## KLASIFIKASI BERITA LOKAL RADAR MALANG MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN FITUR N-GRAM
1) Denny Nathaniel Chandra, 2) Gede Indrawan, 3) I Nyoman Sukajaya
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: dennyn_c@yahoo.com , gede.indrawan@gmail.com , nyoman.sukajaya@undiksha.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  berita  digital  telah  tumbuh  sangat  cepat.  Saat  ini  diperkirakan  80%  berita digital  dalam  bentuk  tidak  terstruktur.  Tingginya  volume  dokumen  teks  ini  dipicu  oleh  aktivitas  dari berbagai sumber berita. Kebutuhan analisis text mining sangat diperlukan dalam menangani teks yang tidak terstruktur tersebut.
Untuk mengklasifikasikan berita, banyak peneliti yang berusaha untuk melakukan  klasifikasi terhadap berita ini secara otomatis, salah satunya adalah dengan menggunakan klasifikasi naïve bayes. Pada  penelitian  ini  selain  menggunakan  naïve  bayes,  peneliti  juga  akan  menggunakan  fitur  N-Gram . Diharapkan dengan penambahan metode ini, dapat meningkatkan tingkat akurasi dari klasifikasi naïve bayes.
Kata kunci: klasifikasi, N aive Bayes Classifier, Akurasi

## ABSTRACT
The development of digital news has been growing very rapidly currently an estimated 80% of digital news is in unstructured form. The high volume text document is triggered by the activity of a variety of news sources. Text Mining analysis is needed to proceed this unstructured text.
To classify the news, many researchers  who attempted to classify automatically to this news, one  of  which  is  by  using  naïve  Bayes  classification.  In  this  study,  in  addition  to  using  naïve  Bayes, researchers  will  also  use  the  N-Gram.  Expected  with  the  addition  of  this  method,  can  improve  the accuracy of naïve Bayes classification.
Keywords : Classification , Naive Bayes Classifier, Accuracy

## I. PENDAHULUAN
Informasi  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi setiap  orang,  namun  tidak  semua  informasi yang ada dapat menjadi kebutuhan.
Dipengaruhi  oleh  kemajuan  teknologi  internet sehingga  informasi  mengalami  pelonjakan yang besar, sementara volume berita elektronik  berbahasa  Indonesia  yang  semakin besar  adalah  sumber  informasi  yang  berharga, dan memungkinkan banyak pengguna informasi untuk merubah, memperbanyak, dan menghasilkan informasi baru. Sehingga dewasa  ini  perlu  pencermatan  lebih  agar
mendapatkan  informasi  yang  relevan  dan sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan  oleh pengguna  informasi,  pengelompokan  berita dibutuhkan  untuk  mempermudah  pencarian informasi mengenai suatu event tertentu [1].
Berbagai  penelitian  yang  dilakukan oleh  peneliti  terdahulu  mengenai  text  mining merupakan  bukti  banyaknya  informasi  media elektronik yang mengharuskan adanya pengembangan  tentang  proses  penyaringan informasi  secara  berkala  untuk  menghasilkan informasi  yang  baik,  serta  dipengaruhi  oleh permasalahan klasifikasi dokumen yang
mendasar dan sangat penting. Dalam dokumen teks,  tulisan  yang  terkandung  adalah  bahasa alami  manusia,  yang  merupakan  bahasa dengan  struktur  kompleks  dan  jumlah  kata yang sangan banyak [1].
Salah  satunya  penelitian  terhadap  situs berita radar malang yang penulis lakukan yang bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis berita  yang  sesuai  dengan  konten  berita  pada situs tersebut dan diharapkan mampu membantu  menjadikan  acuan  bagi  developer portal  berita  online  agar  dapat  memenajemen konten-konten  yang  terdapat  di  dalamnya dengan  baik  Pada  penelitian  ini  penulis menggunakan metode Naïve Bayes Classification ,  penelitian  ini  berusaha  untuk mengklasifikasikan  dokumen  dengan  metode tersebut.  Klasifikasi  ini  ditekankan  untuk dokumen  berbahasa  Indonesia,  sementara keterkaitan antar dokumen diukur berdasarkan probabilitas.
Erfian Junianto dengan judul “Penerapan  Particle  Swarm  Optimization Untuk Seleksi Fitur Pada Klasifikasi Dokumen Berita Menggunakan Naive Bayes Classifier”.
Penelitian  terkait  selanjutnya  oleh  Amir Hamzah  ,  melakukan  penelitian  dengan  judul “Klasifikasi  Teks  Dengan  Naive  Bayes Classifier  (NBC)  Untuk  Pengelompokan  Teks Berita  dan Abstract Akademis ” dan  Akhmad Pandhu Wijawa , melakukan penelitian dengan judul  “Klasifikasi  Dokumen  dengan  Naïve
Bayes Classification(NBC) Untuk
Mengetrahui  Konten  E-Goverment”.  Melihat hasil dari penelitian tersebut menjadikan Naïve Bayes  Classifier  sebagai  metode  yang  dipilih pada penelitian ini.
Penggunaan  Naïve  Bayes  Classifier pada  penelitian  ini  diharapkan  mampu menghasilkan  klasifikasi  yang  akurat  agar dapat  dijadikan  bahan  penelitian  lebih  lanjut, kelebihan
Naïve
Bayes
Classifier dibandingkan  algoritma  lain  adalah  pada kemampuannya mengklasifikasi dokumen dengan kesederhanaan dan kecepatan komputasinya  namun  memiliki  komputasi tinggi,  metode  Naïve  Bayes  Classifier  juga memiliki kinerja yang baik terhadap pengklasifikasian data dokumen yang mengandung angka maupun teks.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Text mining adalah cara yang digunakan untuk ekstraksi informasi yang lebih berkualitas dari
dataset yang tersedia. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classification (NBC).

