Sistem Pendeteksi Berita Hoax pada Situs Web Meggunakan Pendekatan Term Frequency-Inverse Document Frequency dan Support Vector Machine

IQBAL PRATOMO SANTOSO

Informasi Dasar

207 kali
19.04.048
004
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Pada zaman sekarang, berita tersebar begitu bebas di internet. Hal ini membuat siapapun dapat menyebarkan berita, baik itu bersifat positif maupun negatif. Dilansir dari cnnindonesia.com, menurut data yang dipaparkan oleh Kementrian Komunikasi dan Informatika pada tahun 2016 ada 800 ribu situs di Indonesia yang terindikasi sebagai penyebar berita palsu dan ujaran kebencian. Penelitian ini menawarkan sistem pendeteksi berita hoax untuk mencegah penyebaran berita hoax dengan cara mengklasifikasinya menggunakan machine learning. Sistem ini terdiri dari tiga tahap, yaitu text-preprocessing, pembobotan menggunakan metode TF-IDF, dan klasifikasi menggunakan SVM. Classifier dilatih dengan 205 berita (100 hoax dan 105 bukan hoax) sehingga didapatkan model yang sesuai untuk proses klasifikasi. Hasil text preprocessing menunjukan bahwa tanpa stemming akurasi meningkat hingga 13%. Sedangkan, Hasil pengujian menggunakan 10-fold cross validation menunjukan bahwa algoritma SVM memiliki niilai F-Measure dan akurasi tinggi dengan masing-masing sebesar 0.804 dan 80.48%.

Subjek

INFORMATICS
 

Katalog

Sistem Pendeteksi Berita Hoax pada Situs Web Meggunakan Pendekatan Term Frequency-Inverse Document Frequency dan Support Vector Machine
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

IQBAL PRATOMO SANTOSO
Perorangan
Dana Sulistyo Kusumo
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini