## JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 3 No. 1 (2022)
Received 12 th Oct 2020, revision 17 th Nov 2020, accepted 20 th Jan 2021, published 30 th Jun 2022
Implementasi  Text  Mining  Menggunakan  Metode  Cosine  Similarity  untuk Klasifikasi  Konten  Berita  di  Postingan  Grup  Facebook  Info  Lantas  dan Kriminal Pasuruan
Rio Feriangga Kurniawan 1 , Mochammad Firman Arif 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail: rioferianggakurniawan@gmail.com 1 ,
mochammadfirmanarif @gmail.com 2 Penulis Korespondensi. Rio Feriangga Kurniawan, Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan, e-mail: rioferianggakurniawan@gmail.com 1
A B S T R A K Objektif. Berita merupakan bentuk laporan tentang suatu kejadian yang sedang terjadi baru baru ini  atau  keterangan  terbaru  dari  suatu  peristiwa.  Persebaran  nya  pun  kini  sudah  mencapai  ranah sosial  media  facebook,  seperti  berita  yang  berada  di  group  Facebook  Info  lantas  dan  kriminal pasuruan, masih acak dan tidak ada pengelompokan beritanya sesuai dengan kemiripan tema atau isi.
Material  and  Metode.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  Teknik  Text  Mining menggunakan  metode  Cosine  Similarity  dalam  melakukan  klasifikasi  konten  berita  berdasarkan kesamaan tema dan isi konten berita.
Hasil. Hasil dari penelitian menggunakan metode Cosine Similarity didapat bahwa nilai bobot kata pada  tiap  konten  berita  dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi  dengan  menggunakan  algoritma Cosine Similarity.
Kesimpulan. Berdasarkan hasil dari penelitian tentang Implementasi Text Mining untuk Klasifikasi konten  berita  di  grup Facebook Info Lantas  Dan Kriminal  Pasuruan  menggunakan  metode  Cosine Similarity dapat disimpulkan bahwa nilai bobot kata pada tiap konten berita dapat mempengaruhi hasil klasifikasi dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity. Dimana konten berita yang tidak berkategori akan dihitung bobot kata dan similarity nya dengan konten berita yang telah diketahui kategorinya sehingga muncul nilai similarity tertinggi sebagai kemiripan konten.
Kata kunci:
Berita, Text Mining, Cosine Similarity.
A B S T R A C T Objective.  News  is  a  form  of  a  report  about  an  event  that  is  happening  recently  or  the  latest information of an event. Its distribution has now reached the realm of Facebook social media, such as news in the Facebook Info group and Pasuruan crimes, which are still random, and there is no grouping of news according to similar themes or content.
Materials  and  Methods.  This  study  aims  to  apply  the  Text  Mining  Technique  using  the  Cosine Similarity  method  in  classifying  news  content  based  on  the  similarity  of  themes  and  content  of news content.
Result. The results of the study using the Cosine Similarity method showed that the word weight value of each news content could affect the classification results using the Cosine Similarity algorithm.
Conclusion. Based on the results of research on the implementation of Text Mining for the classification  of  news  content in  the  Pasuruan  Traffic  Info  and  Criminal  Facebook  group using  the  Cosine  Similarity  method,  it  can  be  concluded  that  the  word  weight  value  of each  news  content  can  affect  the  classification  results  using  the  Cosine  Similarity algorithm where news content that is not categorized will be calculated the weight of the word and its similarity with news content that has a known category so that the highest similarity value appears as a content similarity.
Keywords: News, Text Mining, Cosine Similarity.
Received 12 Oct 2020, revision 17 Nov 2020, accepted 20 Jan 2021, published 30 Jun 2022

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  instansi  yang  bergerak  dalam  penyaluran  informasi  masyarakat  atau  berita yang pada awalnya menyampaikan berita melalui media Televisi, Surat Kabar, Majalah atau Radio  sudah  mulai  menggunakan  sistem  berbasis  web  untuk  menyampaikan  beritanya secara up to date (Fajar, Muhammad. 2008).
Fenomena yang digemari pada era sekarang yaitu sebuah jejaring sosial Facebook, baik kalangan remaja ataupun dewasa hampir semuanya memiliki akun Facebook dan biasanya tergabung dalam suatu grup yang bertujuan untuk saling memberi berita ataupun informasi terkini tentang keadaan yang sedang terjadi di suatu tempat. Pada umumnya berita yang di sebarkan membuat pembaca terkadang  bingung  karena tidak mengetahui kategori berita yang sedang dibaca.