## a. Text mining
Penambangan  teks  (bahasa  Inggris:  text mining)  adalah  proses  ekstraksi  pola  berupa informasi  dan  pengetahuan  yang  berguna  dari sejumlah  besar  sumber  data  teks,  seperti dokumen  Word,  PDF,  kutipanteks,  dll.   Jenis masukan  untuk  penambangan  teksini  disebut data  takter  struktur  dan  merupakan  pembeda utama  dengan  penambangan  data  yang menggunakan  data  terstruktur  atau  basis  data sebagai  masukan.  Penambangan  teks  dapat dianggap  sebagai  proses  dua  tahap  yang diawali  dengan  penerapan  struktur  terhadap sumber  data  teks  dan  dilanjutkan  dengan ekstraksi  informasi  dan  pengetahuan  yang relevandari  data  teks  terstrukturini  dengan menggunakan  teknik  dan  alat  yang  sama dengan penambangan data. Proses yang umum dilakukan oleh penambangan teks di antaranya adalah  perangkuman  otomatis,  kategorisasi dokumen, penggugusan teks, dan lain-lain.
b. Berita
Berita  merupakan  bentuk  laporan  tentang suatu  kejadian  yang  sedang  terjadi  baru  baru ini  atau  keterangan  terbaru  dari  suatu peristiwa. Dengan kata lain berita adalah fakta menarik  atau  sesuatu  hal  yang  penting  yang disampaikan  pada  masyarakat  orang  banyak melalui  media.  Tapi  tidak  semua  fakta  bisa diangkat  menjadi  suatu  berita  oleh  media. Karena  setiap  fakta  akan  dipilih  mana  yang pantas untuk disampaikan pada masyarakat.
c. Preprocessing
Pada text preprocessing , terdapat beberapa  langkah  seperti  case  folding, tokenizing, filtering, dan stemming .
a. Case Folding Case  Folding mengubah  semua huruf  dalam  dokumen  menjadi huruf  kecil.  Karakter  selain  huruf dihilangkan dan dianggap delimeter. b. Tokenisasi
Tokenisasi adalah tugas memisahkan  deretan  kata  didalam kalimat,  paragraf  atau  halaman menjadi  token  atau  potongan  kata tunggal atau termmed word.
c. Filtering
Tahap filtering adalah tahap mengambil  kata-kata  penting  dari hasil  token.  Bisa  menggunakan algoritma stoplist (membuang kata- kata  yang  kurang  penting)  atau wordlist (menyimpan  kata-kata penting).  Contoh stopwords adalah “yang”,  “dan”,  “di”,  “dari”  dan seterusnya.
d. Stemming Stemming adalah  tahap  mencari root kata / frase dari hasil filtering. Pada  tahap  ini  dilakukan  proses pengembalian berbagai bentuk kata
kedalam  suatu  representasi  yang sama.
d. Fitur N-gram
N-gram adalah substring sepanjang n karakter  dari  sebuah string dalam definisi  lain n-gram adalah  potongan sejumlah n karakter dari sebuah string . N-gram merupakan  sebuah  metode yang diaplikasikan untuk pembangkitan  kata  atau  karakter. Metode n-gram ini  digunakan  untuk mengambil
potongan-potongan karakter  huruf  sejumlah n dari  sebuah kata  yang  secara  kontinuitas  dibaca dari  teks  sumber  hingga  akhir  dari dokumen.
N-gram dibedakan berdasarkan jumlah potongan  karakter  sebesar n .  Untuk membantu dalam mengambil
potongan-potongan kata berupa karakter huruf tersebut, maka dilakukan padding dengan blank diawal dan diakhir suatu kata. Sebagai contoh : kata ”TEXT” dapat diuraikan ke  dalam  beberapa n-gram berikut (”_” merepresentasikan blank ) : uni-grams : T, E, X, T bi-grams : _T, TE, EX, XT, T_ tri-grams : _TE, TEX, EXT, XT_ quad-grams : _TEX, TEXT, EXT_ quint-grams : _TEXT, TEXT_

## e. Pembentukan Model N-gram Dokumen
Model n-gram dokumen  dibentuk berdasarkan  frekuensi n-gram yang muncul  di  dalam  dokumen.  Dokumen akan  dibaca  kata  per  kata,  dan  untuk setiap  kata  akan  dibuat n-gram dari kata  tersebut.  Untuk  setiap n-gram yang dibangkitkan, akan dicatat dalam sebuah table dengan n-gram sebagai kunci  dan  jumlah  sebagai  isi.  Apabila n-gram tersebut  sudah  pernah  muncul di  dalam  dokumen  maka  frekuensi untuk n-gram itu  akan  ditambah  satu, jika belum maka n-gram tersebut akan ditambahkan  ke  dalam table dengan jumlah kemunculan satu.
Sebagai  contoh  untuk  pembentukan model n-gram dokumen yang menggunakan bi-gram pada  sebuah dokumen  yang  hanya  berisi  satu kalimat,  ” pengenalan  bahasa  suku bangsa indonesia berbasis teks dengan menggunakan metode ngram ”. Akan  menghasilkan bi-gram ( 2-gram ) sebagai berikut
Tabel 1 Contoh membentukan N-Gram
pada  penelitian  ini  n-gram  yang  digunakan adalah uni-grams dan bi-grams saja.
e. Naive Bayes Clasifier
Naive  bayes  classifier  merupakan sebuah  metode  klasifikasi  yang  berakar pada teorema bayes. Metode pengklasifikasian  dengan  menggunakan metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema  Bayes.  Ciri  utama  dari  naive bayes  classifier  ini  adalah  asumsi  yang sangat  kuat  (naif)  akan  independensi  dari masing-masing  kondisi  atau  kejadian. Dasar  dari  teorema  naive  bayes  yang digunakan  dalam  pemrograman  adalah rumus Bayes berikut ini:
Peluang  kejadian  A  sebagai  B  ditentukan dari  peluang  B  saat  A,  peluang  A,  dan peluang  B.  Pada  pengaplikasiannya  nanti rumus ini berubah menjadi :
Naive  Bayes  Classifier merupakan  model penyederhanaan  dari  algoritma  bayes  yang cocok  dalam  pengklasifikasian  text  atau dokumen. Persamaannya adalah :
Berdasarkan  persamaan  ini,  maka  rumus bayes dapat ditulis menjadi :
merupakan bilangan konstan, sehingga dapat dihilangkan menjadi Karena sulit  untuk dihitung,  maka  akan  diasumsikan  bahwa setiap kata pada dokumen tidak mempunyai keterkaitan
Keterangan :
Dimana untuk :
adalah  probabilitas  setiap  dokumen terhadap sekumpulan dokumen. adalah  probabilitas  kemunculan
kata pada  suatu  dokumen  dengan
kategori kelas
adalah  frekuensi  dokumen  pada setiap kategori.
adalah  jumlah  dokumen  yang
ada.
adalah  frekuensi  kata  ke-k  pada  setiap kategori  kosakata  adalah  jumlah  kata  pada dokumen test.

