Identifikasi Hoaks pada Berita Bahasa Indonesia Berbasis Teks  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Hoaks pada Berita Bahasa Indonesia Berbasis Teks Studi Kasus : Situs TurnBackHoax.id dan Detik.com Amanda Tabitha Bulan Panjaitan ( 221709539 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.ST , M.T informasi semakin maju Ringkasan—Teknologi tentu yang mendatangkan banyak kemudahan bagi para penggunanya , mulai dari kemudahan berkomunikasi , bertukar informasi dan banyak hal positif lainnya. Akan tetapi , kemudahan ini justru mempercepat penyebaran berita bohong pada internet. Hoaks adalah sesat dan berbahaya karena dapat menyesatkan persepsi manusia dengan cara memutarbalikkan fakta. Selain itu , berita palsu ini bertujuan untuk memengaruhi pembaca dengan menyajikan informasi yang salah sehingga para pembaca mempercayai berita tersebut dan mengambil tindakan berdasarkan berita tersebut. Oleh sebab itu , sebelum menyebar lebih luar di internet , dibutuhkan suatu sistem cerdas yang bekerja dengan cara mengklasifikasi sebuah berita secara cepat. tidak Hal menyesatkan para pembacanya. Pada penelitian ini , dibangun sebuah web scraper untuk memperoleh data berita berbahasa Indonesia. Scraping data menghasilkan dua korpus yang kemudian dilakukan klasifikasi Random Forest dengan metrik akurasi sebagai metode evaluasi. Diperoleh tingkat akurasi kedua korpus sebesar 88 % . Model ini kemudian diimplementasi dalam sistem deteksi hoaks berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mencari tahu kebenaran suatu berita. ini bertujuan agar berita bohong tersebut Kata Kunci—hoaks , klasifikasi , web scraping , data mining. I. LATAR BELAKANG teknologi informasi Perkembangan teknologi informasi saat ini sudah semakin canggih dan merambah ke berbagai bidang , yang tentunya membawa banyak dampak positif dalam kehidupan manusia. juga memengaruhi Perkembangan hubungan sosial dalam masyarakat , baik dalam cara berkomunikasi maupun dalam kehidupan sehari-hari. Perkembangan teknologi informasi erat kaitannya dengan frekuensi penggunaan internet yang semakin tinggi. Era internet zaman ini mampu menghadirkan berbagai kemudahan yang dapat memenuhi kebutuhan masyarakat akan informasi maupun pemanfaatan untuk kepentingan sosial ekonomi. Jarak bukan lagi penghalang untuk berkomunikasi dan terdekat , karena era digital berinteraksi dengan orang menawarkan akses internet memungkinkan siapa saja untuk tetap bisa dekat dengan mereka yang terpisah oleh jarak. Kemudahan berinteraksi melalui internet ini mempermudah pertukaran informasi antar pengguna. Selain itu , banyak sekali kemudahan yang ditawarkan melalui teknologi yang semakin canggih. Teknologi ini tidak hanya dirasakan oleh masyarakat di perkotaan saja namun sudah merambat hingga perdesaan. Di sisi lain , kehadiran internet juga membuka ruang lebar bagi penyebaran informasi atau berita-berita bohong tentang suatu peristiwa yang meresahkan publik dikenal sebagai hoaks. informasi , Teknologi memang mempermudah pertukaran namun tidak semua informasi tersebut merupakan fakta. Hoaks adalah sebagai rangkaian informasi yang memang sengaja disesatkan , namun dijual sebagai kebenaran [ 1 ] . Dengan kata lain , hoaks juga didefinisikan sebagai upaya pemutarbalikan fakta menggunakan informasi yang seolah- olah meyakinkan tetapi belum atau tidak dapat diverifikasi kebenarannya. Beberapa informasi hoaks disebabkan oleh perseorangan dan ada pula yang disebabkan oleh organisasi yang mengkhususkan dirinya dalam bidang pembuatan berita serta informasi hoaks , yang kemudian menyebarkannya pada masyarakat luas. Beredarnya berita bohong yang kini sudah menjadi konsumsi sehari-hari masyarakat dan telah dianggap sebagai informasi benar atau fakta akibat semakin masifnya berita hoaks saat ini. Selain itu , pengetahuan dan sumber masyarakat untuk membedakan suatu informasi atau berita yang diperolehnya benar atau salah masih kurang , sehingga hal ini mengakibatkan semakin banyak masyarakat yang termakan berita hoaks. Data yang disampaikan oleh Rudiantara , Menteri Komunikasi dan ( Menkominfo ) Republik Indonesia , menunjukkan bahwa penyebaran hoaks dan ujaran kebencian diindikasikan berasal dari 800 ribu situs di