## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459

## Metode Naive Bayes Classifier dan Forward Selection Untuk Deteksi Berita Hoaks Bahasa Indonesia
Danang Bagus Chandra Prasetiyo * , Pulung Nurtantio Andono, Catur Supriyanto
Ilmu  Komputer,  Teknik  Informatika,  Universitas  Dian Nuswantoro, Semarang,  Indonesia Email: 1,* danangbcp@gmail.com, 2 pulung.nurtantio.andono@dsn.dinus.ac.id, 3 catur.supriyanto@dsn.dinus.ac.id Email  Penulis Korespondensi: danangbcp@gmail.com
Abstrak– Saat ini hoaks atau berita palsu sudah menjadi ancaman serius bagi kehidupan manusia, berita hoaks bukan hanya dapat menyebabkan kerugian materiil serta keonaran di masyarakat tetapi kini berita palsu juga dapat mempengaruhi psikologi seseorang dengan menimbulkan rasa takut dan terror serta paling parah bisa memecah kedaulatan bangsa. Untuk memproses klasifikasi  digunakanlah  data  miming  sehingga  bisa  diketahui  sebuah  merupakan  berita  hoaks  ataupun  berita  asli.  Dalam penelitian  ini  peneliti  menggunakan  naïve  bayes  sebagai  metode  klasifikasi.  Kemudian  peneliti  juga  menggunakan  fungsi seleksi maju yang digunakan pada metode Naïve-Bayes. Seleksi maju merupakan metode pembentukan model regresi terbaik berdasarkan pendekatan dengan cara melakukan pemilihan variabel dengan memasukkan variabel bebas yang memiliki nilai korelasi  terbesar.  Sedangkan  algoritma  naïve  bayes  bekerja  secara  independensi  bersyarat  antar  prediksi.  Berdasarkan pengujian  yang  telah  dilakukan  tentang  klasifikasi  beria  hoaks  Bahasa  Indonesia  dengan  menggunakan  Naïve  Bayes  dan Forward  Selection  mendapatkan  akurasi  sebesar  84%,  dan  recall  sebesar  63,72%  sedangkan  presisi  naik  menjadi  91,19% dengan peningkatan akurasi sebesar 8,8% dan recall sebesar 8,19% dan presisi meningkat sebesar 20,98%. Dengan demikian diharapkan  tingkat  akurasi  pada  klasifikasi  berita  hoaks  Bahasa  Indonesia  dengan  metode  naïve  bayes yang  menggunakan seleksi maju bisa meningkat.
Kata Kunci: Berita Hoaks; Forward Selection; Klasifikasi; Naïve Bayes
Abstract− Presently, hoaxes or fake news have become a serious threat to human life. Hoax news can not only cause material harm and chaos in society, but now fake news can also affect a person's psychology by causing fear and terror, and at worst, it can break national sovereignty. To process the classification, data miming is used so that it can be seen whether a news item is hoax or genuine news. In this study, researchers used naïve Bayes as a classification method. Then the researcher also uses the forward selection function used in the Naïve-Bayes method. Forward selection is the best regression model formation method based on an approach by selecting variables by including the independent variables that have the largest correlation values. While  the  naïve  Bayes  algorithm  works  conditionally  independent  between  predictions.  Based  on  the  tests  that  have  been carried out on the classification of Indonesian hoaxes using Naïve Bayes and Forward Selection to obtain an accuracy of 84%, and a recall of 63.72% while the precision increases to 91.19% with an increase in accuracy of 8.8% and a recall of 8.19% and precision increased by 20.98%. It is hoped that the level of accuracy in the classification of Indonesian hoax news using the naïve Bayes method using forward selection can be increased.
Keywords : Classification; Forward Selection; Hoax News; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Pada saat ini banyak berita – berita yang berisi hoaks atau berita palsu bertebaran di internet. Bahkan berita palsu atau hoaks sangat cepat disebarkan oleh masyarakat sendiri yang sesungguhnya belum mengetahui kebenarannya. Saat ini hoaks atau berita palsu sudah menjadi ancaman serius bagi kehidupan manusia, berita hoaks bukan hanya dapat  menyebabkan  kerugian  materiil  serta  keonaran  di  masyarakat  tetapi  kini  berita  palsu  juga  dapat mempengaruhi psikologi seseorang dengan menimbulkan rasa takut dan terror serta paling parah bisa memecah kedaulatan bangsa. Dengan kondisi dimana saat ini banyak orang yang sering menjejalah di dunia maya, ada satu hal  yang  harus  diperhatikan.  Yaitu  tidak  semua  berita  atau  hal  yang  ada  di  internet  itu  benar.  Itu  dikarenakan terdapat  begitu  banyak  informasi  atau  berita  palsu  bertebaran  atau  hoaks  [1][2].  Sekitar  800  ribu  situs  web digunakan  sebagai  sarana  untuk  menyebarkan  berita  palsu  pada  tahun  2019,  menurut  data  Kementerian Komunikasi  dan  Informatika.  Kemudian,  studi  yang  dilakukan  oleh  Asosiasi  Telematika  Indonesia  (Mastel) menemukan bahwa masyarakat menerima hingga 92,4 cerita hoaks melalui media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram [3]
Klasifikasi adalah pengelompokan data dimana data yang digunakan memiliki label atau kelas sasaran. Ini membagi  algoritma  untuk  memecahkan  masalah  klasifikasi  menjadi  pembelajaran  terawasi  atau  pembelajaran yang diawasi [4][5]. Tujuan pembelajaran terawasi adalah agar label atau target data bertindak sebagai "pemantau" atau  "guru"  yang  mengawasi  proses  pembelajaran  untuk  mencapai  tingkat  akurasi  atau  presisi  tertentu  [6]. Penelitian  sebelumnya  yang  sudah  pernah  dilakukan  yaitu  metode  naïve  bayes  yang  digunakan  pada  beberapa bidang. Seperti deteksi virus, deteksi email palsu dan klasifikasi berita hoaks berbasis pembelajaran mesin [7].
Algoritma  naïve  bayes  merupakan  sebuah  algoritma  yang  bekerja  secara  independensi  bersyarat  antar prediksi  [8],[9].  Penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya  mengatakan  bahwa  algoritma  naïve  bayes merupakan  sebuah  algoritma  yang  bekerja  secara  independensi  bersyarat  antar  prediksi.  Naive  Bayes  adalah pengklasifikasi  sederhana  namun  digunakan  dengan  baik  berdasarkan  statistic  [10].  Dalam  penambangan  teks, keputusan dibuat berdasarkan ada atau tidak adanya fitur tertentu [11][12]. Itu berarti probabilitas berada di kelas