## III.  METODE PENELITIAN
Langkah-langkah dalam persiapan dokumen,  tahap  ini  meliputi converting dan filtering kemudian  pemrosesan  file  seperti proses  pengenalan  pola  klasifikasi,  metode pengukuran  dan  hasil  pengukuran,  kualitas informasi pada klasifikasi dokumen menggunakan metode Naïve Bayes
Classification .

## A. Dokumen yang Digunakan
Metode  naïve  bayes  ckassification menempuh  dua  tahap  dalam  proses  klasifikasi teks,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap klasifikasi.  Pada  tahap  pelatihan  dilakukan proses  analisis  terhadap  sampel  dokumen berupa  pemilihan  vocabulary,  yaitu  kata  yang mungkin  muncul  dalam  koleksi  dokumen sampel yang sedapat mungkin merepresentasikan  dokumen,  pada  tahap pelatihan  terdapat  dokumen training yang menjadi acuan untuk proses testing . 1. Dokumen training Berfungsi  untuk  pembentukan  kelas dan  sebagai  acuan  bagaimana  dokumen  akan diklasifikasikan,  dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan sumber data yang telah diklasifikasikan menjadi
dokumen politik,ekonomi,  news,  edukasi,  kesehatan, travel, dan olahraga pada portal www.kompas.com .
2. Dokumen testing Dalam  penelitian  yang  dilakukan, jenis dokumen yang digunakan dalam penelitian ini diambil pada portal www.radarmalang.co.id .  Data  yang  diambil merupakan  berita-berita  yang  terdapat  pada website  tersebut  yang  selanjutnya  akan  di klasifikasikan dengan acuan dokumen training.

## B. Preprocessing Dokumen
Tahap yang dilakukan  sebelum proses klasifikasi adalah preprocessing untuk mencari  makna  pada  dokumen training maupun testing dan  mendukung  proses klasifikasi,  proses  ini  harus  dilakukan  karena pada data uji dokumen berupa paragraf beserta tag-tag yang menghilangkan arti dari dokumen tersebut.  Penulis  mengalami  kesulitan  dalam memahami isi dokumen uji sebelum dilakukan proses preprocessing.  Preprocessing juga dapat  mempengaruhi  identifikasi  teks  yang bertujuan  menentukan  fitur.  Hal  pertama dalam  pemrosesan  dokumen  adalah  memecah kumpulan  karakter  ke  dalam  kata  atau  token, sering  disebut  sebagai  tokenisasi.  Tokenisasi adalah  hal  yang  kompleks  untuk  program komputer  karena  beberapa  karakter  dapat ditemukan  sebagai token  delimiters. Delimiter adalah  karakter  spasi,  tab,  dan  baris, sedangkan  karakter  (  )  <  >  !  ?  “  kadangkala dijadikan  delimiter  namun  tergantung  pada lingkungannya [9].

