Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes

Twiter merupakan salah satu media sosial yang banyak digunakan saat ini. Selain digunakan sebagai media sosial Twitter juga digunakan untuk membaca berita. Setiap tahunnya pengguna Twitter mengalami peningkatan sehingga informasi yang ada juga semakin meningkat. Informasi yang semakin meningkat menyebabkan pengguna yang ingin mencari suatu informasi tertentu mengalami kesulitan. Untuk mengatasi masalah tersebut diperlukan pengkategorian. Pada penelitian ini menggunakan Improved Naïve Bayes untuk mengkategorikan tweets berdasarkan isi berita. Pada Improved Naïve Bayes akan dihitung nilai posterior setelah kata yang ada dilakukan pembobotan dengan menggunakan bernoulli atau angka 1 dan 0. Pada penelitian ini menggunakan delapan kategori berita berbahasa Indonesia yaitu: ekonomi, hiburan, olahraga, teknologi, kesehatan, makanan, otomotif, dan travel. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil nilai precision 0.962961, recall 0.789164 dan f-measure sebesar 0.862973