## ISSN 2355-3286

## Klasifikasi Artikel Berita Online Sederhana dengan Menggunakan Struktur Kategori Wikipedia

## William Aprilius
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Indonesia william.aprilius@yahoo.com
Diterima 08 April 2014
Disetujui 16 Juni 2014
Abstract —The growth of information and communication technology makes the electronic news portal as a source of information. It makes the increasing numbers of online news articles that need to be classified. The classification is done to facilitate the users to access news. This paper proposes a simple method of classification of online news articles into categories. This method uses Wikipedia Bahasa Indonesia as a source of external knowledge and consists of 6 steps. In general, this method works by exploiting the structure of categories in Wikipedia, then check for the existence of entities of a news article in Wikipedia articles. This paper is an early stage of the research to be conducted and the proposed method has not been implemented. This makes the researchers have not been able to draw conclusions with regard to the method proposed.
Index Terms— news classification, text classification, Wikipedia

## I.  PENDAHULUAN
Informasi menjadi suatu hal yang dibutuhkan seiring dengan perkembangan teknologi informasi dan komunikasi. Salah satu sumber informasi tersebut adalah portal berita elektronik. Hal ini ditunjukkan dengan masuknya portal berita, seperti detik.com 1 dan kompas.com 2 dalam 15 website dengan lalu lintas tertinggi di Indonesia menurut Alexa 3 .
Suatu  portal  berita  elektronik  mengklasifikasi artikel-artikel berita ke dalam kategori dan memiliki karakteristik untuk selalu bersifat up-to-date . Oleh karena itu, akan terdapat banyak dokumen elektronik yang perlu diklasifikasi setiap harinya [1]. Pengklasifikasian  dilakukan  untuk  mempermudah pengguna mengakses dokumen tersebut. Dengan demikian,  proses  pengklasifikasian  tersebut  menjadi sulit untuk dilakukan dan memerlukan waktu.
Proses  pengklasifikasian  artikel  berita  dalam
1 http://www.detik.com 2 http://www.kompas.com 3 http://www.alexa.com/topsites/countries/ID diakses pada 26 Maret 2014
kategori telah menjadi pembahasan dalam beberapa penelitian seperti pada [1, 2]. Fokus utama dalam melakukan  pengklasifikasian  tersebut  adalah bagaimana mengimplementasi suatu algoritma atau metode  tertentu  yang  menghasilkan  klasifikasi  yang tepat dan memiliki performa yang baik.
Walaupun telah banyak algoritma yang terbukti dapat  melakukan  pengklasifikasian  dokumen  teks, dalam pelaksanaannya masih ditemukan beberapa masalah. Hal ini menjadikan metode yang diajukan bersifat terlalu kompleks jika ingin mengatasi seluruh masalah tersebut [2].
Tujuan dari penulisan paper ini adalah mengajukan metode  pengklasifikasian  artikel  berita  ke  dalam suatu kategori. Metode yang diajukan menggunakan sumber pengetahuan eksternal untuk mengklasifikasi dokumen teks, yaitu Wikipedia. Hal yang ingin dicapai adalah suatu metode yang memiliki presisi yang baik dan tidak bersifat kompleks ( simplicity ).
Bagian selanjutnya dari paper ini diorganisasi sebagai berikut. Bab II menjelaskan penelitian terkait  pengklasifikasian  dokumen  teks  dan  hal-hal terkait lainnya, seperti ekstraksi topik, keyphrase dan headlines . Bab III menjelaskan secara singkat mengenai jenis pengaturan klasifikasi dokumen. Bab IV  menjelaskan  mengenai  metode  pengklasifikasian yang diajukan. Simpulan dan saran pengembangan disajikan pada bab V.

## II.  KLASIFIKASI DOKUMEN
Pengklasifikasian  dokumen  teks  merupakan  cara mengelompokkan dokumen teks ke dalam beberapa kategori yang telah didefinisikan sebelumnya. Hal ini umumnya mengacu pada kategorisasi teks. Salah satu contoh dari kategorisasi teks adalah mengelompokkan artikel berita dalam kategori tertentu.
Terdapat tiga macam pengaturan kategorisasi teks, yaitu secara binary , multi-class , dan multi- label [3]. Pada pengaturan binary , dokumen teks hanya dikelompokkan menjadi tepat salah satu dari dua kategori. Sebagai contoh, dokumen teks hanya
dikelompokkan apakah menyangkut hal mengenai olahraga atau tidak, atau mengenai teknologi atau tidak. Pada pengaturan multi-class , sebuah dokumen teks masuk dalam tepat salah satu kategori dari beberapa kategori. Pada pengaturan multi-label , sebuah dokumen dapat berada di dalam lebih dari satu kategori atau bahkan tidak dalam kategori manapun.
Pada paper ini, klasifikasi artikel berita dilakukan dengan pengaturan multi-class . Dengan demikian, setiap artikel berita akan berada dalam tepat sebuah kategori.

