Terakreditasi SINTA Peringkat 3 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 72/E/KPT/2024 masa berlaku mulai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023 sampai Volume 14 Nomor 2 Tahun 2027
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 11 No. 1 (2024) 7 - 15 ISSN Media Elektronik: 2443-3640
Penggunaan Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN) dalam Klasifikasi

## Artikel Clickbait Berbahasa Indonesia
Utilizing the K-Nearest Neighbors (K-NN) Algorithm for Categorizing Clickbait Articles in Indonesian Language
Laila Isyriyah 1 , Adi Bayu Permadi 2 , Rakhmad Maulidi 3* 1,2,3 Informatika, STIKI Malang
1 laila@stiki.ac.id, 2 adibayu92@gmail.com, 3 maulidi@stiki.ac.id

## Abstract
Clickbait  is  a  strategy  commonly  used  to  attract  readers'  attention  with  promising  sensational  or  intriguing  headlines. However, often these clickbait headlines do not correspond to the actual content of the news, resulting in disappointment for the readers. Therefore, this study aims to classify clickbait news headlines in  the Indonesian language using the K-Nearest Neighbors (K-NN) method. The purpose of this research is to evaluate the ability of the K-NN method to classify clickbait news headlines in the Indonesian language. Thus, it is expected to provide a better understanding of the effectiveness of this method in identifying clickbait headlines. This study utilizes the K-NN method to classify clickbait news headlines. The data consists of 800 training data and 200 test data. The training and testing processes are conducted by varying the number of neighbors (k) and using various supporting features. The results show that the best performance of the K-NN method is achieved with a number of neighbors k=11, yielding an accuracy of 80.5%, Precision of 85%, Recall of 81%, and F-measure of 80%. Testing with  20  new  data  also  resulted  in  an  accuracy  rate  of  90%.  Additionally,  several  unique  words  that  frequently  appear  in clickbait  headlines  are identified,  such  as  "apa" (what),  "kenapa"  (why),  "nih"  (here),  "alasan" (reason),  and  "wow".  This research contributes to identifying clickbait news headlines in the Indonesian language using the K-NN method. The findings of this study can serve as a reference for further research and provide better insights into how the K-NN method can be applied in classifying clickbait headlines.
Keywords: clickbait detection, article classification, online content analysis, natural language processing, machine learning algorithm, K-Nearest Neighbors

## Abstrak
Clickbait merupakan strategi yang sering digunakan untuk menarik perhatian pembaca dengan judul yang menjanjikan sensasi atau  rasa  penasaran.  Namun,  sering  kali  judul-judul  clickbait  tersebut  tidak  sesuai  dengan  isi  berita  yang  sebenarnya, menyebabkan kekecewaan bagi pembaca. Tujuan dari penelitian mengklasifikasikan judul-judul berita clickbait dalam bahasa Indonesia  menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbors  (K-NN).  Selain  itu  tujuan  lain  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengevaluasi  kemampuan  metode  K-NN  dalam mengklasifikasikan  judul  berita  clickbait  dalam  bahasa  Indonesia.  Dengan demikian, diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang efektivitas metode ini dalam mengidentifikasi judul-judul clickbait. Penelitian ini menggunakan metode K-NN untuk mengklasifikasikan judul-judul berita clickbait. Data yang digunakan terdiri dari 800 data latih dan 200 data uji. Proses pelatihan dan pengujian dilakukan dengan memvariasikan jumlah tetangga (k) dan menggunakan berbagai fitur pendukung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja terbaik metode K-NN tercapai pada jumlah tetangga k=11, dengan akurasi 80.5%, Presisi 85%, Recall 81%, dan F-Measure 80%. Pengujian dengan 20 data baru juga menghasilkan tingkat akurasi sebesar 90%. Selain itu, beberapa kata unik yang sering muncul dalam judul clickbait juga diidentifikasi, seperti "apa", "kenapa", "nih", "alasan", dan "wow". Penelitian ini memberikan kontribusi dalam mengidentifikasi judul berita clickbait dalam bahasa Indonesia menggunakan metode K-NN. Hasil penelitian ini dapat menjadi  referensi  bagi  penelitian  selanjutnya  dan  memberikan  wawasan  yang  lebih  baik  tentang  bagaimana  metode  K-NN dapat diterapkan dalam klasifikasi judul-judul clickbait.
Kata kunci: deteksi clickbait, klasifikasi artikel, analisa content daring, pembelajaran mesin, K-Nearest Neighbors

