## PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI TOPIK BERITA PADA SITUS DETIK.COM
Muhammad Iksan Maulana 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon alqarniihsan22@gmail.com

## ABSTRAK
Perkembangan pesat dalam bidang Informatika telah menjadi pendorong utama perubahan dalam berbagai aspek  kehidupan  manusia.  Era  digital  saat  ini  menyaksikan  revolusi  teknologi  yang  telah  mengubah  cara  kita berkomunikasi, bekerja, belajar, dan berbisnis. Studi-studi sebelumnya telah banyak mengkaji masalah klasifikasi berita, namun masih ada ruang untuk penelitian lebih lanjut. Algoritma Naïve Bayes Classifier yang digunakan sebagai  metode  untuk  melakukan  klasifikasi  data  terutama  untuk  kebutuhan  deteksi  terhadap  berita  berita palsu/fakta.Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menguji  dan  membandingkan  efektivitas  Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam klasifikasi topik berita. Dengan menggunakan  Kedua nya  bisa  memberikan  perspektip  yang  berbeda  dan  memungkinkan  untuk  mengeksplorasi  kelebihan  dan kekurangan  masing  masing  metode,  Dengan  demikian  kedua  metode  tersebut  dipilih.  penelitian  ini  akan memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kemungkinan penerapan kedua metode ini dalam konteks yang relevan. Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classification  dan  K-Nearest  Neighbors  dalam  konteks  klasifikasi topik  berita  berjumlah  9  tahapan.  Tahapan  tersebut  adalah  (1)  Studi  Literatur;(2)  Pengumpulan  Data;(3) Preprocessing  Data;(4)  Ekstraksi  Fitur;(5)  Pembagian  Data;(6)  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Classification;(7)  Penerapan  K-Nearest  Neighbors  (K-NN);(8)  Evaluasi  Model;(9)  Analisis  Hasil.  Dari  hasil pengujian ini dapat di simpulkan bahwa pengujian analisis algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor ini didapatkan  hasil  akurasi  terbaik  dalam  klasifikasi  data  yaitu  pada  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dimana mendapatkan akurasi sebesar 71,00% yang didapatkan pada data uji 10% dengan k = 1 dibandingkan algoritma Naïve Bayes yang hanya mendapatkan akurasi sebesar 66,00% pada data uji 10%. Perbandingan ini menunjukkan bahwa  metode  klasifikasi  Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbors  masing-masing  memiliki  kelebihan  dan kekurangan dalam klasifikasi topik berita di Detik.com.
Kata kunci :  Klasifikasi, Berita, Naïve bayes, K-NN, Machine Learning

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  pesat  dalam  bidang  Informatika telah  menjadi  pendorong  utama  perubahan  dalam berbagai aspek kehidupan manusia. Era digital saat ini menyaksikan revolusi teknologi yang telah mengubah cara  kita  berkomunikasi,  bekerja,  belajar,  dan berbisnis.  Perkembangan  ini  menciptakan  tantangan dan  peluang  yang  signifikan  di  berbagai  bidang, termasuk  teknologi  informasi,  ekonomi  digital, pendidikan  online,  dan  media  massa.  Teknologi informasi  dan  komputasi  telah  menjadi  tulang punggung masyarakat modern, mengubah fundamental  cara  kita  mendapatkan,  mengolah,  dan menyebarkan informasi. Dalam konteks ini, klasifikasi topik  berita  menjadi  sebuah  isu  krusial,  karena melibatkan kemampuan untuk menyortir dan mengorganisasi  informasi  yang  sangat  berlimpah  di era digital ini.
Dalam era di mana akses ke berita dan informasi begitu  mudah,  tantangan  utama  yang  timbul  adalah bagaimana  mengelompokkan  dan  mengkategorikan berita dengan cepat dan akurat. Dengan produksi berita yang  semakin  besar  dan  beragam,  memahami  topik berita  menjadi  sangat  penting  untuk  penyampaian informasi yang efektif kepada masyarakat. Selain itu, permasalahan  tambahan  muncul  dalam  bentuk  fake
news  dan  informasi  yang  salah  kaprah,  yang memerlukan klasifikasi yang lebih cermat.
Dalam konteks ini, relevansi dan nilai penelitian ini  sangat  nyata.  Keterbatasan  metode  klasifikasi berita  yang  ada  serta  kompleksitas  topik-topik  berita yang  terus  berkembang  mendorong  untuk  mencari solusi  yang  lebih  canggih.  Penelitian  di  bidang  ini sangat relevan dalam upaya meningkatkan pemahaman dan pengelolaan informasi di era digital. Dengan  kemajuan  teknologi,  alat-alat  pemrosesan bahasa alami dan pembelajaran mesin semakin penting untuk  mengatasi  tantangan  klasifikasi  berita.  Solusi yang lebih canggih dapat membantu dalam mengotomatisasi  proses  kategorisasi  berita  dengan akurasi  yang  lebih  tinggi  dan  kecepatan  yang diperlukan.
Dalam  konteks  berita  palsu  dan  informasi  yang salah  kaprah,  penelitian  ini  bisa  menjadi  landasan untuk pengembangan sistem deteksi berita palsu yang lebih  canggih.  Ketepatan  klasifikasi  berita  juga memiliki dampak penting pada praktik jurnalisme dan tanggung  jawab  media,  Ini  membantu  menghindari bias  dalam  penyajian  informasi  dan  memastikan bahwa masyarakat menerima berita yang benar-benar informatif dan objektif.
