Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.676 Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 401-412 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF K-NEAREST NEIGHBOR AND NAIVE BAYES METHODS FOR CLASSIFICATION OF NEWS CONTENT
Andi Tejawati 1 , Anindita Septiarini* 2 , Rondongalo Rismawati 3 , Novianti Puspitasari 4
1,2,3 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Email: 1 andi.tejawati@gmail.com , 2 anindita@unmul.ac.id , 3 rondongalorismawati@gmail.com , 4 novipuspitasari@unmul.ac.id
(Naskah masuk: 8 November 2022, Revisi: 2 Desember 2022, Diterbitkan: 23 Maret 2023)

## Abstract
With the development of technology, news reading via the internet or digital tends to increase. In addition, there are about 300 to 400 news articles in one month and many categories of news articles in a web portal. It makes the editor's performance more and more because an editor must  be able to edit articles from various channels and  at  the  same  time  have  to  categorize  articles  one  by  one  manually  into  several  specified  categories.  This study  aims  to  compare  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  and  Naive  Bayes  methods  to  classify  news  content  in order to obtain the best method. The data used in this study are news articles from the web portal kaltimtoday.co from January 2022 to March 2022. Therefore 576 data are obtained. The results showed that the application of the KNN and Naive Bayes methods could be used to classify news content. The KNN method is able to produce a higher accuracy value than Naïve Bayes, reaching 86% and 51% with test data of 100 news articles.
Keywords : News content classification, Text Processing , Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Confusion Matrix

## PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KONTEN BERITA

## Abstrak
Semakin berkembangnya teknologi, pembacaan berita melalui internet atau digital cenderung meningkat. Selain itu,  ada  sekitar  300  sampai  400  artikel  berita  dalam  satu  bulan  dan  banyaknya  kategori  artikel  berita  dalam sebuah web portal, membuat  kinerja editor semakin  banyak karena seorang editor harus dapat mengedit artikel dari berbagai kanal dan sekaligus harus mengkategorikan artikel satu persatu secara manual ke dalam beberapa kategori  yang  ditentukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  perbandingan  metode K-Nearest  Neighbor (KNN) dan Naive  Bayes untuk  melakukan  klasifikasi  konten  berita  sehingga  diperoleh  metode  yang  terbaik. Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  artikel  berita  dari  portal  web  kaltimtoday.co  bulan  Januari 2022 hingga Maret 2022 sehingga diperoleh sebanyak 576 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode  KNN dan Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  konten  berita.  Metode  KNN  mampu menghasilkan  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  Naïve  Bayes  yaitu  mencapai  86%  dan 51%  dengan data uji sejumlah 100 artikel berita.
Kata  kunci : Klasifikasi  konten berita, Text  Processing , Naive  Bayes,  K-Nearest  Neighbor,  Confusion Matrix

## 1. 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  [1].  Teknologi  komunikasi  dan  informasi saat  ini  telah  berkembang  mengikuti  zaman  dengan adanya  beragam  media  termasuk  media online [2]. Indonesia  adalah  salah  satu  negara  dengan  jumlah penduduk terpadat  di  dunia. Dukungan infrastruktur teknologi  informasi  yang  memadai  membuat  tidak
mengherankan  jika  warga  Indonesia  kemudian menjadi pengakses media digital terbesar [3].
Tingkat  pembaca  berita  online  semakin  hari semakin  bertambah.  Data  survei  pada  tahun  2017 menunjukkan  jumlah  pembaca  media  online mencapai  6  juta  orang  dan  terus  mengalami peningkatan.  Jika  dibandingkan  dengan  jumlah pembaca  media  cetak  sangat  terpaut  jauh  yakni sebanyak  4,5  juta  orang.  Padahal  pada  tahun  2014 jumlah  pembaca  media  cetak  sebanyak  9,5  juta, sedangkan  media  daring  hanya  3  juta  [4].
Peningkatan  menjadi  hal  menarik  lainnya  adalah, versi  digital  mampu  menjangkau  pembaca  dari Generasi  Z dengan rentang usia 10-19 tahun (17%). Mereka adalah konsumen media masa depan [5].
Data analytics kaltimtoday.co pada April 2022 menunjukkan  bahwa  pembaca  berita online di kaltimtoday.co  mencapai  228.680  pengguna  dengan tayangan  halaman  sebanyak  339.122  dan  rasio pantulan  sebesar  86,42%.  Hal  ini  menunjukkan tingginya  peminat  berita online dan  tingkat kepercayaan  masyarakat  terhadap  produk  berita kaltimtoday.co.  Selain  itu,  ada  sekitar  300  sampai 400  artikel  berita  dalam  satu  bulan  dan  banyaknya kategori  artikel atau kanal  atau rubrik dalam sebuah web portal, membuat kinerja editor semakin banyak karena  seorang editor harus  dapat  mengedit  artikel dari  berbagai  kanal  dan  sekaligus  harus  melakukan pengkategorian artikel satu persatu secara manual ke dalam  beberapa  kategori  yang  ditentukan.  Hal  yang sama  terjadi  di  kaltimtoday.co,  sejak  berdirinya tahun  2018  hingga  saat  ini,  kaltimtoday.co menerbitkan  berita  sebanyak  150  sampai  300  berita dalam  satu  bulan.  Semua  artikel  berita  yang  terbit akan  dikategorikan  secara  manual  oleh editor . Sehingga  hal  ini  membuat  kinerja editor di kaltimtoday.co semakin banyak.
Kategori  pada  sebuah  artikel  berita  dapat diketahui  secara  otomatis  tanpa  harus  dibaca  satu persatu  sehingga  perlu  dilakukan  pengukuran kemiripan  dokumen  terkait  dengan  menggunakan metode text mining yaitu proses pengenalan teks dan dokumen.  Seperti  salah  satu  kasus  terdahulu menggunakan  metode  tersebut  untuk  penelitian klasifikasi  konten  berita  [6].  Penerapan  metode klasifikasi  dalam pengkategorian konten berita telah dilakukan  oleh  beberapa  penelitian  sebelumnya, dimana  metode  yang  telah  digunakan  antara  lain KNN [7], Decision Tree [8], dan Naïve Bayes [9]. Metode Naïve  Bayes telah  digunakan  dalam penelitian  tentang  klasifikasi  konten  berita. Naïve Bayes merupakan  teknik  prediksi  probabilistik sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan  teorema Bayes dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  [10]. Naïve Bayes adalah salah satu algoritma yang paling efisien  dan  efektif  untuk  pembelajaran  mesin  dan penambangan  data  [11].  Metode  ini  memiliki  sifat yang  efektif  dan  cepat  dalam  mengolah  data berjumlah besar [12]. Kemampuan tersebut membuat  metode ini sering  digunakan pada aplikasi seperti spam  filtering ,  dan  deteksi  anomali  di jaringan komputer [13].
