Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
IMPLEMENTASI DATA MINING NAÏVE BAYES DAN SVM ( SUPPORT VECTOR MACHINE) DALAM PENGUMPULAN BERITA KRIMINAL DI INDONESIA PADA MASA PANDEMI COVID-19 Studi Kasus : Situs Berita Detik.com
Ufil Hidayatul Laili
1 Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi UIN Maulana Malik Ibrahim Malang email: uviellaili96@gmail.com

## Abstract
The intensity of crime news is relatively high, making the public familiar with criminal cases ranging from corruption, drugs, gambling, immoral acts, theft, fraud, and kidnapping to murder. The media are not only reporting  or  informing  of  criminal  acts  that  occur,  but  the  media  also  acts  as  a  tool  of  social  control. Currently,  many  news  sites  provide  information  related  to  events  and  phenomena.  On  the  other  hand,  the Covid-19 pandemic has created multidimensional crises and problems. One of them is the emergence of crime in the community. This study aims to collect criminal news from news sites during the Covid-19 pandemic. It can be analyzed regarding the possibility of  a trend of criminal events in tandem  with the direction of the Covid-19 pandemic in Indonesia. The news site used in this research is detik.com.
Keywords: News, Crime, Covid 19

## 1. Pendahuluan
Saat  ini,  masyarakat  Indonesia  cukup  menaruh perhatian terhadap isu maupun kejadian yang terjadi di  tengah  mereka.  Pandemi  Covid  19  telah mendeterminasi  berbagai  perubahan  signifikan pada  berbagai  sektor  kegiatan masyarakat. Masyarakat dunia seolah dipaksa untuk menyesuaikan  diri  dengan  perubahan  yang  terjadi di  sekitar  [1]  . Social  distancing (physical distancing)  untuk  mengantisipasi  persebaran  dan perluasan  pandemi  Covid  19  telah  mendorong perubahan  dan  berbagai  penyesuaian  di  berbagai bidang, baik perdagangan, peribadatan, pendidikan,  pemerintahan  dan  politik.  Kenyataan tersebut  ternyata  beriringan  dengan  beragamnya situs  berita,  terutama  di  era  kemajuan  teknologi informasi  dan  komunikasi  seperti  saat  ini,  Situs berita  menyediakan  informasi  terkait  kejadian maupun  fenomena  di  tengah  masyarakat  dalam suatu  situs  web  secara  dalam  jaringan  (daring), sehingga  situs  berita  selalu  tersedia  setiap    saat. Adanya    situs    berita    yang    beragam    membuat masyarakat    dapat    memperoleh  informasi  dengan cepat  dan  mudah.  Di  sisi  lain,  timbulnya  pandemi Covid-19  sepanjang  tahun  2020  ini  tidak  hanya menimbulkan  permasalahan  kesehatan  masyarakat
di Indonesia dan dunia.
Pandemi  Covid-19  juga  telah  memunculkan permasalahan  di  berbagai  bidang. Adanya pandemi membuat  aktivitas  perekonomian  global  melambat dan  turut  memicu  perlambatan  perekonomian  di Indonesia.  Kebijakan  pemerintah  yang  melakukan intervensi  dalam  meminimalisasi  penyebaran  virus Covid-19,  seperti  kebijakan  Pembatasan  Sosial Berskala  Besar  (PSBB)  juga  berdampak  pada lemahnya perekonomian di Indonesia. Ketidakpastian  perekonomian  di  Indonesia  di  masa pandemi  Covid-19  dikhawatirkan  memunculkan permasalahan  lain.  Salah  satunya  adalah  timbulnya kriminalitas di tengah masyarakat. Menurut Prof. Dr. H.  Dey  Ravena,  secara  sederhana,  kebijakan kriminal ( criminal policy ) adalah upaya rasional dari suatu negara untuk menanggulangi kejahatan. Upaya ini pada hakikatnya merupakan bagian integral yang tidak terpisahkan dari upaya perlindungan masyarakat ( social defence planning atau protection of  society )  yang  tujuannya  tidak  lain  adalah  untuk mencapai kesejahteraan masyarakat[2].
Permasalahan  ekonomi  seperti  kemiskinan ternyata  memiliki  pengaruh  yang  positif  dan signifikan  terhadap  kriminalitas  di  Indonesia.  Di samping itu, dilansir oleh situs berita megapolitan.kompas.com,  Kabid  Humas  Polda
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Metro Jaya, Kombes  Pol Yusri Yunus menyebutkan bahwa  selama  pandemi  Covid-19,  tepatnya  pada rentang  waktu  September 2021,  kejadian  kriminal di  wilayah  hukum  Polda  Metro  Jaya  tidak  terjadi pada kejahatan pencurian dengan kekeraasan (curas) atau  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor). Peningkatan  hanya  terjadi  pada  jenis  tindak kejahatan  lain.  Polda  Metro  Jaya  membentuk  tim khusus    untuk    mengantisipasi    kejahatan    yang meningkat  pada  pandemi   Covid-19.  Tim tersebut berada di bawah Direktorat Reserse Kriminal Umum (Ditreskrimum).
Hal  tersebut  yang  menjadi  latar  belakang diadakannya penelitian ini, yakni untuk mengumpulkan  berita  kriminal  dari  situs  berita, khususnya  yang  terjadi  pada  masa  pandemi  Covid- 19. Pengumpulan berita adalah salah satu penerapan dari Big data, dimana Big Data dapat menjadi salah satu  sumber  data  alternatif  untuk  menghasilkan statistik  resmi  (official  statistics).    Statistik    resmi yang    terkait    dengan    kriminal    sendiri    rutin dipublikasikan  oleh Badan Pusat Statistik Republik Indonesia  setiap  tahunnya.  Publikasi  tersebut bernama “Statistik Kriminal”. Selanjutnya, kemunculan  berita  kriminal  pada  situs  berita  juga dapat  digunakan  sebagai  proksi  (pendekatan) kejadian  kriminal yang sesungguhnya terjadi dalam lingkungan masyarakat.