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
1. Pendahuluan
Saat  ini,  memperoleh  informasi  tidak  lagi  dianggap sebagai suatu tugas yang menantang berkat ketersediaan  internet.  Internet  telah  memfasilitasi proses  pencarian  informasi  secara  luas  dan  fleksibel, menyediakan akses yang mudah di berbagai lokasi dan waktu.  Dengan  perkembangan  yang  terus  berlanjut, internet  telah  menjadi  platform  utama  bagi  banyak individu  dalam  upaya  mereka  mencari  beragam  jenis informasi.  Keberadaan  internet  memungkinkan  akses terhadap  informasi  dengan  bervariasi  [1],  tidak  selalu tersedia  dalam  format  cetak  seperti  buku,  majalah, koran,  atau  melalui  saluran  televisi  konvensional  [2]. Baik  melalui  situs  berita  resmi  maupun  blog  pribadi, internet  terus  menjadi  wadah  yang  berkembang  bagi penyediaan informasi di ranah maya.
Pentingnya  kebenaran  dan  ketepatan  suatu  informasi tidak  selalu  menjadi  prioritas  utama  bagi  sebagian penyedia informasi [3]. Sebaliknya, penyedia informasi sering  kali  lebih  fokus  utama  pada  upaya  untuk meningkatkan  jumlah  pengunjung  atau  lalu  lintas (traffic)  pada  situs  [4],  bahkan  jika  itu  berarti mengorbankan  kualitas  konten  yang  disampaikan kepada  pembaca.  Tingginya  jumlah  pengunjung dianggap dapat meningkatkan pendapatan situs melalui iklan  yang  ditampilkan  [2].  Salah  satu  strategi  yang digunakan oleh pengelola situs untuk menarik perhatian pengunjung  dan  meningkatkan  lalu  lintas  adalah dengan menerapkan teknik Clickbait.
Clickbait merupakan strategi yang memanfaatkan judul yang berlebihan atau hiperbolik guna menarik perhatian pembaca  [2],  mendorong  mereka  untuk  mengklik  dan membaca  artikel  tersebut.  Judul  yang  menarik  dan terkesan  sensasional,  pembaca  merasa  penasaran  dan tertarik  untuk  mendalami  konten  yang  disajikan. Praktik  ini  dikenal  dapat  meningkatkan  peluang peningkatan  jumlah  pengunjung  situs  dibandingkan dengan situs yang tidak menggunakan clickbait [5].
Penggunaan  clickbait  dapat  menjadi  alat  efektif  bagi situs  berita  untuk  menarik  lebih  banyak  pembaca, asalkan  tetap  memperhatikan  dan  menyajikan  konten berita  yang  berkualitas  dan  sesuai  [3].  Namun, permasalahannya  muncul  ketika  beberapa  situs menyalahgunakan clickbait dengan menyajikan konten berita  yang  tidak  sesuai  dengan  judulnya,  tidak berkualitas,  atau  bahkan  bersifat  palsu  [6].  Tujuan utama  dari  tindakan  tersebut  adalah  meningkatkan traffic  dan  jumlah  pengunjung  situs  [4],  yang  pada akhirnya berdampak pada peningkatan pendapatan dari iklan yang ditampilkan di situs tersebut.
Penelitian tentang
pengembangan/penggunaan algoritma  untuk  mendeteksi  atau  mengklasifikasi clickbait sudah banyak dilakukan, umumnya menggunakan  algoritma  machine  learning  klasik, seperti  Logistic  Regression,  Naïve  bayes  beserta
variannya, Random Forest, Suppport Vector Machine, Decision Tree [1].
Penelitian  dengan  pendekatan  Deep  learning  mulai banyak  bermuncul  seperti  Deep  Attentive  Model  [7], Transformers [2], BRET [4]. K-Nearest Neighbors (K- NN) termasuk dalam algoritma machine learning klasik yang banyak digunakan untuk klasifikasi atau prediksi.
Cara  kerja  algoritma  K-NN  adalah  dengan  mengukur jarak  antara  titik  data  baru  (instance)  yang  akan diprediksi  dengan  titik-titik  data  pelatihan  yang  ada. Salah  satu  keunggulan  dari  K-NN  adalah  sederhana dalam  konseptualisasi  dan  implementasi,  serta  mudah diterapkan pada berbagai jenis masalah klasifikasi dan regresi.  Namun,  algoritma  ini  memiliki  beberapa kelemahan, seperti sensitif terhadap skala fitur, rentan terhadap  adanya  data  pencilan,  dan  memerlukan penyimpanan  yang  besar  untuk  menyimpan  data pelatihan secara keseluruhan.
Untuk  mengatasi  masalah  penyalahgunaan  clickbait, disarankan  untuk  melakukan  pengelompokan  artikel menjadi dua kategori, yaitu clickbait dan non-clickbait. Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk mempermudah proses klasifikasi adalah metode K-NN. Metode  ini  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data atau objek ke dalam suatu kelompok berdasarkan data pembelajaran  atau  sampel  latih  yang  memiliki  jarak paling  dekat  dengan  data  yang  akan  diklasifikasikan [1].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan judul-judul  berita  clickbait  dengan  menggunakan pendekatan  metode  K-NN.  Selain  itu,  tujuan  lainnya adalah  untuk  menilai  efektivitas  metode  K-NN  dalam membedakan  judul-judul  berita  clickbait  atau  bukan. Pengelompokan  judul  berita  menggunakan  dalam penelitian  hanya  terbatas  pada  judul  berita  berbahasa Indonesia.
Kontribusi dalam penelitian ini adalah mengembangkan metode klasifikasi judul berita clickbait menggunakan algoritma  K-NN,  yang  telah  terbukti  efektif  dalam berbagai  jenis  masalah  klasifikasi[1][2].  Penelitian  ini berfokus pada penerapan K-NN untuk mengelompokkan  judul  berita  berbahasa  Indonesia  ke dalam  kategori  clickbait  dan  non-clickbait.  Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menawarkan solusi praktis  untuk  mendeteksi  clickbait,  tetapi  juga mengevaluasi keefektifan K-NN dalam konteks bahasa Indonesia,  yang  masih  jarang  dibahas  dalam  literatur. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu meningkatkan  kualitas  konten  di  internet  dengan mengurangi penyebaran judul-judul yang menyesatkan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  terdiri  dari  6  langkah  penelitian  seperti terlihat pada Gambar 1.

