## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI JUDUL BERITA

## APPLICATION OF THE NAÏVE BAYES CLASSIFIER METHOD FOR NEWS TITLE CLASSIFICATION
1 Hendri Hartono , 2 Alyauma Hajjah, 3 Yulvia Nora Marlim
123 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia
Jl. Ahmad Yani No.78-88, Pekanbaru, Riau E-mail: henhartono014@gmail.com , alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id , yulvia.nora@lecturer.pelitaindonesia.ac.id
* e-mail: alyauma.hajjah@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstrak
Berita merupakan media informasi utama di dunia. Beragamnya berita yang disajikan oleh media  digital  saat  ini,  mencakup  berbagai  aspek  seperti  olahraga,  hiburan,  politik, kesehatan, keuangan, teknologi, dan lain-lain. Dengan beragamnya berita, maka diperlukan pengelompokan  berita  tersebut,  demi  memudahkan  masyarakat  dalam  mendapatkan informasi  yang  diinginkan. Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi  yang  sering digunakan  dalam  kasus  pengelompokan. Naïve  Bayes adalah  metode  klasifikasi  dengan melakukan preprocessing pada  judul  berita,kemudian  menghitung  probabilitas  setiap kelasnya.  Kelas  yang  dipakai  dalam  metode  ini  adalah  kategori  berita.  Kategori  berita meliputi,  Olahraga,  Hiburan,  Kesehatan,  Politik,  dan Teknologi.Dari  500  data  latih  yang dijadikan  acuan  untuk  menghitung  probabilitas,  setelah  data  uji  dimasukkan  maka  akan dihitung  probabilitas  setiap  kata  yang  digunakan  dan akan  menghasilkan  suatu  kategori, dari 50 data yang diuji sebanyak 43 dokumen yang berhasil sesuai dengan kategori yang tepat yaitu sebesar 86% dan sebanyak 7 dokumen dengan kesalahan kategori sebesar 14%.
Kata kunci : Berita, Klasifikasi, Naïve Bayes, Probabilitas.

## Abstract
News  is  the  main  medium  of  information  in  the  world. The  variety  of news  presented  by digital media today covers various aspects such as sports, entertainment, politics, health, finance, technology, and others. With the variety of news, it is necessary to group the news, in  order  to  facilitate  the  public  in  getting  the  desired  information.  Naïve  Bayes  is  a classification method that is often used in clustering cases. Naïve Bayes is a classification method  by  preprocessing  news  headlines, then  calculating the  probability  of  each  class. The  classes  used  in  this  method  are  news  categories.  News  categories  include,  Sports, Entertainment, Health, Politics, and Technology. From 500 training data that is used as a reference for calculating probabilities, after the test data is entered, the probability of each word used will be calculated and will produce a category, from 50 data tested as many as 43  documents  that  successfully  fit  the  right  category  which  is  86%  and  as  many  as  7 documents with a category error of 14%.
.
Keywords: News, Classification, Naïve Bayes,Probabilities.

## 1 PENDAHULUAN
Perkembangan  zaman  serta  teknologi  pada  era  ini  membawa  dampak  yang  sangat penting,  hampir  setiap  manusia  sangat  membutuhkan  teknologi  sebagai  alat  yang  dapat membantu pekerjaannya. Perkembangan teknologi juga merupakan hal umum yang dapat ditemukan  dalam  berbagai  aspek  kebutuhan  manusia,  yaitu  sebagai  alat  komunikasi, visualisasi,  pendidikan,bisnis,  dan  lain-lainnya.  Dalam  menjalankan  suatu  usaha/bisnis sangat  diperlukan  kemampuan  dari  teknologi  itu  sendiri  agar  dapat  menyajikan  sesuatu yang pasti tanpa terdapat data-data yang tidak valid [1].