## 2.   Metode Penelitian
Dalam  proses  penelitian  ada  hal  penting  yang harus  diperhatikan,  yaitu  metode  penelitian,  karena dalam proses penelitian, metode penelitian merupakan bagian terpenting dari proses penelitian, tujuannya  agar  suatu  proses  penelitian  bisa  sesuai dengan objek yang akan diteliti. Pada penelitian ini, peneliti  menjelaskan  mengenai  desain  penelitian, langkah  analisa,  melakukan  implementasi  metode Naïve  Bayes  dan  melakukan  implementasi  metode SVM berkenaan dengan penelitian yang dilakukan.
Penelitian ini menggunakan pendekatan kualitatif dengan metode penelitian yang digunakan adalah    metode    penelitian    Deskriptif.    Metode analisis    deskriptif    kualitatif  yaitu  suatu  metode penelitian  yang  dilakukan  untuk  menggambarkan proses atau peristiwa yang sedang berlaku pada saat ini  di  lapangan  yang  di  jadikan  objek  penelitian, kemudian  data  atau  informasinya  di  analisis sehingga di peroleh suatu pemecahan masalah[3].
Sedangkan  pendekatan  kualitatif  dipandang
lebih  relevan  dan  cocok  karena  bertujuan  menggali dan  memahami  apa  yang  tersembunyi  dibalik kriminal  pada masa pandemi  covid – 19. Penelitian deskriptif  kualitatif  merupakan  penelitian  yang berusaha mendekripsikan  dan  mengintreprestasikan sesuatu,  misalnya  kondisi  atau  hubungan yang ada, pendapat  yang  berkembang,  proses  yang  sedang berlangsung,  akibat  yang  terjadi,  atau  tentang kecenderungan yang tengah berlangsung[4]. Dalam penelitian  ini,  Langkah  –  Langkah  yang  diperoleh sebagai berikut :
a. Pengumpulan  data,  yaitu  langkah  yang  paling strategis  dalam  penelitian,  karena tujuan utama dari penelitian adalah mendapatkan data.
b. Melakukan    Web    Scraping    berita    yaitu sebagai  proses  pengambilan  data  dari sebuah website.
c. Reduksi Data, yaitu penyederhanaan, penggolongan,  dan  membuang  yang  tidak perlu  data  sedemikian  rupa  sehingga  data tersebut  dapat  menghasilkan  informasi  yang bermakna  dan  memudahkan  dalam  penarikan kesimpulan.    Banyaknya  jumlah  data  dan kompleksnya  data,  diperlukan  analisis  data melalui  tahap  reduksi.  Tahap  reduksi  ini dilakukan  untuk  pemilihan  relevan  atau tidaknya data dengan tujuan akhir.
d. Display Data, yaitu Penyajian data merupakan  kegiatan  saat  sekumpulan  data disusun secara sistematis dan mudah dipahami, sehingga memberikan kemungkinan menghasilkan  kesimpulan,  bisa  berupa  teks naratif  (berbentuk  catatan  lapangan),  matriks, grafik, jaringan ataupun bagan.
e. Kesimpulan   dan   Verifikasi,   yaitu   bertujuan untuk  mencari  makna  data  yang dikumpulkan dengan  mencari  hubungan,  persamaan,  atau perbedaan  untuk  ditarik  kesimpulan  sebagai jawaban dari permasalahan yang ada.
f. Melakukan klasifikasi metode Naïve Bayes i. Melakukan Inisialisasi Data yaitu membaca data training ii. Menentukan  jenis  data  /  memfilter  data numerik atau bukan iii. Menentukan mean tiap parameter
iv. Menentukan standar devisiasi tiap parameter
v. Menentukan  tabel  mean  dan  standar deviasi
g. Melakukan klasifikasi menggunakan SVM
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
i. Melakukan  proses  penyeleksian  data  / pemilihan data
ii. Melakukan pre proses / pembersihan data
iii. Melakukan Transformasi
iv. Melakukan Data Mining
v. Evaluasi
Penelitian  ini  juga  melakukan  pencarian  data melalui  sumber-sumber  tertulis  untuk  memperoleh informasi mengenai objek penelitian ini. Dalam studi literatur  ini  penulis  menganut  sistem  kepustakaan terbuka dimana dengan  mengumpulkan  data  atau keterangan    melalui    bahan    bacaan    mengenai masalah-masalah yang diteliti.
Internet searching merupakan teknik pengumpulan  data  melalui  bantuan  teknologi  yang berupa  alat  /  mesin  pencari  di  internet  [5]dimana segala informasi dari detik.com tersedia didalamnya. Internet  searching  sangat  memudahkan  dalam rangka  membantu  peneliti  menemukan  suatu  file  / data dimana kecepatan, kelengkapan dan ketersediaan    data    dari    berbagai    tahun    tersedia. Mencari    data    di    internet    bisa  dilakukan  dengan cara searching, browsing, surfing ataupun downloading.

