Penerapan Metode Multinomial Naïve Bayes untuk Klasifikasi Judul Berita Clickbait dengan Term Frequency - Inverse Document Frequency - Fikri Alwan Ramadhan; Sampe Hotlan Sitorus; Tedy Rismawan (JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 2023)
Clickbait merupakan judul berita yang bombastis dan memberikan informasi tidak utuh sehingga membuat pembaca penasaran ingin tahu dengan cara mengklik tautan berita. Penggunaan judul berita clickbait terkadang bersifat menjebak karena judul dari artikel tersebut bersifat tidak utuh. Hal tersebut menyebabkan kesimpulan yang didapat dari judul dan isi berita terkadang tidak sesuai. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk mengklasifikasi judul berita yang termasuk clickbait atau bukan. Penelitian ini menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes dan TF-IDF (Term Frequency - Inverse Document Frequency) dengan data didapat dari judul berita online yang di ambil dari beberapa situs website. Pada penelitian ini TF-IDF digunakan untuk memberikan bobot kata pada proses pelatihan, pengujian dan klasifikasi. Data yang digunakan berjumlah 1000 data dengan 800 data latih dan 200 data uji. Pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix sehingga didapatkan akurasi sebesar 65 %, recall sebesar 65,69 % dan precision sebesar 65,69 %.