Indonesia [ 2 ] . Informatika Misinformasi ini tentu mendatangkan banyak keresahan bahkan sampai merenggut korban jiwa. Seperti yang terjadi pada tahun 2017 yakni bentrok ojek online dan sopir angkot akibat informasi simpang siur atau berita hoaks yang beredar di antara kedua belah pihak [ 3 ] . Sesudah itu , pada tahun 2019 tanah air digemparkan oleh Kerusuhan Wamena yang ternyata dipicu oleh hoaks rasisme [ 4 ] . Kemudian , pada tahun 2020 dalam publikasi The American Journal of Tropical Medicine and Hygiene mengungkapkan bahwa misinformasi terkait Covid-19 telah menelan setidaknya 800 korban jiwa di seluruh dunia [ 5 ] . Dosen Departemen Ilmu Komunikasi UGM , Zainuddin Muda Z. Monggilo , menyatakan bahwa literasi media dan informasi di zaman internet sangatlah penting. Di zaman sekarang , beliau menyebut masyarakat kebingungan untuk menentukan apakah suatu berita merupakan fakta atau hoaks [ 6 ] . Melalui literasi media , masyarakat menjadi lebih kritis , peka serta meningkatkan kemampuan kualitas dan kuantitas intelektual. informasi media massa , terhadap 1 / 8 Meningkatnya daya pikir kritis dan analisis yang semakin tajam diharapkan dapat menjadi bekal masyarakat dalam menghadapi masifnya informasi yang beredar. Masyarakat dapat melakukan analisis unsur-unsur bahasa dalam mendeteksi berita bohong. Judul , teras , dan narasi berita yang diproduksi dengan sarana bahasa , dapat digunakan sebagai parameter pendeteksi gejala sebuah berita hoaks [ 7 ] . Berita yang bersifat provokatif , menggunakan tanda baca yang berlebihan dan kalimat imperatif , serta susunan bahasa yang tidak baku mengindikasikan bahwa berita tersebut adalah hoaks. Selain meningkatkan literasi masyarakat dan memahami ciri-ciri berita hoaks , pemerintah sendiri telah turun tangan untuk mengantisipasi atau mengurangi jumlah berita bohong yang beredar di masyarakat dengan meluncurkan laman TurnBackHoax.id. TurnBackHoax bekerja sama dengan Masyarakat Anti Fitnah dan Hoax Indonesia ( Mafindo ) untuk membantah ”kabar burung” , mengklarifikasi informasi yang simpang siur , dan memberikan penjelasan yang lugas. Metode identitas atau klasifikasi yang dilakukan pada situs tersebut masih dilakukan secara manual , sehingga menyulitkan proses klasifikasi kebenaran berita dikarenakan informasi yang masuk semakin banyak. Oleh karena itu , dibutuhkan sistem pendukung untuk membantu proses klasifikasi berita secara cepat dan tepat. Saat ini , berbagai penelitian telah menerapkan teknik machine learning untuk mendeteksi hoaks yang beredar. Namun , sejauh ini teknologi penangkal hoaks yang diterapkan dalam sistem pendeteksi hoaks masih jarang ditemukan Dari permasalahan yang telah disampaikan di atas , ini ditujukan untuk mencari cara bagaimana penelitian mendeteksi hoaks agar tidak meresahkan masyarakat. Penelitian ini membangun web deteksi hoaks yang bertujuan agar masyarakat luas dapat melakukan klasifikasi terhadap berita yang mereka terima secara cepat dan tepat sehingga dapat mencegah penyebaran berita hoaks di internet. Sistem menerima input berupa tulisan atau paragraf berbahasa tulisan atau Indonesia , kemudian menganalisis apakah paragraf tersebut merupakan berita hoaks atau bukan. Adapun batasan dari penelitian ini bahwa hasil sistem hanya mampu memberi label ”1” dan ”0” pada suatu berita , yakni menyatakan apakah berita tersebut hoaks atau fakta. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan rumusan masalah , tujuan dilakukannya penelitian ini adalah : 1. Membangun model klasifikasi untuk memprediksi kebenaran suatu berita yang dipengaruhi oleh karakteristik berita tersebut dan mengukur kebaikan model. 2. Membandingkan model untuk klasifikasi secara otomatis. 3. Menyediakan dataset berita yang sudah terklasifikasi untuk publik. 