Vol.10, No.1, Februari 2016 ISSN: 0852-730X

## Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram
Denny Nathaniel Chandra 1 , Gede Indrawan 2, I Nyoman Sukajaya 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha
Singaraja, Indonesia e-mail: 1 dennyn_c@yahoo.com, 2 gede.indrawan@gmail.com, 3 nyoman.sukajaya@undiksha.ac.id
ABSTRAK. Perkembangan berita digital telah tumbuh sangat cepat. Saat ini diperkirakan 80% berita digital dalam bentuk tidak terstruktur. Tingginya volume  dokumen teks ini dipicu oleh aktivitas dari berbagai sumber berita. Kebutuhan analisis text mining sangat diperlukan dalam menangani teks yang tidak terstruktur tersebut. Untuk mengklasifikasikan berita, banyak peneliti  yang  berusaha  untuk  melakukan  klasifikasi  terhadap  berita  ini  secara  otomatis,  salah  satunya  adalah  dengan menggunakan klasifikasi naïve bayes. Pada penelitian ini selain menggunakan naïve bayes, peneliti juga akan menggunakan fitur N-Gram . Diharapkan dengan penambahan metode ini, dapat meningkatkan tingkat akurasi dari klasifikasi naïve bayes.
Kata kunci : klasifikasi, naive bayes classifier, akurat

## 1. PENDAHULUAN
Informasi  menjadi  kebutuhan  pokok  bagi  setiap  orang,  namun  tidak  semua  informasi  yang  ada  dapat menjadi  kebutuhan.  Dipengaruhi  oleh  kemajuan  teknologi  internet  sehingga  informasi  mengalami  pelonjakan yang  besar,  sementara  volume  berita  elektronik  berbahasa  Indonesia  yang  semakin  besar  adalah  sumber informasi yang berharga, dan memungkinkan banyak pengguna informasi untuk merubah, memperbanyak, dan menghasilkan informasi baru. Sehingga dewasa ini perlu pencermatan lebih agar mendapatkan informasi yang relevan  dan  sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan  oleh  pengguna  informasi,  pengelompokan  berita  dibutuhkan untuk  mempermudah  pencarian  informasi  mengenai  suatu event tertentu.  Berbagai  penelitian  yang  dilakukan oleh  peneliti  terdahulu  mengenai  text  mining  merupakan  bukti  banyaknya  informasi  media  elektronik  yang mengharuskan adanya pengembangan tentang proses penyaringan informasi secara berkala untuk menghasilkan informasi  yang  baik,  serta  dipengaruhi  oleh  permasalahan  klasifikasi  dokumen  yang  mendasar  dan  sangat penting. Dalam dokumen teks, tulisan yang terkandung adalah bahasa alami manusia, yang merupakan bahasa dengan struktur kompleks dan jumlah kata yang sangan banyak.
Salah satunya penelitian terhadap situs berita radar malang yang penulis lakukan  yang bertujuan untuk mengklasifikasikan  jenis  berita  yang  sesuai  dengan  konten  berita  pada  situs  tersebut  dan  diharapkan  mampu membantu menjadikan acuan bagi developer portal berita online agar dapat memenajemen konten-konten yang terdapat di dalamnya dengan baik Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes Classification , penelitian  ini berusaha  untuk  mengklasifikasikan dokumen  dengan  metode  tersebut.  Klasifikasi ini ditekankan untuk dokumen berbahasa Indonesia, sementara keterkaitan antar dokumen diukur berdasarkan probabilitas.
Erfian  Junianto  dengan  judul  “Penerapan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada Klasifikasi  Dokumen  Berita  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier”.  Penelitian  terkait  selanjutnya  oleh  Amir Hamzah  ,  melakukan  penelitian  dengan  judul  “Klasifikasi  Teks  Dengan  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  Untuk Pengelompokan  Teks  Berita  dan Abstract Akademis ” dan  Akhmad  Pandhu  Wijawa  ,  melakukan  penelitian dengan  judul  “Klasifikasi  Dokumen  dengan  Naïve  Bayes  Classification(NBC)  Untuk Mengetrahui  Konten  E- Goverment”.  Melihat  hasil  dari  penelitian  tersebut  menjadikan  Naïve  Bayes  Classifier  sebagai  metode  yang dipilih pada penelitian ini.
Penggunaan Naïve Bayes Classifier pada penelitian ini diharapkan mampu menghasilkan klasifikasi yang akurat  agar  dapat  dijadikan  bahan  penelitian  lebih  lanjut,  kelebihan  Naïve  Bayes  Classifier  dibandingkan algoritma  lain  adalah  pada  kemampuannya  mengklasifikasi  dokumen  dengan  kesederhanaan  dan  kecepatan komputasinya  namun  memiliki  komputasi  tinggi,  metode  Naïve  Bayes  Classifier  juga  memiliki  kinerja  yang baik terhadap pengklasifikasian data dokumen yang mengandung angka maupun teks.

