Analisis Dan Implementasi Support Vector Machine Dengan String Kernel Dalam Melakukan Klasifikasi Berita Berbahasa Indonesia

Abstract

Kebutuhan analisis text mining sangat diperlukan dalam menangani teks yang tidak terstruktur tersebut. Salah satu kegiatan penting dalam text mining adalah klasifikasi atau kategorisasi teks. Analisis text mining ini dilakukan agar mempermudah kita dalam mengambil informasi atau mengelolah informasi yang begitu banyak dari dunia internet atau digital, salah satu nya dengan melakukan klasifikasi dengan data yang sudah tersedia. Kategorisasi teks memiliki berbagai cara untuk melakukan pendekatan antara lain pendekatan probabilistic, support vector machine, artificial neural network, atau decision tree classification. Dalam pembelajaran statistik. Support Vector Machine dipilih karena metode ini memiliki kelebihan dalam bidang klasifikasi dengan bantuan kernel. Pada tugas akhir ini support vector machine akan mengelompokkan berita berdasarkan topik menjadi 3 bagian atau class yaitu : pemerintahan, ekonomi dan olahraga. Kernel pada Support Vector Mechine akan di kombinasikan dengan stopword, tokenisasi, tf-idf, chi-square diharapkan memudahkan untuk mengenali berita tersebut tergelong masuk ke dalam kelas topik yang seharusnya.

 

Dengan trik kernel dan bantuan metode pembobotan, Dokumen Frekuensi,Chi square diharapkan dapat membantu klasifikasi teks dengan baik yang non linear serta mampu meningkatkan akurasi, dengan demikian klasifikasi dengan metode support vektor machine dapat akurasi tertinggi dengan kombinasi stopword, tokenizing, term frequency & chi-square 47,43 %.