Studi-studi  sebelumnya  telah  banyak  mengkaji masalah  klasifikasi  berita,  namun  masih  ada  ruang untuk  penelitian  lebih  lanjut.  Beberapa  penelitian sebelumnya  mungkin  telah  mengusulkan  pendekatan klasifikasi  berita  berdasarkan  aturan  dan  metode tertentu,  berdasarkan  penelitian  terdahulu  yang menggunakan metode naive bayes [1]
Algoritma Naïve Bayes Classifier yang digunakan sebagai metode untuk melakukan klasifikasi  data  terutama  untuk  kebutuhan  deteksi terhadap  berita berita  palsu/fakta.Tahapan  yang  telah dilakukan  dimulai  dengan  pengumpulan  data,  proses tokenisasi, fase pemodelan, fase evaluasi, hingga fase deployment.[2]
Penelitian  ini  membahas  pengelompokan  atau pengklasifikasian  dokumen  berita  secara  otomatis, dikarenakan  pengelompokan  secara  manual  dengan menggunakan bantuan manusia itu tidak efisien. [3]
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  menerapkan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor) dalam melakukan  sentimen  analisis  pengguna  Twitter tentang  isu  terkait  kebijakan  pemerintah  tentang Pembelajaran  Daring.  penelitian  menggunakan  data Tweet  sebanyak  1825  data  tweet  Bahasa  Indonesia data  dikumpulkan  sejak  tanggal  1  Februari  2020 sampai  dengan  30  September  2020.  Tetapi  mereka mungkin belum menyentuh pentingnya membandingkan  dan  menggabungkan  metode  yang berbeda.  Selain  itu,  penelitian-penelitian  terdahulu mungkin  tidak  secara  khusus  menerapkan  Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam konteks klasifikasi topik berita. Oleh karena  itu,  penelitian  ini  akan  mengisi  kesenjangan pengetahuan  ini  dengan  eksplorasi  yang  lebih mendalam terhadap dua metode tersebut.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menguji  dan  membandingkan  efektivitas  Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam  klasifikasi  topik  berita.  Dengan  demikian, Penelitian ini bertujuan untuk menyediakan pemahaman  yang  lebih  komprehensif  terkait  potensi penerapan kedua metode tersebut dalam konteks yang relevan.  Signifikansi  penelitian  ini  terletak  pada kontribusinya terhadap pemecahan masalah klasifikasi berita  yang  lebih  akurat  dan  efisien  di  tengah eksponensialnya  produksi  berita  digital.  Selain  itu, hasil  penelitian  ini  dapat  memiliki  implikasi  praktis dalam  mengembangkan  alat-alat  otomatis  untuk mengkategorikan  berita,  yang  dapat  digunakan  oleh industri  media,  lembaga  pemerintah,  dan  masyarakat umum.  Dengan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang efektivitas  keduanya,  penelitian  ini  dapat  membantu memandu pengembangan solusi klasifikasi berita yang lebih canggih.
Untuk mencapai tujuan penelitian, peneliti akan mengintegrasikan Algoritma Naïve Bayes Classification dan K-Nearest Neighbors dalam proses klasifikasi  topik  berita.  Algoritma  Naive  Bayes merupakan metode Klasifikasi sederhana. Metode ini memanfaatkan  teorema  probabilitas  yaitu  mencari
peluang  terbaik,  dengan  memprediksi  probabilitas  di masa depan berdasarkan informasi di masa sebelumnya. Algoritma K-NN merupakan suatu teknik yang digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek-objek  berdasarkan  data  pembelajaran  yang memiliki  jarak  terdekat  dengan  objek  yang  sedang diklasifikasikan. Data pembelajaran ini diwakili dalam ruang  berdimensi  tinggi,  di  mana  setiap  dimensi merepresentasikan  ciri-ciri  atau  fitur-fitur  yang terdapat  pada  data  tersebut.  Kami            akan mengumpulkan dataset yang mencakup berbagai topik berita  dan  melaksanakan  eksperimen  dengan  variasi parameter dan teknik pendekatan yang relevan dengan Informatika.  Kami  juga  akan  memanfaatkan  analisis data  untuk  mengevaluasi  kinerja  kedua  metode  ini dalam konteks klasifikasi berita.
Hasil  penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk memperbaiki  kemampuan  klasifikasi  topik  berita secara otomatis. Jika berhasil, hasil penelitian ini dapat digunakan oleh industri media untuk menyusun berita dengan  lebih  efisien  dan  akurat,  serta  oleh  lembaga pemerintah  dalam  mengawasi  penyebaran  informasi yang  salah  kaprah.  Selain  manfaat  langsung  bagi industri  media  dan  lembaga  pemerintah,  hasil penelitian ini juga memiliki potensi untuk memberikan manfaat yang luas bagi masyarakat secara umum . Dengan  peningkatan  kemampuan  klasifikasi topik  berita,  masyarakat  akan  lebih  mudah  untuk mengakses berita yang relevan dan terpercaya. Hal ini dapat meningkatkan literasi informasi dan membantu individu  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih informatif  dan  cerdas.  Selain  itu,  temuan  ini  dapat menginspirasi penelitian lanjutan di bidang Informatika, terutama dalam pengembangan algoritma klasifikasi  yang  lebih  canggih  dan  efektif.  Implikasi praktis  dari  penelitian  ini  juga  dapat  membantu meningkatkan  kualitas  berita  yang  diterima  oleh masyarakat,  mendukung  demokrasi  informasi  yang sehat,  dan  mengurangi  dampak  dari  disinformasi digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian terdahulu
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4]  Dengan berjudul “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa  Indonesia”.  Penelitian  ini  membahas tentang  perbandingan  metode  Naive  Bayes  dan  K- Nearest  Neighbor  untuk  mengklasifikasikan  artikel jurnal  berbahasa  Indonesia  diketahui  bahwa  kinerja dari metode Naive Bayes lebih unggul dari metode K- Nearest  Neighbor.  Terbukti  bahwa  dari  40  data  uji yang  digunakan  metode  Naive  Bayes  mampu mengklasifikasikan artikel jurnal berbahasa Indonesia sebanyak  28  dokumen.  Sedangkan  untuk  metode  K- Nearest  Neighbor  dari  40  data  uji  metode  ini  hanya dapat  mengklasifikasikan  artikel  jurnal  berbahasa Indonesia  sebanyak  16  dokumen.  Hal  tersebut  dapat dipengaruhi jumlah data yang digunakan dan tahapan preprocessing  yang  dilakukan.  Oleh  karena  itu,