## 2. METODE YANG DIUSULKAN
Text  mining adalah  cara  yang  digunakan  untuk  ekstraksi  informasi  yang  lebih  berkualitas  dari  dataset  yang tersedia. Penelitian ini mengusulkan metode klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classification (NBC).

## a. Text mining
Penambangan  teks  (bahasa  Inggris:  text  mining)  adalah  proses  ekstraksi  pola  berupa  informasi  dan pengetahuan  yang  berguna  dari  sejumlah  besar  sumber  data  teks,  seperti  dokumen  Word,  PDF, kutipanteks, dll.  Jenis masukan untuk penambangan teksini disebut data takter struktur dan merupakan pembeda utama dengan  penambangan data yang menggunakan data terstruktur  atau basis data sebagai masukan[6].  Penambangan  teks  dapat  dianggap  sebagai  proses  dua  tahap  yang  diawali  dengan penerapan  struktur  terhadap  sumber  data  teks  dan  dilanjutkan  dengan  ekstraksi  informasi  dan pengetahuan  yang relevandari data teks terstrukturini  dengan  menggunakan  teknik dan alat yang sama dengan  penambangan  data.  Proses  yang  umum  dilakukan  oleh  penambangan  teks  di  antaranya  adalah perangkuman otomatis, kategorisasi dokumen, penggugusan teks, dan lain-lain.
b. Berita
Berita  merupakan  bentuk  laporan  tentang  suatu  kejadian  yang  sedang  terjadi  baru  baru  ini  atau keterangan  terbaru  dari  suatu  peristiwa.  Dengan  kata  lain  berita  adalah  fakta  menarik  atau  sesuatu  hal yang penting yang disampaikan pada masyarakat orang banyak melalui  media. Tapi tidak semua fakta bisa diangkat menjadi suatu berita oleh media. Karena setiap fakta akan dipilih mana yang pantas untuk disampaikan pada masyarakat.
c. Preprocessing
Pada text  preprocessing ,  terdapat  beberapa  langkah  seperti  case  folding, tokenizing,  filtering,  dan stemming .
a. Case Folding
Case  Folding mengubah  semua  huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf  kecil.  Karakter  selain  huruf dihilangkan dan dianggap delimeter.
b. Tokenisasi
Tokenisasi adalah tugas memisahkan deretan kata didalam kalimat, paragraf atau halaman menjadi token atau potongan kata tunggal atau termmed word.
c. Filtering
Tahap  filtering  adalah  tahap  mengambil  kata-kata  penting  dari  hasil  token.  Bisa  menggunakan algoritma stoplist (membuang kata-kata yang kurang penting) atau wordlist (menyimpan kata-kata penting). Contoh stopwords adalah “yang”, “dan”, “di”, “dari” dan seterusnya.
d. Stemming
Stemming adalah tahap mencari root kata / frase dari hasil filtering. Pada tahap ini dilakukan proses pengembalian berbagai bentuk kata kedalam suatu representasi yang sama.
d. Fitur N-gram
N-gram adalah substring sepanjang n karakter  dari  sebuah string dalam  definisi  lain n-gram adalah  potongan  sejumlah n karakter  dari  sebuah string . N-gram merupakan  sebuah  metode  yang diaplikasikan  untuk  pembangkitan  kata  atau  karakter.  Metode n-gram ini  digunakan  untuk  mengambil potongan-potongan karakter huruf sejumlah n dari sebuah kata yang secara kontinuitas dibaca dari teks sumber hingga akhir dari dokumen.
N-gram dibedakan  berdasarkan  jumlah  potongan  karakter  sebesar n .  Untuk  membantu  dalam mengambil  potongan-potongan  kata  berupa  karakter  huruf  tersebut,  maka  dilakukan padding dengan blank diawal dan diakhir suatu kata. Sebagai contoh : kata ”TEXT” dapat diuraikan ke dalam beberapa n-gram berikut (”_” merepresentasikan blank ) : uni-grams : T, E, X, T bi-grams : _T, TE, EX, XT, T_ tri-grams : _TE, TEX, EXT, XT_ quad-grams : _TEX, TEXT, EXT_ quint-grams : _TEXT, TEXT_
Pembentukan Model N-gram Dokumen Model n-gram dokumen  dibentuk  berdasarkan  frekuensi n-gram yang  muncul  di  dalam  dokumen. Dokumen akan dibaca kata per kata, dan untuk setiap kata akan dibuat n-gram dari kata tersebut. Untuk setiap n-gram yang  dibangkitkan,  akan  dicatat  dalam  sebuah table dengan n-gram sebagai  kunci  dan jumlah  sebagai  isi.  Apabila n-gram tersebut  sudah  pernah  muncul  di  dalam  dokumen  maka  frekuensi untuk n-gram itu  akan  ditambah  satu,  jika  belum  maka n-gram tersebut  akan  ditambahkan  ke  dalam table dengan jumlah kemunculan satu.
Sebagai  contoh  untuk  pembentukan  model n-gram dokumen  yang  menggunakan bi-gram pada  sebuah dokumen  yang  hanya  berisi  satu  kalimat,  ” pengenalan  bahasa  suku  bangsa  indonesia  berbasis  teks dengan  menggunakan  metode  ngram ”.  Akan  menghasilkan bi-gram ( 2-gram )  pada  Tabel  1.
Tabel 1. Contoh pembentukan N-gram

