Actions
  • shareshare
  • link
  • cite
  • add
add
Other research product . 2021

Deteksi Validitas Berita pada Media Sosial Twitter dengan Algoritma Naive Bayes

Setiawan, E. I. (Esther); Johanes, S. (Sugiharto); Hermawan, A. T. (Arya); Yamasari, Y. (Yuni);
Open Access
Indonesian
Published: 01 Jan 2021
Publisher: Institut Sains dan Teknologi Terpadu Surabaya
Country: Indonesia
Abstract

Banyaknya berita-berita online sering menarik minat masyarakat untuk membacanya, tetapi kadang dengan terlalu banyaknya berita tersebut membuat orang susah mendapatkan informasi yang terpercaya. Berita palsu merupakan kumpulan kata atau kalimat yang mengandung informasi yang tidak benar yang berupaya untuk membohongi atau mengarahkan pembaca atau pendengarnya agar mendukung atau percaya dengan isi beritanya. Penyebar berita palsu umumnya mengetahui bahwa berita yang disebarkan tidak benar. Tujuan penelitian ini adalah mendeteksi berita palsu yang tersebar pada media sosial. Dalam mengklasifikasi berita palsu, deteksi validitas berita digunakan algoritma naïve bayes sebagai kategorisasi teks berbasis pembelajaran mesin. Penelitian ini juga membangun website yang menyediakan fitur web service, pencarian berita yang ada di Twitter, dan klasifikasi berita secara manual. User interface merupakan website berbasis PHP dimana pengguna dapat melakukan interaksi secara langsung sepeti komentar, login, atau melihat artikel-artikel yang sudah diklasifikasi. Sedangkan back-end dari website ini adalah program klasifikasi teks berbasis Python. Dari percobaan yang telah dilakukan ternyata algoritma Naïve Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasi berita palsu. Berdasarkan eksperimen, penggunaan metode naive bayes untuk deteksi validitas berita dengan data uji media social Twitter dapat mencapai nilai akurasi dengan persentase terbaik yaitu 92% pada data ujicoba sebesar 309 artikel.

Subjects by Vocabulary

EOSC: Twitter Data

Subjects

Natural Language Processing, Klasifikasi Dokumen, Machine Learning, Indonesia, Naive Bayes, Berita Palsu

Related Organizations
Related to Research communities
Digital Humanities and Cultural Heritage
Download from
lock_open
Neliti
2021
Providers: Neliti
moresidebar