Klasifikasi Multikelas pada Teks Judul Berita Menggunakan Algoritma Recurrent Neural Network
Abstract
Saat ini, informasi dapat dengan mudah diperoleh melalui internet, salah satunya melalui platform portal berita online yang memberikan akses informasi sesuai permintaan. Namun terkadang kita kesulitan menemukan konten berita yang diinginkan karena jumlahnya yang sangat banyak. Hal ini terjadi karena proses pengkategorian konten berita secara manual oleh author, yang bisa menyebabkan kesalahan seperti topik berita yang tercampur. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kinerja metode Deep Learning menggunakan Recurrent Neural Network (RNN) dalam tugas multiklasifikasi pada judul berita dengan topik Ekonomi, Kesehatan, Olahraga, dan Politik. Judul berita untuk data latih dan uji diperoleh menggunakan Web Scraping dan setelah itu melalui tahap Text Preprocessing yang meliputi case folding, tokenization, stopwords removal, dan stemming. Selanjutnya, dilakukan ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF untuk memberikan bobot pada setiap kata. Hasil pengujian kinerja model menggunakan Confusion Matrix menunjukkan akurasi mencapai 97%, sehingga metode RNN dapat digunakan dengan baik dalam tugas multiklasifikasi pada judul berita dan dapat diaplikasikan pada sistem pengklasifikasian judul berita.
Downloads
References
L. Lindawati, “Pola Akses Berita Online Kaum Muda,” J. Stud. Pemuda, vol. 4, no. 1, pp. 241–259, 2015.
I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi keluarga sejahtera study kasus : Kecamatan Kota Palembang,” J. TEKNO KOMPAK, vol. 15, no. 2, pp. 37–49, 2020.
I. Diah, “ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI),” no. 187038039, pp. 1–17, 2018.
A. Sivakumar and R. Gunasundari, “A Survey on Data Preprocessing Techniques for Bioinformatics and Web Usage Mining,” Int. J. Pure Appl. Math., vol. 117, no. 20, pp. 785–794, 2017.
D. Tarkus, S. R. U. A. Sompie, and A. Jacobus, “Implementasi Metode Recurrent Neural Network pada Pengklasifikasian Kualitas Telur Puyuh,” J. Tek. Inform., vol. 15, no. 2, pp. 137–144, 2020.
S. J. Mooney, D. J. Westreich, and A. M. El-Sayed, “Epidemiology in the era of big data,” Epidemiology, vol. 26, no. 3, pp. 390–394, 2015, doi: 10.1097/eDe.0000000000000274.
J. S. Ronen Feldman, “The Text Mining Handbook: Advanced Approaches to Analyzing Unstructured Data,” Crit. Sociol., vol. 37, no. 4, pp. 493–497, 2007, doi: 10.1177/0261018311403863.
A. S. Alamsah, “IMPLEMENTASI SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI UNTUK PENCARIAN BUKU PADA TOKO BUKU ONLINE MENGGUNAKAN METODE VECTOR SPACE MODEL,” pp. 6–20, 2018.
G. Ngurah, M. Nata, P. Yudiastra, ) Stmik, S. Bali, and J. Raya Puputan, “Preprocessing Text Mining Pada Email Box Berbahasa Indonesia,” E-Proceedings KNS&I STIKOM Bali, pp. 479–483, 2017, [Online]. Available: http://www.knsi.stikom-bali.ac.id/index.php/eproceedings/article/view/88
F. Rahutomo and A. R. T. H. Ririd, “Evaluasi Daftar Stopword Bahasa Indonesia,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 1, p. 41, 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611226.
J. Wibowo, “Aplikasi penentuan kata dasar dari kata berimbuhan pada kalimat bahasa Indonesia dengan algoritma Stemming,” J. Ris. Komput., vol. 3, no. 5, pp. 346–350, 2016.
C. J. Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent, “A Neural Probabilistic Language Model,” Fullerenes Nanotub. Carbon Nanostructures, vol. 26, no. 8, pp. 465–470, 2018, doi: 10.1080/1536383X.2018.1448388.
Karsito and S. Susanti, “Klasifikasi Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma Naïve Bayes Di Perumahan Azzura Residencia,” J. Teknol. Pelita Bangsa, vol. 9, pp. 43–48, 2019.
F. A. D. Aji Prasetya Wibawa, Muhammad Guntur Aji Purnama, Muhammad Fathony Akbar, “Metode-metode Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
M. R. Firmansyah, R. Ilyas, and F. Kasyidi, “Klasifikasi Kalimat Ilmiah Menggunakan Recurrent Neural Network,” Pros. 11th Ind. Res. Work. Natl. Semin., vol. 11, no. 1, pp. 488–495, 2020.
Copyright (c) 2025 Bagus Bramantyo, Muhammad Pajar Kharisma Putra, Nirwana Hendrastuty

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.