## e. Naive Bayes Clasifier
Naive  bayes  classifier  merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  yang  berakar  pada  teorema  bayes. Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan  inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di masa  sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Ciri  utama  dari  naive  bayes  classifier  ini adalah  asumsi  yang  sangat  kuat  (naif)  akan  independensi  dari  masing-masing  kondisi  atau  kejadian. Dasar dari teorema naive bayes yang digunakan dalam pemrograman adalah rumus Bayes berikut ini:

## 𝑃(𝐴|𝐵) = (𝑃(𝐴|𝐵) ∗ 𝑃(𝐴))/𝑃(𝐵)
Peluang  kejadian  A  sebagai  B  ditentukan  dari  peluang  B  saat  A,  peluang  A,  dan  peluang  B.  Pada pengaplikasiannya nanti rumus ini berubah menjadi :
𝑃(𝐶 𝑖 |𝐷) = (𝑃(𝐷|𝐶 𝑖 ) ∗ 𝑃(𝐶 𝑖 ))/𝑃(𝐷)
Naive  Bayes  Classifier merupakan  model  penyederhanaan  dari  algoritma  bayes  yang  cocok  dalam pengklasifikasian text atau dokumen. Persamaannya adalah :
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg max 𝑃(𝑣 𝑗 |𝑎 1 , 𝑎 2 , … . , 𝑎 𝑛 )
Berdasarkan persamaan ini, maka rumus bayes dapat ditulis menjadi :
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑗 ∈ 𝑉 𝑃(𝑎 1 , 𝑎 2 … 𝑎 𝑛 |𝑣 𝑗 )𝑃(𝑣 𝑗 ) 𝑃(𝑎 1 , 𝑎 2 … 𝑎 𝑛 )
𝑃(𝑎 1 , 𝑎 2 , … . , 𝑎 𝑛 ) merupakan bilangan konstan, sehingga dapat dihilangkan menjadi
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑗 ∈ 𝑉 𝑃(𝑎 1 , 𝑎 2 … 𝑎 𝑛 |𝑣 𝑗 )𝑃(𝑣 𝑗 )
Karena 𝑃(𝑎 1 , 𝑎 2 , … . , 𝑎 𝑛 |𝑣 𝑗 ) sulit  untuk  dihitung,  maka  akan  diasumsikan  bahwa  setiap  kata  pada dokumen tidak mempunyai keterkaitan
𝑉 𝑀𝐴𝑃 = arg  𝑚𝑎𝑥 𝑣 𝑗 ∈ 𝑉 𝑃(𝑣 𝑗 ) ∏ 𝑃(𝑎 𝑖 |𝑣 𝑗 ) 𝑖
Keterangan :
𝑃(𝑣 𝑗 ) = |𝑑𝑜𝑐𝑠 𝑗 | |𝐶𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ| 𝑃(𝑤 𝑘 |𝑣 𝑗 ) = 𝑛 𝑘 + 1 𝑛 + |𝑘𝑜𝑠𝑎𝑘𝑎𝑡𝑎|
Dimana untuk : 𝑃(𝑣 𝑗 ) adalah probabilitas setiap dokumen terhadap sekumpulan dokumen. 𝑃(𝑤 𝑘 |𝑣 𝑗 ) adalah probabilitas kemunculan kata 𝑤 𝑘 pada suatu dokumen dengan kategori kelas 𝑣 𝑗 |𝑑𝑜𝑐𝑠| adalah frekuensi dokumen pada setiap kategori. |𝐶𝑜𝑛𝑡𝑜ℎ| adalah jumlah dokumen yang ada. 𝑛 𝑘 adalah frekuensi kata ke-k pada setiap kategori kosakata adalah jumlah kata pada dokumen test.