## III.  PENELITIAN TERKAIT
Proses pengklasifikasian artikel berita online pada [2] dilakukan dengan menggunakan suatu framework , bernama Mutually  Beneficial  Learning (MBL), yang mengintegrasi dua tahap pembelajaran. Tahap pertama adalah clustering untuk menemukan struktur lokal yang valid dan tahap kedua adalah tahap classification . Kedua tahap ini dilakukan secara iteratif sampai suatu kondisi terminasi dipenuhi. Hasil pengujian menunjukkan bahwa MBL secara signifikan lebih baik dari metode Naive Bayes dan SVM ( Support Vector Machines ).
Dalam paper yang sama, juga diajukan pengklasifikasian  artikel  berita online dengan memanfaatkan URL pattern . Namun, hal ini bersifat kurang cocok jika diterapkan pada artikel berbahasa Indonesia karena terdapat ketidakkonsistenan penggunaan bahasa pada beberapa website portal berita dalam menentukan URL pattern -nya. Sebagai contoh, detik.com yang menggunakan bahasa Inggris untuk kategori ekonomi ( finance ) sedangkan kompas. com menggunakan bahasa Indonesia untuk kategori yang sama (ekonomi).
Proses  pengklasifikasian  artikel  berita online berbahasa Indonesia juga telah dilakukan seperti pada [1] dengan menggunakan metode Naive Bayes. Proses yang dilakukan juga meliputi stemming dan pembobotan kata. Hasil yang didapatkan adalah pengklasifikasian  dengan  persentase  rata-rata recall dan presisi yang tinggi.
Suatu model ekstraksi topik dapat dimanfaatkan untuk mendukung hal-hal yang berkaitan dengan pengklasifikasian dokumen teks, seperti pada [3]. Hal ini dikarenakan, pada dasarnya proses pengklasifikasian juga melakukan ekstraksi informasi dari dokumen teks, sama seperti ekstraksi topik. Ekstraksi topik pada artikel berita online telah dapat dilakukan secara otomatis [4]. Selain itu, penelitian dengan pembahasan ekstraksi topik juga terdapat pada [5, 6].
Pada rujukan [4], ekstraksi topik dilakukan dengan menggunakan suatu teknik Topic Detection and Tracking (TDT) dan teori aging . Secara singkat, sistem bekerja dengan mengekstrak kata kunci dari sebuah artikel berita, memilah kata kunci tersebut dengan
informasi topik dan menggabungkan kata kunci terpilih menjadi frasa. Frasa dengan peringkat tertinggi terpilih sebagai topic keyphrase . Hasil pengujian menunjukkan sistem dapat bekerja efektif.
Pada rujukan [5], ekstraksi topik dilakukan dengan menggunakan teknik berbasis graph yang menghasilkan suatu himpunan kata, yang mana himpunan kata tersebut memiliki kecenderungan untuk muncul pada suatu corpus . Kemudian, himpunan kata tersebut digabungkan untuk menghasilkan suatu topik. Jangkauan keluasan topik diatur melalui suatu parameter, yang dapat dilakukan oleh pengguna melalui suatu antarmuka. Hal ini menjadikan pengguna tidak perlu mengetahui perhitungan matematis untuk mengatur nilai parameter.
Terdapat perbedaan antara teks pada halaman web dan teks pada dokumen tradisional, yaitu halaman web memiliki hierarki dan antarhalaman terdapat hubungan, sedangkan pada dokumen teks tradisional, masing-masing dokumen bersifat independen. Oleh karena itu, [6] mengajukan suatu teknik ekstraksi keyphrase untuk menyimpulkan isi dari halaman web dalam suatu hierarki topik.
TitleFinder [7] menerapkan metode untuk mengekstrak headlines dari suatu halaman web berita secara unsupervised . Pendekatan yang dibangun berbasis konten dan independen terhadap domain dan bahasa. Algoritma yang diajukan berdasarkan sebuah motivasi bahwa terdapat kemiripan yang besar antara kata-kata pada headline dan title element . Oleh karena itu, dilakukan perbandingan tingkat kesamaan antara bagian title element dan segmen teks pada artikel dengan menggunakan empat jenis similarity . Empat jenis similarity tersebut berbasis pada cosine similarity dan overlap scoring similarity . Masih pada paper yang sama, hasil pengujian menunjukkan metode yang diterapkan memiliki kinerja yang efektif dan efisien. Namun, penggunaan TitleFinder [7] untuk mengekstrak headline suatu artikel berita, tidak dapat memberikan hasil yang optimal apabila teks pada title element tidak berhubungan dengan isi artikel berita.
Penggunaan sumber pengetahuan eksternal untuk mendukung  proses  pengklasifikasian  dokumen  teks telah menjadi fokus beberapa penelitian, seperti pada [8, 9, 10]. Pada [8, 9] metode yang diajukan memanfaatkan Wikipedia,  sedangkan  pada  [10]  memanfaatkan  fitur WordNet. Kemudian, [11] juga telah melakukan pendekatan untuk memperbaiki pengklasifikasian teks di Wikipedia. Hal ini dilakukan untuk mendukung pengklasifikasian  dokumen  teks  yang  menggunakan Wikipedia sebagai sumber pengetahuan eksternal.
Pada  rujukan  [8],  dokumen  teks  diklasifikasi  ke dalam kategori geografi atau berdasarkan tempat yang berhubungan dengan isi dari dokumen teks tersebut. Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan Wikipedia untuk meningkatkan presisi dari hasil klasifikasi.