4. Membangun Indonesia. sistem deteksi hoaks berbahasa III. PENELITIAN TERKAIT Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 1 merupakan peta literatur penelitian yang dilakukan. Secara garis besar , kajian literatur mengenai klasifikasi dokumen terbagi dua , yakni klasifikasi dokumen secara umum dan klasifikasi berita hoaks. Literatur yang berada di tengah peta membahas tentang bagaimana cara mengatasi tidak seimbang. imbalanced dataset atau dataset yang Gambar 1. Peta Literatur ( Literature Map ) Tabel di bawah ini merupakan penjelasan lebih lanjut mengenai peta literatur yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan. TABEL I TABEL PENELITIAN TERKAIT No Judul 1 Deteksi Hoaks Pada Berita Berbahasa Indonesia Seputar COVID-19 [ 8 ] 2 Klasifikasi Hoax Pada Berita Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Mengguna kan Metode Modified K-Nearest Neighbor [ 9 ] Penulis , Publikasi Amanda Tabitha Bulan Panjaitan dan Ibnu Santoso pada Jurnal Ilmiah Teknik Informatika tahun 2021 , Vol. 10 , No. 1 , pp 76-85 Prasetyo , Indriati , dan Adikara pada Jurnal Pengembanga n Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer tahun 2018 , Vol 2 , No.12 , pp. 7466- 7473 Tertulis Komentar Penelitian ini datasetnya terbatas pada topik seputar COVID-19 saja , dibutuhkan dataset dengan topik yang berbeda. Akurasi sudah tinggi namun alangkah lebih baik apabila dataset diperbanyak. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan terhadap pengaruh penerapan feature engineering. Metode random forest dengan penerapan feature engineering menghasilkan tingkat akurasi sebesar 96,05 % . Penelitian ini menggunakan 51 berita yang telah dilabeli oleh pakar , 67 berita dilabeli oleh tim hoax buster dan 52 berita sisanya dilabeli oleh situs portal berita itu sendiri. Hasil akurasi tertinggi adalah dengan dengan k-fold yang bernilai 7 adalah sebesar 94,12 % . ( pp. 7472-7473 ) 3 Sistem Pendeteksi Berita Hoax di Media Munawar , Yosua Riadi Silitonga pada Jurnal Ilmu Komputer , Vol. 4 , No. 2 , Berita-berita yang ada di sosial media khususnya Twitter dan Facebook bisa diidentifikasi apakah fake Perlu penambahan beberapa klasifikasi untuk meningkatkan hasil analisis dan penambahan 2 / 8 ( Prasetyo et al. , 2018 ) Klasifikasi Berita Hoaks dengan Machine LearningImbalanced Dataset ( Bisri and Rachmatika , 2019 ) Klasifikasi dengan Machine Learning ( Meenakshi et al. , 2019 ) Klasifikasi DokumenKlasifikasi Berita Hoaks ( Munawar and Silitonga , 2019 ) ( Jehad and Yousif , 2020 ) ( Deb et al. , 2020 ) ( Panjaitan and Santoso , 2021 Sosial dengan Teknik Data Mining Scikit Learn [ 10 ] 4 Fake News Classificati on Using Random Forest and Decision Tree ( J48 ) [ 11 ] 5 A Comparati ve Analysis Of News Categoriza tion Using Machine Learning Approache s [ 12 ] 6 Credit Card Fraud Detection Using Random Forest [ 13 ] pp. 173-179 Reham Jehad and Suhad A. Yousif pada ANJS , Vol.23 , No. 4 , pp. 49-55 Nabamita Deb , Vishesh Jha , Alok K Panjiyar , Roshan Kr Gupta International Journal of Scientific & Technology Research , Vol. 9 , No. 1 , pp. 2469- 2472 Devi Meenakshi , Janani. Gayathri , Mrs. Indira International research journal of engineering and technology ( IRJET ) , Vol. 06 , No.03 , pp. 6662- 6666 7 Integrasi Gradient Boosted Bisri , A. , Rachmatika , R. , pada ( palsu ) atau real ( fakta ) dengan membuat model klasifikasi dengan TF-IDF , CountVectorizer , Passive Agressive Classifier dan Support Vector Classifier. Penelitian ini memanfaatkan dua mesin yang berbeda mempelajari algoritma. Akurasi Decision Tree ( J48 ) adalah sebesar 89,11 % sedangkan Random Forest 84.97 % Penelitian ini membandingkan metode Naive Bayes , Random Forest , Decision Tree , SVM dan Neural Networks dalam mengklasifikasi berita berdasarkan kategori topik berita tersebut. Hasil dari Algoritma Random Forest akan memberikan akurasi yang lebih baik apabila datasetnya diperbanyak , namun ini akan memperlambat kecepatan saat testing. Algortima SVM juga memberikan hasil yang kurang baik akibat imbalanced dataset. ( pp. 6666 ) Penerapan SMOTE dan bagging media sosial yang lain agar kesimpulan yang didapat bisa lebih tajam. Hasil penelitian mampu mengklasifikasi berita hoaks dengan baik namun belum ada pembangunan sistem deteksi hoaks pada penelitian ini. Penelitian ini melakukan perbandingan classifier untuk menentukan metode mana yang paling baik dalam mengklasifikasi jenis berita. Namun hanya sekedar membandingkan saja , tidak dilakukan pembangunan aplikasi untuk melakukan klasifikasi berita secara cepat. Diperlukan cara untuk mengatasi permasalahan imbalanced dataset , agar akurasi semakin baik dan kecepatan testing juga tidak