disarankan untuk menambah data set dan melengkapi tahapan  preprocessing  seperti  melakukan  stemming kata pada penelitian selanjutnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  Dengan Berjudul  “Klasifikasi  Berita  Online  dengan menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  Cosine Similarity” Penelitian ini membahas klasifikasi berita online  dengan  menggunakan  tf-idf  dan  cosine similarity,  memerlukan  proses  preprocessing  yaitu tokenizing, stopword dan stemming dapat memperkecil  term  sehingga  mempercepat  proses perhitungan pembobotan term menggunakan tf-idf dan mempercepat  proses  cosine  similarity.  Tujuannya adalah  untuk  mempermudahkan  human  error  serta mengurangi  terjadinya  kesalahan  pengkategorian. klasifikasi  mampu  mengelompokkan  berita  dengan tingkat akurasi sebesar 91.25%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]Dengan berjudul  “Klasifikasi  Artikel  Berita  Secara  Otomatis Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Yang Dimodifikasi”  Penelitian  ini  memaparkan  modifikasi metode  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  melakukan pembobotan kata berdasarkan posisinya dalam berita. Percobaan  dilakukan  pada  900  dokumen  berita. Sembilan  ratus  dokumen  tersebut  dibagi  menjadi  9 kategori,  sehingga  masing-masing  kategori  diujikan 100  dokumen.  Untuk  mengetahui  pengaruh  jumlah data  latih  terhadap  efektifitas  naïve  bayes  classifier maka  diambil  beberapa  kombinasi  banyaknya dokumen latih dan dokumen uji.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]Dengan Berjudul  “Klasifikasi  berita  menggunakan  algoritma SVM” Penelitian ini membahas tentang pengelompokan  sebuah  berita  menjadi  beberapa kategori  seperti  ekonomi,  olahraga,  politik  dll.  Pada penelitian  ini  menggunakan  algoritma  support  vector machine dalam melakukan proses klasifikasi teks.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [1]Dengan berjudul  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes Classifier  untuk  mendeteksi  berita  palsu  pada  media sosial”  Penelitian  ini  membahas  Algoritma  Naïve Bayes  Classifier  yang  digunakan  sebagai  metode untuk  melakukan  klasifikasi  data  terutama  untuk kebutuhan deteksi terhadap berita berita palsu/fakta.Tahapan  yang  telah  dilakukan  dimulai dengan  pengumpulan  data,  proses  tokenisasi,  fase pemodelan, fase evaluasi, hingga fase deployment.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]Dengan berjudul “Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan  Covid-19  Menggunakan  Data  Twitter” Dalam  penelitian  ini  sebanyak  2000  dataset  text posting  user  dianalisis  yang  bersumber  dari  aplikasi media  sosial  Twitter.  Penelitian  ini  menggunakan turunan dari algoritma Naïve Bayes yaitu Multinomial Naïve Bayes untuk mengoptimalkan hasil klasifikasi. Tiga label kelas yang digunakan untuk mengklasifikasi sentiment masyarakat yaitu sentimen positif, negative dan netral. Tahapanya dimulai dengan text preprocessing;  cleaning,  case  folding,  tokenisasi,
filtering dan stemming. Kemudian dilanjutkan dengan pembobotan  menggunakan  pendekatan  TF-IDF. Untuk  mengevaluasi  hasil  klasifikasi,  data  diuji menggunakan  confusion  matrix  dengan  menguji akurasi, precision dan recall.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]Dengan berjudul  “Analisis  Sentimen  dan  Pemodelan  Topik Pariwisata  Lombok  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes dan Latent Dirichlet Allocation” Penelitian ini bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  opini-opini wisatawan menjadi dua kelas yaitu positif dan negatif serta  melakukan  pemodelan  topik  pada  kedua  kelas tersebut. Pemodelan topik bertujuan untuk mengetahui topik  yang  sering  dibicarakan  pada  masing-masing kelas. Tahapan dari penelitian ini meliputi pengumpulan  data,  pembersihan  data,  transformasi data, klasifikasi data dengan metode Naive Bayes dan penggunaan  metode  Latent  Dirichlet  Allocation (LDA) untuk pemodelan topik.
Penelitian yang dilakukan oleh [10]yang berjudul “Filtering  Spam  Email  Menggunakan  Metode  Naive Bayes”  Naive  Bayes  merupakan  metode  Klasifikasi sederhana.  Metode  ini  memanfaatkan  teorema probabilitas  yaitu  mencari  peluang  terbaik,  dengan memprediksi probabilitas di  masa depan berdasarkan informasi  di  masa  sebelumnya.  Tujuan  utama  dalam penulisan  skripsi  ini  adalah  mengkaji  penerapan metode  Naive  Bayes  untuk  menentukan  email  spam dan  email  ham.  Hasil  pengujian  aplikasi  terhadap  5 email yang terdiri dari 2 email spam dan 3 email ham.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]dengan berjudul “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi  Tingkat  Penyebaran  Covid”  penelitian ini  dilakukan  sebagai  langkah  antisipasi  terhadap pandemi  Covid-19  dengan  memprediksi  tingkat penyebaran  Covid-19  terutama  di  Indonesia.  Metode penelitian  yang  di  terapkan  pada  penelitian  ini  ialah analisis  masalah  dan  studi  literatur,  mengumpulkan data dan implementasi. Penerapan metode naive bayes diharapkan  mampu  memprediksi  tingkat  penyebaran COVID-19 di Indonesia.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12]dengan berjudul  “Prediksi  Tingkat  Kepuasan  dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma Naïve Bayes” Riset ini bertujuan buat memprediksi tingkatan kepuasan  mahasiswa  dalam  pendidikan  daring  serta membagikan  donasi  pada  akademi  besar  dalam mengambil  kebijakan  yang  berhubungan  dengan kenaikan  mutu  pendidikan  secara  daring.  Informasi yang  digunakan  diperoleh  dengan  membagikan kuesioner  kepada  mahasiswaangkatan  2020/2021 sebanyak  110  mahasiswa.  Parameter  yang  ada  pada kuesioner ialah komunikasi dosen, atmosfer pendidikan  daring,  evaluasi  terhadap  mahasiswa, penyampaian  modul.  Naïve  Bayes  ialah  salah  satu metode  prediksi  buat  mencari  probabilitas  simple bersumber  pada  teorema  bayes  dengan  anggapan independensi yang kokoh.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh[13]dengan berjudul  “Analisis  performa  metode  K-NN  pada
Dataset pasien pengidap Kanker Payudara” Penelitian ini  mencoba  menerapkan  metode  KNN  pada  dataset pasien  pengidap  penyakit  kanker  payudara,  k  yg diterapkan  adalah  k=3  hingga  k=5  serta  menerapkan crossvalidation  dengan  kfold=5,  setelah  dilakukan pengujian maka dengan metode KNN diperoleh hasil tertinggi  untuk  Akurasi  dengan  nilai  0,93  pada  20% keempat (K3), 20% Pertama(K4) dan 20% pertama(K5),  untuk  Presisi  dengan  nilai  0,97  pada 20%  keempat(K3),  untuk  Recall  dengan  nilai  0,98 pada 20% ketiga (K3) dan F-measure dengan nilai 0,94 pada 20% keempat(K3) dan 20% ketiga(K5).
