Identifikasi Beritas Palsu Pada Situs Berita Di Indonesia Menggunakan Model Naive Bayes
Keywords:
Berita Palsu, Identifikasi Berita, Naive Bayes, Pemrosesan Teks, TF-IDFAbstract
Penyebaran berita palsu di internet menjadi tantangan utama di era digital. Penelitian ini bertujuan membangun model identifikasi berita palsu pada situs berita di Indonesia menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Dataset diperoleh dari Kaggle dan GitHub yang berisi berita dengan label fakta atau palsu. Tahapan penelitian mencakup text preprocessing, pembobotan TF-IDF, dan klasifikasi. Hasil evaluasi menggunakan data latih dan uji (skenario 80:20) menunjukkan model mampu mendeteksi berita palsu dengan akurasi sebesar 89%, precision 89%, dan recall 89%. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu masyarakat mengenali berita palsu serta meningkatkan literasi digital.References
Andryadi, A. A., & Hasri Fatonah, N. (2021). Analisis User Experience Dan User Interface (Ui/Ux) Pada Website Menggunakan Metodegoogle Design Sprint. Jurnal Teknologi Dan Bisnis, 3(2), 137–144. https://doi.org/10.37087/jtb.v3i2.61
Damayanti, C., Triayudi, A., & Sholihati, I. D. (2022). Analisis UI/UX Untuk Perancangan Website Apotek dengan Metode Human Centered Design dan System Usability Scale. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(1), 551.https://doi.org/10.30865/mib.v6i1.3526
Andryadi, A. A., & Hasri Fatonah, N. (2021). Analisis User Experience Dan User Interface (Ui/Ux) Pada Website Menggunakan Metodegoogle Design Sprint. Jurnal Teknologi Dan Bisnis, 3(2), 137–144. https://doi.org/10.37087/jtb.v3i2.61
Haq, M. Z., Octiva, C. S., Ayuliana, A., Nuryanto, U. W., & Suryadi, D. (2024). Algoritma Naïve Bayes untuk Mengidentifikasi Hoaks di Media Sosial. Jurnal Minfo Polgan, 13(1), 1079–1084. https://doi.org/10.33395/jmp.v13i1.13937
Rizki As Sidiq, V. A., Triyadi, S., & Pratiwi, W. D. (2022). Analisis Kelengkapan Unsur Berita Detik.com serta Relevansinya sebagai Bahan Ajar. Jurnal Pendidikan Bahasa, 11(2), 240–264. https://doi.org/10.31571/bahasa.v11i2.4202
Raza, M. N. (2024). Sistem Deteksi Berita Hoax Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Random Forest Pada Machine Learning. Pondasi: Journal of Applied Science Engineering, 1(2), 43–57. https://journal.alshobar.or.id/index.php/pondasi/article/view/221
Soen, G. I. E., Marlina, M., & Renny, R. (2022). Implementasi Cloud Computing dengan Google Colaboratory pada Aplikasi Pengolah Data Zoom Participants. JITU : Journal Informatic Technology And Communication, 6(1), 24–30. https://doi.org/10.36596/jitu.v6i1.781
Nurohanisah, S., Astuti, R., Basysyar, F. M., Informatika, T., Informasi, S., Informasi, S., Cirebon, K., Palsu, B., & Forest, A. R. (2024). Deteksi berita palsu menggunakan algoritma random forest. 8(1), 422–428.
Naury, C., Fudholi, D. H., & Hidayatullah, A. F. (2021). Topic Modelling pada Sentimen Terhadap Headline Berita Online Berbahasa Indonesia Menggunakan LDA dan LSTM. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 24. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2556
Cardova, A., & Hermawan, A. (2023). Implementasi Metode LSTM Untuk Mengklasifikasi Berita Palsu Pada PolitiFact. Jurnal Fasilkom, 13(3), 471–479. https://doi.org/10.37859/jf.v13i3.6175
Amal, I., Pamungkas, E. W., Kom, S., & Kom, M. (2023). Aplikasi Pendeteksi Berita Palsu Bahasa Indonesia Menggunakan Framework Flask dan Streamlit serta Algoritma Machine Learning. 1–18. https://eprints.ums.ac.id/id/eprint/116531%0Ahttps://eprints.ums.ac.id/116531/1/Naskah Publikasi_Ikhlasul Amal.pdf
Ula, M. (2020). Analisa Dan Deteksi Konten Hoax Pada Media Berita Indonesia Menggunakan Machine Learning. Jurnal Teknologi Terapan and Sains 4.0, 1(2), 229. https://doi.org/10.29103/tts.v1i2.3263
Agustina, N., & Hermawati, M. (2021). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Berita Palsu pada Sosial Media. Factor Exacta, 14(4), 1979–276. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v14i4.11259
Prasetya, F., & Ferdiansyah, F. (2022). Analisis Data Mining Klasifikasi Berita Hoax COVID 19 Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 4(1), 132. https://doi.org/10.30865/json.v4i1.4852
Komparasi, S., & Dan, M. S. (2024). MODEL XGBOOST PADA KLASIFIKASI RUMAH TANGGA. 5(3), 2266–2283.
Shevira, S., Suarjaya, I. M. A. D., & Buana, P. W. (2022). Pengaruh Kombinasi dan Urutan Pre-Processing pada Tweets Bahasa Indonesia. JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Komputer, 3(2), 1074.https://doi.org/10.24843/jtrti.2022.v03.i02.p06
Mustofa, H., & Mahfudh, A. A. (2019). Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes. Walisongo Journal of Information Technology, 1(1), 1. https://doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.3915
Ryansyah, A., & Andayani, S. (2022). Implementasi Algoritma TF-IDF Pada Pengukuran Kesamaan Dokumen. Jurnal Sistem & Teknologi Informasi Komunikasi, 1(1), 58–62. http://pdfbox.apache.org/
Luh, N., & Astariyani, G. (2021). Pengaturan Hoax (Berita Bohong) Dalam Perspektif Perbandingan Hukum Di Indonesia. Jurnal Kertha Semaya, 9(9), 1688–1702.
Sriyano, C. S., & Setiawan, E. B. (2021). Pendeteksian Berita Hoax Menggunakan Naive Bayes Multinomial Pada Twitter dengan Fitur Pembobotan TF-IDF. Repository Telkom University, 8(2), 3396.
Soleman, S. (2021). Pemanfaatan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Pendeteksi Berita Hoax Pada Artikel Berbahasa Indonesia. Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, 7(2), 83. https://doi.org/10.24014/coreit.v7i2.14290
Santiyasa, I. W., Brahmantha, G. P. A., Supriana, I. W., Kadyanan, I. G. G. A., Suhartana, I. K. G., & Mahendra, I. B. M. (2022). Identification of Hoax Based on Text Mining Using K-Nearest Neighbor Method. JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), 10(2), 217. https://doi.org/10.24843/jlk.2021.v10.i02.p04
Sani, R. R., Pratiwi, Y. A., Winarno, S., Udayanti, E. D., & Alzami, F. (2022). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine untuk Klasifikasi Berita Hoax pada Berita Online Indonesia. Jurnal Masyarakat Informatika, 13(2), 85–98. https://doi.org/10.14710/jmasif.13.2.47983
Ibrahim, M., Bu’ulolo, E., & Lubis, I. (2020). Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Mendeteksi Tingkat Krediblitas Hoax News/ Fake News Pada Sosial Media Di Indonesia Berbasis Android (Studi Kasus : Kantor Tribun Medan). Resolusi: Rekayasa Teknik Informatika Dan Informasi, 1(1), 9–17.
