Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer

Dokumen berita olahraga dalam bentuk web kini memiliki jumlah yang besar dalam kurun waktu singkat. Untuk kemudahan akses dokumen perlu melakukan pengelompokan dokumen berita kedalam beberapa kategori. Hal tersebut bertujuan agar berita olahraga tersusun sesuai dengan kategori yang ditentukan. Beri...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Yoga Dwitya Pramudita, Sigit Susanto Putro, Nurul Makhmud
Format: Article
Language:Indonesian
Published: University of Brawijaya 2018-08-01
Series:Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Subjects:
Online Access:https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/810
_version_ 1827192171031166976
author Yoga Dwitya Pramudita
Sigit Susanto Putro
Nurul Makhmud
author_facet Yoga Dwitya Pramudita
Sigit Susanto Putro
Nurul Makhmud
author_sort Yoga Dwitya Pramudita
collection DOAJ
description Dokumen berita olahraga dalam bentuk web kini memiliki jumlah yang besar dalam kurun waktu singkat. Untuk kemudahan akses dokumen perlu melakukan pengelompokan dokumen berita kedalam beberapa kategori. Hal tersebut bertujuan agar berita olahraga tersusun sesuai dengan kategori yang ditentukan. Berita dapat dikelompokkan secara manual oleh manusia, akan tetapi hal tersebut membutuhkan waktu yang lama untuk melakukan kategorisasi. Metode klasifikasi diusulkan dalam penelitian ini untuk melakukan pengkategorian secara otomatis dokumen berita. Tujuan dilakukannya klasifikasi adalah untuk mempercepat dan mempermudah dalam pemberian kategori, sehingga dapat meningkatkan efisiensi waktu. Pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Sebelum dilakukan klasifikasi ada proses preprocessing dengan menggunakan Enhanced Confix Striping Stemmer.  Hal ini bertujuan untuk mengembalikan ke bentuk kata dasar, sehingga data berkurang dan proses komputasi menjadi lebih efisien. Pengujian dilakukan menggunakan 18 berita olahraga yang dipilih secara acak oleh user atau tester, dari 18 berita yang diujikan terdapat 14 berita yang bernilai benar atau relevan dengan analisis yang dilakukan use atau tester pada berita uji. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Klasifikasi Berita Olahraga menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Striping Stemmer mampu mengklasifikasi berita olahraga sesuai dengan kategori masing-masing, seperti Sepak Bola, Basket, Raket, Formula 1, Moto GP dan olahraga lainnya dengan keakuratan sebesar 77%.   Abstract   Web-based sports news currently has a considerable amount of documents. News documents need to be grouped into multiple categories for easy access. The goal is that sports news is structured according to the specified category. News can be grouped manually by humans, but it takes a long time to categorize if it involves large documents. Classification method is proposed in this research to categorize automatically news document. The purpose of doing the classification is to accelerate and simplify the granting of categories, thereby increasing the efficiency of time. In this research using the Naïve Bayes Classifier classification method. Prior to classification there is a preprocessing process using Enhanced Confix Striping Stemmer. It aims to return to the basic word form, so the data is reduced and the computing process becomes more efficient. From the test using 18 sports news randomly selected by the user or tester, there are 14 news stories that are true or relevant to the analysis by the user or the tester on the test news. This study concludes that the Sports News Classification Application using the Naïve Bayes Method with Enhanced Confix Striping Stemmer is able to classify sports news according to their respective categories, such as Football, Basket, Racquet, Formula 1, Moto GP and other sports with accuracy of 77%.
