggunakan traintestsplit dibagi  menjadi  empat  skenario  yaitu 60:40,  70:30,  80:30  dan  90:10.  Hasil  penelitian  setelah  dilakukan  pengujian  terhadap  model  diukur dengan nilai Accuracy , Precision, Recall dan F-measure . Hasil terbaik adalah accuracy sebesar 70%, precision sebesar  75%, recall sebesar  69%  dan f-measure sebesar  71%  pada  skenario  perbandingan 90:10 dan kernel linear . Kata Kunci : Support Vector Machine, Text Classification, TF-IDF, N-Gram

## Abstract
Syntax Journal of Informatics is an information system that contains a collection of scientific articles managed  by  the  Informatics  Study  Program  of  Singaperbangsa  Karawang  University.  Currently, Syntax  Journal  of  Informatics  does  not  have  a  feature  for  categorizing  scientific  articles  based  on their  focus  and  scope.  The  research  is  conducted  to  classify  scientific  articles  into  categories according  to  focus  and  scope  contained  on  Syntax  Journal  of  Informatics’  page  automatically  by utilizing the text mining process. Text mining is a process that aims to get important information from the text. The method used in the research is Knowledge Discovery in Database (KDD) with stages of data selection, preprocessing, transformation, modeling and evaluation. This study will compare the classifications  based  on  the  title  of  the  article.  The  algorithm  used  is  the  Support  Vector  Machine (SVM)  using  four  SVM  kernels,  including  the  linear  kernel,  polynomial  kernel,  sigmoid  kernel  and RBF kernel. Data are divided into four scenarios by using traintestsplit, namely 60:40, 70:30, 80:30 and 90:10. The results of the study after testing the model are measured by of Accuracy, Precision, Recall and F-measure. The best results are accuracy of 70%, precision of 75%, recall of 69% and f- measure of 71% in the 90:10 comparison scenario and linear kernel.
Keywords : Support Vector Machine, Text Classification, TF-IDF, N-Gram

