Sistem Pemilah Judul Berita Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor
Abstract
Berita merupakan cerita atau keterangan mengenai kejadian atau peristiwa. Berita dapat disampaikan melalui media cetak, media elektronik dan media online. Saat ini pengelolaan berita pada media online merupakan tugas admin berita. Pada pengelolaannya masih dilakukan secara manual, yaitu admin menentukan kategori dari sebuah berita yang akan diunggah. Pada pengelolaannya masih sering terjadi permasalahan akibat kekeliruan admin dalam menentukan kategori berita yang sesuai. Untuk itu, dibutuhkan sebuah sistem yang dapat membantu admin dalam pengelolaan berita secara otomatis. Sistem yang dibangun menerapkan Text Mining dan algoritma k-Nearest Neighbor (k-NN). Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dengan menggunakan Confusion Matrix diperoleh nilai akurasi sebesar 82,5%. Pengujian juga dilakukan dengan User Acceptance Test terhadap admin 3 kantor berita, diperoleh hasil bahwa admin terbantu dengan adanya sistem pemilah judul berita dalam mengklasifikasikan berita secara otomatis.References
Novia, Windy. (2006). Kamus Besar Bahasa Indonesia. Surabaya: Kashiko.
Feldman, Ronen, & Sanger, James. (2007). The Text Mining Handbook Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press.
Wu, Xindong dkk, (2007). Top 10 Algorithm in Data Mining. Survey Paper-Springer Verlag London Limited.
Hamzah, Amir. (2012). Klasifikasi Teks Dengan Naive Bayes Classifier Untuk Pengelompokkan Teks Berita dan Abstract Akademis. Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains dan Teknologi Periode III. Jawa Tengah: Yogyakarta.
Yuliana. (2013). Sistem Pengelolaan Proyek Akhir Menggunakan Text Mining Pada Politeknik Caltex Riau. Tugas Akhir D4 Politeknik Caltex Riau. Riau: Pekanbaru.
Kurniawan, Bagus, Dayawati, Novi, Kurniati, Angelina. (2009). Klasifikasi Dokumen Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Multinominal Naive Bayes dan Jaringan Syaraf Tiruan. Tugas Akhir Program Sarjana S1Telkom University. Jawa Barat: Bandung.
Juwito. (2008). Menulis Berita dan Feature’s. Unesa University Press.
Han, Jiawei, & Kamber, Micheline. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques( ed.). San Francisco: Elsevier Inc
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.