Kategorisasi Berita Menggunakan Metode Pembobotan TF.ABS dan TF.CHI - Muhammad Arif Kurniawan; Yuliant Sibaroni; Kemas L Muslim (School of Computing, Telkom University, 2018)
Dengan kemajuan teknologi saat ini, berita dapat ditemukan dengan mudah dan berjumlah sangat banyak dalam bentuk digital yang menyebabkan diperlukannya suatu teknik untuk mengkategorikan berita-berita tersebut ke dalam topik tertentu agar mempermudah pembaca menemukan berita sesuai dengan topik yang diinginkan. Kategorisasi teks merupakan suatu teknik yang dapat mengkategorikan berita ke dalam topik yang telah ditentukan secara otomatis. Salah satu proses yang penting dalam kategorisasi adalah ekstraksi fitur yang mana unigram binary merupakan salah satu ekstraksi fitur yang dasar dibandingkan dengan term weighting yang dalam penelitian ini akan menggunakan metode pembobotan TF.ABS dan TF.CHI untuk memperoleh hasil kategorisasi berita yang optimal. Berdasarkan hasil pengujian, rata-rata akurasi yang didapatkan dari tiga sumber data pada ekstraksi fitur unigram binary sebesar 90.44%. Sedangkan pada metode pembobotan TF.ABS sebesar 95.74% dan TF.CHI sebesar 95.87%. Berdasarkan hasil akurasi tersebut, dapat disimpulkan bahwa term weighting lebih baik dibandingkan dengan unigram binary. Metode pembobotan TF.ABS dan TF.CHI sama-sama baik dalam kategorisasi karena tidak berbeda secara signifikan dalam performansinya. Pada hasil pengujian lainnya menunjukkan bahwa proses stemming tidak memberikan banyak pengaruh terhadap akurasi kategorisasi berita, namun proses ini dapat mengefisiensikan waktu hingga 45%.