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahap  pertama  yang  dilakukan  dengan  menentukan topik penelitian  yakni tentang  pendeteksi  judul artikel clickbait  berbahasa  Indonesia.  Dilanjutkan  pencarian literatur  dari  jurnal  ilmiah  di  Google  Scholar  yang terkait topik penelitian dengan menggunakan keyword clickbait detection, article classification, online content analysis,  natural  language  processing,  machine learning algorithm . Hasil pencarian kemudian diseleksi berdasarkan  relevansi  dengan  topik  penelitian, dilanjutkan pembuatan literatur review untuk penentuan arah/tujuan penilitian yang akan dilakukan.
Objek pada penelitian ini adalah kumpulan judul artikel atau  berita  yang  diperoleh  dari  situs  penyedia  berita online.  Data  dikumpulkan  dari  sejumlah  situs  berita popular  berbahasa  Indonesia  dengan  menggunakan teknik  web  scraping,  yakni  sebuah  Teknik  untuk mengambil  data  dari  sebuah  website  untuk  diambil data-data  yang  hanya  diperlukan,  yakni  hanya  judul beritanya  saja.  Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara mengekstrak  teks  [8]  dari  elemen  html  dimana  judul berita  ditulis  dalam  kode  html.  Misalnya  pada  situs detik.com,  judul  berita  ditulis  menggunakan  tag header1  `<h1>`  dan  kelas  `detail__title`,  dengan menggunakan Bahasa pemrograman python dan library BeautifulSoup  dengan  potongan  baris  kode  berikut, judul berita bisa didapatkan dengan mudah.
# Parsing HTML menggunakan BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')
# Mengekstrak teks dari elemen h1 dengan kelas 'detail__title' judul_artikel = soup.find('h1', class_='detail__title').text.strip()
Data-data  judul  artikel  berita  yang  akan  digunakan sebagai objek penelitian ini akan dikumpulkan dari situs berikut bintang.com, brilio.net, detik.com, jawapos.com, kapanlagi.com, kompas.com, merdeka.com, okezone.com, otomania.com, republika.co.id, tempo.co, dan tribunnews.com. Diperlukan penyesuai  kode  pengambilan  judul beerita untuk setiap situs, karena penulisan kode html, tag dan kelas yang berbeda untuk masing-masing situs. Dataset tambahan  didapatkan  dari  Click-ID  [9]  untuk memberikan variasi data yang lebih bervarian.
Proses kurasi data untuk penelitian klasifikasi clickbait judul  berita  berbahasa  Indonesia  dari  beberapa  portal web  nasional  di  Indonesia  memerlukan  beberapa langkah penting. Pertama, identifikasi sumber data dari beberapa  portal  berita  terkemuka di  Indonesia,  seperti detik.com, kompas.com, atau liputan6.com. Selanjutnya,  lakukan  seleksi  data  dengan  memilih judul-judul berita yang relevan dengan topik penelitian,
seperti  yang  berkaitan  dengan  politik,  hiburan,  atau olahraga. Setelah itu, lakukan penyaringan data dengan memastikan  bahwa  judul-judul  berita  yang  dipilih sesuai  dengan  kriteria  clickbait,  seperti  penggunaan judul  yang  provokatif  atau  sensasional  untuk  menarik perhatian  pembaca  [10].  Validasi  data  dilakukan dengan  memverifikasi  keakuratan  dan  konsistensi judul-judul  berita  yang  dikumpulkan  dari  berbagai sumber.  Selain  itu,  normalisasi  data  juga  perlu dilakukan  untuk  memastikan  konsistensi  format  dan struktur judul berita. Terakhir, dokumentasikan proses kurasi data dengan baik, termasuk sumber data, kriteria seleksi, dan metode penyaringan yang digunakan, untuk memastikan  transparansi  dan  keandalan  dalam penelitian klasifikasi clickbait ini [9].

## Tabel 1 Kurasi Dataset Judul Berita
No. Judul Berita Clickbait 1. Begini Kondisi Jalan di Sekitar Masjid Istiqlal dalam Aksi 313 Ya 2. Ini yang Bikin Cassandra Lee Susah Berpaling dari Randy Martin Ya 3. Ahok: Kalau Lift Sudah Bunyi, Jangan Memaksa Masuk Tidak 4. Sandiaga Uno: PAN Akan Jadi Tulang Punggung Program OK OCE Tidak 5. Kevin Sanjaya Sukamuljo/Marcus Fernaldi Gideon Juara Ganda All England 2017 Tidak 6. Diprotes, Ini Jawaban Nike Soal Produk Hijab Ya 7. Ridwan Kamil Diusung Nasdem Sebagai Cagub Jabar Tidak 8. Apakah Anda Kurang Minum? Ini Cara Mudah Mengetahuinya Ya 9. Angka Pengangguran di Jabar Masih Tinggi Tidak 10. Disebut Tak Perhatian Pada Anak, Ini Jawaban Pedas Ussy Sulistiawaty Ya
Tabel  1  merupakan  contoh  kurasi  dataset  judul  berita dengan  kolom  "Judul  Berita"  dan  "Clickbait".  Kolom "Judul  Berita"  mencantumkan  berbagai  judul  berita, sementara  kolom  "Clickbait"  menunjukkan  apakah judul  tersebut  dianggap  sebagai  clickbait  atau  bukan. Dataset  ini  terdiri  dari  judul-judul  yang  diberi  label sebagai clickbait (Ya) dan bukan clickbait (Tidak), dan akan  digunakan  untuk  melatih  serta  menguji  model klasifikasi yang dikembangkan.
Proses  pengembangan  model  K-NN  dalam  penelitian ini melibatkan serangkaian langkah sistematis. Pertama, data yang telah dikumpulkan dari berbagai portal berita berbahasa Indonesia dikurasi dengan hati-hati, memilih judul-judul  berita  yang  mewakili  variasi  clickbait  dan non-clickbait sejumlah 1000 data. Selanjutnya, data ini dibagi menjadi dua subset: satu untuk pelatihan model yakni sejumlah 800 data dan 200 data untuk pengujian. Kemudian,  dilakukan  pra-pemrosesan  data,  termasuk tokenisasi  teks,  pembersihan  data,  dan  pembentukan representasi  vektor  teks  menggunakan  teknik  TF-IDF (Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency)  [11]. Selanjutnya,  model  K-NN  dikembangkan  dengan menyesuaikan  parameter  k,  yaitu  jumlah  tetangga terdekat yang akan digunakan untuk klasifikasi [12].