## 1. PENDAHULUAN
Syntax  Jurnal  Informatika  merupakan sebuah  sistem  informasi  yang  berisikan sekumpulan  artikel  ilmiah  dan  dikelola
oleh  Program  Studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer,  Universitas Singaperbangsa  Karawang.  Syntax  Jurnal Informatika  saat  ini  sudah  memuat  95
artikel  ilmiah  dan  akan  terus  terjadi pertambahan. Berbagai macam hasil penelitian  yang  sudah  diterbitkan  pada laman  Syntax  Jurnal  Informatika  terdiri dari  campuran  kategori  fokus  dan  ruang lingkup.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengklasifikasi  judul  dari  artikel  ilmiah tersebut  ke  dalam  kategori  sesuai  dengan fokus  dan  ruang  lingkupnya  secara otomatis dengan memanfaatkan proses text mining .
Text  mining merupakan  salah  satu  ilmu pencabangan data  mining , Text  mining merupakan  sebuah  proses  yang  memiliki tujuan untuk mendapatkan informasi penting  dari  suatu  teks.  Informasi  penting tersebut  umumnya  dapat  diperoleh  dengan memperhatikan  pola  dan  tren  yang dipelajari  dari  pola  statistik.  Pola text mining tersebut  terdapat  pembobotan  kata yang  memiliki  tujuan  yaitu  memberikan nilai  atau  bobot  pada  term  yang  ada  pada dokumen tersebut [1].
Dalam penelitian lain menyebutkan bahwa algoritma Support  Vector  Machine (SVM) memiliki nilai akurasi terbaik [2]. Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah  salah  satu  metode  regresi  atau klasifikasi data berdasarkan data
sebelumnya  dan  modelnya  dilakukan supervisi  terlebih  dahulu  [3]. Support Vector Machine (SVM) merupakan sebuah metode yang membandingkan suatu seleksi parameter standar nilai diskrit yang disebut kandidat  set  [4]. Support  Vector  Machine (SVM)  umumnya  digunakan  untuk binary classifier yang  melakukan  klasifikasi dengan  membagi  data  menjadi  2 class yaitu  dengan  menggunakan hyperplane . Untuk  memaksimalkan  ruang  antar  kelas, ruang input asli diubah menjadi ruang yang berdimensi  sangat  tinggi  disebut  ruang fitur. Kernel digunakan untuk mentransformasi  data  ke  ruang  dimensi yang lebih tinggi, dan disebut ruang kernel , berguna  untuk  memisahkan  data  secara linear [5].
Data  yang  diambil  berupa  teks  yaitu  data judul  dari  situs  Syntax  Jurnal  Informatika dan diolah menggunakan metode Knowledge  Discovery  Database (KDD). Knowledge  Discovery  Database (KDD) merupakan  salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam text  mining [6].  Tahapan Knowledge  Discovery  Database (KDD) yang  pertama  adalah data  selection ,
kemudian
preprocessing , dan
transformation untuk  meningkatkan  hasil klasifikasi  yang  lebih  akurat.  Setelah dilakukan preprocessing data  akan  dilatih dan diuji dengan beberapa kernel yang ada pada  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  lalu  tahapan  ter  akhir  adalah evaluation .
Pada tahapan transformasi , N-Gram diterapkan  dengan  melakukan  modifikasi pemisahan  atau  pemecahan  berdasarkan kata.  Referensi  [7]  menjelaskan  bahwa  N- Gram  adalah  suatu  potongan  n-karakter yang  didapatkan  dari  suatu string .  Metode N-Gram  ini  biasanya  diaplikasikan  untuk pembangkitan  kata  atau  karakter.  Untuk memudahkan perhitungan dan menghindari kesalahan  pada  ekstraksi Term  Frequency Inverse  Document  Frequency (TF-IDF), maka perlu digunakannya N-Gram. Penggunaan N-Gram juga dapat memberikan keuntungan karena hasil yang diperoleh  menjadi  lebih  akurat  dan  efektif [8].
Berdasarkan penelitian Liani yang berjudul “Analisis  Perbandingan  Kernel  Algoritma Support Vector Machine dalam Mengklasifikasikan Skripsi Teknik Informatika Berdasarkan Abstrak” didapatkan menggunakan algoritma
Support  Vector  Machine (SVM)  dengan default  parameter dan  4 kernel yaitu Linear, Polynomial, Radial Basis Function (RBF)  dan Sigmoid menghasilkan  akurasi yang  cukup  tinggi  [9],  sehingga  pada penelitian  ini  akan  menggunakan kernel yang  sama  yaitu kernel  Linear,  Sigmoid, Polynomial dan Radial  Basis  Function
(RBF).  Pengujian  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  untuk  mencari  nilai recall , precision , dan f-measure untuk menghitung nilai akurasi ketepatan klasifikasi  kategori  artikel  ilmiah  terhadap fokus dan ruang lingkupnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi yang digunakan adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) merupakan  salah  satu  metode  yang  sering digunakan  dalam text  mining . Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  merupakan proses
kegiatan yang meliputi pengumpulan data, pemakaian data, historis  untuk  menemukan  keteraturan, pola  atau  hubungan  dalam  set  data  yang memiliki  ukuran  besar  [6].  Tahapannya dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Penelitian
Dari  Gambar  1,  diketahui  tahap  penelitian yang dilakukan adalah sebagai berikut :

## Data Selection
Penelitian ini menggunakan set data berupa judul  artikel  ilmiah  yang  terdapat  pada laman Syntax Jurnal  Informatika sebanyak 95  data.  Pada  tahap data  selection ,  judul artikel  ilmiah  yang  sudah  dikumpulkan
dibagi  menjadi  2  set  data,  yaitu  set data training dan  set data  testing .  Pembagian data menggunakan Split Data dengan rasio perbandingan data  training dan data testing sebesar  60:40,  70:30,  80:20  dan 90:10.
Preprocesing Pengolahan data pada tahapan preprocessing yang  diharapkan  dapat meningkatkan  hasil  pengukuran  yang  baik pada  tahap evaluation nanti.  Adapun tahapan preprocessing sebagai berikut:
1. Data Cleaning
Pada  tahap data cleaning ,  setiap  kalimat yang  mengandung noise yang  berupa tautan situs, simbol seperti !,@,#,$,%,^,&,*,(,),/,”,[,. dan simbol lainnya atau angka akan dihapus.
Gambar 2. Hasil Proses Data Cleaning