## ISSN 2355-3286
Pada rujukan [9], Wikipedia digunakan untuk membangun tesaurus, yang kemudian digunakan untuk memberikan informasi semantik pada representasi dokumen. Hal ini dilakukan untuk mengatasi kekurangan pendekatan tradisional BOW ( Bag of Words ) dalam merepresentasikan dokumen teks. Hasil pengujian menunjukkan bahwa terdapat perbaikan dalam akurasi hasil klasifikasi dokumen teks.
Dalam mengklasifikasikan artikel berita berbahasa Indonesia,  fitur WordNet  tidak  dapat  digunakan.  Hal ini  dikarenakan  WordNet  tidak  menyediakan  fitur untuk  bahasa  Indonesia.  Selain  itu,  penggunaan  fitur WordNet dalam pengklasifikasian dokumen teks tidak meningkatkan  akurasi  secara  signifikan  terhadap metode  pengklasifikasian  teks  yang  umum,  seperti Naive Bayes dan SVM ( Support Vector Machines ) [10].

## IV.  METODE YANG DIAJUKAN
Metode  pengklasifikasian  artikel  berita  yang diajukan dalam paper ini menggunakan Wikipedia bahasa Indonesia sebagai sumber pengetahuan eksternal. Wikipedia merupakan ensiklopedia elektronik terbesar di dunia saat ini [9]. Selain itu, Wikipedia memiliki fitur-fitur  yang  menjadikannya  suatu  ontologi  yang berpotensi untuk memperkaya representasi semantik suatu teks [12]. Hal ini menjadikan Wikipedia banyak digunakan untuk mendukung proses klasifikasi teks [8, 9] dan text clustering [12].
Metode yang diajukan terdiri dari 6 tahap, yaitu sebagai berikut.

## A.  Pengolahan Kategori dalam Wikipedia
Wikipedia telah memiliki struktur kategori yang dapat digunakan sebagai dasar kategori untuk mengklasifikasi  artikel  berita.  Namun,  pada  metode ini, tidak seluruh struktur kategori dalam Wikipedia digunakan  dalam  proses  pengklasifikasian.  Hal  ini karena tidak seluruh struktur kategori yang terdapat pada Wikipedia bersesuaian dengan kategori dasar yang  ditetapkan  untuk  mengklasifikasikan  artikel berita.
Setelah menentukan struktur kategori yang akan digunakan, dilakukan penyederhanaan halaman artikel Wikipedia yang berada dalam struktur tersebut. Pada artikel Wikipedia, terdapat beberapa bagian, seperti judul, paragraf, gambar, dan tabel. Pada metode ini, hanya bagian judul dan paragraf (teks dan link ) yang akan digunakan. Hal ini dilakukan untuk menyederhanakan proses dan meningkatkan performa.
Berdasarkan penjelasan tersebut, diketahui bahwa tahap ini terdiri dari 2 subtahap, yaitu membentuk struktur kategori berdasarkan kategori pada Wikipedia dan menyederhanakan halaman artikel Wikipedia. Subtahap pertama dilakukan secara supervised dan sifatnya adalah reduksi struktur kategori, sehingga
dihasilkan struktur kategori yang sesuai dan sederhana. Subtahap kedua dilakukan secara unsupervised dengan mengolah tag-tag HTML atau XML pada dokumen artikel Wikipedia.