## 3. IMPLEMENTASI
Pada bab ini akan dibahas mengenai penjelasan langkah-langkah dalam persiapan dokumen, tahap ini meliputi converting dan filtering kemudian pemrosesan file seperti proses pengenalan pola klasifikasi, metode pengukuran  dan  hasil  pengukuran,  kualitas  informasi  pada  klasifikasi  dokumen  menggunakan  metode Naïve Bayes Classification . A. Dokumen yang Digunakan
Metode  naïve  bayes  ckassification  menempuh  dua  tahap  dalam  proses  klasifikasi  teks,  yaitu  tahap pelatihan dan tahap klasifikasi. Pada tahap pelatihan dilakukan proses analisis terhadap sampel dokumen berupa pemilihan vocabulary, yaitu kata yang mungkin muncul dalam koleksi dokumen sampel yang sedapat mungkin merepresentasikan dokumen, pada tahap pelatihan terdapat dokumen training yang menjadi acuan untuk proses testing . 1. Dokumen training
Berfungsi  untuk  pembentukan  kelas  dan  sebagai  acuan  bagaimana  dokumen  akan  diklasifikasikan, dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  sumber  data  yang  telah  diklasifikasikan  menjadi  dokumen politik,ekonomi, news, edukasi, kesehatan, travel, dan olahraga pada portal www.kompas.com .