## 2. Case Folding
Pada  tahap case  folding ,  setiap  huruf diubah  menjadi  huruf  kecil,  karena  model yang  dibangun  bersifat case sensitif , sedangkan  penggunaan  huruf  kapital  bisa jadi tidak konsisten pada semua kata.
Gambar 3. Hasil Proses Case Folding 3. Tokenizing
Tahapan tokenizing dilakukan untuk memecah kalimat menjadi kata berdasarkan spasi. Tokenizing akan digunakan  untuk  tahap  selanjutnya  yaitu filtering dan stemming .
Gambar 4. Hasil Proses Tokenizing

## 4. Filtering
Filtering dilakukan  untuk  menghapus  kata sambung seperti “dan”, “atau”, “yang” atau kata-kata  yang  kurang  berpengaruh  pada penelitian.
Gambar 5. Hasil Proses Filtering
5. Stemming Stemming digunakan  untuk  mengubah seluruh  kata  menjadi  kata  dasarnya,  salah satunya adalah  menghapus imbuhan.

## Gambar 6. Hasil Proses Stemming
Transformation Proses transformasi bertujuan untuk mendapatkan  representasi  dokumen  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Proses  ini dilakukan  untuk  mengubah  data  menjadi vektor  agar  data  mudah  untuk  dilakukan proses data mining .  Menurut  Fitri  pada
Referensi [5], Pembobotan Term
Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  adalah  metode  yang  umumnya dipakai  untuk  menentukan  hubungan  kata ( term )  terhadap  dokumen  atau  kalimat dengan  memberikan  bobot  atau  nilai  pada masing-masing kata. Metode Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) menggabungkan konsep
Frequency  Inverse sebuah  kata  di  dalam sebuah  dokumen dan  Inverse  Document Frequency yang mengandung kata tersebut.  Perhitungan  bobot  menggunakan
Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF)  yaitu  dilakukan perhitungan  terlebih  dahulu  nilai  TF  per kata  dengan  bobot  masing-masing  kata. Adapun  perhitungan Term  Frequency
Inverse  Document  Frequency (TF-IDF) seperti  yang  dijelaskan  pada  persamaan berikut:
1. Nilai Term  Frequency (TF)  diperoleh dari  nilai  frekuensi  kemunculan  fitur t pada dokumen d.
TF t = ( ) (1)
2. Nilai Inverse Document Frequency diperoleh dari logaritma banyaknya dokumen n dibagi  dokumen df yang mengandung fitur t.
IDF t = ( ) (2)
3. Nilai Term Frequency Inverse Document  Frequency ( W t )  didapatkan dengan  mengalihkan  nilai TF dengan
IDF.
W t (3)
Pada  proses transformasi ,  fitur  N-Gram digunakan  dengan  menerapkan  modifikasi pemisahan atau pemecahan kalimat menjadi  kata.  Referensi  [8]  menjelaskan bahwa  N-Gram  adalah  suatu  potongan  n- karakter yang didapatkan dari suatu string . Metode N-Gram ini biasanya diaplikasikan untuk pembangkitan kata atau karakter [7].
Beberapa  kali  pengujian  dilakukan  untuk mendapatkan  akurasi  terbaik,  diantaranya adalah  pengujian  yang  dilakukan  untuk mendapatkan  kata  yang  digunakan  pada proses transformation dengan  menentukan jumlah  minimal  dokumen  yang  memiliki kata  tersebut.  Nilai  minimal  tersebut  diuji dengan 3 pengujian yaitu 1, 2 dan 3 dengan menghasilkan akurasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Jumlah Minimal

## Kata terhadap Akurasi
Minimal Kata Akurasi 1 20% 2 60% 3 30%
Selain  itu  dilakukan  pula  pengujian menggunakan  fitur  N-Gram  pada  proses transformation .  Perbandingan  perbedaan akurasi  dengan  menggunakan  fitur  N- Gram  dengan Unigram , Unigram  + Bigram ,  dan Bigram pada  Skenario  dan kernel terbaik dipaparkan pada Tabel 2.