Berita  adalah  cerita  atau  uraian  tentang  suatu  kejadian  atau  peristiwa  yang  bersifat factual, penting, dan diminati sebagian besar pembaca, serta berkaitan dengan kepentingan mereka [2]. Pada perusahaan-perusahaan atau agen pengelola berita tentu saja sangat sering menyajikan  berita-berita  atau  data  yang  berupa  fakta  untuk  dijadikan  sebagai  sumber informasi. Namun jika dilihat pada zaman ini masih banyak pengelola berita yang masih menggunakan  cara  manual.  Tentu  saja  ini  berdampak  signifikan  terhadap pengguna/pembaca  apabila  terdapat  kesalahan  data/  kesalahan  kategori  pada  judul-judul berita  yang  tersedia  pada  kanal  berita.  Oleh  sebab  itu  diperlukan  klasifikasi  berita. Klasifikasi menerapkan metode dalam melakukan prediksi akan berhasil sangat baik karena adanya  perhitungan  secara  matematis  dan  logis  berdasarkan  dengan  informasi  kriteria- kriteria  dengan  perhitungan  yang  sesuai  dengan  aturan  pada  tahapan  pengambilan keputusan[3].
Klasifikasi merupakan salah satu bidang data mining. Proses pengklasifikasian adalah mempelajari  dan  menganalisa  suatu  dokumen  teks  baru  yang  belum  memiliki  kelas  [4]. Proses pencarian model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau data kelas  sebagai  klasifikasi.  Tujuan  dari  klasifikasi  adalah  untuk mendapatkan  kemampuan dalam  memperkirakan  kelas  sebuah  objek  yang namanya  tidak  diketahui  [5][6].  Metode Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  memiliki  akurasi sangat baik. Selain itu dalam proses perhitungannya metode Naïve Bayes ini menerapkan Theorema Bayes sehingga perhitungannya berjalan cepat, sederhana dan memiliki akurasi tinggi [7].

## 2 TINJAUAN PUSTAKA
Mengumpulkan data adalah langkah utama dalam proses text mining dan data mining. Data adalah informasi yang benar dan nyata, dan merupakan informasi atau bahan nyata yang  dapat  dijadikan  dasar  penelitian  [1].  Data  mining  menggunakan  data  yang distrukturkan,  sedangkan text  mining menggunakan  data  yang  tidak  distrukturkan.  Data yang dipakai dalam text mining tidak terstruktur yang menyebabkan adanya proses dalam pengolahan data. Data yang diperoleh tersebut bersifat ambigu (tidak jelas), tidak lengkap, atau data data yang diperoleh adalah data yang tidak diperlukan [8].
Pembersihan  yang  tepat  dilakukan  pada  tahap text  preprocessing .  Mempersiapkan teks menjadi data yang akan mengalami pengolahan yang lebih lanjut merupakan tujuan awal pemrosesan [9]. Operasi berikut akan dilakukan pada tahap ini yaitu text mining. Text mining umunya disebut sebagai metode ekstraksi informasi dimana pengguna berintegrasi dengan sekelompok dokumen menggunakan alat analisis, salah satunya adalah kategorisasi [10]. Mendapatkan informasi yang relevan dari kumpulan dokumen adalah tujuannya[11]. Variasi data mining disebut juga text mining mencari pola yang menarik dalam sejumlah besar data teks [12].
Salah satu metode yang digunakan dalam prosedur klasifikasi adalah Metode Naïve Bayes . Klasifikasi menggunakan Metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi yang sangat bagus[13]. Dalam penelitian ini, data uji adalah data berita yang akan digunakan sebagai perbandingan  dalam  mendapatkan  hasil  dari  klasifikasi  berdasarkan  berita  olahraga, hiburan,  kesehatan,  polhukam,  dan  teknologi.  Teorema  Bayes,  yang  menyatakan  bahwa peluang masa depan dapat diprediksi berdasarkan pengalaman masa lalu, digunakan dalam
pendekatan  klasifikasi  Naïve  Bayes,  yang  dikembangkan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas Bayes. Teorema yang dikombinasikan dengan Naïve, membuat anggapan bahwa kriteria yang  mengatur  karakteristik  tidak  bergantung  satu  sama  lain.  Klasifikasi  Naïve  Bayes membuat  asumsi  bahwa  kepemilikan  kelas  atau  kurangnya  atribut  tertentu  tidak  ada hubungannya dengan karakteristik kelas lainnya [14].