memakan waktu yang lama. SMOTE dapat digunakan untuk mengatasi Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Jurnal JNTETI , Vol. 8 , No. 4 , pp. 209-314 Trees dengan SMOTE dan Bagging untuk Deteksi Kelulusan Mahasiswa [ 14 ] ketidakseimbanga n dataset karena pada data berita yang discrap nantinya kemungkinan besar akan terjadi ketidakseimbanga n dataset. menghasilkan akurasi yang lebih baik yakni sebesar 80,57 % . Hal terbukti mampu memberikan solusi terhadap penanganan masalah ketidakseimbanga n kelas dan dapat meningkatkan kinerja model klasifikasi GBT. ( pp. 312 ) teks beritanya yakni berasal dari IV. METODE PENELITIAN Penelitian ini dimulai dengan melakukan pengumpulan data laman web yang dengan cara web scraping. Adapun laman dikumpulkan TurnBackHoax.id dan Detik.com. Situs TurnBackHoax.id sudah melakukan yang dikumpulkan. Klasifikasi kebenaran berita dapat dilihat dapat judul beritanya. Jika terdapat tag [ Salah ] maka akan diberi label 1 , jika terdapat label [ Benar ] maka diberi label 0. Untuk data sumber berita Detik.com diberi label 0. Berikut diagram alur penelitian : klasifikasi terhadap berita Gambar 2. Flowchart Scraping Teks Berita Penelitian ini menghasilkan dua korpus. Korpus pertama menggunakan data berita hanya dari situs TurnBackHoax.id dan korpus kedua menggunakan tambahan data berita dari situs Detik.com. Langkah pertama yaitu membuka laman web media berita online tersebut. Setelah itu , melakukan pencarian berita dan pada halaman web akan ditampilkan hasil pencarian. URL berita kemudian diekstrak dan dilakukan scraping data dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Setiap judul dan narasi dari masing-masing berita diekstrak dan disimpan dalam ekstensi CSV. Apabila masih terdapat judul dan narasi URL berita yang belum diekstrak , tahap scraping dilanjutkan. Apabila sudah tidak ada , proses berhenti. Data berita kemudian melewati tahap preprocessing dan pemrosesan seperti diagram alur sebagai berikut : 3 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik apakah berita yang diinput oleh pengguna merupakan berita hoaks atau fakta. V. KERANGKA PIKIR Saat ini , banyak penelitian yang sudah menerapkan teknik machine learning untuk mengklasifikasi kebenaran suatu dokumen berita. Bahkan , terdapat beberapa penelitian yang telah mempelajari klasifikasi berita hoaks dengan berbagai jenis classifier. Namun , hanya sedikit yang membangun alat untuk melakukan klasifikasi teks berita secara otomatis. Penelitian ini tidak hanya mempelajari jenis klasifikasi terbaik untuk mengelompokkan teks berita , namun juga membangun web untuk melakukan klasifikasi secara cepat dan otomatis terhadap input berita yang dimasukkan oleh pengguna. Penelitian ini diawali dengan melakukan scraping teks berita. Kemudian , dilakukan preprocessing terhadap teks berita dan pemilihan jenis classifier yang akan digunakan. Classifier terpilih merupakan classifier yang menghasilkan akurasi , presisi , dan f1-score tertinggi. Setelah itu dilakukan pembangunan web deteksi hoaks. teori dengan berbagai Kerangka pikir merupakan model konseptual tentang hubungan telah diidentifikasi sebagai masalah yang penting [ 15 ] . Gambaran kerangka pikir penelitian ini dijelaskan melalui gambar sebagai berikut : faktor yang Gambar 3 Flowchart Pemrosesan Dataset feature extraction , dan Dataset yang didapatkan dari hasil scraping dibagi menjadi dua , yakni data latih dan data uji. Kedua dataset ini kemudian melewati preprocessing , feature engineering. Setelah itu , diperoleh data siap latih dan data siap uji. Selanjutnya , dilakukan pemodelan dengan beberapa jenis classifier pada data siap latih sehingga terpilih model terbaik. Dari akurasi kelima model yang diukur , algoritma Random Forest merupakan model yang terbaik. Model ini kemudian diterapkan dan didapatkan hasil prediksi pada data siap uji. Selanjutnya , setelah model terbaik terpilih , penelitian ini memasuki tahap pembangunan web deteksi hoaks. Rancangan diagram alur pembangunan web dapat dilihat pada Gambar 4. Gambar 4. Flowchart Sistem Deteksi Hoaks Gambar 5. Kerangka Pikir pada stopword , melakukan Sistem deteksi hoaks dimulai saat pengguna menginput judul dan teks berita. Sistem ini kemudian