## 3.   Hasil Dan Pembahasan

## Teknik Web Scraping
Pada  penelitian  ini  yang  menggunakan  Teknik  Web Scraping  diperoleh  dari  situs  berita  detik.com dimana  proses  dari  web  scraping  secara  umum dilakukan yaitu Pertama, identifikasi terlebih dahulu  tag  HTML  pada  situs  berita  yang  memuat berita  dan  informasi penyerta.  Identifikasi  dokumen HTML  bertujuan  untuk  mengapit  informasi  yang akan  diambil.  Setelah  identifikasi  dilakukan, kemudian  web  scraper  dapat  dibuat.  Web  scraper dalam  package  scrapy  dibentuk  dalam  file  python berekstensi  .py  yang  biasa  disebut  dengan  istilah “spider”.  Hasilnya  akan  ditampilkan  pada  gambar dibawah ini :
Gambar 1 Web Scraping
Web  scraping  dalam  penelitian  ini  dilakukan sebanyak  dua  kali  dengan  menggunakan  dua  buah spider yang berbeda. Spider yang pertama digunakan untuk  mengekstrak  tautan  (link)  berita  kriminal. Output  dari  spider  yang  pertama  ini  berupa kumpulan  tautan  berita  kriminal  berformat  .json. Sedangkan    spider    yang    kedua    digunakan    untuk mengekstrak informasi
yang    ada    pada  artikel  berupa  judul,  tanggal, tempat  kejadian  dan  isi  berita,  dimana  artikel- artikel  tersebut  diakses  menggunakan  kumpulan tautan  yang  telah  diekstrak  oleh  spider  yang pertama.   Jumlah   berita yang berhasil  dikumpulkan sebanyak 9.310 buah artikel. Output dari spider yang kedua berupa artikel yang mengandung isi berita dan informasi penyerta seperti yang terlihat pada gambar dibawah ini :
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## Gambar 2 Output Spider
Namun,  output  hasil  dari  web  scraping kedua  tersebut  masih  mengandung  bagian  dari dokumen  HTML  yang  tidak  diperlukan,  seperti tanda  \, \r, dan \n. Selain itu, masih  terdapat spasi kosong  (whitespace)  dan  informasi  mengenai tempat  kejadian  masih  menyatu  dengan  artikel
berita.  Maka  dari  itu,  dilakukan  text  processing untuk mengatasi masalah tersebut. Text  processing yang    selesai    dilakukan    akan    menghasilkan artikel  bersih  seperti  yang terlihat pada gambar di bawah  ini.  Selanjutnya,  file  hasil  text  processing disimpan  dalam  ekstensi  .xlsx  untuk  dilakukan tahapan selanjutnya yakni filtering.