## C. Proses Identifikasi
Proses  identifikasi  teks  sangatlah penting  untuk  mengenali  pola  teks  yang  akan diklasifikasikan  dan  mengenali  jenis  –  jenis teks  yang  akan  digunakan  sebagai training. Permasalahan  yang  timbul  saat  identifikasi adalah  tidak  teraturnya  pola  teks  yang didapatkan meski telah diproses menggunakan stopwords pada langkah
Pada proses identifikasi yang dilakukan  penulis  perlu  membuka  dokumen satu  persatu  untuk  memahami  pola  yang  ada pada  teks  tersebut,  untuk  pola  sendiri didapatkan  tidak  beraturan  dalam  peletakan konten.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Percobaan 1
Ujicoba  pertama  dilakukan  dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 764  data  berita,  7  kategori.  Data  latih  yang dipilih  sebanyak  61.65%  dari  masing-masing kategori  yang  ada  dan  sisanya  38.35%
dijadikan  data  uji.  Jumlah  berita  pada  data latih untuk percobaan ini adalah 471 berita dan data  uji  sebanyak  293  berita.  Komposisi pembagian  data  uji  dan  data  latih  untuk percobaan ini adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 1
Kategori Training Testing ekonomi 69 36 News 119 169 Edukasi 50 7 Kesehatan 50 9 Olahraga 50 45 Entertainment 64 7 Dan lain-lain 69 12 Melalui  percobaan  ini  didapatkan ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar 78.66%  (diprediksi  secara  tepat  sebanyak  601 dari  764  data  berita  uji),  dan  error  sebesar
17.80% (diprediksi kurang tepat sebanyak 163 dari  764  data  berita  uji).  Berikut  ini  adalah confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 3. Confusion Matrix Percobaan 1
Actual/Predicted E k o n o m i N ew s E d u k a si K es eh a ta n O la h ra g a E n te rt a in m en t D a n l a in -l a in Ekonomi 31 0 0
0 0 0 0 News 100 0 0 0 0 0 0 Edukasi 6 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 6 0 0 0 0 0 0 Olahraga 31 3 0 0 0 1 0 Entertainment 7 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 9 0 0 0 0 0 1

## Percobaan 2
Ujicoba  kedua  dilakukan  dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 610  data  berita,  7  kategori.  Data  latih  yang dipilih  sebanyak  63.11%  dari  masing-masing kategori  yang  ada  dan  sisanya  36.89%
dijadikan  data  uji.  Jumlah  berita  pada  data latih untuk percobaan ini adalah 385 berita dan data  uji  sebanyak  225  berita.  Komposisi pembagian  data  uji  dan  data  latih  untuk percobaan ini adalah sebagai berikut:
Tabel 4. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 2
Kategori Training Testing ekonomi 55 30 News 100 125 Edukasi 40 7 Kesehatan 40 9 Olahraga 40 35 Entertainment 50 7 Dan lain-lain 60 12 Melalui  percobaan  ini  didapatkan ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar 68.20%  (diprediksi  secara  tepat  sebanyak  416
dari  610  data  berita  uji),  dan  error  sebesar
31.80% (diprediksi kurang tepat sebanyak 194 dari  610  data  berita  uji).  Berikut  ini  adalah
confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 5. Confusion Matrix Percobaan 2
Actual/Predicted
E k o n o m i N ew s E d u k a si K es eh a ta n O la h ra g a E n te rt a in m en t D a n l a in -l a in Ekonomi 30 0 0
0 0 0 0 News 125 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 9 0 0 0 0 0 0 Olahraga 32 0 0 0 0 3 0 Entertainment 7 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 11 0 0 0 0 0 1

## Percobaan 3
Ujicoba  ketiga  dilakukan  dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 314  data  berita,  7  kategori.  Data  latih  yang dipilih  sebanyak  57.32%  dari  masing-masing kategori  yang  ada  dan  sisanya  42.68%
dijadikan  data  uji.  Jumlah  berita  pada  data latih untuk percobaan ini adalah 180 berita dan data  uji  sebanyak  134  berita.  Komposisi pembagian  data  uji  dan  data  latih  untuk percobaan ini adalah sebagai berikut:

## Tabel 6. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 3
Kategori Training Testing ekonomi 40 20 News 60 75 Edukasi 25 7 Kesehatan 25 7 Olahraga 30 25 Entertainment 40 5 Dan lain-lain 43 10 Melalui  percobaan  ini  didapatkan ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar 59.24%  (diprediksi  secara  tepat  sebanyak  186
dari  314  data  berita  uji),  dan  error  sebesar 40.76% (diprediksi kurang tepat sebanyak 128 dari  314  data  berita  uji).  Berikut  ini  adalah confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:

## Tabel 7. Confusion Matrix Percobaan 3
Actual/Predicted E k o n o m i N ew s E d u k a si
K es eh a ta n O la h ra g a E n te rt a in m en t D a n l a in -l a in Ekonomi 20 0 0 0 0 0 0 News 75 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 7 0 0 0 0 0 0 Olahraga 24 0 0 0 0 1 0 Entertainment 5 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 9 0 0 0 0 0 1

## Percobaan 4
Ujicoba  keempat  dilakukan  dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 361  data  berita,  7  kategori.  Data  latih  yang dipilih  sebanyak  67.87%  dari  masing-masing kategori  yang  ada  dan  sisanya  32.13%
dijadikan  data  uji.  Jumlah  berita  pada  data latih untuk percobaan ini adalah 245 berita dan data  uji  sebanyak  116  berita.  Komposisi pembagian  data  uji  dan  data  latih  untuk percobaan ini adalah sebagai berikut:

## Tabel 8. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 4
Kategori Training Testing ekonomi 35 20 News 60 50 Edukasi 25 7 Kesehatan 25 7 Olahraga 30 20 Entertainment 30 5 Dan lain-lain 40 7
Melalui percobaan ini didapatkan ketepatan prediksi atau akurasi sebesar 65.93% (diprediksi secara tepat sebanyak 238 dari 361 data berita uji), dan error sebesar 34.07% (diprediksi kurang tepat sebanyak  123  dari  361  data  berita  uji).  Berikut  ini  adalah confusion  matrix dari  ujicoba  yang dilakukan:

## Tabel 9. Confusion Matrix Percobaan 4
Actual/Predicted E k o n o m i N ew s E d u k a si K es eh a ta n O la h ra g a E n te rt a in m en t D a n l a in -l a in Ekonomi 30 0 0 0 0 0 0 News 60 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 9 0 0 0 0 0 0 Olahraga 32 0 0 0 0 3 0
Entertainment 7 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 11 0 0 0 0 0 1

## Percobaan 5
Ujicoba  kelima  dilakukan  dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 246  data  berita,  7  kategori.  Data  latih  yang dipilih  sebanyak  69.10%  dari  masing-masing kategori  yang  ada  dan  sisanya  30.89%
dijadikan  data  uji.  Jumlah  berita  pada  data latih untuk percobaan ini adalah 170 berita dan data  uji  sebanyak  76  berita.  Komposisi pembagian  data  uji  dan  data  latih  untuk percobaan ini adalah sebagai berikut:
Tabel 10. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 5
Kategori Training Testing ekonomi 30 15 News 40 25 Edukasi 20 7 Kesehatan 15 7 Olahraga 20 10 Entertainment 25 5 Dan lain-lain 20 7 Melalui  percobaan  ini  didapatkan ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar 74.39%  (diprediksi  secara  tepat  sebanyak  183 dari  246  data  berita  uji),  dan  error  sebesar
25.61%  (diprediksi  kurang  tepat  sebanyak  63 dari  246  data  berita  uji).  Berikut  ini  adalah confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 11 Confusion Matrix Percobaan 5
Actual/Predicted
E k o n o m i N ew s E d u k a si
K es eh a ta n O la h ra g a E n te rt a in m en t D a n l a in -l a in Ekonomi 15 0 0 0 0 0 0 News 25 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 7 0 0 0 0 0 0 Tabel 11 (lanjutan) Confusion Matrix percobaan 5 Olahraga 10 0 0 0 0 3 0 Entertainment 5 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 9 0 0 0 0 0 1
Evaluasi Uji Coba
Hasil perhitungan nilai akurasi pengklasifikasian  dengan  Naive  Bayes  yang didapat  dari  kelima  ujicoba  secara  berturut- turut  adalah  78.66%,  68.20%,  59.24%, 65.93%,  dan  74.39%.  nilai  akurasi  terendah adalah  59.24%  dan  nilai  akukasi  tertinggi adalah  78.66%.  Melalui  pemeriksaan  lebih lanjut, kemungkinan akurasi dapat
ditingkatkan  jika  data  latih  yang  diperoleh semakin banyak, sebab klasifikasi naïve bayes merupakan  metode supervised  learning yang sangat  bergantung  pada  data  latih.  Selain  itu, ada  beberapa  kata  kunci  yang  didapatkan  dari misalnya  berita  news  yang  merupakan  kata kunci  juga  yang  dimiliki  oleh  berita  ekonomi hal  ini  juga  berlaku  untuk  kategori  berita lainnya,  sehingga  pengklasifikasian  menjadi
kurang  tepat  dan  mengindikasikan  bahwa suatu  berita  tidak  hanya  mewakili  satu
kategori melainkan beberapa kategori.