melakukan penghapusan stemming , menghitung TF-IDF , serta menerapkan feature extraction dan feature engineering pada input judul dan teks berita. Data berita yang telah melewati tahap preprocessing kemudian diperiksa dengan menerapkan metode klasifikasi Random Forest. Sistem deteksi hoaks akan menampilkan hasil klasifikasi berita dengan menentukan kebenarannya VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian dimulai dengan melakukan pengumpulan berita dengan menggunakan metode web scraping. Dataset yang dikumpulkan ada dua jenis yang kemudian disebut dengan korpus. Korpus 1 merupakan dataset berita dari situs TurnBackHoax dan korpus 2 merupakan dataset dari situs TurnBackHoax dan Detik. Total data berita untuk korpus 1 4 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik adalah sebanyak 5236 berita dan korpus 2 sebanyak 7435 berita. Setelah dilakukan pengumpulan data berita , dataset kemudian dibagi menjadi dua dengan proporsi 70 % untuk data latih dan 30 % untuk data uji. Kedua dataset ini kemudian melalui tahap preprocessing. Tahap preprocessing dimulai tanda baca , dengan melakukan penghapusan Stopwords karakter non-ASCII , angka dan emotikon , Tokenizing , dan Stemming. Penelitian ini menerapkan feature extraction dengan TF- IDF. TF ( Term Frequency ) adalah frekuensi dari kemunculan sebuah kata dalam dokumen. Sedangkan IDF ( Inverse Document Frequency ) merupakan sebuah perhitungan dari bagaimana kata tersebut didistribusikan secara luas pada dokumen yang bersangkutan. Setelah tahap feature extraction , dilakukan eksplorasi data. Tujuan dari eksplorasi data yakni untuk membantu proses pemilihan fitur pada tahap feature engineering. Gambar di bawah ini merupakan hasil dari eksplorasi data yang telah dilakukan. Gambar 6 dan 7 menunjukkan frekuensi penggunaan tanda baca dalam berita hoaks dan berita fakta. Dari grafik tersebut terlihat bahwa penggunaan tanda seru dan tanda tanya pada berita hoaks masing-masing berada pada posisi keempat dan kelima. Sedangkan pada berita fakta , tanda tanya menempati posisi kesepuluh dan tanda seru menempati posisi kesebelas. Hal ini menunjukkan bahwa berita hoaks cenderung menggunakan tanda seru dan tanda tanya pada konten beritanya , berbeda dengan berita fakta yang cenderung jarang menggunakan kedua tanda baca ini. Setelah melakukan eksplorasi data , tahap selanjutnya adalah feature engineering. Feature engineering adalah bagaimana peneliti menggunakan pengetahuan dan hasil studi sebelumnya dalam memilih features atau membuat features baru , yang bertujuan agar model machine learning dapat bekerja lebih akurat dalam memecahkan masalah. Adapun features dan hasil perbandingan feature engineering yang digunakan dapat dilihat pada tabel berikut. TABEL II TABEL PERBANDINGAN FEATURE ENGINEERING Feature Corpus 1 Corpus 2 Hoaks Fakta Hoaks Fakta Berita dengan Awalan Bukan Huruf Kapital 2870 584 2503 2491 Rata-Rata Kemunculan Tanda Seru Rata-Rata Kemunculan Tanda Tanya Cosine Similarity 2,56 1,98 0,46 2,02 2,63 1,63 1,95 1,78 1,51 0,41 0,46 0,36 Feature pertama adalah melihat awalan narasi berita dengan asumsi teks bukan hoaks biasanya mengikuti ejaan yang disempurnakan , termasuk penggunaan huruf kapital pada kata pertama dalam suatu kalimat. Feature selanjutnya ada penggunaan tanda perintah dan tanda tanya , karena berita hoaks cenderung berisi kalimat-kalimat provokatif dan berunsur imperatif , baik berupa suruhan maupun larangan atau pertanyaan yang menggiring opini. Feature terakhir adalah cosine similarity untuk menentukan kemiripan kata antara judul dan narasi. Dari Tabel II dapat dilihat perbedaan karakteristik berita hoaks dan fakta dari keempat feature yang dibentuk. Pada berita hoaks , lebih banyak narasi yang dituliskan dengan awalan huruf kecil dibandingkan dengan berita bukan hoaks. Salah satu hal yang dapat menjadi penyebabnya adalah berita- berita hoaks umumnya disebarkan tidak melalui berita resmi dan tidak mengikuti aturan penulisan baku. Kemudian , rata- rata kemunculan tanda tanya dan tanda perintah pada berita hoaks lebih banyak dibandingkan pada berita fakta. Untuk nilai cosine similarity judul dengan narasi berita hoaks nilainya lebih tinggi dibandingkan berita bukan hoaks , hal ini dapat disebabkan oleh karakteristik berita hoaks yang 5 / 8 Gambar 6. Penggunaan Tanda Baca pada Berita Hoaks Gambar 7. Penggunaan Tanda Baca pada Berita Fakta Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dan untuk mempercepat Setelah dilakukan pemilihan terhadap classifier terbaik dan analisis data , kemudian dilakukan pembangun sistem deteksi mempermudah hoaks pengklasifikasian terhadap berita. Sistem Deteksi Hoaks merupakan program berbasis web yang menjalankan pendeteksian terhadap berita yang dimasukkan oleh pengguna ke dalam sistem untuk diperiksa apakah berita tersebut termasuk ini mengimplementasikan kedua model yang telah dibangun dari masing-masing korpus. Berikut merupakan tampilan dari sistem berbasis web yang telah dibangun. Sistem hoaks berita fakta. atau cenderung berasal dari broadcast sehingga judul dan narasi merupakan hal yang sama. Berita hoaks menggunakan lebih banyak tanda baca dibandingkan berita fakta. Pada berita hoaks , tanda baca yang paling sering digunakan adalah tanda titik , koma dan tanda seru. Hal ini dapat terjadi karena berita hoaks cenderung berisi kalimat-kalimat provokatif yang menggunakan banyak tanda seru. Hal ini sesuai dengan penelitian oleh Aribowo yang menyatakan bahwa penggunaan bahasa berita hoaks umumnya tidak mengikuti kaidah penulisan Bahasa Indonesia yang baik dan benar dimana penggunaan tanda bacanya cenderung berlebihan [ 7 ] . Setelah melakukan pemilihan feature yang didasarkan pada hasil eksplorasi data , maka tahap selanjutnya adalah melakukan pemilihan jenis classifier yang menghasilkan Tabel III menunjukkan perbandingan akurasi pengukuran metrik classifier pada korpus 1 dan korpus 2. terbaik. TABEL III TABEL PERBANDINGAN AKURASI CLASSIFIER Classifier Random Forest Corpus 1 88,15 Corpus 2 88,47 Logistic Regression 84,2 KNN Naïve Bayes Tree 84,02 83,48 80,43 87,51 77,90 84,72 81,17 Kedua korpus menggunakan Random Forest sebagai classifier-nya , akurasi korpus 1 adalah sebesar 88,15 % dan akurasi korpus 2 sebesar 88,47 % . Tabel III dan IV menunjukkan laporan klasifikasi kedua korpus. TABEL IV TABEL LAPORAN KLASIFIKASI CORPUS 1 Label Precision 1 0 0,88 0,88 Recall 0,99 0,27 F1-Score 0,93 0,41 TABEL V TABEL LAPORAN KLASIFIKASI CORPUS 2 Label 1 Precision 0.92 Recall 0.83 F1-Score 0.88 0 0.86 0.93 0.89 Dari tabel di atas dapat dilihat bahwa korpus 1 yang menggunakan data berita dari TurnBackHoax sangat baik dalam mengklasifikasi berita hoaks namun kurang tepat ketika mengklasifikasi berita fakta. Disisi lain , korpus 2 yang menggunakan data berita dari TurnBackHoax dan Detik mampu mengklasifikasi berita fakta dengan baik begitu juga dengan berita hoaks , namun laporan klasifikasi korpus 2 saat mendeteksi berita hoaks tidak sebaik korpus 1. Gambar 8. Tampilan Awal Web Deteksi Hoaks Gambar 9. Input Judul dan Narasi pada Korpus 1 Gambar 10. Hasil Prediksi dengan Korpus 1 6 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 11. Input Judul dan Narasi pada Korpus 2 Gambar 13. Download Dataset Korpus 1 dan 2 Pada halaman awal web deteksi hoaks terdapat link download dataset untuk korpus 1 dan 2. Dengan adanya dataset yang tersedia bagi publik ini , diharapkan dapat berguna untuk dikembangkan dalam penelitian lebih lanjut. VII. PENUTUP Berdasarkan pembahasan di atas , kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini yakni sebagai berikut : 1. Berita-berita yang ada bisa diidentifikasi apakah merupakan hoaks atau fakta dengan membuat feature model klasifikasi dengan TF-IDF , engineering , cosine similarity , dan Random Forest. 2. Hasil klasifikasi menggunakan metode Random Forest pada kedua korpus menunjukkan akurasi sebesar 88 % . Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode yang diusulkan cukup handal untuk mendeteksi berita hoaks. 3. Dengan adanya penambahan dataset , model yang dibangun semakin baik pula. Dataset yang diperoleh dapat menjadi bahan pembelajaran untuk penelitian selanjutnya. 4. Sistem deteksi hoaks yang dibangun berperan sebagai sistem pendukung keputusan yang berguna untuk menangkal berita hoaks agar tidak menyebar luas di internet. Berdasarkan kesimpulan yang telah dijabarkan di atas , maka berikut adalah saran yang diberikan untuk penelitian yang akan datang : 1. Mengembangkan sistem yang dapat menerima input selain teks seperti gambar , video maupun audio untuk dideteksi kebenarannya. 