## Gambar 3 Tahap Filtering
Berita  yang  telah  selesai  dilakukan  text processing  kemudian  dilakukan  filtering.  Filtering dilakukan  pada  kolom  tempat,  dimana  dilakukan penyaringan  tempat  yang berada  di  Indonesia saja menggunakan    fitur    Filter    dalam    Microsoft Excel    secara  manual.    Sedangkan    berita    yang bertempat  di  luar  negeri  dihapus.  Filtering  tempat
kejadian  secara  manual  juga    dimaksudkan  untuk memperbaiki  kesalahan  ketik  pada  nama  tempat. Data  hasil  filtering  tersebut,  selanjutnya  masuk  ke dalam  tahap  analisis.  Analisis  yang  digunakan adalah  analisis  deskriptif  dengan  melakukan pendeskripsian  dan  penggambaran  terhadap  data berita  kriminalitas  yang  berhasil  didapat.  Dalam
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
analisis,    juga  diteliti    mengenai    kemungkinan adanya  tren  jumlah  kejadian  kriminal beriringan dengan tren jumlah kasus terkonfirmasi Covid-19 di Indonesia. Hal pertama yang dapat ditelusuri adalah mengenai  jumlah  kemunculan  berita  kriminal berdasarkan  jenis  kriminal,  seperti  yang  terlihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 4 Jumlah Kemunculan Berita Kriminal Berdasarkan Jenisnya
Dapat  dilihat  pada  gambar  diatas  bahwa pembunuhan  adalah  jenis  kriminal  yang  paling banyak  muncul  dalam  situs  detik.com  dibanding jenis kriminal lainnya dengan jumlah  kemunculan sebanyak  2.710  buah  artikel,  kemudian  disusul penganiayaan dengan 1.714 buah artikel, pencurian dengan  1.669  buah  artikel  hingga  jenis  kriminal yang  paling  sedikit  muncul  yakni  perampasan dengan  122  buah  artikel.  Lalu,  selain  berdasarkan jenis  kriminal,  dapat  diketahui  juga  mengenai jumlah  kemunculan  berita  kriminal  berdasarkan tempat kejadian, seperti yang terlihat pada gambar di bawah ini.

## Gambar 5 10 Besar Jumlah Kemunculan Berita Kriminal Terbanyak Berdasarkan Tempat
Insight  selanjutnya  yang  dapat  ditelusuri  adalah mengenai keterkaitan antara pandemi  Covid-  19 dengan  kemunculan  berita  kriminal  pada  masa tersebut.  Dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 6 Tren Perkembangan Jumlah Kasus
Terkonfirmasi Covid-19
Selanjutnya  akan  ditampilkan  gambar  tren Kemunculan  Berita  Kriminal  Bulanan Berdasarkan Jenisnya, dibawah ini :
Gambar 7 Kemunculan Berita Kriminal Bulanan Berdasarkan Jenisnya
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering

## Metode Klasifikasi Teorema Naïve Bayes
Naïve Bayes Classifier atau bisa disebut sebagai multinomial  Naïve  Bayes  merupakan  model penyederhanaan  dari  algoritma bayes [6]  yang ocok    dalam    pengklasifikasian    teks    atau dokumen    Dasar    dari    teorema    Naïve    Bayes yang   digunakan   dalam    pemrograman  adalah sebagai berikut.
Setelah preprocessing ,  tahapan  selanjutnya  pada penelitian  yang  dilakukan  adalah  menentukan dataset  berdasarkan  nilai k pada kfold  cross validation yang  ditentukan.  Metode cross validation membagi  semua  dokumen  ke  dalam sekumpulan k dataset,  dimana  setiap  dataset tersebut  memiliki  kesempatan  untuk  menjadi testing set [7]. Saat dataset  ke- i menjadi testing set ,  maka  dataset  lainnya  digunakan  untuk menentukan frekuensi seluruh kata pada kategori j (),  frekuensi  kata  ke- i pada  kategori j ()  dan probabilitas  setiap  dokumen  pada  kategori j terhadap  seluruh  dokumen    ( 𝑃 ( 𝑣 )).  Dapat dikatakan  dataset  lainnya  tersebut  menjadi training  set pada classifier NBC.  Setiap pengujian yang dilakukan pada testing set diukur presisi,  sensitivitas  ( recall )  dan  akurasinya dengan  menggunakan confusion  matrix .  Berikut gambar  Ilustrasi k-fold cross validation dibawah ini :
Gambar 8 Ilustrasi K-fold Cross Validation
Dataset  yang  telah  dilakukan  preprosessing tersebut  terbagi  ke  dalam  lima  kategori,  yaitu korupsi,  narkoba,  pencurian,  pemerkosaan  dan pembunuhan,  sehingga  terdapat 100  dokumen di  setiap  kategori.  Pengujian  dilakukan  dengan teknik K-Fold  Cross Validation dengan nilai K dari3 sampai 10.
Hasil Pengujian dengan k = 3 Dengan  menggunakan  3- fold ,  perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing  set adalah  sebesar  66,67  :  33,33.  Jumlah  dokumen untuk  setiap fold adalah sebanyak 170 dokumen. Pengujian dilakukan sebanyak 3 iterasi. Tabel 1 Hasil Pengujian dengan k = 3
Iteration Precision Recall Accuracy 1 94.38 % 98.29 % 98.48 % 2 100 % 98.65 % 99.73 % 3 100 % 98.37 % 99.67 % rata-rata 98.13 % 98.44 % 99.29 %
Dapat  dilihat  pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  98,13  %,  nilai rata-rata recall sebesar 98,44  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar  99,29  %.  Dengan  demikian  nilai  rata- rata  dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 3 adalah sebesar 98,62 %
Hasil Pengujian dengan k = 4
Dengan  menggunakan  4- fold ,  perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing  set adalah  sebesar  75  :  25.  Jumlah  dokumen  untuk setiap fold adalah  sebanyak  125  dokumen. Pengujian  dilakukan  sebanyak  4  iterasi.  Dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 2 Hasil Pengujian dengan k = 4 Iteration Precision Recall Accuracy 1 98.41 % 98.29 % 99.34 % 2 98.43 % 99.47 % 99.57 % 3 96.81 % 96.47 % 98.65 % 4 98.41 % 98.46 % 99.37 % rata-rata 98.02 % 98.17 % 99.23 %
Pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  98,02  %,  nilai  rata-rata recall sebesar 98,17  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar 99,23  %.  Dengan  demikian  nilai  rata-rata  dari precision , recall dan accuracy untuk  nilai k = 4 adalah sebesar 98,47 %.
Hasil Pengujian dengan k = 5 Dengan menggunakan 5- fold , perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing  set
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
adalah  sebesar  80  :  20.  Jumlah  dokumen  untuk setiap fold adalah  sebanyak 100 dokumen. Pengujian dilakukan sebanyak 5 iterasi.
Tabel 3 Hasil Pengujian dengan k = 5
Iteration Precision Recall Accuracy 1 98.05 % 99.62 % 99.52 % 2 96.09 % 97.41 % 98.68 % 3 100 % 98.42 % 99.68 % 4 98.02 % 98.06 % 99.21 % 5 96.03 % 95.92 % 98.38 % rata-rata  97.64 % 97.89 % 99.09 %
Dapat  dilihat  pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  97,64  %,  nilai rata-rata recall sebesar 97,89  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar  99,09  %.  Dengan demikian  nilai  rata- rata  dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k =  5  adalah sebesar 98,21 %.
Hasil Pengujian dengan k = 6
Dengan  menggunakan  6- fold ,  perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing  set adalah  sebesar  83,33  :  16,67.  Jumlah  dokumen untuk  setiap fold adalah sebanyak 85 dokumen. Pengujian  dilakukan  sebanyak  6    iterasi. Sebagaimana tabel dibawah ini :
Tabel 4 Hasil Pengujian dengan k = 6
Iteration Precision Recall Accuracy 1 100 % 96.58 % 99.31 % 2 100 % 100 % 100 % 3 97. 68 % 97.98 % 99.12 % 4 100 % 100 % 100 % 5 95.45 % 97.48 % 98.55 % 6 100 % 100 % 100 % rata-rata 98.86 % 98.67 % 99.5 %
Dapat  dilihat  pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  98,86  %,  nilai rata-rata recall sebesar 98,67  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar  99,5  %.  Dengan demikian nilai rata-rata dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 6 adalah sebesar 99,01 %
Hasil Pengujian dengan k = 7
Dengan  menggunakan  7- fold ,  perbandingan jumlah  dokumen  pada training  set dan testing set adalah    sebesar    85,71    :    14,29.    Jumlah dokumen  untuk  setiap fold adalah sebanyak 75 dokumen.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  7 iterasi. Sebagaimana pada tabel dibawah ini : Tabel 5 Hasil Pengujian dengan k = 7
Iteration Precision Recall Accuracy 1 97.42 % 99.23 % 99.31 % 2 100 % 98.28 % 99.65 % 3 97.43 % 99.93 % 99.45 % 4 100 % 96.46 % 99.28 % 5 100 % 96.28 % 99.25 % 6 100 % 99.09 % 99.82 % 7 100 % 100 % 100 % rata-rata 99.26 % 98.47 % 99.54 %
Pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  99,26  %,  nilai  rata-rata recall sebesar 98,47  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar 99,54  %.  Dengan  demikian  nilai rata-rata dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 7 adalah sebesar 99,09 %.
Hasil Pengujian dengan k = 8
Dengan  menggunakan  8- fold ,  perbandingan jumlah  dokumen  pada training  set dan testing set adalah  sebesar  87,5  :  12,5.  Jumlah  dokumen untuk  setiap fold adalah  sebanyak  65  dokumen. Pengujian dilakukan sebanyak 8 iterasi. Sebagaimana pada tabel dibawah ini :
Tabel 6 Hasil Pengujian dengan k = 8
Iteration Precision Recall Accuracy 1 100 % 96.97 % 99.39 % 2 97.05 % 99.72 % 99.33 % 3 100 % 96.32 % 99.25 % 4 100 % 96.69 % 99.33 % 5 97.05 % 99.72 % 99.33 % 6 97.04 % 99.21 % 99.23 % 7 100 % 100 % 100 % 8 97 % 98 % 98.98 % rata-rata 98.52 % 98.33 % 99.36 %
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
Pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision sebesar  98,52  %,  nilai  rata-rata recall sebesar 98,33  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar 99,36  %.  Dengan  demikian  nilai rata-rata dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 8 adalah sebesar 98,74 %.
Hasil Pengujian dengan k = 9 Dengan menggunakan 9- fold , perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing  set adalah  sebesar  88,89  :  11,11.  Jumlah dokumen  untuk  setiap fold adalah sebanyak 60 dokumen. Pengujian dilakukan sebanyak 9 iterasi. Sebagaimana pada tabel dibawah ini :
Tabel 7 Hasil Pengujian dengan k = 9
Iteration Precision Recall Accuracy 1 100 % 100 % 100 % 2 100 % 100 % 100 % 3 100 % 98.14 % 99.62 % 4 96.63 % 93.93 % 98.11 % 5 100 % 100 % 100 % 6 100 % 100 % 100 % 7 93.66 % 96.83 % 98.03 % 8 100 % 100 % 100 % 9 100 % 100 % 100 % rata-rata 98.92 % 98.77 % 99.53 %
Pada  Tabel  diatas, nilai  rata-rata precision sebesar  98,92 %,  nilai  rata-rata recall sebesar 98,77  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar 99,53  %.  Dengan  demikian  nilai rata-rata dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 9 adalah sebesar 99,07 %.
Hasil Pengujian dengan k = 10
Dengan menggunakan 10- fold , perbandingan jumlah dokumen pada training set dan testing set adalah  sebesar  90  :  10.  Jumlah  dokumen untuk  setiap fold adalah sebanyak  50 dokumen.  Pengujian  dilakukan  sebanyak  10 iterasi.  Sebagaimana  pada tabel dibawah ini :
Tabel 8 Hasil Pengujian dengan k = 10
Pada  Tabel  diatas,  nilai  rata-rata precision
sebesar  98,86  %,  nilai  rata-rata recall sebesar
98,78  %  dan  nilai  rata-rata accuracy sebesar 99,51  %.  Dengan  demikian  nilai  rata-rata  dari precision , recall dan accuracy untuk nilai k = 10 adalah sebesar 99,05 %
Rata-Rata Hasil Pengujian
Berikut  disajikan  tabel  mengenai  rata-rata  nilai precision , recall dan accuracy dari  hasil pengujian dengan k sama dengan 3 sampai 10.