Metode  klasifikasi  lain  yang  digunakan  yaitu KNN.  Metode  KNN  merupakan  algoritma  yang dapat digunakan untuk klasifikasi teks dan data [14], metode  ini  digunakan  karena  memiliki  keunggulan dalam  mengklasifikasi  data  berita  yang  tidak diketahui dengan adanya data latih dan data uji [15]. KNN  dapat  mem  prosedur  yang  berbasis  matematis untuk  mengevaluasi  nilai  kriteria-kriteria  tersebut menjadi  sebuah  keterangan  klasifikasi  [16].  Metode
KNN  dapat  mengklasifikasi  data  secara  akurat dengan  memilih  terlebih  dahulu  nilai  K  tetangga terdekat  dengan  tepat  [17],  [18].  KNN  juga  dapat memilah kumpulan data calon yang dapat digolongkan  menjadi  baik,  paling  baik,  dan  kurang baik [15].
Penggunaan  metode Naïve  Bayes dilakukan dengan  menghitung  probabilitas  data  latih  dan  data uji  yang  diperoleh  dari  data  berita online di  portal kaltimtoday.co,  sedangkan  metode  KNN  dilakukan dengan  pendekatan  jarak  dengan  tetangga  terdekat dimana dengan menggunakan metode tersebut dapat menghasilkan  klasifikasi  konten  berita  ke  dalam  12 kategori  yaitu economics,  sport,  scholar,  event, entertainment,  healthy,  incident,  travel,  education, politic,  crime, dan figure. Hal  ini  berguna  dalam proses  klasifikasi  konten  berita  yang  dapat membantu  mempermudah  kinerja editor dalam perusahaan pemberitaan.
Oleh sebab itu, penelitian ini mengangkat judul “Perbandingan  Metode Naive  Bayes dan K-Nearest Neighbour untuk  Klasifikasi  Konten  Berita ” . Metode yang dapat digunakan pada pengklasifikasian  konten  berita  ini  adalah naïve bayes dan  KNN.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melihat dan membandingkan metode yang lebih baik dalam proses klasifikasi konten berita.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  ini yaitu data primer. Data primer merupakan data yang diperoleh  langsung  dari  sumbernya,  sedangkan  data sekunder  adalah  data  yang  diperoleh  bukan  secara langsung dari sumbernya. Penelitian ini sumber data primer  yang  dipakai  adalah  sumber  portal  web kaltimtoday.co. Data latih yang dikumpulkan berupa berita  yang  terbit  pada  bulan  Januari  –  Maret  2021 sebanyak  576  berita,  sedangkan  data  uji  yang digunakan  berupa  berita  yang  terbit  pada  bulan Oktober 2021 sebanyak 100 berita.
Adapun  perancangan  data  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
1) Setelah  melakukan  pengambilan  data  dari website,  masing-masing  data  dibagi  sesuai dengan kategorinya. Kemudian data yang telah siap  akan  diolah  pada  proses case  folding, tokenizing, stemming, dan stopword.
2) Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data  berita  dari  website  kaltimtoday.co.  Data tersebut  digunakan  sebagai  data  latih  dan  data uji  pada  model  yang  akan  dibuat.  Data  latih yang digunakan berjumlah 12 data untuk setiap kategori.
3) Kelas yang akan digunakan pada penelitian ini berjumlah 12 (dua belas) kelas yaitu economics, sport, scholar, event, entertainment, healthy, incident, travel, education, politic, crime, dan figure.
Andi Tejawati, dkk, Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes … 403
4) Penelitian  ini  menggunakan  metode Naive Bayes dan K-Nearest  Neighbour (KNN). Berikut penjelasan algoritma setiap metode.
Algoritma  klasifikasi  pada  penelitian  ini menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier. Rancangan  proses  sistem  dijelaskan  dalam  bentuk flowchart pada Gambar 1.
Gambar 1. Rancangan Proses Sistem Klasifikasi dengan Metode

## Naive Bayes
Gambar  1  merupakan rancangan  proses  sistem klasifikasi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  yang akan  dibangun,  terdapat  dua  proses  yang  berbeda yaitu  proses  pembelajaran  dan  proses  pengujian. Algoritma klasifikasi pada penelitian ini menggunakan metode KNN rancangan proses sistem KNN dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Rancangan Proses Sistem Klasifikasi dengan Metode KNN
Klasifikasi  konten  berita  dibuat  menggunakan software Orange dengan  menerapkan  metode Naive Bayes dan  KNN.  Tampilan software orange  3.31 yang digunakan untuk  melakukan klasifikasi  konten berita dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan Software Orange

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  data  berita  dari  portal  kaltimtoday.co  pada bulan  Januari  –  Maret  2022  sebanyak  576  data sebagai  data  latih  kemudian  berita  pada  bulan September 2022 sebanyak 100 data sebagai data uji. Data  yang  digunakan  merupakan  isi  berita  yang kemudian dimuat dalam format  *txt dan mengambil 12  kategori  yaitu economics,  sport,  scholar,  event, entertainment,  healthy,  incident,  travel,  education, politic, crime, dan figure.

## 3.1. Text Preprocessing
Setelah dilakukan pengambilan dan penyalinan data  dari  portal  berita,  masing-masing  data  dibagi sesuai  dengan  kategori.  Tahap  selanjutnya  adalah mengubah  data  menjadi  data  yang  siap  dipakai. Kemudian  data  yang  telah  siap  akan  diolah  pada proses case  folding , tokenizing , stemming ,  dan stopword . Berikut adalah proses yang dilakukan:
a) Tokenizing
Berdasarkan data yang telah diperoleh terlebih dahulu  dilakukan tokenizing untuk  proses pemotongan dari kalimat sehingga terpisah tiap katanya  serta  menyaring  tanda  baca  yang  ada dalam  sebuah  kalimat.  Proses tokenizing seperti sebagai berikut.
Sebelum: Seorang  pria  yang  sudah  berusia  lanjut  BG (66)  membunuh  wanita  simpanannya  TSW (44) yang tinggal di Gang Assadiyah 4 RT 13, Kecamatan  Sangatta  Utara  karena  tersinggung disebut  menjijikkan  dan  kere.  BG  kemudian emosi  dan  nekat  menghabisi  TSW.  Hal  ini bermula  saat  TSW  meminta  uang  dua  juta kepada  BG.  Namun,  BG  belum  mengabulkan. Apalagi  sebelumnya  BG  sudah  memberikan uang sebesar Rp 18 juta dan mendengar kabar kalau  simpanannya  itu  selingkuh  dengan  pria lain.  "Saat  itu  saya  khilaf  karena  sebelumnya saya  sudah  kasih  Rp  18  Juta  kemudian  minta lagi Rp 2 juta tapi saya lagi tidak punya uang, malah dikatain kere dan menjijikkan, ditambah adanya  kabar  kalau  sekarang  dia  ada  main
dengan  laki-laki  lain,"  jelas  BG  yang dihadirkan dalam press release , Jumat
(21/1/2022).  Atas  perkataan  itu,  BG  naik pitam.  Dia  kemudian  mencekik  korban.
