<![CDATA[Civitas Akademik Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari Banjarmasin dari awal berdiri sampai saat ini sudah dipastikan menghasil beberapa berita online atau cetak dari beberapa kegiatan yang sudah lakukan, baik berita yang berisikan hal positif yang berkaitan dengan prestasi yang dicapai ataupun berita sebaliknya. Berita-berita tersebut belum terekap dengan sempurna untuk dijadikan bahan pengambalian keputusan karena masih tersebar di website masing-masing lembaga seperti fakultas. Pada penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi e-kliping yang memanfaatkan algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi berita terkait civitas akademik. Aplikasi yang dikembangkan memungkinkan pengguna untuk melakukan pemantauan dengan lebih efisien, mengumpulkan berita dari berbagai sumber, serta mengklasifikasikan berita berdasarkan kategori yang telah ditentukan seperti positif, negatif dan netral. Metodologi penelitian dalam pengembangan aplikasi menggunakan metode WATERFALL dan proses klasifikasi berita menggunakan model naive bayes.pelatihan model Naive Bayes, dan evaluasi kinerja model menggunakan metrik akurasi. Hasil uji menunjukkan bahwa aplikasi e-kliping ini mampu mengklasifikasikan berita dengan tingkat akurasi yang memuaskan 76.19%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan algoritma Naive Bayes dalam aplikasi e-kliping memberikan solusi yang efektif untuk kebutuhan klasifikasi berita di lingkungan akademik, sehingga mendukung proses pengambilan keputusan yang lebih berbasis data bagi civitas akademik.]]>
Copyrights © 2025