first_indexed 2024-04-24T12:45:16Z
format Article
id doaj.art-ef1e6b428b694fcf9370f911b84cce6c
institution Directory Open Access Journal
issn 2355-7699
2528-6579
language Indonesian
last_indexed 2025-03-21T08:37:24Z
publishDate 2018-08-01
publisher University of Brawijaya
record_format Article
series Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
spelling doaj.art-ef1e6b428b694fcf9370f911b84cce6c2024-07-12T09:49:20ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792018-08-015310.25126/jtiik.201853810303Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping StemmerYoga Dwitya Pramudita0Sigit Susanto Putro1Nurul MakhmudTeknik Informatika Fakultas Teknik Universitas TrunojoyoProdi Teknik Informatika Universitas trunojoyo Dokumen berita olahraga dalam bentuk web kini memiliki jumlah yang besar dalam kurun waktu singkat. Untuk kemudahan akses dokumen perlu melakukan pengelompokan dokumen berita kedalam beberapa kategori. Hal tersebut bertujuan agar berita olahraga tersusun sesuai dengan kategori yang ditentukan. Berita dapat dikelompokkan secara manual oleh manusia, akan tetapi hal tersebut membutuhkan waktu yang lama untuk melakukan kategorisasi. Metode klasifikasi diusulkan dalam penelitian ini untuk melakukan pengkategorian secara otomatis dokumen berita. Tujuan dilakukannya klasifikasi adalah untuk mempercepat dan mempermudah dalam pemberian kategori, sehingga dapat meningkatkan efisiensi waktu. Pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Sebelum dilakukan klasifikasi ada proses preprocessing dengan menggunakan Enhanced Confix Striping Stemmer.  Hal ini bertujuan untuk mengembalikan ke bentuk kata dasar, sehingga data berkurang dan proses komputasi menjadi lebih efisien. Pengujian dilakukan menggunakan 18 berita olahraga yang dipilih secara acak oleh user atau tester, dari 18 berita yang diujikan terdapat 14 berita yang bernilai benar atau relevan dengan analisis yang dilakukan use atau tester pada berita uji. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Klasifikasi Berita Olahraga menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Striping Stemmer mampu mengklasifikasi berita olahraga sesuai dengan kategori masing-masing, seperti Sepak Bola, Basket, Raket, Formula 1, Moto GP dan olahraga lainnya dengan keakuratan sebesar 77%.   Abstract   Web-based sports news currently has a considerable amount of documents. News documents need to be grouped into multiple categories for easy access. The goal is that sports news is structured according to the specified category. News can be grouped manually by humans, but it takes a long time to categorize if it involves large documents. Classification method is proposed in this research to categorize automatically news document. The purpose of doing the classification is to accelerate and simplify the granting of categories, thereby increasing the efficiency of time. In this research using the Naïve Bayes Classifier classification method. Prior to classification there is a preprocessing process using Enhanced Confix Striping Stemmer. It aims to return to the basic word form, so the data is reduced and the computing process becomes more efficient. From the test using 18 sports news randomly selected by the user or tester, there are 14 news stories that are true or relevant to the analysis by the user or the tester on the test news. This study concludes that the Sports News Classification Application using the Naïve Bayes Method with Enhanced Confix Striping Stemmer is able to classify sports news according to their respective categories, such as Football, Basket, Racquet, Formula 1, Moto GP and other sports with accuracy of 77%. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/810KlasifikasiBerita OlahragaNaïve Bayes ClassifierEnhance Confix Stripping Stemmer
spellingShingle Yoga Dwitya Pramudita
Sigit Susanto Putro
Nurul Makhmud
Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Klasifikasi
Berita Olahraga
Naïve Bayes Classifier
Enhance Confix Stripping Stemmer
title Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
title_full Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
title_fullStr Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
title_full_unstemmed Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
title_short Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer
title_sort klasifikasi berita olahraga menggunakan metode naive bayes dengan enhanced confix stripping stemmer
topic Klasifikasi
Berita Olahraga
Naïve Bayes Classifier
Enhance Confix Stripping Stemmer
url https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/810
work_keys_str_mv AT yogadwityapramudita klasifikasiberitaolahragamenggunakanmetodenaivebayesdenganenhancedconfixstrippingstemmer
AT sigitsusantoputro klasifikasiberitaolahragamenggunakanmetodenaivebayesdenganenhancedconfixstrippingstemmer
AT nurulmakhmud klasifikasiberitaolahragamenggunakanmetodenaivebayesdenganenhancedconfixstrippingstemmer