## Tabel 2. Perbandingan Fitur N-Gram terhadap Akurasi
Fitur N-Gram Akurasi Unigram 60% Unigram + Bigram 70% Bigram 60% Dari  percobaan  tersebut  menghasilkan kesimpulan  yaitu.  Dan  menerapkan  fitur Unigram
dan
Bigram
mampu meningkatkan  nilai  akurasi.  Hasil  dari dilakukannya  proses  TF-IDF  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil proses transformation dengan TF-IDF dan fitur N-Gram

## Modeling
Pada tahap modeling , data terpilih dilakukan proses untuk didapatkan informasi yang menarik dengan menggunakan algoritma tertentu.
Pemilihan  algoritma  yang  tepat  sangat menentukan  tujuan  dan  proses  dari metodologi  penelitian  secara  keseluruhan. Algoritma Support Vector Machine (SVM) masih memiliki kekurangan, secara teoritis algoritma Support Vector Machine (SVM) dikembangkan  untuk  masalah  klasifikasi data dengan dua class , untuk mengatasi hal ini  perlu  digunakan  teknik  tambahan  yang disebut  dengan  Kernel.  Adapun kernel
yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu kernel Linear , Polynomial , RBF dan Sigmoid .  Berikut  persamaan  empat kernel SVM :
1. Linear
Fungsi  kernel  Linear  merupakan  fungsi kernel  yang  paling  sederhana  yaitu perkalian titik dua vektor.
( ) (4)
2. Polynomial
Fungsi kernel  Polynomial merupakan fungsi kernel yang  memiliki  derajat  d, dimana d dan r merupakan parameter yang didefinisikan.
( )   ( ) (5)
3. Radial Basis Function (RBF)
Fungsi kernel  Radial  Basis  Function (RBF)  biasa  disebut  juga  sebagai  fungsi kernel  Gaussian .  Dimana merupakan parameter untuk mengatur jarak.
( )       (    |
| ) (6)
4. Sigmoid
Pada  fungsi kernel  Sigmoid ,  dimana
( )      ( ) dan ( ) (      ( ) . ( )       ( ) (7)
Kernel dibutuhkan untuk membuat dimensi baru sehingga dapat memberi batas dengan membuat hyperplane -nya, Hyperplane yang  baik  merupakan hyperplane yang terletak  di  tengah-tengah  antara  dua  objek dari  dua  kelas  atau  dengan  kata  lain ekuivalen  dengan  memaksimalkan  margin atau jarak antara kedua sel objek dari kelas yang berbeda. Untuk melakukan klasifikasi dengan  algoritma Support Vector Machine (SVM) terdapat beberapa tahapan
diantaranya yaitu :
1. Menentukan hyperplane atau  garis pembatas antara dua support vector .
2. Menentukan  margin  atau  garis  jarak antara support vector dan hyperplane .
3. Pemetaan support vector ke  dalam suatu  kelas  dalam class dimensi  yang sama.