## Tabel 9 Rata-Rata Hasil Pengujian
K-Fold Precision Recall Accuracy 3 98.13 % 98.44 % 99.29 % 4 98.02 % 98.17 % 99.23 % 5 97.64 % 97.89 % 99.09 % 6 98.86 % 98.67 % 99.5 % 7 99.26 % 98.47 % 99.54 % 8 98.52 % 98.33 % 99.36 % 9 98.92 % 98.77 % 99.53 % 10 98.86 % 98.78 % 99.51 % rata-rata 98.53 % 98.44 % 99.38 %
Dapat  dilihat  pada  Tabel  diatas,  dari  seluruh pengujian menggunakan
K-Fold Cross Validation dengan  nilai k dari  3  sampai  10 menghasilkan rata-rata nilai precision , recall dan accuracy yang saling  berdekatan  dengan  nilai yang  sangat  tinggi.  Jika  diambil  nilai  rata-rata,
didapatkan  kesimpulan  bahwa  klasifikasi berita  kriminal  dengan  menggunakan  NBC memiliki nilai precision sebesar 98,53 %, nilai recall
Iteration Precision Recall Accuracy 1 100 % 100 % 100 % 2 100 % 100 % 100 % 3 100 % 100 % 100 % 4 100 % 100 % 100 % 5 96.21 % 99.45 % 99.09 % 6 100 % 94.59 % 98.9 % 7 92.42 % 95.61 % 97.51 % 8 100 % 100 % 100 % 9 100 % 98.12 % 99.62 % 10 100 % 100 % 100 % rata-rata 98.86 % 98.78 % 99.51 %