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1872 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Alur  diagram  model  K-NN  pada  penelitian  ini  terdiri dari  beberapa  tahapan  seperti  terlihat  pada  Gambar  2. Tahap  pertama  adalah  text  processing;  dilanjutkan dengan tahap pembobotan TF-Idf yang merupakan fitur dari model K-NN; selanjutnya adalah tahap perhitungan jarak ( Euclidean Distance); dilanjutkan dengan proses K-NN dan tahap yang terakhir dari alur diagram model K-NN klasifikasi artikel clickbait.
Gambar 2. Model K-NN
Proses pelatihan model dilakukan dengan menggunakan subset data pelatihan dan pengoptimalan parameter  dilakukan  melalui  validasi  silang  untuk meningkatkan  kinerja  model.  Akhirnya,  model  yang telah  dilatih  dievaluasi  menggunakan  subset  data pengujian untuk mengukur kinerjanya dalam mengklasifikasikan judul-judul berita sebagai clickbait atau  non-clickbait  [13].  Hasil  evaluasi  ini  digunakan untuk menilai keefektifan dan keakuratan model K-NN dalam konteks klasifikasi clickbait berita dalam bahasa Indonesia.
Proses  pengujian  model  K-NN  untuk  penelitian klasifikasi  clickbait  judul  berita  berbahasa  Indonesia merupakan  tahap  kritis  dalam  validasi  dan  evaluasi kinerja model. Setelah model K-NN dikembangkan dan dilatih menggunakan data pelatihan, langkah selanjutnya adalah menguji model tersebut menggunakan subset data pengujian yang sebelumnya tidak  digunakan  dalam  proses  pelatihan.  Judul-judul berita  dalam  data  pengujian  akan  diberikan  kepada model  untuk  diklasifikasikan  sebagai  clickbait  atau non-clickbait.  Selama  proses  pengujian,  model  akan memprediksi label untuk setiap judul berita berdasarkan pola dan fitur-fitur yang telah dipelajari selama proses pelatihan.  Hasil  prediksi  kemudian  dibandingkan dengan  label  sebenarnya  dari  data  pengujian  untuk mengukur  kinerja  model,  termasuk  akurasi,  presisi, recall,  dan  F1-score  [13].  Evaluasi  ini  membantu peneliti  untuk  memahami  seberapa  baik  model  K-NN dapat  membedakan  judul-judul  clickbait  dari  non- clickbait  dalam  konteks  berita  berbahasa  Indonesia.
Selain itu, hasil pengujian juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi area di mana model perlu ditingkatkan atau disesuaikan untuk meningkatkan kinerjanya dalam mendeteksi  clickbait  judul  berita  dengan  lebih  akurat dan efektif.
Beberapa  ciri  suatu  artikel  tergolong  clickbait  atau bukan  clickbait  [10],  yaitu:  pertama,  menggunakan judul  yang  menarik  atau  sensasional  agar  terkesan heboh,  padahal  isi  beritannya  biasa  saja;  ciri  kedua, merupakan ciri yang cukup sering dijumpai pada artikel clickbait,  judul  yang  tidak  sesuai  dengan  isinya. Contohnya “Begini cara menghilangkan jerawat dalam sekejap”,  ternyata  pada  saat diklik  dan  dibaca,  artikel hanya membahas bahan-bahan yang baik untuk wajah tanpa ada penjelasan bagaimana cara menggunakannya. Ketiga, menggunakan kata-kata bombastis seperti frasa seperti ‘Wow!’, ‘Heboh!’ atau ‘Klik di sini!’ membuat pembaca terpancing untuk mengklik artikel. Keempat, mengundang  minat  segmen  pembaca  tertentu  dengan menggunakan  kata-kata  golongan  atau  usia  tertentu seperti  (18+),  (Khusus  Dewasa)  atau  (Yang  Merokok Jangan  Baca!).  Kelima,  Judul  yang  dilebih-lebihkan, yaknidengan menggunakan kata-kata superlatif seperti ‘terkaya’, ‘tercantik’, ‘terkenal’, ‘terbaik’ dan ‘paling’. Keenam,  menggunakan  tanda  baca  yakni  tanda  kutip (“...”)  yang  bertujuan  sebagai  makna  kiasan  untuk memancing  prasangka  dan  rasa  penasaran  pembaca yang ingin mengetahui makna asli dari kata-kata yang diberi tanda kutip tersebut. Yang terakhir yakni Elipsis. Penggunaan tanda baca elipsis (...) seperti “SBY Setuju jadi Cawapres, asal...”. Penggunaan tanda baca elipsis ini tidak selalu bersifat menjebak, akan tetapi lebih ke arah  memancing  rasa  penasaran  pembaca  agar mendapatkan jawaban utuh dari judul ketika membaca artikelnya.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisa dan Pemecahan Masalah
Kemudahan akses internet saat ini telah mempermudah proses berbagi berita. Berbeda dengan masa lalu yang terbatas  pada  media  cetak  dan  elektronik,  sekarang, penyampaian  dan  penyebaran  berita  menjadi  lebih mudah  dan  praktis  melalui  internet.  Dengan  hadirnya internet, situs-situs berita bermunculan dan jumlahnya terus  bertambah.  Setiap  hari,  jumlah  berita  yang dibagikan  sangatlah  banyak,  mulai  dari  yang  bersifat tidak penting hingga berita yang sangat penting [14].
Dalam penulisan berita, perhatian terhadap judul sangat penting. Salah satu masalahnya adalah kecenderungan penulis  atau  penyedia  berita  online  untuk  membuat judul  yang  terlalu  berlebihan  atau  provokatif,  yang bertujuan  untuk  menarik  perhatian  pembaca.  Bahkan, berita yang sebenarnya tidak terlalu penting pun dapat terlihat  signifikan  dengan  penggunaan  judul  yang menarik [15]. Hal ini seringkali menyebabkan pembaca merasa  tertipu  ketika  mereka  membaca  judul  yang

