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%.