Text Mining merupakan salah satu cabang ilmu data mining yang menganalisis data berupa dokumen teks. Menurut Han, Kamber, dan Pei (dalam Prilianti dan Wijaya, 2014), Text  Mining  adalah  satu  langkah  dari  analisis  teks  yang  dilakukan  secara  otomatis  oleh komputer  untuk  menggali  informasi  yang  berkualitas  dari  suatu  rangkaian  teks  yang terangkum  dalam  sebuah  dokumen.  Ide  awal  pembuatan  Text  Mining  adalah  untuk menemukan  pola-pola informasi yang  dapat digali dari suatu teks yang tidak terstruktur. Sebelum suatu data teks dianalisis menggunakan metode dalam Text Mining perlu dilakukan Preprocessing Text diantaranya adalah tokenizing, case folding, stopwords, dan stemming. Setelah  dilakukan  preprocessing  maka  selanjutnya  dilakukan  metode  klasifikasi  dalam mengelompokkan dalam masing-masing kategori (Prilianti, Wijaya. 2014).
Algoritma Cosine Similarity merupakan algoritma yang digunakan untuk menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Secara umum penghitungan metode ini didasarkan pada vector space similarity measure yang dinyatakan dalam dua buah vector dengan  menggunakan  keywords  (kata  kunci)  dari  sebuah  dokumen  sebagai  ukuran. Kelebihan metode Cosine Similarity ini adalah sederhana, efisien, mudah dipahami.
Maka  dari  itu,  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  dengan  judul “Implementasi  Text  Mining  Menggunakan  Metode  Cosine  Similarity  Untuk  Klasifikasi Konten Berita Di Postingan Grup Facebook Info Lantas Dan Kriminal Pasuruan”.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Sistem yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi pengenalan bahasa isyarat yang mengandung kata kerja adalah sebagai berikut:
1. Perangkat Keras Processor : Intel Celeron 1.40GHz RAM : 2 GB Hard Disk : 500 GB
Monitor : 1366 x 768 px 2. Perangkat Lunak. Sistem Operasi : Windows 8.1 64 Bit Profesional Bahasa Pemrograman  : PHP Code Editor : Sublime Text 3.1.1
Text  Mining  perlu  dilakukan  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan  untuk mengolah  sumber  data  baik  yang  terstruktur,  terstruktur  sebagian  dan  yang  tidak terstruktur  dari  beberapa  sumber,  maka  data-data  tersebut  perlu  dilakukan  proses  awal atau disebut sebagai Preprocessing Text yang bermaksud mengolah data awal yang masih bermacam – macam untuk dijadikan sebuah data teratur yang dapat dikenai atau diterapkan beberapa  metode  Text  Mining  yang  ada.  Sehingga  preprocessing  merupakan  proses pengolahan  data  mentah  sebelum  masuk  ke  proses  data  mining,  dimana  hasilnya  berupa dataset yang siap diolah sesuai metode yang akan dipakai.

## Gambar 1 Flowchart Preprocessing
1. Tokenizing
Proses  tokenization  berguna  untuk  memecah  setiap  kalimat  dari  seluruh  dokumen pengetahuan ke dalam kata-kata (term) dengan menggunakan pembatas tab dan karakter spasi.
2. Case Folding
Merupakan tahapan yang mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil. Hanya huruf  “a” sampai “z” yang diterima.
3. Filtering / Stopword Removal
Stopword  adalah  kata-kata  yang  sering  muncul  dalam  suatu  dokumen  yang  kurang berguna  dalam  proses  penggalian  text.  Proses  Stopword  removal  yang  berguna menghilangkan stopword, merupakan proses yang sangat penting dalam Text Mining.
4. Stemming
Proses  stemming  berguna  untuk  mengubah  suatu  kata  menjadi  kata  dasarnya, misalnya kata ‘mendapatkan’ menjadi ‘dapat’. Stemming akan meningkatkan klasifikasi teks dalam bahasa tertentu. Stemming pada penelitian ini juga sekaligus menghilangkan karakter tanda baca seperti tanda titik(.), koma (,), petik(“’), kurung(()), tanda tanya(?), tanda seru(!) dan tanda baca lainnya.
