Perbandingan Performa Algoritma GA-SVM dan BOA-SVM dalam Mengklasifikasi Artikel Berita Berbahasa Indonesia - Winda Ramadhanty Pratiwi; Ricky Eka Putra (Universitas Negeri Surabaya, 2021)
Abstrak— Kemajuan teknologi mendorong industri media massa untuk beralih dari media cetak ke media digital seperti situs berita online. Secara umum, situs berita online mengelompokkan artikel berita menjadi beberapa kategori untuk memudahkan pembaca dalam memilih artikel berita sesuai topik yang diminati. Hanya saja pengelompokkan artikel berita dilakukan secara manual dengan mempelajari isi atau kontennya terlebih dahulu. Apabila jumlah artikel berita yang ingin dikelompokkan sangat banyak, maka waktu yang dibutuhkan juga tidak sedikit. Hal ini menjadi dasar untuk membuat sistem klasifikasi otomatis dalam mengelompokkan artikel berita. Artikel berita dari IDNTimes menjadi sumber data di penelitian ini. Algoritma TF-IDF digunakan sebagai ekstraksi fitur, sedangkan SVM digunakan sebagai klasifikasi data. Penelitian ini akan membandingkan Genetic Algorithm (GA) dan Bayesian Optimization Algorithm (BOA) dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita. Berdasarkan hasil pengujian sistem, algoritma GA-SVM memiliki akurasi 93.80% dan waktu pemrosesan 969.015 detik, sedangkan BOA-SVM memiliki akurasi 94.79% dan waktu pemrosesan 829.921 detik. Kesimpulannya, algoritma BOA lebih baik daripada GA dalam mengoptimasi SVM untuk mengklasifikasi artikel berita. Kata Kunci— klasifikasi artikel berita, support vector machine, bayesian optimization, genetic algorithm.