## V.  PENUTUP
Berdasarkan  perancangan  dan  hasil analisis  yang  dilakukan  dalam  penelitian, dapat disimpulkan hal-hal berikut ini.
1. Teknik  klasifikasi  dokumen  dengan naïve bayes dan fitur N-gram menghasilkan  nilai  yang  pasti  dan akurasi  yang  baik  karena  bobot  pada N-gram  memperkecil  kemungkinan kesalahan pada pengklasifikasian.
2. Metode  naïve  bayes  menunjukan akurasi yang sangat  baik  pada keseluruhan klasifikasi berita
Saran-saran yang muncul setelah dilakukan  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut:
1. Penelitian ini mengklasifikasikan dokumen  menggunakan Naive  Bayes Classification dengan  fitur  N-Gram dalam penelitian selanjutnya dapat dikembangkan  dengan  metode  klasifikasi lainnya  seperti Support  Vector  Machine, Neural Network .
2. Memperbaiki pengolahan dan  identifikasi dokumen  serta  mengembangkan  tahap preprocessing dengan  menyeleksi  lebih banyak  kata-kata  yang  dianggap  tidak perlu ada pada dokumen untuk meningkatkan proses klasifikasi dokumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Junianto, “Penerapan Particle
Swarm Optimization Untuk Seleksi
Fitur Pada Klasifikasi Dokumen
Berita Menggunakan Naive Bayes Classifier,” Program Pascasarjana Magister Ilmu Komputer Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, Jakarta, 2014.
[2] L. Novianti, A. Ardiyanti dan A.
Prima, “Pengklasifikasian Dokumen Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Latent Semantic Indexing (LSI) dan Support Vector Machine (SVM),” [3] N. W. S. Saraswati, “Text Mining dengan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machines Untuk Sentiment Analysis,” Program Magister Program Studi Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Udayana, Denpasar, 2011.
[3] A. Hamzah, “Klasifikasi Teks Dengan Naive Bayes Classifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks Berita dan Akademis,” ISSN:1979-911I, vol.
3, 2012.
[4] Y. E. Soelistio dan M. S. Surendra, “Simple Text Mining for Sentiment Analysis of Political Figure Using
Naive Bayes Classifier Method,” ISSN, vol. 7, 2013.
[5] “ http:/beritatutorial.blogspot.co.id/
2012/09/pengertian-berita.html”, diakses tanggal 24 sept.
[6] “ http://id.wikipedia.org/wiki/
Penambangan_teks/ ”, dakses tanggal
24 sept.
[7] “ http://aiidu.blogspot.co.id/2014/09/ naive-bayes-classifier.html ”, dakses tanggal 24 sept.
[8] “http://analisis-proses-bisnis- koperasi.blogspot.co.id/2013/04/penge
rtian-data-mining-text-mining dan.html,” diakses tanggal 24 Sept.
[9] D. Xhemali, C. J. Hinde, and R. G. Stone, “Naive Bayes vs. Decision
Trees vs. Neural Networks in the
Classification of Training Web Pages,” vol. 4, no. 1, pp. 16–23, 2009.
[10] A. P. Wijaya, “Klasifikasi Dokumen dengan Naive Bayes Classification ( NBC ) Untuk Mengatahui Konten,” pp. 1–6.
[11] P. Seminar and N. Aplikasi, “Klasifikasi teks dengan naïve bayes classifier (nbc) untuk pengelompokan
teks berita dan abstract akademis,” no. 2011, pp. 269–277, 2012.
[12] http://digilib.tes.telkomuniversity.ac.id/ index.php?option=com_content&view=art icle&id =531:metode-n- gram&catid=20:informatika&Itemid= 14”, diakses tanggal 26 Nov