## KLASIFIKASI TEKS BERITA BREAKING NEWS DI MANGGARAI MENGGUNAKAN LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)
Claudia Nila Daiman 1 , Aviv Yuniar Rahman 2 , Firman Nudiyansyah 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang claudianiladaiman8@gmail.com

## ABSTRAK
Berita  sering  kali  menyebar  dari  berbagai  sumber,  termasuk  media  sosial  dan  situs  web.  Metode  LSTM ( Long Short Term Memory ) yang lebih baik dalam  mengolah data temporal dan sekuensial dapat mempercepat pengambilan  keputusan  terhadap  berita  terkini  di  Manggarai.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  sistem  klasifikasi  teks  berita  terkini  menggunakan  LSTM  dan  membuat  model  yang  dapat mengklasifikasikan  berita  dengan  akurasi  tinggi  ke  dalam  empat  kategori:  ekonomi,  kecelakaan,  politik  dan pariwisata.  Penelitian  ini  menggunakan  4000  dataset  yang  masing-masing  kategori  terdiri  dari  1000  unit  data. Data  tersebut  dibagi  menjadi  beberapa  variasi  rasio  data  latih  dan  uji:  3600:400,  3200:800,  2400:1600  dan 1600:2400. Model LSTM menunjukkan performa terbaik dengan rasio 3600:400, presisi 88,75%, presisi 88,79%, recall 88,75%, dan skor F1 88,76%. Akurasi menunjukkan persentase prediksi yang benar, precision mengukur ketepatan prediksi positif, recall menghitung seberapa baik model menangkap semua contoh positif, dan F1-score merupakan rata-rata harmonis dari precision dan recall. Hasil tersebut menunjukkan bahwa model LSTM dapat mengklasifikasikan  teks  berita  secara  efisien  dan  akurat.  Penelitian  ini  memvalidasi  penerapan  LSTM  dalam klasifikasi teks berita untuk memberikan informasi penting dan cepat kepada masyarakat Manggarai.
Keyword: LSTM, Klasifikasi Teks, Mangarai, Breaking News, Akurasi Tinggi, Media sosial.