## B.  Ekstraksi Entitas
Ekstraksi entitas dilakukan pada artikel berita yang akan  diklasifikasi.  Entitas  merupakan  representasi dari kata penting dalam artikel berita tersebut. Hal ini dilakukan dengan cara sebagai berikut.
• Membuang kata kerja dan kata sifat.
• Melakukan pembobotan tf (term frequency) untuk kata-kata yang tersisa dalam artikel berita.
• Memilih n kata atau frasa dengan bobot tertinggi. Kata atau frasa tersebut merupakan entitas.
Tantangan utama dalam tahap ini adalah bagaimana mengekstrak entitas yang tidak menghilangkan makna frasa. Dengan demikian, proses yang dilakukan tidak sekadar mengolah kata per kata.

## C.  Pencarian Artikel Wikipedia yang Bersesuaian
Setelah mendapatkan daftar entitas dari artikel berita, tahap selanjutnya adalah menemukan artikel Wikipedia yang bersesuaian dengan setiap entitas. Artikel Wikipedia disebut bersesuaian jika memiliki judul yang bersesuaian dengan entitas, baik bersesuaian secara tepat ( exactly match ) maupun bersesuaian secara parsial ( partialy match ).

## D.  Evaluasi Nilai Kemiripan
Seluruh artikel Wikipedia yang bersesuaian, yang dihasilkan dari tahap sebelumnya, akan dievaluasi untuk mengukur nilai kemiripannya dengan artikel berita  yang  akan  diklasifikasi.  Hal  ini  dilakukan dengan mengadopsi metode yang dilakukan TitleFinder [7] untuk menentukan headline . Namun, pengukuran dilakukan hanya dengan menggunakan cosine similarity berdasarkan skema pembobotan tf-idf . Adapun yang menjadi query adalah daftar dari entitas. Kemudian, pengukuran nilai kemiripan dilakukan antara query dan isi dari artikel Wikipedia yang bersesuaian. Dengan demikian, setiap artikel Wikipedia tersebut akan memiliki nilai kemiripan dengan entitas dari artikel berita.

## E.  Penentuan Kandidat Kategori
Kandidat kategori ditentukan dengan menghitung jumlah nilai kemiripan dari setiap artikel Wikipedia yang bersesuaian dengan entitas dalam suatu kategori. Makin besar jumlah nilai kemiripan artikel Wikipedia dalam suatu kategori, makin besar peluang bahwa suatu artikel berita masuk dalam kategori tersebut. Persamaan (1) berikut digunakan untuk menghitung peluang dari suatu artikel berita untuk masuk dalam
kategori ke-j, yaitu j p , dimana ∑ = N i i d 1 adalah jumlah nilai kemiripan dari artikel Wikipedia yang bersesuaian ke-i dalam kategori ke-j, N adalah jumlah artikel Wikipedia yang bersesuaian dalam kategori ke-j, dan S adalah jumlah nilai kemiripan dari seluruh artikel Wikipedia yang bersesuaian dengan entitas.
S d p N i i j ∑ = = 1 (1)

## F.  Pemilihan Kategori
Pada tahap ini, peluang suatu artikel berita untuk masuk dalam suatu kategori ( j p ) digunakan untuk menentukan kategori dari artikel berita tersebut. Kategori dengan peluang terbesar akan dipilih menjadi kategori dari artikel berita.

## V.  SIMPULAN
Metode yang diajukan menggunakan Wikipedia bahasa Indonesia sebagai sumber pengetahuan eksternal  untuk  mengklasifikasi  artikel  berita. Wikipedia digunakan karena dapat memperkaya representasi semantik dari suatu teks.
Metode yang diajukan terdiri dari 6 tahap, yaitu pengolahan kategori dalam Wikipedia, ekstraksi entitas dari artikel berita, pencarian artikel Wikipedia yang bersesuaian, evaluasi nilai kemiripan, penentuan kandidat kategori, dan pemilihan kategori. Secara singkat, metode ini bekerja dengan memanfaatkan struktur kategori yang telah dimiliki oleh Wikipedia, kemudian memeriksa keberadaan entitas artikel berita dalam artikel Wikipedia yang terdapat dalam struktur kategori tersebut.
Penulisan paper ini merupakan tahap awal dari penelitian yang akan dilakukan dan metode yang diajukan belum diimplementasi. Hal ini menjadikan peneliti belum dapat menarik simpulan berkaitan dengan metode yang diajukan. Namun, peneliti berhipotesis bahwa metode yang diajukan memiliki kelebihan, yaitu sifatnya yang sederhana ( simple ) dalam implementasi dan pengklasifikasian yang dapat dilakukan secara otomatis, serta tidak membutuhkan tahap pembelajaran. Akan tetapi, peneliti juga berhipotesis bahwa metode ini sangat bergantung pada struktur kategori yang dimiliki oleh Wikipedia.