## J-ENSISTEC (Journal of Engineering and Sustainable Technology)
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
sebesar  98,44  % dan  nilai accuracy sebesar  99,38 %.

## Metode SVM (Support Vector Machine)
Pada penelitian  klasifikasi  berita  kriminal  secara online digunakan metode support vector machine .  Fungsi  kernel  yang  akan  digunakan adalah    kernel    linier    dan  polynomial.  Berikut merupakan  pembahasan  dari  kernel  linier  dan kernel  polynomial  pada  data training dan  data testing .

## SVM Menggunakan Kernel Linier pada Data Training
Data training kelas  pada  artikel  berita  telah diketahui.  Dimana  tujuan  data training adalah untuk  menghasilkan  ketepatan  klasifikasi.  Dalam penelitian  ini  akan  dilakukan beberapa  percobaan word  vector untuk  memeberikan  hasil  yang paling  optimum.  Tiap word  vector dicari ketepatan  klasifikasi  yang  paling  baik  dengan menggunakan kernel linier. Dengan menggunakan  parameter c dengan  rentang  nilai 10-3  sampai  103    didapatkan  hasil  seperti  pada Tabel dibawah ini :
Ketepatan Klasifikasi (%) Tabel 10 Ketepatan Klasifikasi
Berdasarkan  Tabel  diatas  dapat  diketahui  bahwa dengan  menggunakan  kernel  linier  untuk  setiap word  vector dengan  menggunakan k-fold  cross validation sebesar  10 fold didapatkan  nilai ketepatan  paling  besar  100%  pada    semua word vector dengan  menggunakan c =0.01  sampai c =1000.  Pada c =0.001  didapatkan  hasil  ketepatan klasifikasi yang berbeda-beda. Parameter c =1 akan digunakan  pada    data  testing.  Selanjutnya  akan melihat  pengukuran    performansi  pada  data training word vector 3784 untuk tiap fold .
Dari    hasil    pengukuran    performansi kernel    linier    tiap fold pada    data training didapatkan  hasil  rata-rata  dari  10 fold untuk akurasi  total  , recall total ,  precision total  dan F- Measure  total  pada  tiap  fold  dalam  data training menghasilkan  nilai  100%.  Selanjutnya  hasil pengukuran  performansi  tiap  kategori  untuk  data training dengan word vector 3784 .
Hasil yang didapatkan  untuk  pengukuran performansi    tiap  kategori  pada  data training dengan menggunakan word vector 3784 menghasilkan  rata-rata  dari  10 fold untuk  akurasi total, recall total ,  precision total , dan F-Measure total  sebesar  100%.  Selanjutnya  akan  dilakukan SVM    dengan  menggunakan  kernel polynomial pada data training .