## 1. PENDAHULUAN
Berita  secara  umum  adalah  informasi  yang mengalir  dari  banyak  sumber,  banyak  definisinya, namun ada beberapa kesimpulan yang dapat diambil mengenai  pengertian  berita.[1].  Perkembangan teknologi    pada    zaman    sekarang    ini    sangatlah mempengaruhi kehidupan manusia.
Manggarai  merupakan  wilayah  Nusa  Tengara Timur  (NTT)  yang  termasuk  wilayah  yang  cukup luas. Begitu banyak kejadian maupun kegiatan yang dijadikan  berita  atau  opini  yang  dipaparkan  di website atau biasa di sebut berita online. Mangarai, sebagai  lokasi  kajian,  mungkin  memiliki  kekhasan dan preferensi informasi tersendiri.  Oleh karena itu, penting  untuk  mengembangkan  metode  klasifikasi yang  mempertimbangkan  konteks  lokal  untuk memenuhi  kebutuhan  informasi  yang  khusus  di daerah ini.
Salah  satu  penerapan  klasifikasi  teks  yang dapat  ditemukan  adalah  pengklasifikasian  teks berita berdasarkan kategori tertentu[2].  Klasifikasi teks  berita  breaking  news  memiliki  relevansi  dan urgensi yang tinggi dalam konteks informasi lokal, dengan  pentingnya  mempertimbangkan  aspek temporal  dalam  klasifikasi  tersebut[3].  LSTM adalah metode yang lebih baik dibandingkan metode tradisional,  metode  LSTM  sangat  cocok  untuk analisis  sentimen  dan  klasifikasi  teks[4].  Oleh karena itu, peneliti memilih LSTM sebagai metode yang tepat karena keunggulannya dalam menangani data temporal dan urutan.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  lain  juga  telah memberikan wawasan penting dengan mengeksplorasi  aplikasi  metode  LSTM  dalam klasifikasi  teks  berita.  LSTM  telah  berhasil
menyelesaikan  berbagai  permasalahan,  seperti handwriting recognition,  speech recognition, handwriting  generation,  dan  image  captioning [5]. Hasil  klasifikasi  menunjukkan  perhitungan  akurasi terbaik  sebesar  79%  pada  data  latih  dengan  nilai epoch 27 dan nilai akurasi pada data validasi sebesar 77%[6].
Para  peneliti  fokus  mengklasifikasikan  teks berita  terkini  di  Manggarai,  membaginya  menjadi empat kategori utama: politik, ekonomi, kecelakaan, dan  pariwisata.  Penelitian  ini  menggunakan  data sekunder berupa berita online dari berbagai sumber pada  tahun  2019  hingga  2024.  Tujuan  utama penelitian  ini  adalah  untuk  meningkatkan  akurasi klasifikasi  dan  mempercepat  proses  penyuntingan dengan  menyajikan  berita  terkini  kepada  pembaca. Feedback  dari  perusahaan  berita  mengenai  hasil klasifikasi yang diperoleh memberikan para peneliti wawasan  berharga  tentang  cara  mengoptimalkan model klasifikasi mereka.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Breaking News
Berita  merupakan    sejumlah    peristiwa    yang terjadi di dunia, tetapi     hanya sebagian kecil  saja yang    dilaporkan[7].  Breaking  news  merupakan sebuah    berita  yang  dianggap  sangat  penting, mendesak,  dan  memiliki  dampak  signifikan  pada masyarakat.  jenis  berita  ini  harus  disampaikan segera kepada semua masyarakat karena relevansinya yang tinggi.
2.2. Konteks Lokal Manggarai
Konteks  lokal  dalam  bertutur  ketika  penutur berada  dalam  situasi  budaya  masyarakat  tertentu
dapat dikaitkan dengan makna pragmatik tuturannya[8]. Dalam hal penggunaan Bahasa dalam berkomunaksi  harus  didasari  konteks  yang  jelas. Konteks  lokal  Manggarai  memiliki  keunikan  yang mencakup bahasa, budaya, dan preferensi masyarakat.  Dalam  aspek  bahasa,  penting  untuk memahami dialek dan kosakata lokal agar informasi dapat disampaikan dengan akurat.

## 2.3. Klasifikasi Teks
Klasifikasi  teks  adalah  pengklasifikasian  data ke  dalam  kelompok  atau  kategori  yang  telah ditentukan[9].  Dalam  hal  ini,  klasifikasi  teks menggunakan  data  pelatihan  berlabel  untuk menangani  banyak  kasus  guna  mengklasifikasikan data  pengujian  ke  dalam  kelompok  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Proses  klasifikasi  adalah proses  memperoleh  suatu  fitur  atau  model  yang menjelaskan atau memisahkan konsep/kelas informasi.  Setelah  suatu  pola  ditemukan,  pola tersebut  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  kelas data baru[10].

## 2.4. Preprossesing Teks
Pre-prosesing  teks  bertujuan  untuk  untuk mengubah data teks menjadi bentuk yang lebih baik sehingga  menghasilkan  informasi  teks  dengan kualitas  yang baik dan  siap digunakan pada proses selanjutnya[11].  Struktur  data  yang  baik  dapat menyederhanakan  proses  algoritma  secara  efektif dan  otomatis. Preprocessing merupakan  sebuah proses  yang  sangat  penting  dalam  klasifikasi  data teks[12].  Oleh  karena  itu  diperlukan  proses pengubahan  bentuk  menjadi  data  terstruktur  agar dapat diolah dengan lebih efektif.