Berikut ini adalah bentuk persamaan Teorema Naïve Bayes [15]:
𝑃(𝐻|𝑋) = P(X|H). P(H) P(X) … (𝟏)

## 3 METODE PENELITIAN
Pada metode penelitian ini dilakukan pengelompokan berita  mengikuti diagram alur penelitian seperti yang terlihat pada gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Alur Metode Naïve Bayes Classifier
Pada Gambar 1 menjelaskan bahwa proses pengelompokan berita berdasarkan judul beritanya dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier, adapun tahap-tahapannya adalah  pengumpulan  data  yaitu  mempersiapkan  data-data  berita  selanjutnya  melakukan data  traning,  kemudian  dianalisa  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk menentukan  pengelompokan  judul  berdasarkan  berita  olahraga,  hiburan,  kesehatan,  dan teknologi.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  menerapkan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Agile  Model dalam klasifikasi kategori judul berita:
a. Tahapan Metode Naïve Bayes Classifier
Adapun tahapan metode Naïve Bayes Classifier adalah sebagai berikut.
1. Melakukan preprocessing data
Tabel 1. Data Training Judul Berita No Judul Berita Kategori 1 Harry Kane bernafsu pecahkan rekor gol Wayne Rooney Olahraga 2 Agensi Konser THE BOYZ umumkan pembatalan dua tur di AS,ini  alasannya Hiburan 3 Aksi Keren Eric Bailly: Overlap Awali Gol MU, Gocek Thiago Pula Olahraga 4 Kata Paul Pogba soal Bakal Hadapi Mourinho di Liga Italia Olahraga 5 Komposer Film “James Bond” meninggal dunia dalam usia 94 tahun Hiburan 6 Usai MU Bantai Liverpool, Malacia Tak Sabar Main di Liga Inggris Olahraga 7 Grup band pop rock Amerika Serikat, Maroon 5 akan konser di Korsel Hiburan 8 Film “Stranger Things” sudah ditonton selama lebih dari 1 miliar jam Hiburan 9 Pesona aktris asal Korea Selatan, Jang Nara di hari pernikahannya Hiburan
10 Cavani: Gabung MU Bukanlah Kesalahan Olahraga Dari tabel berita diatas akan dilakukan tahap preprocessing yaitu case folding, tokenizing, filtering, dan stemming sehingga  memunculkan  data  yang  telah  selesai  di preprocessing dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 2 . Proses Case Folding dan Tokenizing No Judul Berita Kategori 1 harry kane bernafsu pecah rekor gol wayne rooney Olahraga 2 agensi konser the boyz umum batal dua tur as alas an Hiburan 3 aksi eric bailly awal gol mu gocek thiago Olahraga 4 paul pogba hadapi mourinho liga italia Olahraga 5 komposer film james bond ninggal dunia usia tahun Hiburan 6 mu bantai liverpool malacia sabar main liga inggris Olahraga 7 grup band pop rock amerika serikat maroon konser korsel Hiburan 8 film stranger things tonton miliar jam Hiburan 9 pesona aktris asal korea selatan jang nara hari nikahan Hiburan 10 cavani gabung mu bukan salah Olahraga 2. Menentukan atribut dengan menghitung kemunculan kata
Dari Tabel 2. data judul berita yang telah di preprocessing data berita akan di hitung kemunculan  kata  untuk  menentukan  sebuah  atribut.  Pada  proses  ini  nilai  minimum kemunculan dari sebuah kata adalah 3, maka kata yang kemunculannya < 3 akan dibuang. Hasil tersebut akan menjadi atribut. Perhitungan kemunculan jumlah kata dapat dilihat pada Tabel 3, Kata disingkat dengan huruf K dan total disingkat dengan huruf T.