## 2. Dokumen testing
Dalam  penelitian  yang  dilakukan,  jenis  dokumen  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diambil  pada portal www.radarmalang.co.id . Data yang diambil merupakan berita-berita yang terdapat pada website tersebut yang selanjutnya akan di klasifikasikan dengan acuan dokumen training.
B. Preprocessing Dokumen Tahap  yang  dilakukan  sebelum  proses  klasifikasi  adalah preprocessing untuk  mencari  makna  pada dokumen training maupun testing dan  mendukung  proses  klasifikasi,  proses  ini  harus  dilakukan  karena  pada data  uji  dokumen  berupa  paragraf  beserta  tag-tag  yang  menghilangkan  arti  dari  dokumen  tersebut.  Penulis mengalami kesulitan dalam memahami isi dokumen uji sebelum dilakukan proses preprocessing. Preprocessing juga  dapat  mempengaruhi  identifikasi  teks  yang  bertujuan  menentukan  fitur.  Hal  pertama  dalam  pemrosesan dokumen  adalah  memecah  kumpulan  karakter  ke  dalam  kata  atau  token,  sering  disebut  sebagai  tokenisasi. Tokenisasi  adalah  hal  yang  kompleks  untuk  program  komputer  karena  beberapa  karakter  dapat  ditemukan sebagai token  delimiters. Delimiter  adalah  karakter  spasi,  tab,  dan  baris,  sedangkan  karakter  (  )  <  >  !  ?  “ kadangkala dijadikan delimiter namun tergantung pada lingkungannya.( D. Xhemali,dkk, 2009)
C. Proses Identifikasi
Proses  identifikasi  teks  sangatlah  penting  untuk  mengenali  pola  teks  yang  akan  diklasifikasikan  dan mengenali jenis – jenis teks yang akan digunakan sebagai training. Permasalahan yang timbul saat identifikasi adalah tidak teraturnya pola teks yang didapatkan meski telah diproses menggunakan stopwords pada langkah Pada  proses  identifikasi  yang  dilakukan  penulis  perlu  membuka  dokumen  satu  persatu  untuk memahami  pola  yang  ada  pada  teks  tersebut,  untuk  pola  sendiri  didapatkan  tidak  beraturan  dalam  peletakan konten.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Percobaan 1
Ujicoba pertama dilakukan dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 764 data berita, 7 kategori.  Data latih  yang  dipilih  sebanyak  61.65% dari  masing-masing  kategori  yang  ada  dan  sisanya  38.35% dijadikan data uji. Jumlah berita pada data latih untuk percobaan ini adalah 471 berita dan data uji sebanyak 293 berita. Komposisi pembagian data uji dan data latih untuk percobaan ini adalah pada Tabel 2.
Tabel 2. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 1
Kategori Training Testing ekonomi 69 36 News 119 169 Edukasi 50 7 Kesehatan 50 9 Olahraga 50 45 Entertainment 64 7 Dan lain-lain 69 12
Melalui  percobaan  ini  didapatkan  ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar  78.66%  (diprediksi  secara tepat  sebanyak  601  dari  764  data  berita  uji),  dan  error  sebesar  17.80%  (diprediksi  kurang  tepat  sebanyak  163 dari 764 data berita uji). Berikut ini pada Tabel 3 merupakan confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 3. Confusion Matrix Percobaan 1
Actual/Predicted Ekon omi New s Edukasi Keseh atan Olahr aga Entert ainmen t Dan lain -lain Ekonomi 31 0 0 0 0 0 0 News 100  0 0 0 0 0 0 Edukasi 6 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 6 0 0 0 0 0 0 Olahraga 31 3 0 0 0 1 0 Entertainment 7 0
0 0 0 0 0 Dan lain-lain 9 0 0 0
0 0 1

## Percobaan 2
Ujicoba  kedua  dilakukan  dengan  memilih  secara  acak  data  latih  dan  data  uji  dari  610  data  berita,  7 kategori.  Data latih  yang  dipilih  sebanyak  63.11% dari  masing-masing  kategori  yang  ada  dan  sisanya  36.89% dijadikan data uji. Jumlah berita pada data latih untuk percobaan ini adalah 385 berita dan data uji sebanyak 225 berita. Komposisi pembagian data uji dan data latih untuk percobaan ini seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 2
Kategori Training Testing ekonomi 55 30 News 100 125 Edukasi 40 7 Kesehatan 40 9 Olahraga 40 35 Entertainment 50 7 Dan lain-lain 60 12
Melalui  percobaan  ini  didapatkan  ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar  68.20%  (diprediksi  secara tepat  sebanyak  416  dari  610  data  berita  uji),  dan  error  sebesar  31.80%  (diprediksi  kurang  tepat  sebanyak  194 dari 610 data berita uji). Tabel 5 merupakan confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan.