## 2.5. Long Short-Term Memory (LSTM)
LSTM  memiliki  struktur  kompleks  dan  unit memori  yang  dapat  dilepas  yang  memungkinkan penyimpanan  dan  akses  data  jangka  panjang[13]. Dalam  konstruksi  LSTM,  terdapat  beberapa komponen  kunci, termasuk gerbang input,  gerbang lupa,  gerbang  keluaran,  bobot,  dan  bias.  Struktur gerbang tersebut mencakup input gate, forgate gate, dan output gate[14].
Pemilihan LSTM pada penelitian ini didasarkan  pada  keunggulan  arsitektur  tersebut dalam  pengolahan  data  temporal  dan  sekuensial. LSTM memiliki struktur kompleks yang memungkinkan penyimpanan dan akses data jangka panjang, serta kemampuan untuk mengatasi masalah fuzzy. Hal ini membuat LSTM sangat cocok untuk menganalisis  teks  berita  terkini  dengan  konteks temporal yang penting.
Dalam literatur, seperti yang dijelaskan dalam jurnal    "Learning  Stochastic  Feedforward  Neural Networks",  LSTM  telah  menunjukkan  hasil  yang sangat  baik  dalam  berbagai  aplikasi,  termasuk analisis  teks  dan  pengenalan  pola  temporal.  Tang dan Salakhutdinov berpendapat bahwa kemampuan
LSTM untuk memodelkan hubungan temporal yang kompleks  menjadikannya  pilihan  yang  tepat  untuk banyak kasus penggunaan [15].
Penelitian  ini  menambah  kontribusi  baru terhadap penerapan LSTM dalam analisis teks berita terkini di  wilayah Manggarai. Dengan  menerapkan LSTM  dalam  konteks  lokal,  penelitian  ini memberikan  solusi  baru  untuk  analisis  teks  berita yang  efisien,  dengan  mempertimbangkan  konteks temporal yang penting.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar  1,  diatas  merupakan  rancangan  alur penelitian  untuk  klasifikasi  teks  berita  breaking news di manggarai menggunakan algoritma LSTM. Dalam  alur  penelitian  ini  mencangkup  beberapa tahap,  yang  bertujuan  untuk  mencapai  penelitian yang sistematis.

## 3.1 Identifikasi Tujuan Masalah
Identifikasih  masalah  merupakan  proses menentukan tujuan yang di capai dalam menyelasaikan  masalah.  Dalam  penelituan  ini tujuannya  adalah  menghasilkan  sebuah  klasifikasi teks berita breaking news di manggarai berdasasarkan    empat  kategori  yaitu  Kecelakan, Politik, ekonomi, dan wisata.

## 3.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data penelitian ini menggunakan data  sekunder  yang  datanya  diambil  dari  internet yaitu teks berita terkini Manggarai yang diposting di Twitter, Instagram, Kompas.com, detik.com, Pemkab Manggarai, Suara. ya, Antanews. com dan media  sosial  lainnya  terkait  berita  Manggarai terkini.
3.1. Preprossesing  Data
Pemrosesan  awal  data  adalah  serangkaian operasi  yang  dilakukan  untuk  membersihkan, mengatur,  dan  menyiapkan  data  mentah  sebelum diproses  lebih  lanjut  atau  diterapkan  ke  model pembelajaran mesin.
Mulai identifikasi Tujuan Masala
Pengumpulan Data Pengujian Implementasi LSTM Preprossesing Hasil Evaluasi
Gambar 2. Tahap Preprocessing
Gambar  2,  merupakan  tahap  preprossesing. Tujuannya  adalah  untuk  memastikan  bahwa  data tersebut sesuai untuk analisis atau pelatihan model.

## 3.3 Implementasi LSTM
Pada tahap ini, dilakukan implementasi metode LSTM  untuk  klasifikasi  teks  berita  breaking  news. Ini mencakup pembuatan model LSTM, konfigurasi parameter,  dan  pelatihan  model  menggunakan dataset yang telah disiapkan.

## 3.4 Pengujian
Setelah  model  LSTM  diimplementasikan, tahap pengujian dilakukan menggunakan dataset uji yang  terpisah.  Pengujian  ini  melibatkan  inputkan data  uji  ke  dalam  model  dan  mengevaluasi  kinerja Model  ini  menggunakan  metrik  seperti  presisi, akurasi, perolehan, dan skor F1.

