Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Berita Online Terhadap Program Prioritas Pemerintah Kota Medan

M Choirul Amri, Muhammad Farros Atiqi, Friza Talita, Ilka Zufria

Abstract


Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan berita online terkait Pemerintah Kota Medan ke dalam kategori Prioritas dan Non-Prioritas. Dataset yang digunakan terdiri dari 207 judul berita yang dihimpun dari berbagai sumber online. Setiap judul berita diproses melalui tahapan preprocessing seperti case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming untuk menghasilkan representasi fitur biner yang digunakan sebagai input klasifikasi. Pembagian dataset dilakukan dengan komposisi 70% data latih dan 30% data uji untuk menilai performa model secara objektif. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mencapai akurasi sebesar 85,71% dalam mengelompokkan berita ke dalam kategori yang sesuai. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes cukup efektif dan dapat diimplementasikan sebagai alat bantu dalam mengidentifikasi berita yang berkaitan dengan program-program prioritas Pemerintah Kota Medan secara otomatis.


Keywords


Naïve bayes, Klasifikasi berita, Program Prioritas Pemerintah.

Full Text:

PDF

References


Anugrafianto, T. R., & Artikel, R. (2023). Analisis Dampak Media Digital terhadap Pola Konsumsi Berita Generasi Milenial di Indonesia. Jurnal Ilmu Sosial Dan Humaniora, 3(3), 21–25.

Bhakti, I. N., Sholikhin, A. Z., Lukman, M. A., Daniati, E., & Ristyawan, A. (2024). Klasifikasi Kategori Berita Menggunakan Naive Bayes. Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 8, 1155–1163.

Cahyani, O. N., & Budiman, F. (2025). Performa Logistic Regression dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Berita Hoax di Indonesia. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 9(1), 60–68. https://doi.org/10.29408/edumatic.v9i1.28987

Cindy Astuti, K., Firmansyah, A., Riyadi, A., & Pelita Bangsa Bekasi, U. (2024). Implementasi Text Mining untuk Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Ulasan Aplikasi Digital Korlantas Polri pada Google Play Store. Remik: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 8(1). https://doi.org/10.33395/remik.v8i1.13421

Denny, Chandra, N., Indrawan, G., & Nyoman Sukajaya. (2019). KLASIFIKASI BERITA LOKAL RADAR MALANG MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN FITUR N-GRAM. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI), 4(2), 10–20.

Febriyanty, N. E., Hariyadi, M. A., & Crysdian, C. (2023). Hoax Detection News Using Naïve Bayes and Support Vector Machine Algorithm. International Journal of Advances in Data and Information Systems, 4(2), 191–200. https://doi.org/10.25008/ijadis.v4i2.1306

Hartono, H., Hajjah, A., & Marlim, Y. N. (2023). PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI JUDUL BERITA APPLICATION OF THE NAÏVE BAYES CLASSIFIER METHOD FOR NEWS TITLE CLASSIFICATION. Jurnal SimanteC, 12(1), 37–46.

Irsyad Ramadhan, M., & Zufria, I. (2024). KLASIFIKASI KEAHLIAN INDIVIDU PEMAIN ONLINE GAMES DENGAN MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Journal of Science and Social Research, 7(4), 2114–2120. http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR

Kurnia Ilahi, F., Syafuddin, K., & Kunci, K. (2021). Konsumsi Pemberitaan Media Online di Masa Pandemi oleh Ikatan Pelajar Riau Yogyakarta (IPRY-KB) Komisariat Bengkalis Selama Covid-19. Jurnal Riset Komunikasi, 4, 275–292.

Pramudita, D., Akbar, Y., & Wahyudi, T. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Program Kartu Indonesia Pintar Kuliah pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naive Bayes. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(4), 1420–1430. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i4.1565

Purnama, L., & Wahyudi, T. (2024). Analisa Sentimen Tentang Piala Dunia u-20 Indonesia Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal Sains Dan Teknologi, 6(2), 217–222. https://doi.org/10.55338/saintek.v6i2.1397

Rahutomo, F., Retno, A., & Ririd, T. H. (2019). EVALUASI DAFTAR STOPWORD BAHASA INDONESIA. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer (JTIIK), 6(1), 41–48. https://doi.org/10.25126/jtiik.201861226

Rieuwpassa, J. A., Sugito, S., & Widiharih, T. (2024). IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PENGGUNA APLIKASI NETFLIX PADA GOOGLE PLAY. Jurnal Gaussian, 12(3), 362–371. https://doi.org/10.14710/j.gauss.12.3.362-371

Setiawan, A., Abidin, Z., & Imamudin, M. (2025). Impact of Preprocessing on Indonesian Extractive Summarization Using LexRank, TextRank, DivRank, and Cosine Similarity. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 9(4), 2311–2321. https://doi.org/10.70609/g-tech.v9i4.8306

Soleman, S. (2021). Pemanfaatan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Pendeteksi Berita Hoax Pada Artikel Berbahasa Indonesia. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 7(2), 83. https://doi.org/10.24014/coreit.v7i2.14290

Suciska, W., Eka, &, & Gunawibawa, Y. (2020). Pola Konsumsi Berita pada Kelompok Khalayak Digital di Kota Bandar Lampung. Jurnal Ilmu Komunikasi, 17(2), 249–265.

Tarigan, A., Sahputra, I., & Multazam, T. (2024). SISFO : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Analisis Algoritma Naïve Bayes Classifer Untuk Mendeteksi Berita Hoax Pada Dinas Kominikasi Informatika Dan Persandian. SISFO : Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 8(1).

Wibowo, A. R., Astuti, Y. P., Kartikadarma, E., Subhiyakto, E. R., Anisa, N., Winarsih, S., & Rohman, M. S. (2024). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Sentimen pada Judul Berita. Journal of Artificial Intelligence and Multimedia in Informatics, 1(1), 1–12.

Yoga Pratama, A., Ananda Sanjaya, G., Khairunisa Lubis, N., & Rangga Aditya, M. (2025). Analisis Sentimen Publik Terkait Danantara Menggunakan Algoritma IndoBERT pada Platform Media Sosial. METIK JURNAL, 9, 92–99. https://doi.org/10.47002/metik.v9i1.1055

Zufria, I., Lubis, A. H., & Febiyaula, S. S. (2024). ANALISIS SENTIMEN KEPERCAYAAN MASYARAKAT TERHADAP KEPOLISIAN REPUBLIK INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM. Journal of Science and Social Research, 7(3), 1266–1272. http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR




DOI: https://doi.org/10.46576/device.v6i2.7993

Article Metrics

Abstract view : 0 times
PDF – 0 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2025 M Choirul Amri

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

DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY
Terindeks pada:

   

Member Of :


DEVICE : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATION TECHNOLOGY

Published by :
FAKULTAS TEKNIK DAN ILMU KOMPUTER
PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI
UNIVERSITAS DHARMAWANGSA

Alamat : Jl. K. L. Yos Sudarso No. 224 Medan
Kontak : Tel. 061 6635682 - 6613783  Fax. 061 6615190
E-mail  : admin_device@dharmawangsa.ac.id

 Creative Commons License

Device : Journal Of Information System, Computer Science And Information Technology by Universitas Dharmawangsa is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Based on a work at http://jurnal.dharmawangsa.ac.id/index.php/device