Klasifikasi Judul Berita Online Menggunakan Multinomial Naïve Bayes - Laome, Lilis; Dian Christien Arisona; Zelianti; Gusti Ngurah Adhi Wibawa; Irma Yahya; Mukhsar (Al-Khwarizmi : Jurnal Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2025)
Abstract: News is defined as stories or information about current events. News can be classified into two categories, namely hard news and soft news. Generally, hard news refers to news topics that are timely, important and consequential. Meanwhile, soft news refers to information that is interesting, unique and entertaining. This research investigates online news headline classification using an enhanced Multinomial Naïve Bayes approach combined with SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) to address class imbalance issues. The results showed that out of 4,122 data collected, 3821 or 92.70% of news headlines were classified as hard news categories and 301 or 7.30% of other news headlines were classified as soft news categories. With an accuracy value of 91.5%, precision of 96.8%, recall of 93.8%, F1-Score of 95.2% and AUC value of 0.78 which shows Multinomial Naïve Bayes is good enough in distinguishing hard news and soft news categories, although it has not reached the optimal level. Abstract: Berita didefinisikan sebagai cerita atau informasi tentang peristiwa terkini. Berita dapat diklasifikasikan ke dalam dua kategori, yaitu berita keras (hard news) dan berita lunak (soft news). Umumnya, berita keras mengacu pada topik berita yang tepat waktu, penting, dan konsekuen. Sementara itu, berita lunak mengacu pada informasi yang menarik, unik, dan menghibur. Penelitian ini menyelidiki klasifikasi judul berita online menggunakan pendekatan Multinomial Naïve Bayes yang disempurnakan yang dikombinasikan dengan SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique) untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 4.122 data yang dikumpulkan, 3821 atau 92,70% judul berita diklasifikasikan sebagai kategori hard news dan 301 atau 7,30% judul berita lainnya diklasifikasikan sebagai kategori soft news. Nilai akurasi sebesar 91.5%, precision sebesar 96.8%, recall sebesar 93.8%, F1-Score sebesar 95.2% dan nilai AUC sebesar 0.78 yang menunjukkan Multinomial Naïve Bayes sudah cukup baik dalam membedakan kategori hard news dan soft news, meskipun belum mencapai tingkat optimal.