Korban meninggal dunia. Selanjutnya, tersangka meninggalkan korban dengan menutup  wajahnya  dengan  bantal  dan  selimut. “Usai  membunuh,  pintu  rumah  digembok  dari luar  dan  tersangka  meninggalkan  lokasi,”  ujar Kapolres  Kutim,  AKBP  Welly  Djatmiko didampingi  Kasat  Reskrim  Iptu  I  Made  Jata Wiranegara,  dan  Humas  Polres,  Wahyu Winarko.  Selanjutnya  kata  Kapolres  Welly, pelaku berniat melakukan bunuh diri di Sungai Sangatta  wilayah  Kampung  Kajang.  Namun niatnya  tak  berhasil.  Dia  diselamatkan  oleh warga.  Kemudian  dia  dibawa  ke  Puskesmas terdekat.  “Selesai  diberikan  pengobatan, tersangka  kembali  kabur.  Awalnya  kami  lacak di  Paser,  namun  berhasil  diamankan  oleh  Tim Gabungan  Jatanras  Polda  Kalsel  dan  Polda Kalteng di Palangkaraya,” papar Kapolres. BG ditetapkan  sebagai  tersangka  pembunuhan TSW  berdasarkan  hasil  olah  TKP  dan pemeriksaan  bukti-bukti  yang  ditemukan. Adapun,  BG  dan  TSW  berhubungan  sebagai teman  kencan  atau  simpanan  dan  selalu dibiayai  kebutuhan  sehari-harinya  oleh  BG sendiri.  "Bisa  dikatakan  pasangan  kencan,  tak ada  ikatan  suami  istri,"  tambah  AKBP  Welly.
Atas perbuatannya, pelaku dijerat dengan pasal 338  KUHP  tentang  pembunuhan  dengan ancaman  maksimal  hukuman  penjara  selama 15  tahun  penjara.  “Tetapi  kami  masih  dalami lagi.  Apakah  masuk  dalam  pembunuhan berencana atau tidak. Kalau berencana ancamannya  hukuman  seumur  hidup  atau mati,” tutupnya.
Sesudah:
Seorang  pria  yang  sudah  berusia  lanjut  BG (66)  membunuh  wanita  simpanannya  TSW (44) yang tinggal di Gang Assadiyah 4 RT 13, Kecamatan  Sangatta  Utara  karena  tersinggung disebut  menjijikkan  dan  kere.  BG  kemudian emosi  dan  nekat  menghabisi  TSW.  Hal  ini bermula  saat  TSW  meminta  uang  dua  juta kepada  BG.  Namun,  BG  belum  mengabulkan. Apalagi  sebelumnya  BG  sudah  memberikan uang sebesar Rp 18 juta dan mendengar kabar kalau  simpanannya  itu  selingkuh  dengan  pria lain.  "Saat  itu  saya  khilaf  karena  sebelumnya saya  sudah  kasih  Rp  18  Juta  kemudian  minta lagi Rp 2 juta tapi saya lagi tidak punya uang, malah dikatain kere dan menjijikkan, ditambah adanya  kabar  kalau  sekarang  dia  ada  main dengan  laki-laki  lain,"  jelas  BG  yang dihadirkan dalam press release, Jumat
(21/1/2022).  Atas  perkataan  itu,  BG  naik pitam.  Dia  kemudian  mencekik  korban.
Korban meninggal dunia. Selanjutnya,
tersangka meninggalkan korban dengan menutup  wajahnya  dengan  bantal  dan  selimut. “Usai  membunuh,  pintu  rumah  digembok  dari luar  dan  tersangka  meninggalkan  lokasi,”  ujar Kapolres  Kutim,  AKBP  Welly  Djatmiko didampingi  Kasat  Reskrim  Iptu  I  Made  Jata Wiranegara,  dan  Humas  Polres,  Wahyu Winarko.  Selanjutnya  kata  Kapolres  Welly, pelaku berniat melakukan bunuh diri di Sungai Sangatta  wilayah  Kampung  Kajang.  Namun niatnya  tak  berhasil.  Dia  diselamatkan  oleh warga.  Kemudian  dia  dibawa  ke  Puskesmas terdekat.  “Selesai  diberikan  pengobatan, tersangka  kembali  kabur.  Awalnya  kami  lacak di  Paser,  namun  berhasil  diamankan  oleh  Tim Gabungan  Jatanras  Polda  Kalsel  dan  Polda Kalteng di Palangkaraya,” papar Kapolres. BG ditetapkan  sebagai  tersangka  pembunuhan TSW  berdasarkan  hasil  olah  TKP  dan pemeriksaan  bukti-bukti  yang  ditemukan. Adapun,  BG  dan  TSW  berhubungan  sebagai teman  kencan  atau  simpanan  dan  selalu dibiayai  kebutuhan  sehari-harinya  oleh  BG sendiri.  "Bisa  dikatakan  pasangan  kencan,  tak ada  ikatan  suami  istri,"  tambah  AKBP  Welly. Atas perbuatannya, pelaku dijerat dengan pasal 338  KUHP  tentang  pembunuhan  dengan ancaman  maksimal  hukuman  penjara  selama 15  tahun  penjara.  “Tetapi  kami  masih  dalami lagi.  Apakah  masuk  dalam  pembunuhan berencana atau tidak. Kalau berencana ancamannya  hukuman  seumur  hidup  atau mati,” tutupnya.
b) Stopword Pada  tahap  ini  dilakukan  proses preprocessing selanjutnya  yakni stopword, penyaringan  kata dari  proses tokenizing dan  membuang  kata yang  tidak  penting.  Adapun  contoh  dari kondisi  sebelum dan sesudah dilakukan proses stopword sebagai berikut.
