Klasifikasi Artikel Berbahasa Indonesia untuk Mendeteksi Clickbait Menggunakan Metode Naïve Bayes

Abstract

Clickbait menjadi salah satu cara untuk mencari pendapatan dengan meningkatkan traffic pembaca dan pengunjung. Semakin banyak pengunjung situs, semakin banyak pula kemungkinan untuk mendapatkan pendapatan dari situs tersebut. Banyak pengguna clickbait yang tidak mengutamakan kepuasan pembaca berita dengan cara menampilkan judul yang terkesan melebih – lebihkan, atau mengada – ada, tetapi isi konten tidak sesuai dengan yang tertera pada judul berita. Eksperimen yang dilakukan untuk mengkalsifikasi artikel clickbait berbahasa indonesia menggunakan metode Naïve Bayes classifier dengan menggunakan sampel dari judul berita online yang di ambil dari beberapa situs website. Selain itu juga melihat jumlah like dan share berita berdasarkan kategori yang sudah ditentukan yaitu clickbait dan bukan clickbait.