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [14]  dengan berjudul  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes,  Knn, Decision  Tree  Pada  Laporan  Water  Level  Jakarta” Penelitian ini membahas tentang perbandingan antara metode  Naivebayes,  KNN,  Decision  Tree.  Dimana data dari penelitan adalah data set laporan ketinggian air di Jakarta berasal dari data.go.id, pada penelitian ini akan  diukur  confusion  matrix,  precision,  recall, accuracy,  hingga  f-measure  kemudian  juga  dihitung root  mean  squere  error  dari  tiap-tiap  metode,  dari perhitungan tersebut metode Decission tree mendapatkan  accuracy  tertinggi  hingga  96.56% sehingga  dapat  disimpulkan  metode  klasifikasi decision  tree  lebih  baik  dari  metode  Naivebayes maupun KNN.

## 3. METODE PENELITIAN
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classification dan  K-Nearest  Neighbors  dalam  konteks  klasifikasi topik  berita  berjumlah  9  tahapan.  Tahapan  tersebut adalah  Pengumpulan  Data,  Pengambilan  Sampel, Pengelompokan data berdasarkan kategori, Preprocessing Data, Ekstraksi Fitur, Pembagian Data, Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classification, Penerapan  K-Nearest  Neighbors  (K-NN),  Evaluasi Model.
Gambar 1. flowchart metode penelitian
Dari Gambar 1 tentang metode penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut;
a. Studi  Literatur  Tahap  ini  bertujuan  untuk memahami teori dasar di balik kedua algoritma dan konsep-konsep yang terkait dengan klasifikasi teks dan topik berita. Studi literatur ini akan membantu merumuskan pemahaman awal dan kerangka kerja penelitian.
b. Pengumpulan  data  adalah  langkah  awal  dalam penelitian. Data ini akan digunakan sebagai bahan mentah  untuk  melatih  dan  menguji  model klasifikasi.
c. Preprocessing  data  adalah  langkah  penting  untuk memastikan  data  siap  digunakan  dalam  model klasifikasi. Data yang sudah bersih dan terstruktur akan menghasilkan hasil yang lebih baik.
d. Ekstraksi  fitur  adalah  Fitur-fitur  yang  digunakan untuk mewakili teks berita dalam bentuk numerik yang  dapat  digunakan  oleh  algoritma  klasifikasi. Pemilihan  metode  ekstraksi  fitur  yang  tepat  akan memengaruhi kinerja model.
e. Pembagian data adalah Membagi data menjadi set pelatihan (Training set dan Testing Set) Pembagian data menjadi data training dan testing adalah salah satu praktik terpenting dalam pembelajaran mesin, karena membantu memastikan bahwa model yang dikembangkan  mampu  melakukan  prediksi  yang akurat dan dapat menggeneralisasi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
f. Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classification, Selama tahap ini, model statistik Naïve Bayes akan digunakan  untuk  memprediksi  kelas  topik  berita berdasarkan fitur-fitur yang diekstrak. Model akan disesuaikan dengan data pelatihan.
g. Penerapan K-Nearest Neighbors (K-NN)
h. Model  K-NN  akan  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  berdasarkan  kesamaan  antara  data pengujian dan data pelatihan. Pemilihan parameter K akan menjadi bagian dari eksperimen.
i. Evaluasi  model  adalah  langkah  penting  untuk menilai  sejauh  mana  model  dapat  melakukan klasifikasi  dengan  baik.  Metrik  ini  membantu membandingkan kedua algoritma dan menentukan yang lebih efektif dalam konteks klasifikasi berita.
j. Kesimpulan dan Saran
Laporan  penelitian  adalah  dokumen  akhir  yang mendokumentasikan  seluruh  penelitian  dan  dapat digunakan  untuk  berbagi  pengetahuan  dengan komunitas ilmiah atau praktisi lainnya.
Baik  algoritma  Naive  Bayes  maupun  KNN diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  topik  berita  di detik.com.  Naive  Bayes  menghitung  probabilitas berdasarkan asumsi independensi antar fitur, sementara KNN mengklasifikasikan instance berdasarkan kelas tetangga terdekatnya. Kinerja kedua algoritma  dievaluasi  menggunakan  metrik  klasifikasi standar.
Gambar 2. Flowchart Naive bayes dan K-NN

## 3.1. Sumber Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh melalui teknik web scraping dari situs web Detik.com (https://www.detik.com). Kami menjelaskan proses pengumpulan data, jenis data yang diperoleh,  serta  langkah-langkah  yang  diambil  untuk memastikan kualitas dan ketersediaan data.