## SVM Menggunakan Kernel Polynomial pada Data Training
Kernel    polynomial    merupakan    pengembangan dari  kernel    linier    dengan  menambahkan parameter γ  ,  r dan p .  Selama  percobaan didapatkan  hasil  yang  paling  baik  adalah  dengan parameter γ = 1 r = 6, dan p = 3. Didapatkan hasil seperti pada Tabel dibawah ini:
Tabel 11 S VM Menggunakan Kernel Polynomial pada Data Training
Ketepatan Klasifikasi (%)
Tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  pada c =0.1 sampai    dengan c =1000 didapatkan hasil ketepatan  klasifikasi  sebesar  100%.  Setelah mengetahui  ketepatan  klasifikasi  pada  data training dengan  menggunakan  kernel  polynomial dilakukan  pengukuran  performansi  pada word vector 3784.  Selanjutnya  parameter c =0.1  akan digunakan untuk melihat akurasi dari data testing . Hasil  pengukuran  performansi  untuk  tiap fold pada  data training dengan  menggunakan word  vector sebesar  3784  menghasilkan  rata-rata dari  10 fold untuk  akurasi  total, recall total , precision total   dan F-Measure total   sebesar

## J-ENSISTEC (Journal of Engineering and Sustainable Technology)
Computer Science | Industrial Engineering | Mechanic Engineering | Civil Engineering
100%      Selanjutnya    dilakukan    pengukuran performansi  tiap kategori.Dari  hasil  yang  didapat diperoleh  dari  data training untuk  tiap  kategori dengan rata-rata 10 fold menghasilkan 100% untuk pengukuran performansi  pada word vector 3784.

## 4.   Kesimpulan Dan Saran
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut:
Telah  dilakukan  beberapa  metode  dari  data  yang diperoleh  dari    situs  berita  secara  online  yaitu detik.com  dengan  menggunakan  Teknik  web scraping.Dari  hasil  web  scraping  kemudian  akan menghasilkan  datasets  kalsifikasi  berita  yang diolah  beberapa  metode  yaitu  metode  teorema Naïve  Bayes  dan  SVM (Support Vector Machine)

## Daftar Pustaka
B.  T.  Akhirfiarta,  “Literasi  Digital  Pada  Pegawai RSUD  Dr.  Soetomo  Surabaya,” Jurnal
Fisip Universitas Airlangga , 2017,
Accessed:  Aug.  05,  2022.  [Online]. Available: Http://Journal.Unair.Ac.Id/Download- Fullpapers-Lna3e16b8d81full.Pdf D.  Darwis,  N.  Siskawati,  And  Z.  Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk
Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter Bmkg  Nasional,” Jurnal  Tekno  Kompak , Vol.  15,  No.  1,  Pp.  131–145,  Feb.  2021, Doi: 10.33365/Jtk.V15i1.744.
F. Silaen, D. Syawal, And A. Siregar, “Hubungan
Kebijakan  Kriminal  Dengan  Kebijakan Hukum  Pidana,” Jurnal  Darma  Agung ,
Vol. 28, No. 1, Pp. 8–16, May 2020, Doi: 10.46930/Ojsuda.V28i1.455.
G.  A.  R.  Maria  And  S.  T.  Raharjo,  “Adaptasi
Kelompok  Usia  Produktif    Saat  Pandemi Covid-19    Menggunakan  Metode  Reality Therapy,” Jurnal  Kolaborasi  Resolusi
Konflik ,  Vol. 2,  No. 2,  Pp. 142–149,  Aug.
2020, Doi: 10.24198/Jkrk.V2i2.29124.
H. Rhomadhona, J. Permadi, P. A. Studi Teknologi Informasi Politeknik Negeri Tanah Laut Jl Yani  Km,  D.  Panggung  Pelaihari,  And  K.
Selatan,  “Klasifikasi  Berita  Kriminal Menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier (Nbc)  Dengan  Pengujian  K-Fold  Cross
Validation,” Jurnal Sains Dan Informatika , Vol. 5, No. 2, Pp. 108–117, Dec. 2019, Doi: 10.34128/Jsi.V5i2.177.
M.  Ramdhan, Metode  Penelitian .  Cipta  Media Nusantara, 2021.
M.  Linarwati Et  Al. ,  “Studi  Deskriptif  Pelatihan Dan  Pengembangan  Sumberdaya  Manusia Serta  Penggunaan  Metode  Behavioral Event Interview Dalam Merekrut Karyawan  Baru  Di  Bank  Mega  Cabang Kudus,” 2016.