Sebelum: | Seorang | pria | yang | sudah | berusia | lanjut | BG  |  66  |  membunuh  |  wanita  |  simpanannya  | TSW  |  44  |  yang  |  tinggal  |  di  |  Gang  | Assadiyah | 4 | RT | 13 | Kecamatan | Sangatta | Utara  |  karena  |  tersinggung  |  disebut  | menjijikkan  |  dan  |  kere  |  BG  |  kemudian  | emosi  | dan | nekat  | menghabisi  | TSW | Hal | ini  |  bermula  |  saat  |  TSW  |  meminta  |  uang  | dua | juta | kepada | BG | Namun | BG | belum | mengabulkan  |  Apalagi  |  sebelumnya  |  BG  | sudah | memberikan | uang | sebesar | Rp | 18 | juta  |  dan  |  mendengar  |  kabar  |  jikalau  | simpanannya  |  itu  |  selingkuh  |  dengan  |  pria  | lain  |  Saat  |  itu  |  saya  |  khilaf  |  karena  | sebelumnya | saya | sudah | kasih | Rp | 18 | Juta |  kemudian  |  minta  |  lagi  |  Rp  |  2  |  juta  |  tapi  |
Andi Tejawati, dkk, Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor Dan Naive Bayes … 405
saya  |  lagi  |  tidak  |  punya  |  uang  |  malah  | dikatain  |  kere  |  dan  |  menjijikkan  |  ditambah  | adanya  |  kabar  |  kalau  |  sekarang  |  dia  |  ada  | main  |  dengan  |  laki-laki  |  lain  |  jelas  |  BG  | yang  |  dihadirkan  |  dalam  |  press  |  release  | Jumat | 21 | 1 | 2022 | Atas | perkataan | itu | BG |  naik  |  pitam  |  Dia  |  kemudian  |  mencekik  | korban  |  Korban  |  meninggal  |  dunia  | Selanjutnya  |  tersangka  |  meninggalkan  | korban | dengan | menutup | wajahnya | dengan |  bantal  |  dan  |  selimut  |  Usai  |  membunuh  | pintu  |  rumah  |  digembok  |  dari  |  luar  |  dan  | tersangka  |  meninggalkan  |  lokasi  |  ujar  | Kapolres | Kutim | AKBP | Welly | Djatmiko | didampingi | Kasat | Reskrim | Iptu | I | Made | Jata  |  Wiranegara  |  dan  |  Humas  |  Polres  | Wahyu  |  Winarko  |  Selanjutnya  |  kata  | Kapolres | Welly | pelaku | berniat | melakukan | bunuh | diri | di | Sungai | Sangatta | wilayah | Kampung  |  Kajang  |  Namun  |  niatnya  |  tak  | berhasil  |  Dia  |  diselamatkan  |  oleh  |  warga  | Kemudian  |  dia  |  dibawa  |  ke  |  Puskesmas  | terdekat  |  Selesai  |  diberikan  |  pengobatan  | tersangka  |  kembali  |  kabur  |  Awalnya  |  kami  | lacak | di | Paser | namun | berhasil | diamankan |  oleh  |  Tim  |  Gabungan  |  Jatanras  |  Polda  | Kalsel  |  dan  |  Polda  |  Kalteng  |  di  | Palangkaraya  |  papar  |  Kapolres  |  BG  | ditetapkan | sebagai | tersangka | pembunuhan | TSW  |  berdasarkan  |  hasil  |  olah  |  TKP  |  dan  | pemeriksaan  |  bukti-bukti  |  yang  |  ditemukan  | Adapun  |  BG  |  dan  |  TSW  |  berhubungan  | sebagai | teman | kencan | atau | simpanan | dan | selalu | dibiayai | kebutuhan | sehari-harinya | oleh | BG | sendiri | Bisa | dikatakan | pasangan |  kencan  |  tak  |  ada  |  ikatan  |  suami  |  istri  | tambah | AKBP | Welly | Atas | perbuatannya | pelaku | dijerat | dengan | pasal | 338 | KUHP | tentang  |  pembunuhan  |  dengan  |  ancaman  | maksimal  |  hukuman  |  penjara  |  selama  |  15  | tahun | penjara | Tetapi | kami | masih | dalami | lagi  |  Apakah  |  masuk  |  dalam  |  pembunuhan  | berencana  |  atau  |  tidak  |  Kalau  |  berencana  | ancamannya | hukuman | seumur | hidup | atau | mati | tutupnya |.
Sesudah: |  berusia  |  membunuh  |  wanita  |  simpanannya  | tersinggung | menjijikkan | kere | emosi | nekat |  uang  |  juta  |  kabar  |  selingkuh  |  pria  |  khilaf  | press  |  release  |  pitam  |  mencekik  |  korban  | meninggal  |  dunia  |  tersangka  |  menutup  | wajahnya  |  bantal  |  selimut  |  pintu  |  rumah  | digembok  | tersangka | meninggalkan | lokasi  | kapolres  |  akbp  |  Kasat  |  Reskrim  |  Polres  | pelaku  |  diselamatkan  |  pengobatan  |  kabur  | pemeriksaan  |  bukti  |  kencan  |  dijerat  |  pasal  | kuhp | ancaman | hukuman | penjara |.
c) Stemming
Proses preprocessing selanjutnya yaitu stemming, dimana  pada  tahap  ini  akan dilakukan proses pengubahan kata sebelumnya menjadi  kata  dasar  dari  proses tokenizing. Berikut  contoh  dari  kondisi  sebelum  dan sesudah dilakukan proses stemming .
Sebelum: |  berusia  |  membunuh  |  wanita  |  tersinggung  | menjijikkan | kere | emosi | nekat | uang | juta | kabar | selingkuh | pria | khilaf | press | release | pitam | mencekik | korban | meninggal | dunia | tersangka  |  menutup  |  wajahnya  |  bantal  | selimut | pintu | rumah | digembok | tersangka | meninggalkan | lokasi | kapolres | akbp | Kasat | Reskrim  |  Polres  |  pelaku  |  diselamatkan  | pengobatan  |  kabur  |  pemeriksaan  |  bukti  | kencan  |  dijerat  |  pasal  |  kuhp  |  ancaman  | hukuman | penjara |.
Sesudah: | usia | bunuh | wanita | singgung | jijik | kere | emosi  | nekat  | uang | juta | kabar | selingkuh | pria  |  khilaf  |  press  |  release  |  pitam  |  cekik  | korban | meninggal | dunia | tersangka | tutup | wajah  |  bantal  |  selimut  |  pintu  |  rumah  | gembok  |  tersangka  |  lokasi  |  kapolres  |  akbp  | kasat | reskrim | polres | pelaku | selamat | obat | kabur  |  periksa  |  bukti  |  kencan  |  jerat  |  pasal  | kuhp | ancam | hukum | penjara |.