## 3.5 Hasil Evaluasi
Evaluasi  dilakukan  dengan  membandingkan hasil prediksi model dengan nilai sebenarnya materi tes.  Hasil  evaluasi  ini  memberikan  pemahaman komprehensif  tentang  sejauh  mana  model  LSTM dapat  mengklasifikasikan  berita  secara  akurat. Dengan  menggunakan  metrik-metrik  ini,  peneliti dapat  menilai  kehandalan  model  dan  membuat penyesuaian  jika  diperlukan  untuk  meningkatkan kinerja model.
Akurasi  = Jumlah Prediksi Benar 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑆𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 (1) Persisi = TP
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
(2)
Recall = TP
𝐹𝑁 + 𝑇𝑃 (3) 𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4) Keterangan : TP: Benar Positif. TN: Benar Negatif.
FP: Positif Palsu. FN : Negatif Palsu.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil model LSTM. Pada tahap ini spesifikasi dari  sebuah  model  jaringan  saraf  tiruan  (neural network)  disusun secara berurutan (sequential).

## Gambar 3. Hasil Model LSTM
Gambar  3,  merupakan  lapisan  LSTM  (Long- Term  Memory)  yang  sangat  berguna  untuk memproses  rangkaian  data  seperti  teks.  LSTM memiliki  keunggulan  dalam  memahami  hubungan temporal  data,  dan  model  ini  memiliki  100  unit LSTM.  Setiap  masukan  string  teks  menghasilkan keluaran  berupa  vektor  dengan  panjang  100,  dan parameter  LSTM  disesuaikan  selama  pelatihan untuk  memahami  pola  temporal  dalam  data. Terakhir, ada lapisan padat yang bertindak sebagai lapisan keluaran model. Dalam contoh ini, terdapat 4  neuron  pada  lapisan  padat,  yang  menunjukkan bahwa model harus diklasifikasikan menjadi 4 kelas berbeda.  Jumlah  parameter  model  adalah  373.636, yang merupakan jumlah dari semua parameter level (termasuk bobot dan perpindahan). Semua parameter  model  dapat  disesuaikan  selama  proses pelatihan untuk meningkatkan kinerja model dalam tugas klasifikasi teks tertentu.

## Tahap Pengujian :
Fase  pengujian  ini  dilakukan  setelah  melatih model menggunakan data  pelatihan  dan  sebelum menerapkan  model  di  lingkungan  produksi  atau dunia nyata.

## Tabel 1. Hasil Pengujian
Train:Test  Akurasi  Precision Recall F1- Score 3600:400 88.75% 88.79% 88.75%  88.76% 3200:800 85.875% 86.39% 85.88%  85.99% 2400:1600 85.5% 85.76% 85.5.%  85.59% 1600:2400 82.8% 83.80% 82.83%  82.98%
Tabel  1,  Dari  hasil  pengujian  yang  disajikan dalam  tabel,  terlihat  bahwa  ketika  perbandingan jumlah  data  latih  dan  data  uji  semakin  tidak seimbang,  seperti  pada  kasus  3600:400  atau 3200:800, terjadi penurunan performa model, yang menunjukkan  kemungkinan  terjadinya  overfitting.
Mulai Dataset Tokenzing Cleaning Parsing stopword
Stemming
Normalisasi Selesai
Overfitting  terjadi  ketika  model  terlalu  kompleks dan  terlalu  menyesuaikan  dengan  data  latih, sehingga  tidak  mampu  menggeneralisasi  dengan baik  pada  data  uji  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.  Untuk  mengatasi  overfitting  pada model  LSTM,  beberapa  strategi  yang  dapat dilakukan  antara  lain  adalah  penambahan  data, pengurangan  kompleksitas  model,  penyesuaian hyperparameter,  dan  penggunaan  cross-validation untuk  memvalidasi  performa  model  secara  lebih menyeluruh.
Hasil Perbandingan :