Tabel 3. Perhitungan Jumlah Kata
K T  K T  K T Harry 1 The 1 bailly 1 Kane 1 Boyz 1 Awal 1 Nafsu 1 Umum  1 Mu 3 Pecah 1 Batal 1 Gocek 1 Rekor 1 Dua 1 thiago 1
K T  K T  K T Gol 3 Tur 1 Paul 1 wayne 1 As 1 pogba 1 rooney 1 Alas an 1 hadapi 1 agensi 1 aksi 1 Mourinho 1 konser 3 eric 1 Liga 3 K T K T  K T  K T italia 1 liverpool  1  serikat 1 aktris 1 komposer  1 malacia 1  Maroon  1 Asal 1 Film 3 sabar 1  korea 1 Jang 1 James 1 main 1  selatan 1 Nara 1 Bond 1 inggris 1  stranger  1 Hari 1 Ninggal 1 grup 1  things 1 nikahan  1 Dunia 1 band 1  tonton 1 cavani 1 Usia 1 pop 1  miliar 1 gabung 1 Tahun 1 rock 1  Jam 1 bukan 1 Bantai 1 amerika 1  pesona 1 salah 1
Setelah itu akan diperhitungkan kata unik dan kata-kata pada setiap kategori pada tabel 3 diatas .
Tabel 4. Perhitungan Jumlah Kata Unik Tiap Kategori Jumlah Token/ Kata Unik 70 Olahraga 35 Hiburan 42
Setelah  menghitung  kemunculan  kata  maka  proses  berikutnya  akan  dilakukan penghapusan kata yang tidak mencapai nilai minimum. Kata yang akan digunakan sebagai atribut  yakni,  gol,liga,konser,  dan  film.  Gol  dan  liga  merupakan  atribut  untuk  olahraga, sedangkan konser dan film merupakan atribut dari kategori hiburan.
3. Melakukan perhitungan dengan atribut yang telah didapatkan
Setelah  atribut  didapatkan  pada  masing  masing  kategori  maka  dapat  dilakukan perhitungan  dengan Naïve  bayes menggunakan data  testing “Liga  Inggris  tonton  paling banyak sejarah sepakbola”. Dari berita testing diatas akan dicari probabilitas setiap kata dari kategori sepakbola maupun hiburan.
Tabel 5. Perhitungan Kelas Kategori
Probabilitas kemunculan kata pada kategori Olahraga P|Liga 0,038095 P|Inggris 0,019047 P| tonton 0,009523 P|paling 0,009523 P|banyak 0,009523 P|sejarah 0,009523 P|sepakbola 0,009523 TOTAL SCORE 5,68E-14 Probabilitas kemunculan kata pada kategori Hiburan P|Liga 0,008928 P|Inggris 0,008928 P| tonton 0,017857 P|paling 0,008928 P|banyak 0,008928 P|sejarah 0,008928 P|sepakbola 0,008928 TOTAL SCORE 9,04E-15
Pada  tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa   judul  berita “Liga  Inggris  tonton paling banyak sejarah sepakbola” termasuk kedalam kategori olahraga.

## b. Implementasi Sistem
1. Halaman Login
Gambar 2. Halaman Login
2. Halaman Utama
Gambar 3. Halaman Utama
3. Halaman Input Berita
Gambar 4. Halaman Input Berita

## 4. Halaman Pencarian Berita
Gambar 5. Halaman Pencarian Judul Berita
Pada pengujian dan analisis sistem yang dirancang. Terdapat data latih/ data training yaitu  sebanyak  500  judul  berita  yang  akan  digunakan  untuk  menjadi  acuan  untuk menghitung probabilitas judul dari data uji/ data testing yang akan dicoba di input kedalam sistem, disini data testing yang di input sebanyak 50 judul berita.