## 3.2. Populasi dan Sampel
Populasi  penelitian  adalah  kelompok  atau keseluruhan  yang  merupakan  subjek  atau  objek penelitian  yang  relevan  dengan  topik  penelitian  ini. Dalam  konteks  penelitian  ini,  populasi  penelitian adalah semua artikel berita yang terdapat di situs web Detik.com (https://www.detik.com/). Artikel berita ini mencakup  berbagai  topik  dan  kategori,  termasuk politik, bisnis, teknologi, hiburan, dan lainnya. Karena populasi ini mencakup seluruh isi situs web, kami akan menggunakan  sampel  yang  representatif  untuk mewakili bagian dari populasi ini.
a. Populasi
Jumlah  berita  di  situs  tersebut  dalam  satu  sampai dua    bulan  terakhir  pada  tahun  2023  yaitu  pada bulan november sampai desember  terdapat 17.718 data berita.
b. Pemilihan Sampel
Pengambilan  Sampel  dilakukan  dalam  5  kategori yaitu  politik,  ekonomi,  bisnis,  pendidikan  dan olahraga peneliti menggunakan metode
pengambilan  sampel  berdasarkan  5  kategori tersebut untuk memilih artikel berita dari situs web Detik.com. Dalam metode ini, setiap artikel berita dalam  populasi  memiliki  probabilitas  yang  sama untuk  dipilih  sebagai  bagian  dari  sampel. Pengelompokan  Berdasarkan  Kategori  Sampel akan  dibagi  ke  dalam  kelompok  berdasarkan kategori  berita,  seperti  politik,  ekonomi,  bisnis, pendidikan  dan  olahraga.  Ini  akan  memastikan bahwa  setiap  kategori  berita  terwakili  dalam sampel.
c. Jumlah Sampel Jumlah sampel yang akan diambil akan ditentukan berdasarkan pertimbangan statistik yang memungkinkan untuk mencapai tingkat signifikansi  yang  diperlukan  dalam  analisis berdasarkan algoritma Naive Bayes Classification dan  K-NN.  Karakteristik  Sampel  Setiap  artikel berita  yang  terpilih  dalam  sampel  akan  dicatat untuk  data  analisis.  Data  yang  akan  diambil  dari setiap  artikel  berita  termasuk  judul,  teks  berita, kategori  berita,  dan  atribut  lain  yang  relevan. Sampel dari penelitian ini akan dipilih secara acak dari populasi yang ada. Jumlah sampel yang akan diambil  akan  bergantung  pada  besarnya  populasi dan  tingkat  ketepatan  yang  diinginkan.  Penelitian ini  memutuskan  untuk  mengambil  sampel sebanyak  39,41%  dari  populasi,  dan  pada  bulan november sampai desember 2023 terdapat 17.718 berita yang sesuai 5 kategori yang di cari pada situs Detik.com,  jumlah  sampel  yang  diambil  adalah 39,41%  dari  17.718,  yaitu  6.999  berita  dalam periode  2  bulan  terakhir  pada  bulan  November sampai Desember 2023 dengan tahapan pengambilan  data  di  ambil  dalam  beberapa  tahap pengambilan.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  teks  berita  yang  diperoleh  dari  berbagai kategori  di  situs  web  Detik.com.  observasi  atau pengumpulan  data  dilakukan  secara  berkala  sesuai dengan  jadwal  atau  interval  waktu  yang  ditetapkan. Waktu  observasi  dapat  bervariasi  tergantung  pada tujuan  penelitian  dan  sumber  daya  yang  tersedia. pendekatan yang digunakan dalam pengumpulan data berita  dari  situs  web  Detik.com  ini  menggunakan metode  observasi  Pengamatan  terjadwal.  Dalam metode ini, peneliti mungkin menentukan jadwal atau interval  waktu  tertentu  untuk  mengumpulkan  data. Contohnya,  penelitian  ini  dapat  memutuskan  untuk mengumpulkan  data  berita  setiap  hari  pada  pukul 00.00  waktu  setempat,  atau  mungkin  sekali  dalam seminggu  pada  hari  tertentu.  Pendekatan  ini  dapat lebih  terstruktur  dan  memungkinkan  peneliti  untuk mengontrol waktu pengumpulan data.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan  teks  berita  yang  diperoleh  dari  berbagai
kategori di situs web berita Detik.com adapun tahapan tahapan nya adalah sebagai berikut.
a. Preprocessing data Data  teks  berita  dapat  mengandung  karakteristik seperti  tanda  baca,  angka,  dan  karakter  khusus yang  tidak  relevan.  Oleh  karena  itu,  kami  akan melakukan  pembersihan  data  dengan  menghapus karakter yang tidak diperlukan.
b. Pembentukan Matriks TF-IDF
Pembentukan Matriks menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) untuk mengukur pentingnya kata-kata dalam setiap artikel  berita.  Ini  akan  menghasilkan  matriks  TF-
IDF yang akan digunakan sebagai representasi data dalam analisis.
c. Analisis Data Setelah  persiapan  data  selesai,  tahap  analisis  data akan  dimulai.  Dalam  penelitian  ini  akan menerapkan dua metode analisis utama.
d. Naive Bayes Classification Algoritma  Naive  Bayes  Classification  akan digunakan  untuk  mengklasifikasikan  topik  berita berdasarkan  matriks TF-IDF  yang telah dibentuk. Metode ini akan menghasilkan prediksi klasifikasi topik berita.
e. K-NN (K-Nearest Neighbors) Metode K-NN akan digunakan sebagai pendekatan alternatif  untuk  klasifikasi  topik  berita.  Dalam metode  ini,  akan  dilakukan  identifikasi  tetangga terdekat dari setiap artikel berita dalam ruang fitur TF-IDF.
f. Evaluasi Evaluasi hasil analisis adalah tahap penting dalam penelitian  ini.  Peneliti  akan  menggunakan  metrik evaluasi yang relevan.