## Gambar 4. Hasil Perbandingan
Gambar 4 Pada grafik diatas menunjukkan tren akurasi model LSTM berdasarkan rasio pembagian data  latih  dan  uji.  Grafik  menampilkan  rasio pembagian  data  pada  sumbu  x  dan  akurasi  model pada  sumbu  y.  Dari  grafik,  terlihat  bahwa  akurasi cenderung menurun saat ukuran data latih berkurang atau saat data uji menjadi lebih besar dibandingkan data latih. Ini menunjukkan bahwa semakin sedikit data yang digunakan untuk melatih model, semakin sulit bagi model untuk memprediksi data uji dengan benar.  Namun,  meskipun  terjadi  variasi  dalam ukuran data latih, grafik menunjukkan bahwa model masih mempertahankan tingkat akurasi yang relatif stabil.  Hasil  akurasi  yang  diamati  adalah  88.75% untuk  pembagian  data  3600:400,  85.875%  untuk pembagian data 3200:800, 85.5% untuk pembagian data  2400:1600,  dan  82.8%  untuk  pembagian  data 1600:2400.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model LSTM tetap memberikan kinerja yang kuat dengan variasi pembagian data yang berbeda.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Klasifikasi  teks  berita  terkini  di  Manggarai berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dengan metode  LSTM,  dapat  disimpulkan  bahwa  proses penelitian  ini  menghasilkan  klasifikasi  teks  berita yang  efektif.  Dengan  dataset  berjumlah  4000  data, di  mana  setiap  kategori  memiliki  1000  dataset,
dilakukan  variasi  pembagian  data  pada  data  train dan  test  dengan  beberapa  model,  yaitu  3600:400, 3200:800, 2400:1600, dan 1600:2400. Model LSTM berhasil  menunjukkan  performa  yang  unggul dibandingkan dengan model lainnya, dengan akurasi sebesar  88.75%,  precision  88.79%,  recall  88.75%, dan F1-score 88.76% pada model pertama. Hasil ini menegaskan  bahwa  model  mampu  dengan  baik dalam memahami dan mengelompokkan teks berita ke  dalam  kategori-kategori  yang  telah  ditentukan. Dengan  demikian,  penelitian  ini  menunjukkan potensi  yang  kuat  untuk  penerapan  metode  LSTM dalam  klasifikasi  teks  berita,  dengan  hasil  yang menjanjikan  dalam  memprediksi  kategori-kategori berita  tertentu.  Oleh  karena  itu    untuk  penelitian selanjutnya  perlu  dilakaun  evaluasi  lebih  lanjut terhadap teknik pengembangan model, penggunaan sumber data tambahan, penanganan ketidakseimbangan kelas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. Pustaka, “Tahun Publikasi,” Vol. 7, No. 1, Pp. 681–686, 2023.
[2]  Yudi  Widhiyasana,  Transmissia  Semiawan, Ilham  Gibran  Achmad  Mudzakir,  And
Muhammad Randi Noor, “Penerapan Convolutional  Long  Short-Term  Memory Untuk  Klasifikasi  Teks Berita  Bahasa
Indonesia,” J.  Nas.  Tek.  Elektro  Dan  Teknol. Inf. ,  Vol.  10,  No.  4, Pp.  354–361,  2021,  Doi: 10.22146/Jnteti.V10i4.2438.
[3]  N.  Yuliyanti,  “Implementasi  Metode  Long Short-Term  Memory  (Lstm)  Pada  Klasifikasi Ulasan Aplikasi Mobile Jkn,” Angew. Chemie Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  Pp.  5–24,  2017, [Online]. Available: Http://Repo.Iain- Tulungagung.Ac.Id/5510/5/Bab 2.Pdf
