Multilabel Text Classification Menggunakan SVM dan Doc2Vec Classification Pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia - Kristian Indradiarta Gunawan; Joan Santoso (Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya (d/h Sekolah Tinggi Teknik Surabaya), 2021)
Seiring dengan berkembangnya informasi yang ada di sekitar dengan pesat, maka jenis informasi yang ada pun menjadi sangat bervariasi dan sangat banyak jumlahnya, dan akan semakin terus bertambah. Dengan kondisi tersebut, kita akan mengalami kesulitan untuk mengenali jenis dari informasi tersebut satu persatu. Oleh karena itu dengan adanya proses klasifikasi teks dan dokumen sangatlah membantu untuk memilah dan mengenali informasi-informasi apa saja yang ada, baik informasi yang lama maupun informasi yang baru dan belum pernah ditemui sebelumnya. Bertujuan untuk dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan dokumen-dokumen berita dalam bahasa Indonesia ke dalam beberapa kategori sekaligus, maka dibuatlah sebuah penelitian berupa sistem untuk menangani klasifikasi dokumen teks dalam bahasa Indonesia. Sistem tersebut akan memproses berita-berita yang diberikan, dan kemudian akan memberikan 2 kategori yang paling mendekati terhadap isi dari berita tersebut. Sistem dibuat dengan menggunakan Python, memanfaatkan Doc2Vec untuk mengambil fitur dataset, dan SVM untuk melakukan klasifikasi terhadap banyak kelas. Dataset yang digunakan adalah kumpulan dokumen berupa berita-berita yang diperoleh dari CNN Indonesia tahun 2016-2017, dan terbagi dalam 5 kategori berita utama, yaitu: Politik, Ekonomi, Teknologi, Olahraga, dan Hiburan. Dikarenakan sedikitnya literatur untuk klasifikasi text dalam bahasa Indonesia, maka pada penelitian ini hanya menargetkan akurasi sebesar 70% saja. Namun dari hasil ujicoba, akurasi yang diperoleh melebihi 90%. Hasil prediksi untuk kelas dokumen pun memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi. Dengan penggunaan dataset dan penanganan preprocessing yang tepat untuk dokumen bahasa Indonesia, maka hasil yang dicapai bisa lebih bagus dan akurat.