# Optimasi Proses Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Model NLP Berbasis Onnx Runtime

**Authors:** Risnanto, Poerwandono
**Year:** 2025
**DOI:** 10.36040/jati.v9i6.15707
**URL:** https://doi.org/10.36040/jati.v9i6.15707

## Abstract

Perkembangan berita digital yang pesat memunculkan tantangan baru dalam klasifikasi topik berita secara akurat, terutama ketika satu artikel dapat memiliki lebih dari satu kategori (multi-label). Proses klasifikasi manual terbukti tidak efisien dan rawan kesalahan. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi multi-label berita berbasis Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Logistic Regression yang dioptimalkan menggunakan ONNX Runtime untuk meningkatkan kecepatan inferensi. Dataset penelitian terdiri dari 10.058 artikel berita dari Kompas.com yang telah melalui tahap pra-pemrosesan dan pelabelan multi-label. Model dievaluasi menggunakan metrik F1-score mikro dan makro, serta perbandingan waktu inferensi antara model Scikit-learn (.pkl) dan model yang telah dioptimasi ONNX Runtime (.onnx). Hasil menunjukkan bahwa model ONNX mempertahankan akurasi yang sama (F1-mikro = 0,648; F1-makro = 0,402) dengan pengurangan waktu inferensi dari 0,88 detik menjadi 0,44 detik. Hal ini membuktikan bahwa ONNX Runtime dapat secara efektif meningkatkan efisiensi model NLP ringan untuk implementasi skala besar.

## Citation Details

Optimasi Proses Klasifikasi Topik Berita Berbahasa Indonesia Menggunakan Model NLP Berbasis Onnx Runtime
**Authors**: Risnanto, Poerwandono
**Year**: 2025
**DOI**: 10.36040/jati.v9i6.15707
**URL**: https://doi.org/10.36040/jati.v9i6.15707

**Abstract**: Perkembangan berita digital yang pesat memunculkan tantangan baru dalam klasifikasi topik berita secara akurat, terutama ketika satu artikel dapat memiliki lebih dari satu kategori (multi-label). Proses klasifikasi manual terbukti tidak efisien dan rawan kesalahan. Penelitian ini mengusulkan sistem klasifikasi multi-label berita berbasis Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan Logistic Regression yang dioptimalkan menggunakan ONNX Runtime untuk meningkatkan kecepatan inferensi. Dataset penelitian terdiri dari 10.058 artikel berita dari Kompas.com yang telah melalui tahap pra-pemrosesan dan pelabelan multi-label. Model dievaluasi menggunakan metrik F1-score mikro dan makro, serta perbandingan waktu inferensi antara model Scikit-learn (.pkl) dan model yang telah dioptimasi ONNX Runtime (.onnx). Hasil menunjukkan bahwa model ONNX mempertahankan akurasi yang sama (F1-mikro = 0,648; F1-makro = 0,402) dengan pengurangan waktu inferensi dari 0,88 detik menjadi 0,44 detik. Hal ini membuktikan bahwa ONNX Runtime dapat secara efektif meningkatkan efisiensi model NLP ringan untuk implementasi skala besar.  # Truncate if very long

---
*Extracted from citation research database - all 43 citations available*
