Sagita Riska Primary Author mixed material bibliography Semarang Universitas Dian Nuswantoro 2020 Indonesia

Artikel Jurnal

hlm : 230-239 Abstract Clickbait menjadi salah satu cara untuk mencari uang dengan meningkatkan traffic pengunjung dan pengunjung. Praktik clickbait pada saat ini sudah merambah pada dunia jurnalistik sedangkan sistem berita media online berbeda dengan media cetak. Sama halnya dengan media online lainnya, clickbait ini memberikan pengaruh besar terhadap penyedia berita karena rasa keingintahuan dari para pembaca dan sulitnya para pembaca memilih berita clickbait atau bukan clickbait. Praktik clickbait ini sendiri sangat di andalkan oleh penyedia situs berita yang menggunakan judul-judul yang menjebak untuk menarik para pembaca. Berdasarkan masalah tersebut dilakukan penelitian untuk mengklasifikasikan berita clickbait menggunakan metode K-Nearest Neighbors (K-NN).Dari hasil penelitian yang dilakukan, diperoleh hasil terbaik pada jumlah k = 11 dengan menggunakan skenario 1 pada data pembagian dengan jumlah data sebanyak 800 data dan 200 data uji yang menghasilkan akurasi sebesar 71%, ketepatan 72%, dan ingat 71%. Hal ini menunjukkan bahwa klasifikasi berita clickbait dapat di klasifikasikan menggunakan K-Nearest Neighbor. Sistem Informasi JOINS 25280228 Perpustakaan Teknik UPI YAI JOINS V5N2 November 2020 JOINS2-008 Perpustakaan FT UPI YAI JOINS V5N2 November 2020 JOINS_V5N2_November_2020.jpg.jpg 58616 2023-01-11 10:58:12 2023-01-13 10:55:59 machine generated