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
tertentu ditetapkan ke setiap fitur berdasarkan data pelatihan. Setelah semua probabilitas dihitung, keputusan dapat dibuat berdasarkan keberadaan fitur dalam set pengujian.
Penelitian  sebelumnya  yang  sudah  pernah  dilakukan  yaitu  klasifikasi  berita  hoaks  Bahasa  Indonesia menggunakan  metode  naïve  bayes  yang  dilakukan  oleh  Inggrid  dkk  [9].  Dari  penelitian  ini  pula  memberikan kontribusi sebuah dataset berita hoaks yang digunakan sebagai pengujian kali ini. Berdasar dari penelitian tersebut, maka  penulis  mendapatkan  inspirasi  untuk  lebih  meningkatkan  akurasi  pada  klasifikasi  berita  hoaks  bahasa Indonesia.
Forward  selection  adalah  algoritma  pencarian  yang  paling  sederhana  dinyatakan  dalam  penelitian sebelumnya  [13], [14]. Pemilihan ke depan didasarkan pada model regresi linier. Seleksi maju adalah teknik untuk menambahkan  variabel  independen  ke  datase  .  Seleksi  maju  adalah  pemodelan  yang  dimulai  dengan  nilai  nol (model  kosong)  dan  memasukkan  variabel  satu  per  satu  hingga  suatu  kondisi  terpenuhi.  Penggunaan  forward selection  lebih  bisa  meningkatkan  akurasi  pada  metode  naïve  bayes[15][16][17].  Metode  Forward  Selection dibutuhkan  untuk  lebih  meningkatkan  akurasi  pada  saat  klasifikasi  saat  menggunakan  metode  Naïve  Bayes. Dengan demikian maka akan dihasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada metode klasifikasi. Sedangkan Z- transformation  atau  juga  dikenal  dengan  normalisasi  z-score  memiliki  hasil  yang  lebih  bagus  daripada  metode normalisasi  yang  lain  [18]–[21].  Metode  ini  bertujuan  untuk  menormalisasikan  data  sehingga  proses  pada  saat klasifikasi akan lebih cepat atau tingkat akurasi akan meningkat.
Berdasarkan  uraian  diatas,  maka  tingkat  akurasi  pada  klasifikasi  berita  hoaks  Bahasa  Indonesia  dengan metode naïve bayes masih bisa ditingkatkan lagi dengan menggunakan forward selection.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini dilakukan dengan beberapa tahapan, secara garis besar tahapan penelitian dijelaskan pada gambar berikut ini:
\
Gambar 1. tahapan penelitian
Penjelasan pada tahapan penelitian adalah sebagai berikut:
1. Analisa permasalan
Pada tahap awal penelitian yang dilakukan adalah analisa permasalahan. Dimulai dengan mencari review paper dan research paper yang berhubungan dengan klasifikasi teks, setelah itu mencari state of the art pada penelitian tentang klasifikasi berita hoaks.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini merupakan langkah untuk mencari data penelitian. Data diperoleh dari data sekunder atau data yang sudah pernah dilakukan peneliti sebelumnya yang bersifat publik. Dataset ini diambil dari Mendeley pada alamat web : https://data.mendeley.com/datasets/p3hfgr5j3m/1
3. Preprocessing
Pada tahap ini dijelaskan langkah awal pada proses klasifikasi. Preprocssing terdapat beberapa proses, yaitu case folding, tokenizing, stopword serta dataset akan dilakukan normalisasi data menggunakan metode z score.
4. Eksperimen dan Pengujian Metode
Tahap  ini  menjelaskan  tentang  langkah  –  langkah  algoritma  yang  digunakan  pada  penelitian  sehingga membuktikan bahwa metode yang diusulkan dapat digunakan sebagai klasifikasi bertia hoaks. Algoritma yang digunakan  adalah  Naïve  Bayes  dengan  ditambahkan  proses  Forward  Selection  untuk  meningkatkan  tingkat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
akurasi. Pengujian dilakukan sebanyak dua kali, yang pertama pengujian klasifikasi berita hoaks menggunakan Naïve  Bayes  kemudian  yang  kedua  klasifikasi  berita  hoaks  menggunakan  Naïve  Bayes  yang  ditambahkan dengan Forward Selection untuk meningkatkan akurasi.
5. Evaluasi dan Validasi Hasil Tahapan ini merupakan tahapan yang terakhir yaitu menjelaskan hasil dari pengujian serta membuktikan bahwa metode yang digunakan tepat dan mendapatkan hasil yang sesuai seperti yang diusulkan menggunakan Naïve Bayes kemudian yang kedua klasifikasi  berita hoaks menggunakan Naïve  Bayes yang ditambahkan dengan Forward Selection untuk meningkatkan akurasi.
2.2 Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset publik pada penelitian sebelumnya yang diambil dari web Mendeley dengan jumlah 250 berita yang terdiri dari beberapa topik yaitu yaitu (1) Makan lele didalamnya terkandung sel kanker. (2)  Iphone  6  melengkung  dengan  mudah.  (3)  Tusuk  jari  dengan  jarum  dapat  meringankan  gejala  pada  pasien stroke. (4) Reog Ponorogo di Philipina yang dibakar. (5) Sikat gigi terbuat dari bulu babi.  (6) Peserta aksi 212 tidak dapat memasuki masjid Istiqlal karena ditutup. (7) saat Gubernur Anies pidato, CTO Traveloka walk out. (8) Pokemon  “GO”  memiliki  arti  yaitu  “Aku  Yahudi”.  (9)  Kitab  Al  Quran  di  Mako  Brimob  yang  dilempar.  (10) Permen dot mengandung zat narkoba. Secara manual dataset dikumpulkan melalui mesin pencari Google. Dataset ini masih belum memiliki inisialisasi tanda. Oleh karena itu, tanda kelompok didapatkan dengan cara voting atau suara terbanyak. Hasil output dari sistem ini adalah berupa valid dan hoax, karena itu penggunaan responden harus ganjil sehingga didapatkan nilai valid dan hoax. Dengan cara memilih salah satu berita termasuk berita hoaks atau berita valid dengan cara responden memilih  dan dihasilkan suara terbanyak dan nilai  sama atau seri  atau draw diantara para responden dapat dihindari.
Dataset  dibagi  menjadi  2  yaitu  data  trainer,  data tester.  Setiap  dataset  berita  latih  dan  uji  melalui  tahap praproses.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan  model  yang  dikehendaki.  Tahapan  praproses  terdiri  dari  case folding, tokenizing, stopword removal, term frequency, dan yang terakhir adalah z-transformation. Setelah tahapan proposes  selesai  dilakukan.  Maka  dilanjutkan  perhitungan  menggunakan  metode  naïve  bayes  dan  forwards selection.