[4]  H.  Jelodar,  Y. Wang,  R.  Orji,  And  S.  Huang, “Deep  Sentiment  Classification  And  Topic Discovery On Novel Coronavirus Or COVID- 19  Online  Discussions:  NLP  Using  LSTM Recurrent Neural Network Approach,” IEEE J. Biomed.  Heal.  Informatics ,  Vol.  24,  No.  10,
Pp. 2733–2742, 2020, Doi: 10.1109/JBHI.2020.3001216.
[5]  N.  P.  S.  Wati  And  C.  Pramartha,  “Penerapan Long Short Term Memory Dalam Mengklasifikasi Jenis Ujaran Kebencian Pada Tweet Bahasa Indonesia,” J. Nas. Teknol. Inf. Dan Apl. , Vol. 1, No. 1, Pp. 755–762, 2022.
[6]  W. Afandi, S. N. Saputro, A. M. Kusumaningrum,  H.  Adriansyah,  M.  H. Kafabi,  And  S.  Sudianto,  “Klasifikasi  Judul Berita  Clickbait  Menggunakan  RNN-LSTM,” J.  Inform.  J.  Pengemb.  IT ,  Vol.  7,  No.  2,  Pp. 85–89, 2022, Doi: 10.30591/Jpit.V7i2.3401.
[7]  H. Rhomadhona  And J. Permadi, “Klasifikasi Berita Kriminal Menggunakan Naã¯Ve Bayes Classifier  (NBC)  Dengan  Pengujian  K-Fold Cross Validation,” J. Sains Dan Inform. , Vol.
5,  No.  2,  Pp.  108–117,  2019,  Doi: 10.34128/Jsi.V5i2.177.
[8]  Pranowo,  “Kearifan  Lokal  Jawa  Menuju Konteks  Global:  Studi  Makna  Pragmatik,” Salingka  Maj.  Ilm.  Bhs.  Dan  Sastra ,  Vol.  17, No. 2, Pp. 113–125, 2020.
[9]  Aji Priyambodo And Prihati Prihati, “Evaluasi Ekstraksi  Fitur  Klasifikasi  Teks  Untuk
Peningkatan Akurasi
Klasifikasi Menggunakan  Naive  Bayes,” Elkom    J. Elektron.  Dan  Komput. ,  Vol.  13,  No.  1,  Pp. 159–175, 2020, Doi: 10.51903/Elkom.V13i1.277.
[10]  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.
[11]  S.  Khairunnisa,  A.  Adiwijaya,  And  S.  Al Faraby, “Pengaruh  Text  Preprocessing Terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat  Pada  Media Sosial Twitter  (Studi
Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform.
Budidarma , Vol. 5, No. 2, P. 406, 2021, Doi: 10.30865/Mib.V5i2.2835.
[12]  B.  A.  H.  Kholifatullah  And  A.  Prihanto, “Penerapan Metode Long Short Term Memory Untuk  Klasifikasi  Pada  Hate  Speech,” J. Informatics  Comput.  Sci. ,  Vol.  04,  Pp.  292– 297, 2023, Doi: 10.26740/Jinacs.V4n03.P292- 297.
[13]  T.  Bastian  Sianturi,  I.  Cholissodin,  And  N. Yudistira,  “Penerapan  Algoritma  Long  Short- Term Memory (LSTM) Berbasis Multi Fungsi Aktivasi  Terbobot  Dalam  Prediksi  Harga Ethereum,” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 7, No. 3, Pp. 1101–1107, 2023,
[Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
[14]  K.  D.  Larasati  And  A.  H.  Primandari, “Forecasting  Bitcoin  Price  Based  On Blockchain  Information  Using  Long-Short Term Method,” Param. J. Stat. , Vol. 1, No. 1, Pp. 1–6, 2021, Doi:
10.22487/27765660.2021.V1.I1.15389.
[15]  Y.  Tang  And  R.  Salakhutdinov,  “Learning Stochastic  Feedforward  Neural  Networks,” Adv. Neural Inf. Process. Syst. , Pp. 1–9, 2013.