Metode  TF-IDF  merupakan  cara  pemberian  bobot  hubungan  suatu  kata  terhadap dokumen.  Metode  ini  menggabungkan  dua  konsep  untuk  perhitungan  bobot,  yaitu  Term Frequency  (TF)  dan  Inverse  Document  Frequency  (IDF).  TF  merupakan  frekuensi kemunculan kata (t) pada dokumen (d), Semakin besar jumlah kemunculan suatu term (TF tinggi)  dalam  dokumen,  semakin  besar  pula  bobotnya  atau  akan  memberikan  nilai kesesuaian yang semakin besar. Document Frequency (DF) merupakan banyaknya dokumen (d) dimana suatu kata term (t) muncul, DF menunjukkan seberapa umum kata tersebut. IDF (Inverse  Document  Frequency)  merupakan  sebuah  perhitungan  dari  bagaimana  term didistribusikan  secara  luas  pada  koleksi  dokumen  yang  bersangkutan.  IDF  menunjukkan hubungan  ketersediaan  sebuah  term  dalam  seluruh  dokumen.  Semakin  sedikit  jumlah dokumen  yang  mengandung  term  yang  dimaksud,  maka  nilai  IDF  semakin  besar.  Bobot suatu kata term (t) akan semakin besar jika term sering muncul pada suatu dokumen dan akan semakin kecil jika term muncul dalam banyak dokumen. Rumus untuk TF-IDF :
Keterangan: D = dokumen ke-d t = term ke-t dari dokumen
W = bobot dokumen ke-d terhadap term ke-t tf = banyaknya term i pada sebuah dokumen idf = Inversed Document Frequency df = banyak dokumen yang mengandung term i
Metode  Cosine  Similarity  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menghitung similarity (tingkat kesamaan) antar dua buah objek. Secara umum penghitungan metode ini didasarkan pada vector space similarity measure. Metode cosine similarity ini menghitung similarity antara dua buah objek (misalkan D1 dan D2) yang dinyatakan dalam dua buah vector dengan menggunakan keywords (kata kunci) dari sebuah dokumen sebagai ukuran.

## Gambar 2 Flowchart Cosine Similarity
Pada gambar 2 merupakan flowchart pada proses Cosine Similarity menggambarkan proses untuk menemukan dokumen yang relevan dengan query user menggunakan metode cosine similarity, dimana query yang dimasukkan user dilakukan tahap preprocessing yang hasilnya  dicocokan  dengan  database  bobot  yaitu  hasil  perhitungan  tf•idf,  apabila  term ditemukan maka akan dihitung perkalian skalar antara term query dengan dokumen dengan rumus  wqi  x  wdij,  selanjutnya  yaitu  menghitung  nilai  panjang  setiap  dokumen  termasuk query dengan mengkuadratkan bobot query dan bobot dokumen, jumlahkan nilai kuadrat dan selanjutnya diakarkan. Terakhir, membagi hasil dari perkalian skalar dan hasil panjang vektor  yang  sudah  dihitung  untuk  menemukan  hasil  kemiripan  antara  query  dengan dokumen, lalu sistem akan menampilkan dokumen yang relevan dengan query berdasarkan hasil perhitungan kemiripan dengan cosine similarity tersebut.

## Gambar 3 Flowchart sistem
Pada gambar 3 merupakan flowchart sistem, dimana user harus login terlebih dahhulu kemudian jika user ingin menginput data training maka proses selanjutnya yaitu menginput data konten berita yang disalin, dan ditentukan kategorinya kemudian disimpan. Kemudian di  proses  dengan  Preprocessing  text  &  TF-IDF  dimana  tiap  kata  dalam  beberapa  konten berita  yang  tersimpan  akan  diberikan  sesuai  dengan  perhitungan  TF-IDF.  Jika  user  ingin melakukan klasifikasi, langkah selanjutnya menginputkan berita yang ingin diklasifikasikan dengan  hasil  berupa  Nilai  Similarity  pada  tiap  dokumen  yang  telah  tersimpan.  Hasil klasifikasi  diambil  nilai  tertinggi  dari  beberapa  dokumen.  Rumus  pada  cosine  similarity adalah
Keterangan :
A = Vektor A, yang akan dibandingkan kemiripannya B = Vektor B, yang akan dibandingkan kemiripannya A • B = dot product antara vektor A dan vektor B |A| = panjang vektor A |B| = panjang vektor B |A||B| = cross product antara |A| dan |B

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian dan implementasi dari aplikasi yang sudah dibuat secara keseluruhan, serta melakukan pengujian terhadap aplikasi yang sudah dibuat untuk mengetahui aplikasi tersebut  telah  dapat  menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi  sesuai  dengan  yang diharapkan:
Gambar 4 Data Training
Pada gambar 4 pengguna dapat melihat daftar konten berita yang tersimpan dengan kategori  yang  sudah  ditentukan,  menghapus,  mengedit,  serta  menambah  data  dan melakukan proses pembobotan kata.