## 3.4.1. Naive Bayes Classification:
Naive Bayes Classification (NBC)  merupakan sebuah  metode  pengklasifikasi  probabilistik  yang sederhana. Metode ini menghitung sejumlah probabilitas  dengan  mendasarkan  pada  pengamatan frekuensi dan kombinasi nilai-nilai dalam dataset yang diberikan. Disini peneliti menggunakan tipe Algoritma Multinomial Naive Bayes yang merupakan salah satu metode pembelajaran probabilistik didasarkan pada teorema Bayes yang digunakan dalam Natural  Language  Processing  (NLP).  Algoritma  ini bekerja  pada  konsep  term  frequency  yang  berarti berapa  kali  kata  tersebut  muncul  dalam  sebuah dokumen.  Model  ini  menjelaskan  dua  fakta  yaitu apakah  kata  tersebut  muncul  dalam  sebuah  dokumen atau  tidak  serta  frekuensinya  kemunculan  dalam dokumen. Multinomial Naïve Bayes dapat diformulasikan sebagai berikut, rumus 1.
𝑝(𝑝|𝑛) ∝ 𝑃(𝑝) ∏ 𝑃 1≤𝑘≤𝑛𝑑 (𝑡 𝑘 |𝑝)
dimana P( 𝑡 𝑘 |p): probabilitas munculnya dokumen text ( 𝑡 𝑘 ), n adalah jumlah dokumen dan p adalah polaritas.
Kemudian  untuk  menghitung  polaritasnya  atau dokumen  yang  mempunyai  kemiripan  dirumuskan sebagai berikut, rumus 2
𝑝(𝑡 𝑘 |𝑝) = 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑡 𝑘 |𝑝)+ 1 𝑐𝑜𝑢𝑛𝑡(𝑡 𝑝 ) + |𝑣|
Dimana  ( 𝑡 𝑘 |  p)  adalah  jumlah 𝑡 𝑘 muncul  di dokumen  text  yang  memiliki  polaritas  p  dan  jumlah ( 𝑡 𝑝 )  berarti  jumlah  token  yang  ada  di  artikel  berita dengan polaritas p.

## 3.4.2. K- Nearest Neighbors
Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) digunakan  untuk  mengklasifikasikan  objek  baru berdasarkan  kesamaannya  dengan  data  pembelajaran yang  telah  ada.  Teknik  ini  memilih  kelas  atau  label untuk  objek  baru  berdasarkan  mayoritas  kelas  dari  k tetangga terdekatnya dalam data pembelajaran. Jumlah tetangga  yang  dipertimbangkan  ini  ditentukan  oleh parameter k.
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   √∑ (𝑎 𝑟 (𝑥 𝑖 ) − 𝑎 𝑟 (𝑥 𝑗 )) 2 𝑛 𝑟=1
Dimana  d  ( 𝑥 𝑖, 𝑥 𝑗 )  adalah  jarak  euclidean, 𝑥 𝑖 adalah record ke i, 𝑥 𝑗 record ke j dan 𝑎 𝑟 data ke r. 2) Urutkan dengan nilai jarak Euclidean, 3) Menentukan k record klasifikasi terdekat, dan 4) Target outputnya adalah kelas mayoritas.
Untuk analisis perbandingan, penelitian ini dapat mengukur kinerja kedua metode menggunakan metrik evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score. Hasil evaluasi ini akan memberikan pemahaman yang lebih  mendalam  tentang  sejauh  mana  setiap  metode efektif  dalam  mengklasifikasikan  topik  berita. Terlebih lagi, penelitian ini juga dapat mengeksplorasi apakah  kombinasi  atau  ensemble  dari  kedua  metode ini dapat meningkatkan kinerja klasifikasi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  sebanyak  6.999  topik judul  berita  dalam  periode  2  bulan  terakhir,  topik berita  yang  di  ambil  ada  beberapa  kategori  seperti politik,  ekonomi,  bisnis,  pendidikan  dan  olahraga masing  masing  kategori  diambil  secara  acak  sesuai perilisan  berita  tersebut  selama  2  bulan  terakhir. Metode  pengumpulan  ini  yakni  menarik  data  di internet  yang  bersumber  dari  website  detik.com dengan  cara  web  scraping.  Data  yang  sudah  ditarik dimasukkan kedalam excel kemudian dimasukkan ke dalam  database.  Dibawah  ini  merupakan  contoh  data yang  diambil  dari  internet  lalu  diinput  di  excel  yang dapat dilihat pada gambar :
Gambar 3. Hasil Scraping
Preprocessing  dilakukan  agar  data  dapat  diproses ke  tahap  klasifikasi.  Adapun  tahapan  preprocessing yang  dapat  dilihat  pada  gambar  3  beberapa  hasil tokenisasi dan perhitungan TF-IDF
Gambar 4. Term hasil Tokenizing

## 4.2. Hasil Ekstraksi Fitur
1. Hasil Perhitungan Term Frequency(TF)
Gambar 5. Hasil Perhitungan Term Frequency
2. Hasil Perhitungan Invers Document Frequency
Gambar 6. Hasil Perhitungan IDF
3. Hasil Perhitungan TF-IDF (dalam skala 0-1)

## Gambar 7. Hasil perhitungan TF-IDF

## 4.3. Hasil Pemisahan Data
Gambar  8 Hasil Pemisahan Data
Gambar 9. x_test dan x_train
Gambar 10. y_train dan y_test
4.4. Hasil  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes dan K-NN
4.4.1. Klasifikasi Naive Bayes
Pada  klasifikasi  jumlah  data  yang  digunakan sebesar 6.999 data, kemudian akan dilakukan terlebih
dahulu  pembagian  data  training  dan  data  uji  dimana akan dibagi menjadi beberapa bagian, kemudian pada data uji akan di test untuk implementasi algoritma NB dalam mencari akurasi. Pembagian data tersebut antara lain data training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, data training 50% data uji 50% dan Data training 90% Data uji 10% dengan akurasi yang paling tinggi di dapat sebesar 66,00%. Berikut data-data yang sudah di test dapat dilihat pada tabel 1  :