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1872 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
berlebihan,  yang  tidak  selaras  dengan  isi  berita  yang sebenarnya., Ketika membaca isinya, ternyata berita itu biasa saja atau bahkan tidak penting sama sekali.
Proses  klasifikasi  ini,  berita  akan  dibagi  menjadi  dua kelas atau kelompok, yaitu clickbait dan non-clickbait. Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  K-NN,  di  mana  model  akan  mencari  tetangga terdekat dari data uji berdasarkan sejumlah parameter k yang  ditentukan.  Diharapkan  dengan  menggunakan pendekatan ini, akan lebih mudah untuk mengidentifikasi  judul-judul  berita  yang  bersifat clickbait  dan  meminimalkan  kesan  menyesatkan  bagi pembaca.
Dari hasil klasifikasi tersebut, akan teridentifikasi judul berita yang termasuk dalam kategori clickbait dan yang bukan  clickbait.  Judul-judul  yang  tergolong  clickbait cenderung menggunakan gaya penulisan yang provokatif  atau  sensasional  untuk  menarik  perhatian pembaca,  sementara  judul  non-clickbait  lebih  fokus pada penyampaian informasi yang jelas dan objektif.
Evaluasi  keakuratan  K-NN  dalam  penelitian  ini  akan dilakukan dengan membandingkan prediksi klasifikasi yang  diberikan  oleh  model  dengan  label  sebenarnya dari  data  pengujian.  Metrik  evaluasi  seperti  akurasi, presisi,  recall,  dan  F1-score  akan  digunakan  untuk mengukur  seberapa  baik  model  dapat  membedakan antara  judul-judul  clickbait  dan  non-clickbait  [13]. Semakin  tinggi  nilai  matriks  tersebut,  semakin  baik kinerja model dalam melakukan klasifikasi.
3.2 Proses Text Processing
Text  preprocessing  seperti  terlihat  pada  Gambar  3 merupakan  tahap  awal dalam  pelatihan  K-NN. Dalam text  preprocessing  sendiri  terdapat  tahap-tahap  yang harus dijalani, yaitu case folding, tokenizing, filtering, dan stemming [1].

## Gambar 3. Proses Text Processing
Proses case folding dilakukan dengan mengubah semua huruf  dalam  teks  menjadi  huruf  kecil  tanpa memperhatikan  aturan  penulisan  huruf  [9].  Meskipun kata  awal  dalam  kalimat,  nama  orang,  dan  nama  kota
yang biasanya ditulis dengan huruf kapital, pada proses case  folding  semuanya  akan  diubah  menjadi  huruf kecil.  Tabel  2  merupakan  contoh  judul  berita  yang melalui tahap proses case folding.
Tabel 2. Sub Proses Case Folding Judul Berita Tahap Diprotes, Ini Jawaban Nike Soal Produk Hijab Kurasi Data diprotes, ini jawaban nike soal produk hijab aksi 313 Case Folding
Proses tokenisasi berfungsi dengan memisahkan setiap kalimat  dalam  judul  berita  menjadi  kata-kata  yang mandiri dan tidak bergantung pada kata lainnya. Proses selanjutkan dilanjutkan dengan proses filtering dengan proses  stopwords  removal  yakni  kata-kata  yang dianggap kurang penting seperti kata penghubung, kata tanya  dan  kata  umum  lainnya  yang  dianggap  tidak memiliki makna [16]. Akan tetapi dalam penelitian ini akan ditambahkan daftar kata yang merupakan indikasi atau ciri dari judul berita clickbait “ini”, “begini”, kata tanya,  dan  beberapa  kata  lainnya  yang  termasuk  kata unik  clickbait,  sehingga  kata-kata  tersebut  tidak  akan dihilangkan  dalam  proses  stopwords  removal.  Tahap terakhir adalah stemming, cara kerja stemming adalah dengan mengubah setiap kata berimbuhan menjadi kata dasar [17], sedangkan kata yang sudah tak berimbuhan dalam  artian  sudah  berbentuk  kata  dasar  akan diabaikan.  Tabel  3  adalah  contoh  judul  berita  yang sudah  melalui  proses  stopword  removal,  terdapat penghilangan  beberapa  kata,  misalnya  kata  aksi  dan 313.
Tabel 3. Sub Proses Stopword Removal Judul Berita Tahap diprotes, ini jawaban nike soal produk hijab aksi 313 Case Folding
protes, ini nike soal produk hijab
Stopwords Removal

## 3.3 Implementasi Model K-NN
Pada proses ini terdiri dari tiga fase, fase pertama yakni pembobotan TF-IDF yang merupakan fitur seleksi dari model K-NN untuk mendeteksi clickbait. Pembobotan digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kata yang  sudah  melalui  tahap  text  preprocessing  pada masing-masing data [1], baik data latih maupun data uji. Proses  pembobotan  menggunakan  TF-IDF  dengan tahap  sebagai  berikut.  Pertama  Term  Frequency  (TF), merupakan  jumlah  kemunculan  suatu  term  atau  kata pada setiap artikel. Kedua, Document Frequency (DF), merupakan  jumlah  data  yang  mengandung  satu  kata tertentu.  Ketiga  Inverse  Document  Frequency  (IDF), merupakan pengurangan bobot suatu term yang tingkat kemunculannya tinggi di berbagai dokumen yang ada. IDF  diperoleh  dengan  rumus  log(n/DF),  di  mana  n merupakan  jumlah  data  [16].  Hasil  perhitungan pembobotan  setelah  dilakukan  perhitungan  jarak ( Euclidean Distance ) disajikan pada Tabel 8.