Gambar 5 Hasil TF-IDF
Pada  gambar  5  menampilkan  bobot  kata  dari  data  training,  dimana  bobot  ini  akan diproses pada menu klasifikasi dengan menggunakan algoritma cosine similarity.
Gambar 6 Hasil Klasifikasi
Pada gambar 6 menampilkan konten berita yang belum diketahui kategori kemudian telah  diklasifikasikan,  proses  menentukan  kategori  berita  dengan  cara  mengambil  nilai similarity  tertinggi.  Jika  nilai  similarity  tertinggi  diatas  bernilai  0,166  masuk  kedalam kategori  kehilangan  maka  berita  yang  diuji  merupakan  anggota  dari  kategori  berita kehilangan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian tentang Implementasi Text Mining untuk Klasifikasi konten berita di grup Facebook Info Lantas Dan Kriminal Pasuruan menggunakan metode Cosine Similarity dapat disimpulkan bahwa nilai bobot kata pada tiap konten berita dapat mempengaruhi hasil klasifikasi dengan menggunakan algoritma Cosine Similarity. Dimana konten berita yang tidak berkategori akan dihitung bobot kata dan similarity nya dengan konten  berita  yang  telah  diketahui  kategorinya  sehingga  muncul  nilai  similarity  tertinggi sebagai kemiripan konten.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada  semua  pihak  yang  berperan  dalam penyelesaian penelitian tentang implementasi text mining untuk klasifikasi konten berita di grup  facebook  info  lantas  dan  kriminal  pasuruan  menggunakan  metode  cosine  similarity sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik dalam bentuk tulisan dan diharapkan bermanfaat untuk kedepanya.

## DAFTAR PUSTAKA
Fajar, Muhammad. 2008. Media cetak era digital.
Hamzah,  A.  (2012).  Klasifikasi  Teks  dengan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)untuk Pengelompokan  Teks  Berita  dan  Abstract  Akademis.  InProsiding  Seminar Nasional.
Muhammad Sholeh hudin, M Ali Fauzi, Sigit Adinugroho (2008). “Implementasi Metode Text Mining dan K-Means  Cluster ing  untuk  Pengelompokan  Dokumen  Skripsi  (Studi Kasus: Universitas Brawijaya)”
Nyoman Gede Yudiarta, Made Sudarma, Wayan Gede Ariastina (2018). “Penerapan Metode Cluster ing Text Mining Untuk  Pengelompoan  Berita Pada Unstructured Textual Data
Elly Indrayuni (2019) dengan judul “Klasifikasi Text Mining Review ProdukKosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma NaiveBayes “ Eko Yulian (2018), “Text Mining dengan K-Means Cluster ing padaTema LGBT dalam Arsip Tweet Masyarakat Kota Bandung “ Kestrilia Rega Prilianti, Hendra Wijaya, (2014), “Aplikasi Text Mining Untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi Dengan Metode KMeans Cluster ing,” Jurnal Cybermatika, Vol. 2 No. 1.
Rizky Sam Pratama. (2018) “PERBANDINGAN ANALISIS ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS  UNTUK  PENGELOMPOKAN  HADITS  TERJEMAHAN  BAHASA INDONESIA”
G.  A.  Pradnyana  dan  N.  A.  Sanjaya,“ Cosine  Similarity ”,  Perancangan  Dan  Implementasi Automated  Document  Integration  Dengan  Menggunakan  Algoritma Complete Linkage  Agglomerative  Hierarchical  Clustering ,vol.  5,  (2),  pp.  1-10,  September 2012.
Arief, M. Rudianto. (2011). Pemrograman Web Dinamis Menggunakan Php dan Mysql. Faridl, Miftah. 2015. Fitur Dahsyat Sublime Text 3. Surabaya: LUG STIKOM