## Evaluation
Evaluation merupakan  tahap  akhir  dari proses Knowledge Discovery in Database (KDD),  evaluasi  ini  dilakukan  untuk menampilkan  pengetahuan  agar  mudah dibaca  dan  dipahami  maka  diperlukan penyajian  yang  menarik.  Hasil  penelitian yang  dilakukan  perlu  ada  pengujian  dan evaluasi  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi dan ketepatan dari hasil klasifikasi. Metode pengujian data mining yang paling banyak digunakan  adalah  mencari  nilai precision , recall,  f-measure dan accuracy [10]  Nilai- nilai  yang  dicari  pada  tahap  evaluasi diantaranya adalah :
1. Precision
Precision adalah  hasil  perbandingan  dari jumlah  data  bernilai  positif  dengan  hasil jumlah data benar bernilai  positif dan data salah bernilai positif [1].
Precision = (8)
2. Recall
Recall ialah  hasil  dari  perbandingan  nilai data  benar  bernilai  positif  dengan  hasil jumlah data benar yang bernilai positif dan data salah bernilai negatif [1]
Recall = (9) 3. F-measure F-measure adalah parameter ukuran keberhasilan retrieval yang
menggabungkan precision dan recall . Nilai tersebut didapat dari perhitungan perkalian nilai precision dan recall yang  kemudian dibagi dengan hasil penjumlahan precision dan recall dan dikalikan dua [1]
F-Measure = (10)
4. Accuracy Accuracy digunakan  untuk  mengukur akurasi dari masing-masing kernel .
Dimana  semakin  besar  nilai  akurasi  maka kernel yang digunakan semakin bagus [1]
Accuracy = (11)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang diperoleh dari seluruh pengujian akan dibandingkan untuk mengetahui  model  mana  yang  terbaik dalam  proses  pengklasifikasian.  Pada Tabel  3  dipaparkan  hasil  perbandingan evaluasi dari setiap skenario.

## Tabel 3. Hasil Perbandingan Evaluasi
Model
Skenario/ Pembagian Kernel Accu racy Preci sion Reca ll F- Meas ure 1 / 60:40 Linear 39% 33% 34% 33% Sigmod 34% 26% 21% 20% Polynomial 11% 18% 15% 10% RBF 31% 2% 8% 4% 2 / 70:30 Linear 55% 51% 52% 50% Sigmod 34% 22% 21% 20% Polynomial 14% 12% 13% 8% RBF 31% 2% 8% 4% 3 / 80:20 Linear 53% 44% 43% 42% Sigmod 32% 16% 20% 17% Polynomial 21% 6% 14% 6% RBF 32% 3% 10% 5% 4 / 90:10 Linear 70% 75% 69% 71% Sigmod 40% 34% 38% 35% Polynomial 14% 12% 13% 8% RBF 20% 3% 14% 5%
Dari  Tabel  3  dapat  diketahui  hasil  akurasi menggunakan Skenario 4 dengan pembagian 90:10, kernel linear
menghasilkan  nilai  akurasi  paling  tinggi sebesar 70%, precision sebesar 75%, recall sebesar  69%  dan f-measure sebesar  71%. Sedangkan  untuk  nilai  akurasi  terkecil terdapat  pada  proses  dengan  Skenario  1, perbandingan 60:40 dan kernel polynomial sebesar 11%, precision sebesar 18%, recall sebesar  15%  dan f-measure sebesar  10%. Adapun contoh hasil prediksi dari klasifikasi menggunakan Skenario 4
dengan pembagian 90:10 dan kernel linear dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil Prediksi Model yang

## Menghasilkan Akurasi Terbaik
Dari contoh hasil prediksi yang ditampilkan  pada  Gambar  8,  terdapat beberapa Judul mendapatkan hasil prediksi yang  akurat,  namun  tentu  saja  masih terdapat beberapa perbedaan antara kategori  yang  diharapkan  atau actual dengan  kategori  yang  diprediksikan  oleh model atau predict .