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1872 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Tahap berikutnya adalah perhitungan Jarak (Euclidean Distance),  menghitung  jarak  setiap  kata  dalam  satu judul terhadap judul berita lainnya. Hal ini diperlukan untuk mengetahui apakah hasil akhir klasifikasi sesuai dengan  label yang diberikan pada tahap pengumpulan data.  Perhitungan  jarak  pada  penelitian  ini  akan menggunakan metode Euclidean Distance.  Tahap yang terakhir adalah proses pencarian tetangga Terdekat (K- NN). Setelah jarak dari judul berita ke-1 terhadap setiap judul berita lainnya telah diperoleh, selanjutnya adalah mengurutkan  hasil  tersebut  dari  yang  terkecil  hingga terbesar. Pada Euclidean Distance semakin besar jarak, semakin rendah tingkat kemiripannya [12]. Begitu juga sebaliknya,  semakin  kecil  jarak,  semakin  tinggi  pula tingkat kemiripannya.
Tabel 4.  Hasil Perhitungan K-NN Jarak Judul Berita ke- Clickbait 3.3404126 8 Ya 3.6055513 3 Tidak 3.6274449 6 Ya 3.6726774 7 Tidak 3.7627591 2 Ya 4 4 Tidak 4.3588989 5 Tidak
Tabel  4  menunjukkan  hasil  perhitungan  K-Nearest Neighbors  (K-NN)  untuk  klasifikasi  judul  berita sebagai  clickbait  atau  bukan.  Hasil  perhitungan  ini digunakan  untuk  menentukan  klasifikasi  judul  berita berdasarkan jarak terdekat ke data pelatihan yang telah dilabeli.
3.4 Kata Unik
Kata-kata  unik  berperan  sebagai  fitur  dan  indikator pendukung  dalam  mengidentifikasi  judul  Clickbait. Informasi  ini  diperoleh  melalui  proses  pencarian  dan perbandingan  antara  kata-kata  yang  terdapat  dalam judul  Clickbait  namun  tidak  ditemukan  dalam  judul Bukan Clickbait [10]. Oleh karena itu, data ini menjadi elemen penting dalam membedakan dan mengklasifikasikan  judul-judul  Clickbait.  Setiap  kali terjadi perubahan dalam judul, label, penambahan, atau penghapusan data, penting untuk melakukan pencarian ulang  terhadap  kata-kata  unik  tersebut  karena kemungkinan adanya perubahan dalam data kata unik.
Gambar 4. Flowchart Kata Unik
Gambar  4  merupakan flowchart atau  alur  yang menggambarkan  bagaimana  tahap  pengumpulan  data kata unik.

## Tabel 5. Tabel Data Kata Unik
No. Kata Unik Jumlah 1 apa 16 2 kenapa 12 3 nih 11 4 alasan 11 5 wow 10 6 gara 10 7 heboh 10 8 siapa 7 9 kamu 6 10 alasannya 6 11 mengapa 6 12 komentar 6 13 lihat 6 14 disebut 5 15 tahu 5 16 kok 5 17 awas 5 18 inilah 5 19 begini 5 20 wah 4
Tabel  5  adalah  hasil  perolehan  kata  unik  yang dikerjakan  oleh  program  dalam  penelitian  yang  telah dilakukan. Kata-kata seperti "apa", "kenapa", "nih", dan "alasan"  merupakan  kata-kata  yang  paling  sering muncul,  dengan  jumlah  kemunculan  yang  cukup signifikan.  Sebaliknya,  kata-kata  seperti  "siapa", "kamu",  "alasannya",  dan  "mengapa"  memiliki kemunculan yang lebih sedikit. Ini menunjukkan bahwa kata-kata pertanyaan dan kata-kata yang terkait dengan perasaan atau reaksi seperti "wow", "gara", dan "heboh" juga  sering  muncul.  Kata  “wah”  dan  “kok”  tingkat kemunculannya  jauh  lebih  sedikit  jika  dibandingkan kata  “wow”  dan  “nih”,  walaupun  kata-kata  tersebut termasuk  dalam  kata  reaksi.  Hal  yang  hampir  sama, terjadi  juga  pada  kata-kata  yang  termasuk  dalam kelompok  kata  tanya,  seperti  kata  “apa”,  “kenapa”, “siapa” dan kata “mengapa”.

## 3.5 Pengujian Algoritma
Pada  tahap  pengujian  algoritma,  hasil  akurasi  terbaik didapat  pada  jumlah  tetangga  atau  k  =  11.  Tabel  6 adalah persentase evaluasi hasil pengujian algoritma K- NN terhadap 200 data uji.
Dari  hasil  pengujian  menggunakan  confusion  matrix yang  disajikan  pada  tabel  6,  terlihat  bahwa  variasi jumlah tetangga (K) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap kinerja sistem. Dalam tabel tersebut, terdapat nilai  true  positive  (TP),  true  negative  (TN),  false positive (FP), dan false negative (FN) untuk setiap nilai K  yang  diuji.  Dari  nilai-nilai  tersebut,  dapat  dihitung metrik  evaluasi  seperti  Precission,  Recall,  dan  F- Measure.  Dapat  dilihat  bahwa  dengan  peningkatan jumlah  tetangga,  kinerja  sistem  cenderung  meningkat, terutama dalam hal akurasi dan F-Measure [17]. Hasil terbaik  tercapai  pada  nilai  K=11,  dengan  akurasi

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1872 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
sebesar 80.5%, Precission sebesar 85%, Recall sebesar 81%,  dan  F-Measure  sebesar  80%.  Hal  ini menunjukkan bahwa model dengan jumlah tetangga 11
memberikan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall dalam mengklasifikasikan judul-judul clickbait.
Tabel 6. Evaluasi Pengujian Algoritma
K TP TN FP FN Confusion Matrix Precission Recall   F-Measure 3 42 88 3 67 65% 77% 65% 62% 5 57 88 3 52 72.5% 80% 72% 71% 7 64 87 4 45 75.5% 81% 76% 75% 9 66 86 5 43 76% 81% 76% 76% 11 72 89 2 37 80.5% 85% 81% 80% 13 73 85 6 36 79% 82% 79% 79% 15 68 85 6 41 76.5% 81% 77% 76%