Proses pengerjaan text preprocessing dilakukan juga  di  dalam software  Orange. Pengumpulan  data dilakukan  dengan  menyalin  576  teks  berita  sebagai data  latih  dan  100  teks  berita  sebagai  data  uji  dari portal  berita  kaltimtoday.co  lalu  di  masukan  ke dalam  file  excel.  Selanjutnya  setelah  data  mentah terkumpul  dimasukan  ke  dalam software  Orange untuk  dilakukan text  preprocessing dengan  alur seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Text Preprocessing Menggunakan Software Orange
Data yang telah melalui proses text preprocessing berupa  potongan  kata.  Data  yang telah  melalui  proses tokenizing,  stopword, dan stemming selanjutnya  data  tersebut  menjadi  data yang  terstruktur  dan  siap  untuk  dilakukan  proses selanjutnya.
406 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 4, No. 2, April 2023, hlm. 401-412
3.2. Perhitungan Metode Naive Bayes
a) Proses Pembelajaran
Pada  proses  pembelajaran,  data  berita  yang telah  direkap  dalam excel akan  diklasifikasikan berdasarkan  kategori,  setelah  itu  data  diproses  ke tahap preprocessing ,  kemudian  tahap  menghitung frekuensi kemunculan kata, dan terakhir menghitung nilai probabilitas. Hasil dari proses text preprocessing ,  maka  didapat  jumlah  dokumen sebanyak  576  dan  jumlah  frekuensi  dari  masing- masing  kategori politic =  89 , jumlah  frekuensi economics =  95 , jumlah  frekuensi crime =  48 , jumlah  frekuensi healthy =  92 , jumlah  frekuensi education = 33 , jumlah frekuensi travel = 6 , jumlah frekuensi event =  134 , jumlah  frekuensi sport =  7 , jumlah  frekuensi entertainment =  7 , jumlah frekuensi biografi =  5 , jumlah  frekuensi incident = 55 , dan  jumlah  frekuensi scholar =  5 . Selanjutnya adalah  menghitung  nilai  probabilitas  dengan menggunakan persamaan 1 sebagai berikut.
𝑃(𝑊 𝑘 |𝑉 𝑗 |) =
(𝑛 𝑘 + 1)
𝐽𝑙𝑚 𝐹𝑟𝑒𝑘𝑢𝑒𝑛𝑠𝑖 + 𝐽𝑙𝑚 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 (1)
𝑃(𝑊 𝑘 |𝑉 𝑗 |) merupakan probabilitas bobot kata sesuai kategori  dan 𝑛 k adalah  Nilai  kemunculan  frekuensi kata.  Sebagai  contoh  digunakan  data  dari  kategori scholar .  Hasil preprocessing dari  kategori scholar dapat dilihat sebagai berikut:
|formulir|negeri|universitas|pendidikan|syarat|progra m|lamar|kominfo|daftar|
Kemudian menghitung nilai probabilitas dengan hasil sebagai berikut:
P (formulir | Scholar ) = (1+1) / (5+576) = 0,0034
P (negeri | Scholar )
= (1+1) / (5+576) = 0,0034 P (universitas | Scholar )  = (1+1) / (5+576) = 0,0034 P (pendidikan | Scholar )  = (1+1) / (5+576) = 0,0034 P (syarat | Scholar )
= (1+1) / (5+576) = 0,0034
P (program | Scholar ) = (1+1) / (5+576) = 0,0034
P (lamar | Scholar )
= (1+1) / (5+576) = 0,0034
P (kominfo | Scholar ) = (1+1) / (5+576) = 0,0034
P (daftar | Scholar )
= (1+1) / (5+576) = 0,0034 P (beasiswa | Scholar ) = (1+1) / (5+576) = 0,0034
Perhitungan probabilitas bobot kata yang sama dilakukan  untuk  semua  kategori.  Hasil  perhitungan untuk semua kategori dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Nilai Probabilitas Kata untuk Seluruh Kategori Probabilitas Kata Formula Negeri Universitas Pendidikan Syarat Program Lamar Kominfo Daftar Politic 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 0,0015 Economic 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 Crime 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 Healthy 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 Education 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 0,0016 Travel 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 0,0017 Event 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014 0,0014
Setelah  didapat  nilai  probabilitas  kata  pada setiap  kategori,  kemudian  menghitung  probabilitas kategori  dengan  menggunakan  persamaan  (2) sebagai berikut.
(𝑃𝑉 𝑗 ) = 𝐽𝑚𝑙 𝑑𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
(2) Diketahui: Jumlah dokumen politic = 89 Jumlah dokumen economics = 95 Jumlah dokumen crime = 48 Jumlah dokumen healthy = 92 Jumlah dokumen education = 33 Jumlah dokumen travel = 6 Jumlah dokumen event = 134 Jumlah dokumen sport = 7 Jumlah dokumen entertainment = 7 Jumlah dokumen biografi = 5 Jumlah dokumen incident = 5 Jumlah dokumen scholar = 5
Jadi, probabilitas dari dokumen adalah:
P ( politic) = 89/576 = 0.1545 P ( economics) = 95/576 = 0.1649 P ( crime) = 48/576 = 0.0833 P ( healthy) = 92/576 = 0.1597 P ( education) = 33/576 = 0.0572 P ( travel) = 6/576 = 0.0104 P ( event) = 134/576 = 0.2326 P ( sport) = 7/576 = 0.0121 P ( entertainment)  = 7/576 = 0.0121 P ( biografi) = 5/576 = 0.0086 P ( incident) = 55/576 = 0.0954 P ( scholar) = 5/576 = 0.0086 b) Proses Pengujian Proses pengujian
dilakukan dengan menggunakan  dokumen  baru  yang  belum  diketahui kategorinya.  Adapun  contoh  data  terstruktur  yang digunakan  dalam  perhitungan naive  bayes seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Contoh Data Terstruktur untuk Perhitungan Naive Bayes KATA DOK1 DOK2 DOK3 DOK4 DOK5 TES1 TES2 TES3 KATA1 anggaran formulir mahasiswa alam akademik mahasiswa program politisi KATA2 data negeri tahfidz antisipasi daring kuliah potensi anggota KATA3 ketua universitas prestasi dinas kuliah miliar izin apbd KATA4 langsung belajar rakyat jalan kampus nilai hubungan didik KATA5 bantu syarat juz program bijak daftar dinas legeslatif KATA6 resmi program angkatan warga tetap regular perusahaan dprd KATA7 tim lamar jenjang longsor muka anggaran ekonomi sidang KATA8 program kominfo belajar pinggir praktik belajar bupati Bijak KATA 9 bantu daftar program kejadian protokol pemerintah anggaran dana KATA10 tunggu peserta beasiswa syarat ukt gratis bandara raperda KATEGORI Economic Scholar Scholar Insident Education ? ? ? c) Perhitungan Dokumen TES1
Selanjutnya  dihitung  nilai  probabilitas  pada setiap kategori sebagai berikut:
- Kategori economics
P (mahasiswa | economics )
= 0,166666667