## D aftar P ustaka
[1]  Ami D. Asy’arie dan Adi W. Pribadi, “Automatic News Articles Classification In Indonesian Language By Using Naive Bayes Classifier  Method”,  di  dalam iiWAS ‘09 Proceedings of the 11th International Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services , New York, USA, 2009, hal. 658-662.
[2]  Lei Wu, Zhiwei Li, Mingjing Li, Wei-Ying Ma, dan Nenghai Yu, “Mutualy Beneficial Learning with Application to On-line News Classification”, di dalam PIKM ‘07 Proceedings of the ACM first Ph.D. workshop in CIKM , New York, USA, 2007, hal. 85-92.
[3]  Davide Magatti, Fabio Stella, dan Marco Faini, “A Software System  for  Topic  Extraction  and  Document  Classification”, di dalam WI-IAT ‘09 Proceedings of the 2009 IEEE/WIC/ ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Volume 01 , Washington, USA, 2009, hal. 283-286.
[4]  Canhui Wang, Min Zhang, Liyun Ru, dan Shaoping Ma, “An Automatic Online News Topic Keyphrase Extraction System”, di dalam WI-IAT ‘08 Proceedings of the 2008 IEEE/ WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology - Volume 01 , Washington, USA, 2008, hal. 214-219.
[5]  Ajitesh Srivastava, Axel J. Soto, dan Evangelos Milios, “A Graph-based Topic Extraction Method Enabling Simple Interactive Customization”, di dalam DocEng ‘13 Proceedings of the 2013 ACM symposium on Document engineering , New York, USA, 2013, hal. 71-80.
[6]  Nan Liu dan Christopher C. Yang, “Keyphrase Extraction for Labeling A Website Topic Hierarchy”, di dalam ICEC ‘09 Proceedings of the 11th International Conference on Electronic Commerce , New York, USA, 2009, hal. 81-88.
[7]  Hadi Mohammadzadeh, Thomas Gottron, Franz Schweiggert, dan Gerhard Heyer, “TitleFinder: Extracting the Headline of News Web Pages based on Cosine Similarity and Overlap Scoring Similarity”, di dalam WIDM ‘12 Proceedings of the twelfth International Workshop on Web Information and Data Management , New York, USA, 2012, hal. 65-72.
[8]  Rafael Odon de Alencar, Clodoveau Augusto Davis, Jr., dan  Marcos André  Gonçalves,  “Geographical  Classification of Documents using Evidence from Wikipedia”, di dalam GIR ‘10 Proceedings of the 6th Workshop on Geographic Information Retrieval , New York, USA, 2010, Article No. 12.
[9]  Pu Wang dan Carlotta Domeniconi, “Building Semantic Kernels  for  Text  Classification  using  Wikipedia”,  di  dalam KDD ‘08 Proceedings of the 14th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining , New York, USA, 2008, hal. 713-721.
[10]  Trevor Mansuy dan Robert J. Hilderman, “A Characterization of WordNet Features in Boolean Models for Text Classification”, di dalam AusDM ‘06 Proceedings of the fifth Australasian conference on Data mining and analystics - Volume 61 , Darlinghurst, Australia, 2006, hal. 103-109.
[11]  Zeno Gantner dan Lars Schmidt-Thieme, “Automatic Content-based Categorization of Wikipedia Articles”, di dalam People’s Web ‘09 Proceedings of the 2009 Workshop on The People’s Web Meets NLP: Collaboratively Constructed Semantic Resources , Stroudsburg, USA, 2009, hal. 32-37.
[12]  Xiaohua Hu, Xiaodan Zhang, Caimei Lu, E. K. Park, dan Xiaohua Zhou, “Exploiting Wikipedia as External Knowledge for Document Clustering”, di dalam KDD ‘09 Proceedings of the 15th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining , New York, USA, 2009, hal. 389-396.