## 3.6 Pengujian Menggunakan Data Baru
Setelah mencapai tingkat akurasi minimal 80% dengan pengujian  menggunakan  data  uji,  langkah  selanjutnya adalah melakukan pengujian dengan menggunakan data baru  [17].  Pengujian  dengan  data  baru  dilakukan dengan mengakses halaman utama, kemudian memasukkan  judul  berita  yang  akan  diklasifikasikan. Pada tahap ini, dilakukan pengujian dengan menggunakan  20  judul  berita  baru,  dan  hasilnya disajikan dalam Tabel 7.
Tabel 7. Evaluasi Pengujian Data Baru
TP TN FP FN Confusion Matrix Precission Recall F- Measure 9 9 1 1 90% 90% 90% 90%
Hasil  pengujian  training  yang  diteruskan  dengan pengujian  menggunakan  data  baru  menunjukkan  hasil yang lebih signifikan. Dari tabel yang diberikan, terlihat bahwa  model  berhasil  mengklasifikasikan  data  baru dengan tingkat akurasi yang tinggi. Nilai TP, TN, FP, dan  FN  yang  menggambarkan  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan  data  baru.  Dengan  menggunakan metrik  evaluasi,  seperti  Precission,  Recall,  dan  F- Measure,  dapat  disimpulkan  bahwa  model  memiliki performa yang sangat baik dalam mengenali judul-judul clickbait  pada  data  baru.  Dengan  tingkat  akurasi mencapai  90%,  serta  nilai  Precission,  Recall,  dan  F- Measure  yang  sama-sama  tinggi  sebesar  90%, menunjukkan  bahwa  model  dapat  mengidentifikasi clickbait  dengan  baik  tanpa  banyak  mengorbankan presisi atau recall. Hal ini menunjukkan bahwa model yang  telah  dilatih  dengan  data  sebelumnya  mampu beradaptasi dengan baik dalam mengklasifikasikan data baru.

## 4.   Kesimpulan
Setelah  melalui  tahapan  analisis,  perancangan, implementasi,  pelatihan,  pengujian,  dan  evaluasi terhadap  sistem  pengklasifikasi  judul berita  berbahasa Indonesia  menggunakan  metode  k-Nearest  Neighbor, dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi  atau  sistem  ini mampu  mengklasifikasikan  judul  berita  berbahasa
Indonesia  ke  dalam  kelas  Clickbait  atau  Bukan Clickbait.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja sistem termasuk jumlah tetangga (k), variasi data, dan fitur  pendukung  yang  digunakan  di  dalamnya. Konfigurasi  terbaik  algoritma  K-NN  untuk  penelitian ini adalah k = 11 dengan data latih 800 artikel dan data uji  200  artikel,  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 80.5%, Presisi 85%, Recall 81%, dan F-Measure 80%. Selain itu, beberapa kata unik yang sering muncul pada judul  Clickbait  dalam  penelitian  ini  antara  lain  "apa", "kenapa",  "nih",  "alasan",  "wow",  dan  beberapa  kata lainnya  yang  terdapat  pada  daftar  kata  unik. Selanjutnya,  dilakukan  pengujian  menggunakan  20 judul  baru  yang  belum  memiliki  kelas  dengan  hasil akurasi sebesar 90%.

## Daftar Rujukan
[1]   N. A. Zuhroh and N. A. Rakhmawati, "Clickbait detection: A literature  review  of  the  methods  used," Jurnal  Ilmiah Teknologi Sistem Informasi, vol. 6, no. 1, pp. 1-10, 2020.
[2]   M.  N.  Fakhruzzaman,  S.  Z.  Jannah  and  R.  A.  Ningrum,
"Flagging clickbait in Indonesian online news websites using fine-tuned transformers," International Journal of Electrical and Computer Engineering , vol. 13, no. 3, 2023.
[3]   P.  Meel  and  D.  K.  Vishwakarma,  "Fake  news,  rumor, information  pollution  in  social  media  and  web:  A contemporary  survey  of  state-of-the-arts,  challenges  and opportunities," Expert  Systems  with  Applications, vol.  153, 2020.
[4]   J.  Sirusstara,  N.  Alexander,  A.  Alfarisy,  S.  Achmad  and  R. Sutoyo,  "Clickbait  Headline  Detection  in  Indonesian  News Sites using Robustly Optimized BERT Pre-training Approach (RoBERTa),"  in 2022  3rd  International  Conference  on Artificial  Intelligence  and  Data  Sciences  (AiDAS) ,  Ipoh,
Malaysia, 2022.
[5]   Y. Fahrimal, A. Husna, F. Islami and J. Johan, "MEDIA DAN PANDEMI:  FRAME  TENTANG  PANDEMI  COVID-19 DALAM," JURNAL  STUDI  KOMUNIKASI  DAN  MEDIA, vol. 24, no. 2, pp. 169-186, 2020.
[6]   J. Zheng, K. Yu and X. Wu, "A deep model based on Lure and Similarity for Adaptive Clickbait Detection," Knowledge- Based Systems, vol. 214, 2021.
[7]   M.  Dong,  L.  Yao,  X.  Wang,  B.  Benatallah  and  C.  Huang  ,
"Similarity-Aware  Deep  Attentive  Model  for  Clickbait Detection,"  in Pacific-Asia  Conference  on  Knowledge