P (kuliah | economics ) = 0,166666667 P (miliar | economics ) = 0,166666667 P (nilai | economics ) = 0,166666667 P (daftar | economics ) = 0,166666667 P (reguler | economics ) = 0,166666667 P (anggaran | economics ) = 0,333333333 P (belajar | economics ) = 0,166666667
P (pemerintah | economics ) = 0,166666667 P (gratis | economics ) = 0,166666667
Jadi P ( | economics ) =  0,166666667  ×  0,166666667  ×  0,166666667 × 0,166666667 × 0,166666667 × 0,166666667  ×  0,333333333  ×  0,166666667
× 0,166666667 × 0,166666667
=  2,61344 x 10 −10 Probabilitas = P ( economics ) × P ( |economics ) = 0,2 x 2,61344 × 10 −10 = 5,22688 x 𝟏𝟎 −𝟏𝟏
- Kategori education
P (mahasiswa | education )
= 0,166666667
P (kuliah | education ) = 0,333333333 P (miliar | education ) = 0,166666667 P (nilai | education ) = 0,166666667 P (daftar | education = 0,166666667 P (reguler | education ) = 0,166666667 P (anggaran | education ) = 0,166666667 P (belajar | education ) = 0,166666667 P (pemerintah | education ) = 0,166666667 P (gratis | education ) = 0,166666667
Jadi P ( | education ) =  0,166666667  ×  0,333333333  ×  0,166666667 × 0,166666667 × 0,166666667 ×
0,166666667  ×  0,166666667  ×  0,166666667
× 0,166666667 × 0,166666667
= 3,31 x 10 −8
Probabilitas = P ( education ) × P ( | education ) = 0,2 x 3,31 × 10 −8 = 6,61527 x 𝟏𝟎 −𝟗
- Kategori incident
P (mahasiswa | incident ) = 0,166666667
P (kuliah | incident ) = 0,166666667 P (miliar | incident ) = 0,166666667 P (nilai | incident ) = 0,166666667 P (daftar | incident ) = 0,166666667 P (reguler | incident ) = 0,166666667 P (anggaran | incident ) = 0,166666667 P (belajar | incident ) = 0,166666667 P (pemerintah | incident )
= 0,166666667
P (gratis | incident ) = 0,166666667 Jadi P ( | incident ) =  0,166666667  ×  0,166666667  ×  0,166666667
× 0,166666667 × 0,166666667 × 0,166666667  ×  0,166666667  ×  0,166666667 × 0,166666667 × 0,166666667 =  2,83211 X 10 −9 Probabilitas = P ( incident ) × P ( | incident ) = 0,2 x 2,83211 × 10 −9
= 3,30763 x 𝟏𝟎 −𝟗
- Kategori scholar
P (mahasiswa | scholar )
= 0,285714286
P (kuliah | scholar ) = 0,142857143 P (miliar | scholar ) = 0,142857143 P (nilai | scholar ) = 0,142857143 P (daftar | scholar ) = 0,285714286 P ( reguler | scholar ) = 0,142857143 P (anggaran | scholar ) = 0,142857143 P (belajar | scholar ) = 0,285714286 P (pemerintah | scholar )
= 0,142857143
P (gratis | scholar ) = 0,142857143 Jadi P ( | scholar ) =  0,285714286  ×  0,142857143  ×  0,142857143
× 0,142857143 × 0,285714286 × 0,142857143  ×  0,142857143  ×  0,285714286 × 0,142857143 × 0,142857143 =  2,83 X 10 −9
Probabilitas = P ( scholar ) x P ( | scholar ) = 0,4 × 1,13284 × 10 −9 = 1,13284 × 𝟏𝟎 −𝟗
Jadi,  kategori  dari  dokumen  berita  baru  di  atas termasuk kategori education karena probabilitas paling tinggi yaitu 6,61527 × 𝟏𝟎 −𝟗 .

## 3.3. Perhitungan Metode KNN
Perhitungan  metode  KNN  dilakukan  dengan dua  tahap  yaitu  tahap  pembobotan  dengan feature extraction dan  tahap  perhitungan  KNN.  Adapun proses  perhitungan  manual  klasifikasi  konten  berita menggunakan  metode  KNN  dapat  dilihat  sebagai berikut:

## a) Feature Extraction
Pada  tahap  awal  sebelum  dilakukan  proses perhitungan KNN, terlebih dahulu dilakukan feature extraction yaitu mengubah data text hasil preprocessing menjadi nilai. Untuk menjadikan data berita  menjadi  nilai  maka feature  extraction yang digunakan  adalah Term  Frequency  (TF)  Binary . Berikut  adalah  langkah  dalam  proses feature extraction :
Pertama  membuat  atribut  pada  data training yang  akan  digunakan  untuk  proses  TF  Binary. Atribut didapatkan dari kata-kata yang terdapat pada semua  data  berita training .  Tetapi  tidak  semua  kata yang  ada  pada  berita  dijadikan  atribut,  kata  yang diambil  adalah  kata  yang  berhubungan  dengan beasiswa  dan  juga  kata  yang  memiliki  makna.
Atribut  yang  diambil  dari  kata  berita scholar terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Atribut dan Data Training Nomor Atribut 1 beasiswa
2 belajar 3 program 4 kuliah 5 formulir 6 universitas 7 syarat 8 anggaran 9 nilai 10 reguler
Kedua  melakukan  proses TF  Binary, dimana pada  tahap  ini  dilakukan  pengecekan record yang terdapat  pada  data training dan  data testing. Pengecekan record dilakukan  satu  persatu  dengan mengacu  pada  atribut  yang  telah  dibuat  pada  Tabel 6.  Data  berita  dari  hasil text  preprocessing yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  Maka  hasil yang  didapat  setelah  dilakukan  proses feature extraction menggunakan  TF  Binary  dapat  dilihat pada  Tabel  5.  Apabila  kata  yang  terdapat  pada  data text sesuai  dengan  atribut  maka  bernilai  1,
sedangkan jika tidak sesuai bernilai 0. Tabel 4. Data Berita Hasil Text Preprocessing Dok Kata1 Kata2 Kata3 Kata4 Kata5 Kata6 Kata7 Kata8 Kata9 Kata10 D1 anggaran data ketua langsung bantu reuni tim program bantu tunggu D2 formulir negeri universitas belajar syarat program
lamar kominfo daftar peserta D3 mahasiswa tahfidz prestasi
rakyat
juz angkatan jenjang belajar program beasiswa D4 alam antisipasi dinas jalan
program warga
longsor pinggir kejadian syarat D5 akademik daring kuliah kampus bijak tatap muka praktik protokol ukt TES1 mahasiswa kuliah miliar
nilai daftar regular
anggaran belajar pemerintah gratis TES2 program petani izin hubung
dinas perusahaan ekonomi bupati anggaran bandara TES3 politisi anggota apbd didik legislatif dprd sidang bijak dana raperda Tabel 5. Hasil dari TF Binary Dok beasiswa belajar program kuliah formulir universitas syarat anggaran nilai regular D1 0 0 1 0 0 0
0 1 0 0 D2 1 0 1 0 1 1
1 0 0 0 D3 1 1 1 0 0 0
0 0 0 0 D4 0 0 1 0 0 0
1 0 0 0 D5 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 TES1 0 1 0 1 0 0
0 1 1 1 TES2 1 0 0 0 0 0
0 0 1 0 TES3 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 b) Perhitungan Dokumen TEST1
Menetapkan  parameter  k  (jumlah  tetangga terdekat).  Parameter  k  yang  digunakan  adalah  3. Perhitungan  kuadrat  jarak euclidean  distance menggunakan persamaan (3) sebagai berikut.
