Analisis Metode Wordtovec Pada Performa Klasifikasi Kategori Berita Menggunakan Metode SVM dan KNN

Abstract

Perkembangan teknologi saat ini meningkatkan kemudahan dalam mendapatkan berbagai informasi salah satunya adalah berita dari media internet. Berita yang ada di internet selain dapat memberikan informasi kepada masyarakat juga dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran dan analisa seperti dapat digunakan untuk klasifikasi kategori berita. Terdapat tahapan sebelum melakukan klasifikasi yaitu preprocessing yang merupakan salah satu tahapan terpenting dalam klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh proses stopword pada algoritma wordtovec, serta melihat performasinya pada klasifikasi yang dilakukan komparasi algoritma SVM dan KNN untuk melihat metode yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode kombinasi yang menghasilkan akurasi tertinggi adalah metode wordtovec dengan SVM dengan akurasi sebesar 92.89%. Proses stopword sedikit meningkatkan akurasi sebesar 1.55%.