Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram

Authors

  • Denny Nathaniel Chandra
  • Gede Indrawan
  • I Nyoman Sukaraja

Keywords:

naive bayes, akurat, klasifikasi

Abstract

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.

 

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2016-02-01

Issue

Vol. 10 No. 1 (2016): Volume 10 Nomor 1 (8)

Section

Articles

License

Penulis mengirimkan naskah dan pengertian bahwa jika diterima untuk proses dipublikasi,  hak cipta dari artikel tersebut akan diberikan kepada jurnal ilmiah teknologi informasi asia. Jurnal ilmiah teknologi informasi asia (Jitika) dan Lp2m Stmik Asia Malang sebagai penerbit jurnal, komponen Hak cipta mencakup hak untuk mereproduksi dan mengirimkan artikel dalam semua bentuk dan media, termasuk cetak ulang, foto, mikrofilm, dan reproduksi serupa lainnya, serta terjemahannya.

Jurnal ilmiah teknologi infomasi asia, dan Lp2m Stmik Asia Malang, beserta jajaran para redaksi berusaha keras untuk memastikan bahwa tidak ada data, opini, atau pernyataan yang salah atau menyesatkan ketika dipublikasikan di jurnal Jitika, dengan kondisi apapun, isi artikel dan iklan yang diterbitkan di Jurnal ilmiah teknologi infomasi asia adalah murni merupakan tanggung jawab masing-masing penulis dan pengiklan. Pengguna situs web ini akan dilisensikan dengan menggunakan materi dari situs web ini setelah Lisensi Internasional Creative Commons Attribution 4.0. Tidak ada biaya yang dibebankan. Silakan gunakan materi yang sesuai.

Anda bebas untuk:

Bagikan - salin dan sebarkan materi dalam media atau format apa pun.

Adaptasi - remix, transformasikan, dan bangun berdasarkan materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial.

Pemberi lisensi tidak dapat mencabut kebebasan ini selama Anda mengikuti ketentuan lisensi