dist = √((𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛(𝑖, 𝑘)) − (𝑡𝑒𝑠𝑡(𝑗, 𝑘))) 2
(3)
Keterangan: 𝑡𝑟𝑎𝑖𝑛(𝑖, 𝑘) =  seluruh record dan  atribut  yang  ada pada data training 𝑡𝑒𝑠𝑡(𝑗, 𝑘 ) =  seluruh record dan  atribut  yang  ada pada data testing
Dokumen 1
dist = √((0 − 0) + (0 − 1) + (1 − 0) + (0 + 1) + (0 − 0) + (0 − 0) + (0 − 0) + (1 − 1) + (0 − 1) + (0 − 1))^2
= 2.236067977 Dokumen 2 dist = √((1 − 0) + (0 − 1) + (1 − 0) + (0 + 1) + (1 − 0) + (1 − 0) + (1 − 0) + (0 −
1) + (0 − 1) + (0 − 1))^2
= 3,16227766 Dokumen 3 dist = √((1 − 0) + (1 − 1) + (1 − 0) + (0 − 1) + (0 − 0) + (0 − 0) + (0 − 0) + (0 −
1) + (0 − 1) + (0 − 1))^2
= 2,449489743
dist = √((0 − 0) + (0 − 1) + (1 − 0) + (0 − 1) + (0 − 0) + (0 − 0) + (1 − 0) + (0 − 1) + (0 − 1) + (0 − 1))^2 = 2,645751311 Dokumen 5 dist = √((0 − 0) + (0 − 1) + (0 − 0) + (1 − 1) + (0 − 0) + (0 − 0) + (0 − 0) + (0 − 1) + (0 − 1) + (0 − 1))^2 = 2
Kemudian  mengurutkan  hasil  dari  jarak  data testing dengan  data training secara ascending yaitu mengurutkan  jarak  paling  kecil  ke  jarak  yang terbesar.  Selanjutnya  menentukan  tetangga  terdekat berdasarkan jarak minimum K yang telah ditentukan di  tahap  pertama  yaitu  3.  Hasil  pengurutan  jarak terdekat  dari  jarak data testing dengan data training dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Pengurutan Jarak Terdekat Data Testing dan Training Dokumen dist Ranking Nilai K≤3 1 2,236067977 2 Ya (K<3) 2 3,16227766 5 Tidak (K>3) 3 2,449489743 3 Ya (K=3) 4 2,645751311 4 Tidak (K>3) 5 2 1 Ya (K<3)
Menentukan  kategori  dari  tetangga  terdekat. Kategori Ya diambil jika nilai K ≤ 3. Jadi, dokumen 1, 3, dan 5 termasuk kategori Ya dan sisanya Tidak. Hasil  dari  penentuan  kategori  yang  termasuk  K=3 dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Penentuan Kategori yang Termasuk K=3 Dok dist Ranking Nilai K≤3 Kategori Ya untuk KNN 1 2,23606798 2 Ya (K<3) Beasiswa 2 3,16227766 5 Tidak (K>3) - 3 2,44948974 3 Ya (K=3) Beasiswa 4 2,64575131 4 Tidak (K>3) - 5 2 1 Ya (K<3) Pendidikan
Selanjutnya yaitu melakukan klasifikasi.
Klasifikasi  menggunakan  kategori  mayoritas  dari tetangga  terdekat  sebagai  nilai  prediksi  data  yang terbaru  atau  data testing .  Data  yang  masuk  dalam  3 tetangga  terdekat  yaitu  dokumen  1  adalah  kategori scholar ,  dokumen  3  adalah  kategori scholar ,  dan dokumen  5  adalah  kategori education .  Maka,  dari jumlah  mayoritas  (beasiswa  >  pendidikan)  tersebut, disimpulkan  bahwa  data  TES1  tersebut  termasuk dalam kategori scholar .
Proses  uji  coba  dengan software  Orange menghasilkan  klasifikasi  seperti  terlihat  pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar 5. Tampilan Hasil Klasifikasi Naive Bayes dengan Software Orange
Gambar  5 merupakan tampilan hasil pengujian perhitungan  metode Naive  Bayes menggunakan software orange . Terlihat hasil perhitungan klasifikasi metode Naive Bayes terhadap 100 data uji diklasifikasikan sebagai kategori biografi.
Gambar 6. Tampilan Hasil Klasifikasi KNN dengan Software Orange
Hasil  dari  prediksi  kategori  menggunakan software Orange dari  100 data testing yang diujikan dengan  metode Naive  Bayes terdapat  hanya  1  data yang  diprediksi  sesuai  dengan  data  aktual.  Maka nilai akurasi dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut:
Akurasi = TP/Jumlah Dataset = 1 / 100 x 100%
= 1 %
Hasil  dari  prediksi  kategori  menggunakan software Orange. Dari 100 data testing yang diujikan dengan  metode  KNN  terdapat  63  data  yang diprediksi  sesuai  dengan  data  aktual.  Maka  nilai akurasi dari metode KNN adalah sebagai berikut:

## Akurasi = TP/Jumlah Dataset
= 63 / 100 x 100%
= 63 %
Prediksi  untuk  klasifikasi  metode naive  bayes dan KNN menghasilkan masing-masing nilai akurasi yang  berbeda.  Adapun  perbandingan  kinerja  dari kedua metode tersebut dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan Kinerja Metode menggunakan Software Orange Metode Akurasi Naive Bayes 51% KNN 86%
Berdasarkan  Tabel  8  dapat  diketahui  bahwa kinerja  dari  metode K-Nearest  Neighbour (KNN) dalam kasus ini lebih baik dari metode Naive Bayes . Akurasi  klasifikasi  tidak  bisa  mencapai  hasil  yang sempurna  karena  pasti  ada  nilai error .  Hal  tersebut dipengaruhi  oleh  banyaknya  data  uji  dan  data  latih yang  digunakan  dalam  proses  simulasi  yang dilakukan .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  perbandingan metode Naive Bayes dan KNN dalam mengklasifikasi konten berita, maka dapat disimpulkan bahwa perhitungan metode Naive Bayes menghasilkan nilai error yang lebih besar dibandingkan  metode  KNN  dalam  melakukan klasifikasi  konten  berita  yaitu  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 51%.
