Halaman Data Jurnal
| Judul Jurnal | PENERAPAN TEKNIK KLASIFIKASI PADA BERITA ONLINE DI KOTA LUBUKLINGGAU |
|---|---|
| Nama Lengkap | Habib Rinaldi |
| Nama Pembimbing 1 | Lukman Hakim, M.Kom |
| Nama Pembimbing 2 | Antoni Zulius, M.Kom |
| Abstrak Jurnal | Klasifikasi pada berita online merupakan proses untuk mengklasifikasikan kategori berita ke dalam 3 kategori yaitu kriminal, pendidikan, dan olahraga. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode K-Nearest Neighbour. Pengujian kualitas algoritma penelitian ini menggunakan sebanyak empat nilai K yaitu K=3, K=5, K=7, dan K=9. Proses dari klasifikasi berita ini di mulai dari tahap preprocessing. Dalam proses preprocessing terdapat 4 tahapan sistem yaitu case folding, tokenizing, stopword, dan filtering. Selanjutnya yaitu tahap pembobotan nilai term yang menggunakan algoritma TF-IDF. Setelah mendapat nilai dari bobot term kemudian dilakukan pengurutan data dalam data training untuk diambil sejumlah K data yang memiliki nilai kedekatan. Tujuan dari penelitian ini yaitu sistem dapat mengimplementasikan algoritma KNN pada dokumen. Penelitian ini dilakukan dengan melakukan 3 (tiga) kali pengujian dengan tiga variasi dataset yang berbeda dengan empat nilai K. Hasil akurasi yang terbaik didapatkan ketika sistem menggunakan nilai K=5 pada pembagian dataset 90% dan 10% yang menunjukkan nilai precision sebesar 100%, recall sebesar 100% dan nilai fi-score sebesar 100%. Kata kunci : klasifikasi, berita, algoritma K-Nearest Neighbour, confusion matrix |
| Daftar Pustaka | [1] R. D. Pengetahuan, S. Indonesia, D. I. Mea, A. Y. Firdaus, and M. A. Hakim, “Penerapan Acceleration To Improve the Quality of Human Resources Dengan Pengetahuan, Pengembangan, Dan Persaingan Sebagai Langkah Dalam Mengoptimalkan Daya Saing Indonesia Di Mea 2015,” Econ. Dev. Anal. J., vol. 2, no. 2, pp. 152–163, 2013. [2] R. Aprillia, “Penerapan Pemasaran Bank Syariah,” Skripsi, p. 8, 2018, [Online]. Available: http://repository.uinsu.ac.id/4667/6/BAB II.pdf [3] F. Ronen and S. James, The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press, 2007. [4] Jiawei Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques Second Edition, vol. 53, no. 9. 2013. [5] D. P. M and A. Indriani, “Implementasi Text Mining Dalam Klasifikasi Buku Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Ppkia Tarakanita Rahmawati,” Semin. Nas. Inov. dan Tren, 2014. [6] U. C. Berkeley, “Retrieved October 2019 Hearst,” Text Min. Potential Limit., pp. 1–3, 2019, [Online]. Available: papers3://publication/uuid/34051528-5F83-4A7E-BEA9-4197678FA532 [7] S. N. Asiyah, “Klasifikasi berita online menggunakan metode support vector machine dan k-nearest neighbor [skripsi],” Surabaya Inst. Teknol. Sepuluh Nop., pp. 1–73, 2016. [8] A. R. Prasetyo and P. P. Adikara, “Klasifikasi Hoax Pada Berita Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor,” vol. 2, no. 12, pp. 7466–7473, 2018. [9] S. Sumpeno, “Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Exploration of prayer tools in 3D virtual museum using leap motion for hand motion sensor View project serious games View project,” no. July, 2015, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/268205322 [10] A. Ridok and R. Latifah, “Klasifikasi Teks Bahasa Indonesia Pada Corpus Tak Seimbang Menggunakan NWKNN,” Konf. Nas. Sist. dan Inform. 2015, no. Oktober, pp. 222–227, 2015. [11] S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti, A. Nikmatul Kasanah, U. Pujianto, T. Elektro, F. Teknik, and U. Negeri Malang, “Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” Masa Berlaku Mulai, vol. 1, no. 3, pp. 196–201, 2017. [12] D. Nathaniel Chandra, G. Indrawan, and Nyoman Sukajaya, “Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” J. Ilmu Komput. Indones., vol. 4, no. 2, pp. 11–19, 2019. [13] D. S. Adhiarso and P. Utari, “Pemberitaan Hoax di Media Online Ditinjau dari Konstruksi Berita dan Respon Netizen,” no. 2, pp. 215–225. [14] T. Rachman, “Online News and the Public karya Salwen,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., pp. 10–27, 2018. [15] H. Kurniawan, B. Setiyono, dan R. R. Isnanto, “Aplikasi Penjawab Pesan Singkat Automatis Dengan Bahasa Python,” Dr. Diss. Jur. Tek. Elektro [16] M. Reza Noviansyah, T. Rismawan, D. Marisa Midyanti, J. Sistem Komputer, and F. H. MIPA Universitas Tanjungpura Jl Hadari Nawawi, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Indeks Cuaca Kebakaran Berdasarkan Data Aws (Automatic Weather Station) (Studi Kasus: Kabupaten Kubu Raya),” J. Coding, Sist. Komput. Untan, vol. 06, no. 2, pp. 48–56, 2018. [17] F. Briliansyah, “Sistem klasifikasi kategori berita menggunakan metode k-nearest neighbor,” 2020, [Online]. Available: http://etheses.uin-malang.ac.id/18635/%0Ahttp://etheses.uin-malang.ac.id/18635/1/13650056.pdf [18] D. A. Fauziah, A. Maududie, and I. Nuritha, “Klasifikasi Berita Politik Menggunakan Algoritma K-nearst Neighbor,” Berk. Sainstek, vol. 6, no. 2, p. 106, 2018, doi: 10.19184/bst.v6i2.9256. [19] A. A. Cahyono, “Analisis Efektivitas Pembelajaran Daring berbasis Grup WhatsApp pada Mata Pelajaran Pemrograman Dasar di SMKN Kebonagung,” p. 1, 2021. [20] B. A. B. Iii and M. Penelitian, “Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D (Bandung: Alfabeta, 2013), hlm. 3 . 1,” pp. 69–76. |