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1872 Lisensi: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
Discovery  and  Data  Mining  PAKDD  2019:  Advances  in Knowledge Discovery and Data Mining , Macau, China, 2019.
[8]   E.  Uzun,  "A  Novel  Web  Scraping  Approach  Using  the Additional  Information  Obtained  From  Web  Pages," IEEE Access, vol. 8, pp. 61726-61740, 2020.
[9]   A.  William  and  Y.  Sari,  "CLICK-ID:  A  novel  dataset  for Indonesian  clickbait  headlines," Data  in  Brief, vol.  32,  p. 106231, 2020.
[10]   B.  Naeem,  A.  Khan,  M.  O.  Beg  and  H.  Mujtaba  ,  "A  deep learning  framework  for  clickbait  detection  on  social  area network  using  natural  language  cuesA  deep  learning framework  for  clickbait  detection  on  social  area  network using  natural  language  cues," Journal  of  Computational Social Science, vol. 3, p. 231–243 , 2020.
[11]   N.  Kaothanthong,  S.  Kongyoung  and  T.  Theeramunkong, "Headline2Vec:  A  CNN-based  Feature  for  Thai  Clickbait Headlines  Classification," INTERNATIONAL  SCIENTIFIC JOURNAL OF ENGINEERING AND TECHNOLOGY, vol. 5, no. 1, 2021.
[12]   T. Mladenova and I. Valova, "Analysis of the KNN Classifier Distance  Metrics  for  Bulgarian  Fake  News  Detection,"  in
2021  3rd  International  Congress  on  Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA) , Turkey, 2021.
[13]   I.  Ahmad,  M.  A.  Alqarni,  A.  A.  Almazroi  and  A.  Tariq, "Experimental  Evaluation  of  Clickbait  Detection  Using Machine  Learning  Models," Intelligent  Automation  &  Soft Computing , vol. 26, no. 6, pp. 1335-1344, 2020.
[14]   W. Wang, F. Feng, X. He, H. Zhang and T.-S. Chua, "Clicks can  be  Cheating:  Counterfactual  Recommendation  for Mitigating Clickbait Issue," in SIGIR '21: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval , Canada, 2021.
[15]   V. Kaushal and K. Vemuri, "Clickbait—Trust and Credibility of  Digital  News," IEEE  Transactions  on  Technology  and Society , vol. 2, no. 3, pp. 146-154, 2021.
[16]   M.  Liebenlito,  A.  A.  Yesinta  and  M.  I.  S.  Musti,  "Deteksi Clickbait  pada  Judul  Berita  Online  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  FastText," Journal  of  Applied  Computer Science and Technology (JACOST) , vol. 5, no. 1, 2024.
[17]   D. K. Dixit, A. Bhagat and D. Dangi, "An accurate fake news detection  approach  based  on  a  Levy  flight  honey  badger optimized convolutional neural network model," Concurrency and Computation Practice and Experience, vol. 35, no. 1, 2023.

## Lampiran
Tabel 8. Pembobotan Kata TERM Jarak Judul ke-1 Judul Berita 2 3 4 5 6 7 8 begini 1 1 1 1 1 1 1 kondisi 1 1 1 1 1 1 1 jalan 1 1 1 1 1 1 1 sekitar 1 1 1 1 1 1 1 masjid 1 1 1 1 1 1 1 istiqlal 1 1 1 1 1 1 1 aksi 1 1 1 1 1 1 1 313 1 1 1 1 1 1 1 ini 0.1583563 0 0 0 0.1583563 0 0.1583563 cassandra 1 0 0 0 0 0 0 lee 1 0 0 0 0 0 0 susah 1 0 0 0 0 0 0 paling 1 0 0 0 0 0 0 randy 1 0 0 0 0 0 0 martin 1 0 0 0 0 0 0 ahok 0 1 0 0 0 0 0 lift 0 1 0 0 0 0 0 bunyi 0 1 0 0 0 0 0 paksa 0 1 0 0 0 0 0 masuk 0 1 0 0 0 0 0 sandiaga 0 0 1 0 0 0 0 uno 0 0 1 0 0 0 0 pan 0 0 1 0 0 0 0 tulang 0 0 1 0 0 0 0 punggung 0 0 1 0 0 0 0 program 0 0 1 0 0 0 0 ok 0 0 1 0 0 0 0 oce 0 0 1 0 0 0 0 kevin 0 0 0 1 0 0
0

## Laila Isyriyah, Adi Bayu Permadi, Rakhmad Maulidi
Tematik: Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 11 No. 1 (2024)
TERM Jarak Judul ke-1 Judul Berita 2 3 4 5 6 7 8 sanjaya 0 0 0 1 0 0 0 sukamuljo 0 0 0 1 0 0 0 marcus 0 0 0 1 0 0 0 fernaldi 0 0 0 1 0 0 0 gideon 0 0 0 1 0 0 0 juara 0 0 0 1 0 0 0 ganda 0 0 0 1 0 0 0 all 0 0 0 1 0 0 0 england 0 0 0 1 0 0 0 2017 0 0 0 1 0 0 0 protes 0 0 0 0 1 0 0 nike 0 0 0 0 1 0 0 soal 0 0 0 0 1 0 0 produk 0 0 0 0 1 0 0 hijab 0 0 0 0 1 0 0 ridwan 0 0 0 0 0 1 0 kamil 0 0 0 0 0 1 0 usung 0 0 0 0 0 1 0 nasdem 0 0 0 0 0 1 0 cagub 0 0 0 0 0 1 0 jabar 0 0 0 0 0 0.4885591 0 apa 0 0 0 0 0 0 1 minum 0 0 0 0 0 0 1 mudah 0 0 0 0 0 0 1 angka 0 0 0 0 0 0 0 anggur 0 0 0 0 0 0 0 hati 0 0 0 0 0 0 0 anak 0 0 0 0 0 0 0 pedas 0 0 0 0 0 0 0 ussy 0 0 0 0 0 0 0 sulistiawaty 0 0 0 0 0 0 0 JUMLAH 14.158356 13 16 19 13.158356 13.488559 11.158356 HASIL AKAR 3.7627591 3.6055513 4 4.3588989 3.6274449 3.6726774 3.3404126