## 2.2.1. Case Folding
Case folding merupakan suatu proses dengan cara merubah huruf besar oada semua data menjadi huruf kecil serta untuk  menghapus tanda baca. Sebagai  contoh  tahap case folding, maka akan  diperoleh hasil yang ditampilkan pada table 1 dan 2.
Tabel 1. Dataset berita hoaks No Berita Tagging 1 Ikan lele merupakan salah satu makanan favorit di Indonesia. Selain harganya murah, rasanya juga sangat enak. Valid
2 Pertolongan  Pertama  Pada  Penderita  Stroke  Stroke  adalah  penyakit  yang  menyerang  saraf yang  terdapat  pada  otak  sehingga  menyebabkan  berkurangnya  fungsi  anggota  tubuh  yang sarafnya sudah terserang. Hoax 3 Pertama kalinya, pihak Apple cepat merespon dari keluhan iPhone 6 Plus yang melengkung, ketika disimpan di saku bagian depan. Valid Tabel 2. Hasil setelah case folding No Berita Tagging 1 ikan lele merupakan salah satu makanan favorit di indonesia selain harganya murah rasanya juga sangat enak Valid
2 pertolongan pertama pada penderita stroke stroke adalah penyakit yang menyerang saraf yang terdapat pada otak sehingga menyebabkan berkurangnya fungsi anggota tubuh yang sarafnya sudah terserang Hoax 3 pertama  kalinya  pihak  apple  cepat  merespon  dari  keluhan  iphone  6  plus  yang  melengkung ketika disimpan di saku bagian depan Valid

