Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Multilayer Perceptron

Grace Tika, Adiwijaya Adiwijaya, Niken Dwi Wahyu Cahyani

Abstract

Abstrak Berita adalah salah satu representasi dari kehidupan nyata sosial yang selalu menggambarkan isu-isu yang masih banyak dan sering dibagikan oleh masyarakat. Setiap hari, selalu ada pembaruan berita sehingga menjadikannya berita yang baru dan membuat berita mengalir semakin banyak. Dengan adanya internet membuat berita lebih mudah dan cepat tersebar luaskan. Karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap berita agar berita tersebut dapat dikelompokkan berdasarkan kategori seperti Teknologi, Budaya, Pendidikan, dan lain-lain. Salah satu cara yang dapat mengatasi permasalah tersebut adalah dengan adanya sistem klasifikasi menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Metode jaringan syaraf tiruan ini dapat menciptakan suatu pola pengetahuan dengan kemampuan belajar (self organizing) dan secara optimasi, jaringan syaraf tiruan dapat menemukan jawaban terbaik. Sehingga metode jaringan syaraf tiruan ini menarik dan bagus untuk mengatasi permasalahan tersebut. Dari hasil terbaik penelitian yang didapat ini dinyatakan dalam F1-measure micro-average dengan nilai performansi mencapai 77,44% dimana data berita berbahasa Indonesia yang digunakan memiliki berbagai macam keragaman yang dapat mempengaruhi proses stemming. Kata kunci : Berita, text preprocessing, text classification, Multilayer Perceptron

Abstract News is one of the representation of real social life that always illustrates issues that are still many and often shared by the community. Every day, there is always a news update so that it makes new news and makes the news flow more and more. With the internet, the news makes it easier and faster to spread. Because of that problem, it requires a system that can classify news so that the news can be grouped by categories such as Technology, Culture, Education, and others. One method that can overcome this problem is the existence of a classification system using Artificial Neural Networks (ANN). This artificial neural network method can create a pattern of knowledge with self-organizing and optimization, artificial neural networks can find the best answer. So this artificial neural network method is interesting and good for overcoming these problems. The results of this research are stated in F1-measure micro-average with performance values reaching 77.44% which is the data of Indonesian news has various types that can influence the stemming process. Keywords: News, text preprocessing, text classification, Multilayer Perceptron

Full Text:

PDF

Refbacks

  • There are currently no refbacks.
max_upload :0