Berdasarkan  pengujian  akurasi  klasifikasi konten  berita  dalam  penelitian  ini,  metode  KNN dapat  dipilih  sebagai  metode  yang  terbaik  dalam melakukan klasifikasi konten berita. Hasil pengujian confusion  matrix metode  KNN  diperoleh  nilai akurasi sebesar 86%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Hadid,  I.  A.  Alam,  and  M.  Noor,  “Peran
Reporter  dalam  Meningkatkan  Mutu  Siaran pada  Program  Siaran  Lampung  Hari  Ini  di TVRI  Lampung,” J.  Visionist ,  vol.  9,  no.  1, pp. 1–5, 2020.
[2] C.  Juditha,  “Interaksi  Komunikasi  Hoax  di Media  Sosial  serta  Antisipasinya,” J. Pekommas , vol. 3, no. 1, pp. 31–44, 2018.
[3] M.  R.  Kertanegara,  “Penggunaan  Clickbait
Headline  pada  Situs  Berita  dan  Gaya  Hidup Muslim  dream.co.id,” Mediat.  J.  Komun. , vol.  11,  no.  1,  pp.  31–43,  2018,  doi: 10.29313/mediator.v11i1.2751.
[4] N.  D.  Sukmono,  “Clickbait  Judul  Berita
Online dalam Pemberitaan Covid-19,”
Transform. J. Bahasa, Sastra, dan Pengajarannya , vol. 5, no. 1, p. 1, 2021, doi: 10.31002/transformatika.v5i1.3643. [5] Neilsen, “Media Cetak Mampu
Mempertahankan  Posisinya,” Neilsen.com , 2020. https://www.nielsen.com/id/en/press- releases/2017/media-cetak-mampu- mempertahankan-posisinya/  (accessed  Sep. 19, 2022).
[6] A.  N.  Roifa,  “Text  Mining  Dengan  Metode Naive Bayes Classifier Untuk Mengklasifikasikan Berita Berdasarkan Konten.” Institut Teknologi Sepuluh
Nopember, 2018.
[7] M.  I.  T.  Rizal,  “Klasifikasi  Berita  Olahraga pada Portal Berita Online dengan Metode K- Nearest  Neighbour  (KNN)  Dan  Levenshtein Distance,” J. Teknol. Terap. Sains 4.0 , vol. 2, no.  1,  pp.  31–49,  2021,  [Online].  Available: https://ojs.unimal.ac.id/tts/article/view/3760 %0Ahttps://ojs.unimal.ac.id/tts/article/viewFi le/3760/2161.
[8] H.  Tantyoko,  Adiwijaya,  and  U.  N.  Wisesty, “Perbandingan  Pembobot  untuk  klasifikasi Topik  Berita  Menggunakan  Decision  Tree,” J. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 97–113, 2019.
[9] D.  N.  Chandra,  G.  Indrawan,  and  I.  N. Sukajaya,  “Klasifikasi  Berita  Lokal  Radar Malang  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes dengan  Fitur  N-Gram,” J.  Ilmu  Komput. Indones. , vol. 4, no. 2, pp. 11–19, 2019.
[10] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  dalam Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima Beras  Rastra,” J.  Tek.  Inform.  Musirawas , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.32767/jutim.v3i1.286.
[11] M. Ardiansyah, A. Sunyoto, and E. T. Luthfi, “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve  Bayes  an  C4.5  untuk  Klasifikasi Diabetes,” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. , vol.  5,  no.  2,  pp.  147–156,  2021,  doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[12] E.  Widodo  and P. Sa’adah, “Klasifikasi  Data Penjualan  Alat  Tulis  Kantor  (ATK)  Terlaris untuk  Optimasi  Strategi  Pemasaran  di  Toko Citramedia  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” SIGMA  J.  Teknol.  Pelita  Bangsa , vol. 10, no. 2, pp. 138–152, 2019.
[13] R.  Bahtiar,  M.  D.  S.  T,  A.  Setiawan,  and  P. Rosyani,  “Analisis  Perbandingan  Detection Traffic  Anomaly  dengan  Metode  Naive Bayes  dan  DBSCAN,” J.  Kreat.  Mhs. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 99–103, 2020.
[14] A. C. Khotimah and E. Utami, “Comparison Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbor and  Support  Vector  Machine  in  the Classification  of  Individual  on  Twitter Account,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  3,  pp. 673–680, 2022, [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/art icle/view/254.
[15] N.  N.  Dzikrulloh,  Indriati,  and  B.  D. Setiawan,  “Penerapan  Metode  K  –  Nearest Neighbor  (KNN)  dan  Metode  Weighted Product (WP) dalam Penerimaan Calon Guru dan Karyawan Tata Usaha Baru Berwawasan Teknologi  (Studi  Kasus :  Sekolah  Menengah Kejuruan  Muhammadiyah  2  Kediri  ),” Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol.
1, no. 5, pp. 378–385, 2017.
[16] E.  Yulianti  and  Y.  A.  Nurdin,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Bantuan Siswa Miskin (BSM) Berbasis Online dengan
Metode  Knn  (K-Nearest  Neighbor)  (Studi kasus :  SMPN  1  Koto  XI  Tarusan),” J. Teknoif ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  12–17,  2018,  doi: 10.21063/jtif.2018.v6.1.12-17.
[17] A. N. Yuliarina and Hendry, “Comparison Of Prediction Analysis Of Gofood Service Users Using  The  Knn  &  Naive  Bayes  Algorithm With  Rapidminer  Software,” J.  Teknik Informatika  (JUTIF) ,  vol.  3,  no.  4,  pp.  847– 856, 2022.
[18] P.  R.  Sihombing  and  A.  M.  Arsani, “Perbandingan  Metode  Machine  Learning Dalam  Klasifikasi  Kemiskinan  Di  Indonesia
Tahun 2018,” J. Teknik Informatika (JUTIF) , vol. 2, no. 1, pp. 51–56, 2021.