Klasifikasi Kategori Berita Menggunakan Naive Bayes - Ikrar Nusa Bhakti; Ahmad Zen Sholikhin; Muhammad Abi Lukman; Erna Daniati; Aidina Ristyawan (Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 2024)
Klasifikasi kategori berita merupakan salah satu aplikasi penting dalam pengolahan teks dan analisis data yang bertujuan untuk mengelompokkan artikel berita ke dalam kategori tertentu secara otomatis. Penelitian ini memanfaatkan algoritma Naive Bayes. Proses klasifikasi dimulai dengan pengumpulan dataset berita yang sudah dikategorikan. Dataset ini kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Tahap prapemrosesan teks meliputi pembersihan data, tokenisasi, dan penghapusan stop words. Model Naive Bayes kemudian dilatih menggunakan data latih dan dievaluasi dengan data uji untuk mengukur kinerja model berdasarkan metrik-metrik seperti akurasi, presisi, recall. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan performa yang cukup baik dalam mengklasifikasikan berita ke dalam berbagai kategori. Dengan demikian, penelitian ini menyimpulkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang layak digunakan untuk klasifikasi kategori berita, meskipun ada ruang untuk perbaikan lebih lanjut dengan teknik prapemrosesan teks yang lebih canggih dan penggunaan model pembelajaran mesin yang lebih kompleks.