Dari  50  data  uji  diatas  yang  di  input  ke  database/sistem  terdapat  kesalahan kategori,hal ini sangat wajar karena setiap metode pasti memiliki kekurangannya, sehingga dapat dinilai akurasi dari sistem sebagai berikut:
Didapatkan nilai akurasi,dan nilai kesalahan pada penentuan judul berita.
Accuration Score = (10+8+9+7+9)/(10+10+10+10+10)x100% = 86% Error rate : 100% - 86% = 14%.

## 5 KESIMPULAN
Dari hasil pengujian dan analisis dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa teknik klasifikasi  NBC  dapat  digunakan  untuk  mengkategorikan  judul  berita.  Berdasarkan pengujian dengan metode black box testing , akurasi sistem dalam mengenali judul berita sebesar 86%, dengan tingkat kesalahan/ error rate sebesar 14%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Novia, “Kamus Besar Bahasa Indonesia,” 2006.
[2] Juwito, “Menulis Berita Dan Features,” Menulis Ber. dan Featur. , p. 148, 2008.
[3] Yadi,  “Implementation  Algorithm  C4.5  Classification  Of  Prospective  Scholarship Recipients,” J. SimanteC , vol. 11, no. 1, pp. 27–32, 2022.
[4] M.  Sholih  ’afif,  M.  Muzakir,  M.  I.  Al,  and  G.  Al  Awalaien,  “Text  Mining  Untuk Mengklasifikasi Judul Berita Online Studi Kasus Radar Banjarmasin Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 08, no. 2, pp. 199–208, 2021.
[5] M. Han, Jiawei, & Kamber, Data mining: Data mining concepts and techniques . 2006. doi:
10.1109/ICMIRA.2013.45.
[6] F.  A.  Mufarroha  and  D.  A.  Fatah,  “KLASIFIKASI  JENIS  REMPAH  PENGHASIL MINYAK ATSIRI MENGGUNAKAN METODE MACHINE LEARNING,” J. SimanteC , vol. 11, no. 1, pp. 123–130, 2022.
[7] T. Arifin and D. Ariesta, “Prediksi Penyakit Ginjal Kronis Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 26–30, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[8] A.-H. Tan, “Text Mining: The state of the art and the challenges,” Proc. PAKDD 1999 Work. Knowl. Disocovery from Adv. Databases , vol. 8, pp. 65–70, 1999, doi: 10.1.1.38.7672.
[9] and P. S. A. Usama Fayyad, Gregory Piatetsky-Shapiro, “Mining association rules in graphs based  on  frequent  cohesive  itemsets,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  (including  Subser.  Lect. Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinformatics) ,  vol.  9078, no.  3,  pp.  637–648,  1996,  doi: 10.1007/978-3-319-18032-8_50.
[10] D. Santi, J. Nangi, and N. Ransi, “Implementasi Naïve bayes Clasifier dalam Klasifikasi Jenis Berita,” Foristek , vol. 10, no. 1, pp. 20–25, 2020, doi: 10.54757/fs.v10i1.52.
[11] K. Sihotang and R. Ghaniy, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 9, no. 1, pp. 63–72, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.7.
[12] R. Feldman and J. Sanger, “The Text Mining Handbook,” 2007.
[13] M. M. Suhadi, M. A. Helmi, and W. Setiawan, “Simulasi Klasifikasi Hama Dan Penyakit Pada  Jagung  Dengan  Naive  Bayes,” J.  Simantec ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–8,  2021,  doi: 10.21107/simantec.v10i1.11686.
[14] C.  Wijaya  and  A.  Hajjah,  “PENERAPAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK REKOMENDASI GENSET,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 7, no. 1, pp. 53–60, 2023, doi: 10.31311/ji.v6i1.4685.
[15] M. Y. Ilham, R. Wulanningrum, I. N. Farida, M. Ayu, and D. Widyadara, “Citra Telapak Tangan  Dengan  Metode  Naïve Bayes  Application  of  Intelligent  System  Classification  of Palm Image With Naïve,” J. SimanteC , vol. 11, no. 2, pp. 139–146, 2023.