Bulletin Ilmiah: Penerapan Metode Naïve Bayes dalam Klasifikasi Teks

Abstract

Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi teks yang populer dalam analisis
data. Artikel ini membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks dan
bagaimana metode ini digunakan untuk mengkategorikan teks berdasarkan probabilitas
kemunculan kata-kata tertentu. Selain itu, kami juga akan membahas variasi dari metode Naïve
Bayes, seperti smoothing Laplace, yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol.
Penerapan metode ini dalam berbagai kasus studi akan diuraikan.

1. Pendahuluan
Metode Naïve Bayes adalah salah satu teknik klasifikasi teks yang paling umum
digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing - NLP) dan
analisis teks. Metode ini berdasarkan teorema Bayes dan mengasumsikan
independensi antara atribut (kata-kata) dalam dokumen yang akan diklasifikasikan.
Artikel ini akan membahas penerapan metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks
serta smoothing Laplace yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol

2. Dasar Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes menggunakan teorema Bayes untuk menghitung probabilitas
bahwa suatu dokumen termasuk dalam kategori tertentu berdasarkan kata-kata yang
muncul dalam dokumen tersebut. Dasar perhitungan probabilitas dapat dijelaskan
sebagai berikut:
P(C∣D)=P(D)P(C)∗P(D∣C)
➢ P(C|D) adalah probabilitas bahwa dokumen (D) termasuk dalam kategori (C).
➢ P(C) adalah probabilitas prior bahwa dokumen termasuk dalam kategori C.
➢ P(D|C) adalah probabilitas likelihood dari dokumen D dalam kategori C.

➢ P(D) adalah probabilitas prior dari dokumen D.

3. Implementasi Metode Naïve Bayes
Implementasi metode Naïve Bayes dalam klasifikasi teks melibatkan langkah-langkah
berikut:
A. Pembentukan Model
1) Preprocessing Teks
Tahap ini melibatkan tokenisasi, penghilangan tanda baca, dan normalisasi teks.
2) Perhitungan Probabilitas
Menghitung probabilitas prior dan likelihood untuk setiap kata dalam setiap
kategori.
3) Smoothing Laplace
Untuk menghindari probabilitas nol, smoothing Laplace digunakan dengan
menambahkan nilai kecil ke setiap kemungkinan.

B. Klasifikasi Dokumen Baru
Ketika dokumen baru harus diklasifikasikan, metode Naïve Bayes menghitung
probabilitas bahwa dokumen tersebut termasuk dalam setiap kategori dan memilih
kategori dengan probabilitas tertinggi.

4. Penerapan dalam Kasus Studi
Metode Naïve Bayes telah diterapkan dalam berbagai kasus studi, termasuk:
➢ Klasifikasi Email Spam : Mengidentifikasi apakah sebuah email adalah spam
atau bukan.
➢ Klasifikasi Sentimen : Menganalisis sentimen dalam teks, seperti ulasan
produk
➢ Klasifikasi Berita : Mengkategorikan berita ke dalam kategori berbeda, seperti
politik, olahraga, atau hiburan

5. Kesimpulan
Metode Naïve Bayes adalah alat yang kuat dalam klasifikasi teks. Dengan asumsi
independensi antara kata-kata dalam dokumen, metode ini dapat mengklasifikasikan
dokumen dengan baik dalam berbagai kasus studi. Smoothing Laplace adalah teknik
yang digunakan untuk mengatasi masalah probabilitas nol. Penerapan metode ini
dalam NLP terus berkembang dan menjadi relevan dalam analisis teks modern.