## Tabel 5. Confusion Matrix Percobaan 2
Actual/Predicted Ekon omi New s Edukasi Keseh atan Olahr aga Entert ainmen t Dan lain -lain Ekonomi 30 0 0 0 0 0 0 News 125  0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 9 0 0 0 0 0 0 Olahraga 32 0 0 0 0 3 0 Entertainment 7 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 11 0 0 0 0 0 1

## Percobaan 3
Ujicoba  ketiga  dilakukan  dengan  memilih  secara  acak  data  latih  dan  data  uji  dari  314  data  berita,  7 kategori.  Data latih  yang  dipilih  sebanyak  57.32% dari  masing-masing  kategori  yang  ada  dan  sisanya  42.68% dijadikan data uji. Jumlah berita pada data latih untuk percobaan ini adalah 180 berita dan data uji sebanyak 134 berita. Komposisi pembagian data uji dan data latih untuk percobaan ini adalahbisa dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 3 Kategori Training Testing ekonomi 40 20 News 60 75 Edukasi 25 7 Kesehatan 25 7 Olahraga 30 25 Entertainment 40 5 Dan lain-lain 43 10
Melalui  percobaan  ini  didapatkan  ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar  59.24%  (diprediksi  secara tepat  sebanyak  186  dari  314  data  berita  uji),  dan  error  sebesar  40.76%  (diprediksi  kurang  tepat  sebanyak  128 dari 314 data berita uji). C onfusion matrix dari ujicoba yang dilakukan ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Confusion Matrix Percobaan 3
Actual/P redicted Ekon omi New s Edukasi Keseh atan Olahr aga Entert ainmen t Dan lain -lain Ekonom i 20 0 0 0 0 0 0 News 75 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0
0 0 0 0 0
Kesehat an 7 0 0 0 0 0 0
Olahrag a 24 0 0 0 0 1 0
Entertai nment 5 0
0 0 0 0 0
Dan lain-lain 9 0
0 0 0 0 1

## Percobaan 4
Ujicoba keempat dilakukan dengan memilih secara acak data latih dan data uji dari 361 data berita, 7 kategori.  Data latih  yang  dipilih  sebanyak  67.87% dari  masing-masing  kategori  yang  ada  dan  sisanya  32.13% dijadikan data uji. Jumlah berita pada data latih untuk percobaan ini adalah 245 berita dan data uji sebanyak 116 berita. Komposisi pembagian data uji dan data latih untuk percobaan ini ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 4 Kategori Training Testing ekonomi 35 20 News 60 50 Edukasi 25 7 Kesehatan 25 7 Olahraga 30 20 Entertainment 30 5 Dan lain-lain 40 7
Melalui  percobaan  ini  didapatkan  ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar  65.93%  (diprediksi  secara tepat  sebanyak  238  dari  361  data  berita  uji),  dan  error  sebesar  34.07%  (diprediksi  kurang  tepat  sebanyak  123 dari 361 data berita uji). Berikut Tabel 9 merupakan confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 9. Confusion Matrix Percobaan 4
Actual/Predicted Ekon omi New s
Edukasi Keseh atan Olahr aga Entert ainmen t Dan lain -lain Ekonomi 30 0 0 0 0 0 0 News 60 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 9 0 0 0 0 0 0 Olahraga 32 0 0 0 0 3 0 Entertainment 7 0
0 0 0 0 0 Dan lain-lain 11 0 0 0
0 0 1

## Percobaan 5
Ujicoba  kelima  dilakukan  dengan  memilih  secara  acak  data  latih  dan  data  uji  dari  246  data  berita,  7 kategori.  Data latih  yang  dipilih  sebanyak  69.10% dari  masing-masing  kategori  yang  ada  dan  sisanya  30.89% dijadikan data uji. Jumlah berita pada data latih untuk percobaan ini adalah 170 berita dan data uji sebanyak 76 berita. Komposisi pembagian data uji dan data latih untuk percobaan ini adalah seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Komposisi Data Latih dan Uji Percobaan 5
Kategori Training Testing ekonomi 30 15 News 40 25 Edukasi 20 7 Kesehatan 15 7 Olahraga 20 10 Entertainment 25 5 Dan lain-lain 20 7
Melalui  percobaan  ini  didapatkan  ketepatan  prediksi  atau  akurasi  sebesar  74.39%  (diprediksi  secara tepat sebanyak 183 dari 246 data berita uji), dan error sebesar 25.61% (diprediksi kurang tepat sebanyak 63 dari 246 data berita uji). Tabel 11 berikut ini adalah confusion matrix dari ujicoba yang dilakukan:
Tabel 11. Confusion Matrix Percobaan 5
Actual/Predicted Ekon omi New s Edukasi Keseh atan Olahr aga Entert ainmen t Dan lain -lain Ekonomi 15 0 0
0 0 0 0 News 25 0 0 0 0 0 0 Edukasi 7 0 0 0 0 0 0 Kesehatan 7 0 0 0 0 0 0 Olahraga 10 0 0 0 0 3 0 Entertainment 5 0 0 0 0 0 0 Dan lain-lain 9 0 0 0 0 0 1

