Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Identifikasi Berita Hoax Pada Media Sosial
DOI:
https://doi.org/10.35145/jmapteksi.v7i1.4170Keywords:
Data Mining, Berita HoaxAbstract
Media sosial telah menjadi platform utama bagi individu untuk berbagi informasi, namun, dengan pertumbuhan pesatnya, juga meningkatkan risiko penyebaran berita palsu atau hoax. Identifikasi berita hoax menjadi tantangan yang signifikan dalam upaya menjaga integritas informasi di media sosial. Dalam skripsi ini, kami mengeksplorasi penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi berita hoax pada media sosial. Metode ini memanfaatkan pendekatan pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk mengklasifikasikan berita sebagai hoax atau non-hoax berdasarkan fitur-fitur teks yang diekstraksi dari konten berita. Kami menggunakan dataset yang terdiri dari berbagai berita yang telah di identifikasi sebagai hoax atau non-hoax untuk melatih dan menguji model KNN. Hasil eksperimen terbaik diperoleh pada skenario pertama dengan rasio (90:10) menggunakan nilai k=3 dengan hasil akurasi sebesar 84 %, precision sebesar 85 %, recall sebesar 99 % dan f1-score sebesar 91 %.
Downloads
References
[2] Singh, G., Yadav, B. K., Singh, B. P., & Sharama, S. (2022). Identification of Fake News Using Machine Learning Approach. Proceedings - 2022 4th International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking, ICAC3N 2022, 271–274. https://doi.org/10.1109/ICAC3N56670.2022.10074374
[3] Anita Sindar. (2021). Identifikasi Berita Hoax Menggunakan Fuzzy Logic. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang, 9(1), 42–46. https://doi.org/10.21063/jtif.2021.v9.1.42-46
[4] Dalle, A., Rantung, V. P., & Munaiseche, C. (2023). Klasifikasi Berita Hoax Pembagian Kuota Internet Menggunakan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor. Linguistik Komputasional, 6(2), 42–48.
[5] Hamzah, R. E., & Putri, C. E. (2020). Mengenal dan Mengantisipasi Hoax di Media Sosial pada Kalangan Pelajar. Jurnal Abdi MOESTOPO, Vol. 3, No(01), 9–12. https://journal.moestopo.ac.id/index.php/abdimoestopo/article/viewFile/1361/683
[6] Kurniawati, Y. R. (2020). Pertanggungjawaban Pidana Atas Penyebaran Berita Bohong Hoax di media sosial. Jurnal Ilmiah Ilmu Hukum, 26, 422–437. https://dailysocial.id/post/laporan-dailysocial-distribusi-hoax-di-media-sosial-2018,
[7] Nitha Kumala Dewi. (2023). Identifikasi Berita Hoax dengan Menerapkan Algoritma Text Mining. Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, 2(3), 65–74. https://doi.org/10.47065/jieee.v2i3.888
[8] Nurlaela, L., Dharmalau, A., & Parida, N. T. (2020). Rancangan Sistem Informasi Inventory Barang Berbasis Web (Studi Kasus : CV. Limpoplast). 2(5), 74–90.
[9] Putra, M. P. R., & Wardani, K. R. N. (2020). Penerapan Text Mining Dalam Menganalisis Kepribadian Pengguna Media Sosial. JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas), 5(1), 63–71. https://doi.org/10.32767/jutim.v5i1.791
[10] Rahmadhany, A., Aldila Safitri, A., & Irwansyah, I. (2021). Fenomena Penyebaran Hoax dan Hate Speech pada Media Sosial. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 3(1), 30–43. https://doi.org/10.47233/jteksis.v3i1.182
[11] Rozi, F. N., & Sulistyawati, D. H. (2019). Klasifikasi Berita Hoax Pilpres Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor Dan Pembobotan Menggunakan Tf-Idf. Konvergensi, 15(1). https://doi.org/10.30996/konv.v15i1.2828
[12] Singh, G., Yadav, B. K., Singh, B. P., & Sharama, S. (2022). Identification of Fake News Using Machine Learning Approach. Proceedings - 2022 4th International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking, ICAC3N 2022, 271–274. https://doi.org/10.1109/ICAC3N56670.2022.10074374Pada Sistem Informasi Keuangan Sekolah Berbasis Website,†J. Ilm. Inform. dan Ilmu Komput., vol. 1, no. 2, pp. 69–76, 2022, doi: 10.58602/jima-ilkom.v1i2.10.
[13] M. Riski Qisthiano, “Perancangan Sistem Informasi Inventaris pada CV Cemerlang Komputer dengan Metode Extreme Programming,†Din. Inform. J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 15, no. 1, pp. 1–10, 2023.