2. Diharapkan peneliti dapat cara penelitian mengembangkan mendeteksi persentase kebenaran suatu dokumen berita. selanjutnya dengan DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] Silvernan , Craig , “Lies , Journalism : A Tow / Knight Report. Lies , Damn [ Online ] . Available doi : Lies and Viral Content” , Feb 2015. https : / / doi.org / 10.7916 / D8Q81RHH Gambar 12. Hasil Prediksi dengan Korpus 2 Gambar 8 merupakan tampilan awal web deteksi hoaks. Pengguna hanya perlu memilih korpus mana yang akan digunakan sebagai dasar prediksi kebenaran berita. Gambar 9 dan 11 adalah tampilan input judul dan narasi berita pada web deteksi hoaks. Pengguna memasukkan judul berita dan narasi. Kemudian , pengguna menekan tombol prediksi dan hasil klasifikasi akan ditampilkan. Gambar 10 dan 12 menunjukkan hasil prediksi masing-masing korpus. Seperti yang telah dijelaskan pada batasan penelitian , sistem ini hanya melakukan klasifikasi terhadap kebenaran suatu berita sehingga outputnya hanya menunjukkan apakah berita yang diinput merupakan berita hoaks atau bukan. Sistem ini mengimplementasikan model machine learning menggunakan random forest yang telah dibangun. Pada bagian bawah setelah hasil klasifikasi ditampilkan akurasi classifier pada tiap korpus. Sistem pendeteksi hoaks berperan sistem ini , pendukung keputusan. Melalui web deteksi hoaks masyarakat luas dapat memanfaatkannya untuk melakukan langkah awal pencegahan penyebaran berita hoaks. Pengguna dapat dengan cepat memprediksi kebenaran sebuah cerita dengan model machine learning yang telah dibangun. sebagai [ 2 ] Kominfo. ( 2017 , 12 ) . Ada 800.000 Situs Penyebar Hoax di Indonesia. [ Online ] . Available : https : / / kominfo.go.id / content / detail / 12008 / ada-800000-situs-penyebar- hoax-di-indonesia / 0 / sorotan_media [ 3 ] Liputan 6. ( 2017 , 3 ) . Biang Kerok Hoax di Balik Ricuh Ojek Online Vs Angkot. [ Online ] . Available : 7 / 8 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik https : / / www.liputan6.com / news / read / 2898956 / biang-kerok-hoax-di- balik-ricuh-ojek-online-vs-angkot [ 4 ] Kompas. ( 2019 , 9 ) . Polri Sebut Hoaks Picu Kerusuhan di Wamena. [ Online ] . Available : https : / / nasional.kompas.com / read / 2019 / 09 / 23 / 12301861 / polri-sebut- hoaks-picu-kerusuhan-di-wamena. [ 5 ] Forbes. ( 2020 , 8 ) . Report : More Than 800 Deaths And 5,800 Hospitalizations Globally May Have Resulted From COVID-19 : Misinformation https : / / www.forbes.com / sites / markhall / 2020 / 08 / 23 / coronavirus- misinformation / # dc3c9f01684e Available [ Online ] . Online. [ 6 ] Liputan 6. ( 2020 , 8 ) . Pentingnya Literasi Media untuk Menangkal [ Online ] . Available : Informasi Hoaks https : / / www.liputan6.com / cek-fakta / read / 4342306 / pentingnya-literasi- media-untuk-menangkal-informasi-hoaks-di-media-sosial di Media Sosial. [ 7 ] E. K. Aribowo. ( 2017 , 10 ) “Menelusuri Jejak Hoaks dari Kacamata Bahasa : Bagaimana Mendeteksi Berita Palsu Sedini Mungkin”. [ Online ] . Available : osf.io / preprints / inarxiv / k2at4. [ 8 ] Panjaitan , A.T.B , Santoso , I. , Deteksi Hoaks Pada Berita Berbahasa Indonesia Seputar COVID-19 , Jurnal Ilmiah Teknik Informatika tahun 2021 , vol. 10 , no. 1 , pp 76-85 , 2021. [ 9 ] Prasetyo , A. R. , Indriati , and Adikara , P. P , Klasifikasi Hoax Pada Berita Kesehatan Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor , Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2 , no. 12 , pp. 7466-7473 , Dec 2018. [ 10 ] Munawar , Silitonga , Y.R. , Sistem Pendeteksi Berita Hoax di Media Sosial dengan Teknik Data Mining Scikit Learn , Jurnal Ilmu Komputer , vol. 4 , no. 2 , pp. 173-179 , Dec 2019. [ 11 ] Jehad , R. , Yousif , A.R. , Fake News Classification Using Random Forest and Decision Tree ( J48 ) , ANJS , vol. 23 , no. 4 , pp. 49-55 , Dec 2020. [ 12 ] Deb , N. , Jha , V. , Paniyar , A. , and Gupta , R.K , A Comparative Analysis Of News Categorization Using Machine Learning Approaches , International Journal of Scientific & Technology Research , vol. 9 , no. 1 , pp. 2469-2472 , Jan 2020. [ 13 ] Meenakshi , D. , Janani , Gayathri , Mrs Indira , Credit card fraud detection using Random forest , International research journal of engineering and technology ( IRJET ) , vol. 06 , no.03 , pp. 6662-6666 , Mar 2019. [ 14 ] Bisri , A. , Rachmatika , R. , Integrasi Gradient Boosted Trees dengan SMOTE dan Bagging untuk Deteksi Kelulusan Mahasiswa , JNTETI , vol. 8 , no. 4 , pp. 309-314 , Nov 2019. [ 15 ] Sugiyono , Metode Penelitian Kuantitatif , Kualitatif , dan R & D. Bandung : Alfabeta , CV , 2017. 8 / 8
