Klasifikasi Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Naïve Bayes Classifier - Qurrota ‘Aini Muthmainnah; Dian Palupi Rini; Desty Rodiah (Generic, 2020)
Berita pada awalnya disalurkan melalui media seperti televisi, radio dan koran, namun dengan kemajuan teknologi saat ini membuat digitalisasi informasi lebih mudah, berita berbentuk teks digital lebih cepat tersebar, aktual dan murah, sehingga dapat mengalami pelonjakan yang besar. Oleh karena itu, perlu adanya sistem yang bisa mengklasifikasikan berita secara otomatis sesuai dengan kategori-kategori berita yang ada, dengan menggunakan metode klasifikasi teks, maka kumpulan dokumen yang jumlahnya sangat besar tersebut dapat diorganisir, sehingga dapat mempermudah dan mempercepat pencarian informasi yang dibutuhkan. Dalam penelitian ini, klasifikasi teks berita menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan ke dalam empat kategori yaitu, bencana alam, kesehatan, olahraga dan pendidikan. Pengujian dilakukan sebanyak empat kali dengan pembagian data yang berbeda-beda, dan hasil akurasi yang didapat yaitu pengujian pertama 100%, pengujian kedua 100%, pengujian ketiga 98,33% dan pengujian keempat 96,25%. Dari hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa hasil klasifikasi teks berita sudah baik.