KLASIFIKASI BERITA OLAHRAGA PADA PORTAL BERITA ONLINE DENGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOUR (KNN) DAN LEVENSHTEIN DISTANCE

Abstract

Dalam perkembangannya, pemberitaan mengenai olahraga pada portal berita online berbasis web semakin berkembang. Minat masyarakat untuk membaca berita olahraga online semakin meningkat. Sehingga pertumbuhan berita olahraga pada portal berita online semakin hari semakin berkembang. K-Nearest Neighbour (KNN) adalah metode klasifikasi terhadap objek berdasarkan data pembelajaran yang jaraknya paling dekat dengan objek tersebut. Pada teori informasi dan ilmu komputer, Levenshtein Distance merupakan matriks untuk mengukur nilai jumlah perbedaan antara 2 string yaitu string sumber (s) dan string target (t). Pada penelitian ini menggunakan data sebanyak 1000 data latih dan 60 data uji. Untuk melakukan pengujian terhadap sistem maka yang akan diinput adalah berita uji,  dan tiap berita uji akan diuji berdasarkan kemiripan tiap kalimatnya dengan data latih. Hasil pengujian data uji dengan 1000 data latih dengan jumlah minimal kalimat yang masuk ke dalam kelas olahraga sebesar 0%, 50%, 90% dari jumlah seluruh kalimat data yang diuji menghasilkan akurasi sebesar 100%, 48,3% dan 13,3%.

Kata kunci : Berita Olahraga, Portal Berita Online, KNN, Levenshtein Distance.