Tabel 1 . Hasil Akurasi Naive Bayes
Gambar 11. Diagram Hasil Akurasi Naive Bayes

## 4.4.2. Klasifikasi K-Nearest Neighbors
Total  data  yang  dipakai  pada  klasifikasi  ini adalah  6.999.  Kemudian  dilakukan  pemecahan  data training  dan  data  uji  yang  dipecah  menjadi  beberapa bagian,  kemudian  pada  data  uji  akan  di  test  untuk implementasi  algoritma  KNearest  Neighbor  dalam mencari  akurasi.  Pembagian  data  tersebut  antara  lain data training 70% data uji 30%, data training 80% data uji 20%, dan data training 50% data uji 50%. Dan pada jumlah (K) nya akan ditentukan antara lain 1, 3, 5, dan 7. a. Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dengan  50% data training dan 50%
Data uji Pengujian algoritma K-Nearest Neighbor menggunakan  data  uji  50%  didapatkan  akurasi terbaik sebesar 60,00% pada k = 1. Berikut hasil akurasi data uji 50% dapat dilihat pada gambar 12:
Gambar 12. Akurasi Data Uji 50%
b. Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dengan  70% data training dan 30% data uji Pengujian algoritma K-NN menggunakan data uji 10% didapatkan akurasi terbaik pada k= 1 dengan akurasi sebesar 66,00%. Berikut hasil akurasi data uji 10% dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Akurasi Data Uji 30%
c. Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dengan  80% data training dan 20% data uji
Pengujian algoritma K-NN menggunakan data uji 20% didapatkan akurasi terbaik pada k=1 dengan akurasi sebesar 69,00%. Berikut hasil akurasi data uji 20% dapat dilihat pada gambar 14 :
Gambar 14. Akurasi Data Uji 20%
d. Klasifikasi  K-Nearest  Neighbor  dengan  90% data training dan 10% data uji
Pengujian  K-NN  pada  data  uji  10%  didapatkan akurasi  terbaik  sebesar  71,00%  pada  k  =  1. Berikut  hasil  akurasi  data  uji  10%  dapat  dilihat pada gambar 15.
Data training Data uji Akurasi 80%(5.599 data) 70%(4.899 data) 50%(3.499 data) 90%(6.299 data) 20%(1.400 data) 30%(2.100 data) 50%(3.500 data) 10%(700 data) 65,00% 64,00% 61,00% 66,00%
Gambar 15. Data Uji 10%
Pengujian  algoritma  K-Nearest  Neighbors menggunakan  beberapa  bagian  data  uji  dengan beberapa  jumlah  k  didapatan  akurasi  terbaik  pada jumlah k masing masing dari data uji tersebut.Berikut yaitu  hasil  semua  data  testing  K-Nearest  Neighbor yang dapat dilihat pada tabel 6 :
Gambar 16. Hasil Akurasi K-NN

## 4.5. Hasil Perbandingan Klasifikasi Topik Berita
Perbandingan Hasil Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbors  Ketika  akurasi  dari  K-NN  dan  NB dibandingkan,  ditemukan  akurasi  K-NN  kian  unggul dari  NB.  Karena  pada  akurasi  pengujian  K-NN menghasilkan  akurasi  tertinggi  yaitu  71,00%  dengan data  uji  10%  pada  k  =  1  jika  dibandingkan  dengan akurasi  NB  yang  menghasilkan  akurasi  sebesar 66,00% pada data uji 10%. Berikut hasil akurasi kedua algoritma tersebut yang dapat dilihat pada tabel 6 :

## Tabel 2. Hasil Akurasi  K-NN
Data Training Data Uji Jumlah K Akurasi 50% 50% 1 3 5 7 60,00% 53,00% 52,00% 53,00% 70% 30% 1 3 5 7 66,00% 55,00% 56,00% 56,00% 80% 20% 1 3 5 7 69,00% 54,00% 56,00% 56,00% 90% 10% 1 71,00%
Data Training Data Uji Jumlah K Akurasi 3 5 7 55,00% 56,00% 57,00% 4.6. Hasil Perbandingan Akurasi Naive Bayes Dan K-Nearest Neighbors Tabel 3 . Hasil Perbandingan Metode Akurasi Naive bayes K-Nearest Neighbors 66.00% 71.00%
Gambar 17. Hasil Perbandingan
Dalam  konteks  klasifikasi  topik  berita,  kedua metode  ini  dapat  memberikan  hasil  yang  baik tergantung  pada  kompleksitas  dan  karakteristik  dari dataset berita yang digunakan. Naïve Bayes cenderung efektif  dalam  kondisi  di  mana  independensi  antar atribut  terpenuhi,  sementara  K-NN  dapat  unggul dalam situasi di mana terdapat pola spasial yang jelas dalam data berita . pada penelitian ini penggunaan data berita  yang  dipakai  sebanyak  6.999  data  berita  yang dibagi  5  kategori  yaitu  politik,  ekonomi,  bisnis, pendidikan  dan  olahraga.  Dari  6.999  data  berita kategori  politik  memiliki  data  sebesar  1.524  data, untuk  kategori  ekonomi  memiliki  1.521,  untuk kategori  bisnis  memiliki  1.512  data,  untuk  kategori pendidikan  1.088  data  dan  untuk  kategori  olahraga memiliki  data  sebesar  1.354  data  yang  akan diklasifikasikan  dalam  pengujian  untuk  metode  K- Nearest  Neighbor  dan  naive  bayes,  pertama  untuk model K-NN dilakukan pemecahan data training dan data  uji  yang  dipecah  menjadi  beberapa  bagian, kemudian  pada  data  uji  akan  di  test  untuk implementasi  algoritma  K-  Nearest  Neighbor  dalam mencari akurasi.