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat ditarik beberapa
kesimpulan diantaranya yaitu :
1. Text  mining dan  algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan  untuk  proses  klasifikasi pada  artikel  ilmiah  Syntax  Jurnal Informatika,
2. Penentuan  jumlah  minimal  kata  yang diproses  dan  fitur  N-Gram  berupa
Unigram dan Bigram pada  tahapan transformation dengan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF),  dinilai  mampu meningkatkan  nilai akurasi  pada proses klasifikasi artikel ilmiah Syntax Jurnal  Informatika.  Nilai  akurasi semula yaitu 30% dengan menentukan jumlah  minimal  kata  yang  diproses naik  menjadi  60%  dan  dengan menerapkan fitur Unigram dan Bigram nilai  akurasi  berubah  menjadi 70%, 3. Data yang diolah yaitu data Judul pada Syntax Jurnal Informatika menghasilkan  nilai  performa  terbaik terdapat pada kernel linear dengan dan Skenario pembagian data 4 yaitu 90:10
serta  dengan  menerapkan  modifikasi pada pembobotan TF-IDF yaitu menerapkan TF-IDF Unigram dan TF-
IDF Bigram .  Kernel  linear  memiliki nilai  akurasi  terbaik  sebesar  70%, recall sebesar  75%,  precision  sebesar 69%  dan f-measure sebesar  71%. Untuk kernel sigmoid memiliki  nilai akurasi terbaik sebesar 34%, precision sebesar   26%, recall sebesar  21% dan f-measure sebesar  20%.  Untuk kernel polynomial memiliki  nilai akurasi terbaik sebesar 32%, precision sebesar 3%, recall sebesar 10% dan f- measure sebesar 5%. Dan untuk kernel RBF  memiliki  nilai  akurasi  terbaik sebesar  32%,  precision  sebesar  3%, recall sebesar  10%  dan f-measure sebesar 5%,
4. Dari  hasil  pengujian  terbukti kernel
pada algoritma Support Vector
Machine (SVM)  yang  memiliki  nilai performa  terbaik  antara  keempatnya adalah kernel linear dengan  skenario 4,  pembagian  90:10  yang  memiliki nilai accuracy sebesar  70%, recall sebesar  75%,  precision  sebesar  69% dan f-measure sebesar 71%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Anggraini, M. Utami, J.
Berlianty, and E. Sellya, “ Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kartu Prakerja di
Indonesia ,” Faktor  Exacta ,  vol.  13, no.  4,  pp.  255–261,  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v13i4.7964.
[2] A.  Deolika,  K.  Kusrini,  and  E.  T. Luthfi,  “ Analisis  Pembobotan  Kata Pada  Klasifikasi  Text  Mining ,” Jurnal  Teknologi  Informasi ,  vol.  3, no. 2, p. 179, 2019, doi: 10.36294/jurti.v3i2.1077. [3] V. Gupta and G. S. Lehal, “ A survey of  text  mining  techniques  and applications ,” Journal  of  Emerging Technologies  in  Web  Intelligence ,
vol.  1,  no.  1,  pp.  60–76,  2009,  doi:
10.4304/jetwi.1.1.60-76.
[4] J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data
Mining  Concepts  and  Techniques . 2012. doi: 10.1016/b978-0-12-
381479-1.00001-0.
[5] B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati, and  L.  Muflikhah,  “ Klasifikasi
Berita Online dengan menggunakan Pembobotan  TF-IDF  dan  Cosine Similarity ,” Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  306–
312, 2018.
[6] A.  Liani,  U.  Enri,  and  Y.  Umaidah, “ Analisis Perbandingan Kernel
Algoritma  Support  Vector  Machine dalam  Mengklasifikasikan  Skripsi Teknik Informatika berdasarkan Abstrak ,” JOINS (Journal of Information  System) ,  vol.  5,  no.  2, pp. 240–249, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3715.
[7] S.  Mardianti,  M.  Zidny,  and  I. Hidayatulloh,  “ Ekstraksi  tf-Idf  n- gram  dari  komentar  pelanggan produk  smartphone  pada  website  e- commerce ,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan
Multimedia ,  vol.  6,  no.  ,  pp.  79–84, 2018. [8] A. A. Prasanti, M. A. Fauzi, and M. T. Furqon, “ Klasifikasi Teks Pengaduan  Pada  Sambat  Online Menggunakan Metode N- Gram dan Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor ( NW-KNN ) ,”
Pengembangan Teknologi Informasi dan  Ilmu  Komputer ,  vol.  2,  no.  2, pp. 594–601, 2018.
[9] I.  Riadi,  R.  Umar,  and  F.  D.  Aini, “ Analisis  Perbandingan  Detection Traffic  Anomaly  Dengan  Metode Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine  (Svm), ” ILKOM  Jurnal Ilmiah ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  17–24, 2019, doi:
10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24. [10]  O.  Rahman,  G.  Abdillah,  and  A. Komarudin,  “ Klasifikasi Ujaran
Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector  Machine ,” Jurnal  RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 17–23, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2700.