TEXT MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI JUDUL BERITA ONLINE STUDI KASUS RADAR BANJARMASIN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES - Muhammad Sholih Afif (Lambung Mangkurat University, 2021)
As technology advances, it causes a shift from news media which is usually published in newspapers, now changes to follow the times and develops into online news. In online news, news is usually grouped into several categories. The categorization is still manual. So in need of automatic categorization of online news titles. The method used in classifying online news titles is Naïve Bayes. The results of this study obtained an accuracy of 78.75%. Meanwhile, the recall results are 80.56% and the precision is 78.75%.Keywords: Classification, Text Mining, Naïve Bayes and Online NewsSeiring bertambah majunya teknologi menyebabkan peralihan dari media berita yang biasanya dimuat dalam koran sekarang berubah mengikuti perkembangan zaman dan berkembang menjadi berita online. Pada berita online biasanya dalam berita dikelompokan menjadi beberapa kategori. Pengkategorian tersebut masih manual. Sehingga diperlukan pengkategorian judul berita online yang secara otomatis. Metode yang digunakan dalam pengklasifikasian judul berita online ini adalah Naïve Bayes. Hasil dari penelitian ini mendapatkan hasil akurasi sebesar 78.75%. Sedangkan untuk hasil Recall adalah 80.56% dan Precision adalah 78.75%. Kata kunci: Klasifikasi,Text Mining, Naïve Bayes dan Berita Online