Klasifikasi Berita Olahraga Menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer - Pramudita, Yoga Dwitya; Putro, Sigit Susanto; Makhmud, Nurul (Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, 2018)
Dokumen berita olahraga dalam bentuk web kini memiliki jumlah yang besar dalam kurun waktu singkat. Untuk kemudahan akses dokumen perlu melakukan pengelompokan dokumen berita kedalam beberapa kategori. Hal tersebut bertujuan agar berita olahraga tersusun sesuai dengan kategori yang ditentukan. Berita dapat dikelompokkan secara manual oleh manusia, akan tetapi hal tersebut membutuhkan waktu yang lama untuk melakukan kategorisasi. Metode klasifikasi diusulkan dalam penelitian ini untuk melakukan pengkategorian secara otomatis dokumen berita. Tujuan dilakukannya klasifikasi adalah untuk mempercepat dan mempermudah dalam pemberian kategori, sehingga dapat meningkatkan efisiensi waktu. Pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier. Sebelum dilakukan klasifikasi ada proses preprocessing dengan menggunakan Enhanced Confix Striping Stemmer. Hal ini bertujuan untuk mengembalikan ke bentuk kata dasar, sehingga data berkurang dan proses komputasi menjadi lebih efisien. Pengujian dilakukan menggunakan 18 berita olahraga yang dipilih secara acak oleh user atau tester, dari 18 berita yang diujikan terdapat 14 berita yang bernilai benar atau relevan dengan analisis yang dilakukan use atau tester pada berita uji. Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Aplikasi Klasifikasi Berita Olahraga menggunakan Metode Naïve Bayes dengan Enhanced Confix Striping Stemmer mampu mengklasifikasi berita olahraga sesuai dengan kategori masing-masing, seperti Sepak Bola, Basket, Raket, Formula 1, Moto GP dan olahraga lainnya dengan keakuratan sebesar 77%. Abstract Web-based sports news currently has a considerable amount of documents. News documents need to be grouped into multiple categories for easy access. The goal is that sports news is structured according to the specified category. News can be grouped manually by humans, but it takes a long time to categorize if it involves large documents. Classification method is proposed in this research to categorize automatically news document. The purpose of doing the classification is to accelerate and simplify the granting of categories, thereby increasing the efficiency of time. In this research using the Naïve Bayes Classifier classification method. Prior to classification there is a preprocessing process using Enhanced Confix Striping Stemmer. It aims to return to the basic word form, so the data is reduced and the computing process becomes more efficient. From the test using 18 sports news randomly selected by the user or tester, there are 14 news stories that are true or relevant to the analysis by the user or the tester on the test news. This study concludes that the Sports News Classification Application using the Naïve Bayes Method with Enhanced Confix Striping Stemmer is able to classify sports news according to their respective categories, such as Football, Basket, Racquet, Formula 1, Moto GP and other sports with accuracy of 77%.