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Identifikasi Hoaks pada Berita Bahasa Indonesia Berbasis Teks Studi Kasus : Situs TurnBackHoax.id dan Detik.com Amanda Tabitha Bulan Panjaitan ( 221709539 , 4SD2 ) Dosen Pembimbing : Ibnu Santoso , S.ST , M.T informasi semakin maju Ringkasan—Teknologi tentu yang mendatangkan banyak kemudahan bagi para penggunanya , mulai dari kemudahan berkomunikasi , bertukar informasi dan banyak hal positif lainnya. Akan tetapi , kemudahan ini justru mempercepat penyebaran berita bohong pada internet. Hoaks adalah sesat dan berbahaya karena dapat menyesatkan persepsi manusia dengan cara memutarbalikkan fakta. Selain itu , berita palsu ini bertujuan untuk memengaruhi pembaca dengan menyajikan informasi yang salah sehingga para pembaca mempercayai berita tersebut dan mengambil tindakan berdasarkan berita tersebut. Oleh sebab itu , sebelum menyebar lebih luar di internet , dibutuhkan suatu sistem cerdas yang bekerja dengan cara mengklasifikasi sebuah berita secara cepat. tidak Hal menyesatkan para pembacanya. Pada penelitian ini , dibangun sebuah web scraper untuk memperoleh data berita berbahasa Indonesia. Scraping data menghasilkan dua korpus yang kemudian dilakukan klasifikasi Random Forest dengan metrik akurasi sebagai metode evaluasi. Diperoleh tingkat akurasi kedua korpus sebesar 88 % . Model ini kemudian diimplementasi dalam sistem deteksi hoaks berbasis web yang bertujuan untuk mempermudah masyarakat dalam mencari tahu kebenaran suatu berita. ini bertujuan agar berita bohong tersebut Kata Kunci—hoaks , klasifikasi , web scraping , data mining.
VII. PENUTUP Berdasarkan pembahasan di atas , kesimpulan yang diperoleh pada penelitian ini yakni sebagai berikut : 1. Berita-berita yang ada bisa diidentifikasi apakah merupakan hoaks atau fakta dengan membuat feature model klasifikasi dengan TF-IDF , engineering , cosine similarity , dan Random Forest. 2. Hasil klasifikasi menggunakan metode Random Forest pada kedua korpus menunjukkan akurasi sebesar 88 % . Hal ini menunjukkan bahwa kinerja metode yang diusulkan cukup handal untuk mendeteksi berita hoaks. 3. Dengan adanya penambahan dataset , model yang dibangun semakin baik pula. Dataset yang diperoleh dapat menjadi bahan pembelajaran untuk penelitian selanjutnya. 4. Sistem deteksi hoaks yang dibangun berperan sebagai sistem pendukung keputusan yang berguna untuk menangkal berita hoaks agar tidak menyebar luas di internet. Berdasarkan kesimpulan yang telah dijabarkan di atas , maka berikut adalah saran yang diberikan untuk penelitian yang akan datang : 1. Mengembangkan sistem yang dapat menerima input selain teks seperti gambar , video maupun audio untuk dideteksi kebenarannya. 2. Diharapkan peneliti dapat cara penelitian mengembangkan mendeteksi persentase kebenaran suatu dokumen berita. selanjutnya dengan
lebih luar di internet , dibutuhkan suatu sistem cerdas yang bekerja dengan cara mengklasifikasi sebuah berita secara cepat. tidak Hal menyesatkan para pembacanya. memperoleh data berita berbahasa Indonesia. Scraping data menghasilkan dua korpus yang sebagai metode evaluasi. Diperoleh tingkat akurasi kedua korpus sebesar 88 % dan Random Forest. 2. Hasil klasifikasi menggunakan metode Random Forest pada kedua korpus menunjukkan akurasi sebesar 88 % . Hal ini menunjukkan bahwa kinerja pembelajaran untuk penelitian selanjutnya. 4. Sistem deteksi hoaks yang dibangun berperan sebagai sistem pendukung keputusan yang berguna untuk menangkal berita hoaks agar tidak menyebar luas di internet. Berdasarkan kesimpulan yang telah dijabarkan
O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O B-METODE O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O