## Layout Program Pengklasifikasian Berita
Gambar  1  sampai  Gambar  3  Berikut  ini  adalah  contoh  tampilan  proses  pengklasifikasian  berita  online  radar malang sampai dengan hasil pengklasifikasian kategori berita yang sesuai dengan ini dari salah satu berita radar malang
Gambar 1. Tampilan kumpulan berita radar malang
Gambar 2. Contoh berita

## Gambar 3 . hasil pengkategorian berita

## Evaluasi Uji Coba
Hasil perhitungan nilai akurasi pengklasifikasian dengan Naive Bayes yang didapat dari kelima ujicoba secara  berturut-turut  adalah  78.66%,  68.20%,  59.24%,  65.93%,  dan  74.39%.  nilai  akurasi  terendah  adalah 59.24% dan nilai akukasi tertinggi adalah 78.66%.
Melalui  pemeriksaan  lebih  lanjut,  kemungkinan  akurasi  dapat  ditingkatkan  jika  data  latih  yang diperoleh  semakin  banyak,  sebab  klasifikasi  naïve  bayes  merupakan  metode supervised  learning yang  sangat bergantung pada data latih. Selain itu, ada beberapa kata kunci yang didapatkan dari misalnya berita news yang merupakan kata kunci juga yang dimiliki oleh berita ekonomi hal ini juga berlaku untuk kategori berita lainnya, sehingga pengklasifikasian menjadi kurang tepat dan mengindikasikan bahwa suatu berita tidak hanya mewakili satu kategori melainkan beberapa kategori.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan perancangan dan hasil analisis yang dilakukan dalam penelitian, dapat  disimpulkan hal-hal berikut ini.
1. Penggunaan N-Gram pada  penelitian  ini  terbukti  mampu  menambah  jenis  kata  sebelum  masuk  ke proses stemming. Dengan banyaknya tambahan jenis kata ini sangat membantu proses klasifikasi Naïve Bayes menjadi lebih efektif dan akurat.
2. Pada  penelitian  klasifikasi  Naïve  Bayes  dengan  fitur N-Gram ini  hasil  akurasi  maksimalnya  adalah 78.66% untuk data uji berita ekonomi, news, edukasi, kesehatan, olahraga, entertainment, dan lain-lain dalam Bahasa indonesia.
Saran-saran yang muncul setelah dilakukan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  ini mengklasifikasikan dokumen  menggunakan Naive Bayes  Classification dengan  fitur  N- Gram  dalam  penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan  dengan  metode  klasifikasi  lainnya  seperti Support Vector Machine, Neural Network .
2. Memperbaiki pengolahan dan identifikasi dokumen serta mengembangkan tahap preprocessing dengan menyeleksi lebih banyak kata-kata yang dianggap tidak perlu ada pada dokumen untuk meningkatkan proses klasifikasi dokumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. Hamzah. 2012. Klasifikasi Teks Dengan Naive Bayes Classifier (NBC) Untuk Pengelompokan Teks Berita dan Akademis. ISSN:1979-911I, vol. 3.
[2]   A. P. Wijaya. 2014. Klasifikasi Dokumen dengan Naive Bayes Classification ( NBC ) Untuk Mengatahui Konten. pp. 1–6.
[3]   D. Xhemali, C. J. Hinde, and R. G. Stone. 2009. Naive Bayes vs. Decision Trees vs. Neural Networks in the Classification of Training Web Pages. vol. 4, no. 1, pp. 16–23.
[4 ]  E.  Junianto.  2014. Penerapan  Particle        Swarm  Optimization  Untuk  Seleksi  Fitur  Pada  Klasifikasi Dokumen  Berita  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifier .  Program  Pascasarjana  Magister  Ilmu  Komputer Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri: Jakarta.