Klasifikasi Topik Berita Deutsche Welle Indonesia dengan Kata Kunci Indonesia Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes - Ayuni, Amalia Qurrota; Helen, Afrida; Yuliawati, Susi (Indonesia Association of Computational Linguistics (INACL), 2023)
Penerapan klasifikasi berita berdasarkan topik dan sub-topik dapat membantu pengguna media berita dalam menemukan informasi yang dibutuhkan secara lebih spesifik sehingga meningkatkan efisiensi waktu. Deutsche Welle Indonesia merupakan salah satu media berita asing yang terkenal akan publikasinya mengenai perkembangan politik dan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi topik berita khususnya mengenai Indonesia yang dipublikasikan oleh media berita Deutsche Welle Indonesia untuk mengetahui fokus pemberitaan dari media tersebut. Sebanyak 682 data dikumpulkan dan topik berita dengan jumlah terbanyak adalah berita politik, sosial budaya, dan kesehatan. Dengan tahapan preprocessing, labelling, training, testing, pembobotan tf-idf, dan klasifikasi data dengan algoritma multinomial naïve bayes didapatkan hasil akurasi tertinggi sebesar 88,3%. Klasifikasi topik diprediksi dengan confusion matrix dengan hasil berupa sebagian besar label berhasil dideteksi dan terdapat beberapa data yang mengalami kesalahan prediksi karena mesin tidak dapat mengidentifikasi judul dengan kata yang sama namun memiliki konteks berbeda.