| dc.description.abstract | Berita biasanya dikelompokkan menjadi beberapa kategori seperti olahraga,
politik, pendidikan dan kesehatan Meskipun beberapa portal berita online telah
mengelompokkan berdasarkan kategori-kategori berita, namun pengelompokan
tersebut masih bersifat umum. Salah satunya portal berita detik.com yang terdiri
dari kategori DetikNews, DetikFinance, DetikHot, DetikSport, DetikOto,
DetikTravel, DetikFood, DetikHealt, wolipop dan Indeks. Hal ini mengharuskan
pembaca berita yang ingin mencari berita yang lebih spesifik sebagai contoh berita
pilkada harus melakukan pencarian secara manual dengan menelusuri dan
membaca satu persatu berita yang diunggah dalam setiap portalnya. Hal ini yang
membuat proses pencarian tersebut membutuhkan waktu yang cenderung lama.
Untuk mempermudah dalam pengelompokkan konten berita, sebagai
langkah awal peneliti mencoba membangun sistem yang dapat mengenali kategori
berita secara otomatis. Pada penelitian ini dibangun sebuah sistem yang dapat
mengklasifikasikan kategori berita politik menggunakan algoritma K-Nearest
Neighbor. Nilai k yang digunakan pada penelitian ini adalah K=3, K=5, K=7 dan
K=9. Dari keempat nilai k tersebut akan dibandingkan nilai akurasinya untuk
mencari nilai akurasi yang tertinggi untuk diterapkan pada sistem klasifikasi konten
berita politik, sehingga mendapatkan hasil klasifikasi yang tepat. | en_US |