Pembagian data tersebut antara lain Data training 90%  Data  uji  10%,  data  training  80%  data  uji  20%, data training 70% data uji 30%, dan data training 50% data  uji  50%.  Dan  pada  jumlah  (K)  nya  akan ditentukan  antara  lain  1,  3,  5,  dan  7.  Untuk  metode Naïve  Bayes  akan  dilakukan  terlebih  dahulu pembagian  data  training  dan  data  uji  dimana  akan dibagi menjadi beberapa bagian, kemudian pada data
uji  akan  di  test  untuk  implementasi  algoritma  NB dalam mencari akurasi. Pembagian data tersebut antara lain Data training 90% Data uji 10%, data training 80% data uji 20%,  data training 70% data uji 30%, dan data training 50% data uji 50%. Setelah mendapatkan hasil dari penelitian ini selanjutnya didapatkan akurasi dari masing-  masing  algoritma  yang  digunakan  untuk  di jadikan  perbandingan,  Dari  hasil  pengujian  ini  dapat disimpulkan bahwa pengujian analisis algoritma Naïve Bayes  dan  K-Nearest  Neighbors  ini  didapatkan  hasil akurasi  terbaik  dalam  klasifikasi  data  yaitu  pada algoritma  K-Nearest  Neighbors  yang  mendapatkan akurasi sebesar 71,00% yang didapatkan pada data uji 10%  dengan  k  =  1  dibandingkan  algoritma  Naïve Bayes  yang  hanya  mendapatkan  akurasi  sebesar 66,00% pada data uji 10%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
K-Nearest Neighbors memiliki akurasi
klasifikasi yang sedikit lebih tinggi (71,00%) daripada Naive Bayes Classification, berdasarkan perbandingan.  Semuanya  memiliki  kelebihan  dan kekurangan. K-Nearest Neighbors memiliki kelebihan, seperti kemampuan untuk  menangani data non-numerik  dan  kinerja  yang  dapat  ditingkatkan dengan  memilih  nilai  k  yang  tepat.  Mereka  juga membutuhkan  banyak  memori,  sensitif  terhadap outlier,  dan  lambat  dalam  memprediksi  data baru.Kelebihan  dari  Klasifikasi  Naive  Bayes  adalah sederhana, mudah digunakan, dan bekerja dengan baik pada  dataset  kecil.  Namun,  kekurangannya  termasuk asumsi kemerdekaan fitur yang kuat, sensitif terhadap nilai  fitur  yang  jarang  terjadi,  dan  mengalami penurunan kinerja pada dataset besar dan kompleks.Sangat  penting  untuk  mempertimbangkan kebutuhan  dan  preferensi  pengguna  saat  memilih metode  klasifikasi.  Untuk  penelitian  selanjutnya, cakupan kedua algoritma harus diperluas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  Agustina  and  M.  Hermawati,  “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk Mendeteksi  Berita  Palsu  pada  Sosial  Media,”
Fakt. Exacta , vol. 14, no. 4, pp. 1979–276, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259.
[2]  A.  Y.  Muniar,  P.  Pasnur,  and  K.  R.  Lestari, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor pada Pengklasifikasian  Dokumen  Berita  Online,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 2, p. 137, 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i2.2570.
[3]  A. R. Isnain, J. Supriyanto, and M. P. Kharisma, “Implementation of K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm  For  Public  Sentiment  Analysis  of Online Learning,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern.  Syst. ,  vol.  15,  no.  2,  p.  121, 2021,  doi: 10.22146/ijccs.65176.
[4]  R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto,  and  A.  P. Wibawa,  “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive
Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 427–434, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[5]  B.  Herwijayanti,  D.  E.  Ratnawati,  and  L. Muflikhah,  “Klasifikasi  Berita  Online  dengan menggunakan  Pembobotan  TF-IDF  dan  Cosine Similarity,” Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  306–312,  2018, [Online]. Available: https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/796
[6]  Firdaus Mahmudy and Wahyu Widodo, “Klasifikasi  Artikel  Berita  Secara  Otomatis Menggunakan,” Tekno .
[7]  R.  Nanda,  E.  Haerani,  S.  K.  Gusti,  and  S. Ramadhani,  “Klasifikasi  Berita  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 269–278, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4193.
[8]  Yuyun,  Nurul  Hidayah,  and  Supriadi  Sahibu, “Algoritma  Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk Klasifikasi  Sentimen  Pemerintah  Terhadap Penanganan  Covid-19  Menggunakan  Data Twitter,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 4, pp. 820–826, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i4.3146.
[9]  N.  L.  P.  M.  Putu,  Ahmad  Zuli  Amrullah,  and Ismarmiaty, “Analisis Sentimen dan Pemodelan Topik Pariwisata Lombok Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  dan  Latent  Dirichlet Allocation,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  123–131, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i1.2587.
[10]  A.  D.  Wibisono,  S.  Dadi  Rizkiono,  and  A. Wantoro,  “Filtering  Spam  Email  Menggunakan Metode  Naive  Bayes,” TELEFORTECH    J. Telemat.  Inf.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  2020,  doi: 10.33365/tft.v1i1.685.
[11]  Rayuwati,  Husna  Gemasih,  and  Irma  Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES  UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT PENYEBARAN  COVID,” Jural  Ris.  Rumpun Ilmu  Tek. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  38–46,  2022,  doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
[12]  A. R. Damanik, S. Sumijan, and G. W. Nurcahyo, “Prediksi Tingkat Kepuasan dalam Pembelajaran Daring Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 88–94, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.49.
[13]  D. Cahyanti,  A. Rahmayani,  and S. A. Husniar, “Analisis  performa  metode  Knn  pada  Dataset pasien  pengidap  Kanker  Payudara,” Indones.  J. Data  Sci. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  39–43,  2020,  doi: 10.33096/ijodas.v1i2.13.
[14]  D. Marutho, “Perbandingan Metode Naive Bayes ,  KNN  ,  Decision  Tree  Pada  Laporan  Water Level  Jakarta,” Manaj.  Inform.  AMIK  JTC Semarang , vol. 15, no. 2, pp. 90–97, 2019.