Ketidaksesuaian antara judul dan topik yang ada pada suatu berita menjadi masalah tersendiri dalam mencari berita. Hal ini penting dilakukan untuk membantu pembuat berita dalam menentukan topik yang tepat pada berita yang dibuatnya. Pada penelitian ini topik berita berbahasa Indonesia akan diklasifikasikan ke dalam suatu multi-label menggunakan Artificial Neural Network (ANN) sehingga didapatkan klasifikasi label yang tepat berdasarkan topik beritanya. Data berupa teks akan dijadikan masukan dan dilakukan ekstraksi ciri menggunakan weighting TF-IDF untuk mendapatkan data berbentuk vektor. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan kombinasi parameter maksimum epoch, learning rate, jumlah neuron, alpha yang paling optimal yaitu 400, 0.02, 20, 0.3 dengan loss sebesar 0.0021.
Kata kunci : Topik berita, klasifikasi, multi-label, ANN.