## 2.2.2. Tokenizing
Selanjutnya dilakukan proses tokenizing yaitu memecah kalimat menjadi token. Proses ini memecah setiap kata pada sebuah kalimat yang kemudian dimasukan ke dalam sebuah array.

## 2.2.3. Stopword Removal
Proses  stopword  adalah  proses  menghapus  kata  pada  dataset  yang  menggunakan  koleksi  stopword  list  yang dimiliki.  Pada  penelitian  ini  stopword  list  dari  Talla  F.  Z  yang  digunakan.  Kata  yang  terdapat  dalam  daftar stopword Talla F.Z merupakan kata yang dihapus. Sebagai contoh kata yang dihapus adalah kata “yang” dan  “di”

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
karena  kata  –  kata  tersebut  dianggap  sebagai  kata  yang  kurang  penting  dalam  daftar  stopword.  Hasil  dari penggunaan stop word ditampilkan pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil setelah stopword No Kata 1 pertama 2 kalinya 3 pihak 4 apple 5 cepat 6 merespon 7 dari 8 keluhan 9 iphone 10 6 11 plus 12 melengkung 13 ketika 14 disimpan 15 saku 16 bagian 17 depan

## 2.2.4. Term Frequency
Kemudian dilanjutkan pada proses Term Frequency, yaitu suatu metode algoritma yang berguna untuk menghitung bobot setiap kata yang umum digunakan. Metode ini juga terkenal efisien, mudah dan memiliki hasil yang akurat. Metode ini akan menghitung nilai Term Frequency (TF) pada setiap token (kata) di setiap dokumen dalam korpus. yaitu suatu metode algoritma yang berguna untuk menghitung bobot setiap kata yang umum digunakan. Metode ini juga terkenal efisien, mudah dan memiliki hasil yang akurat. Metode ini akan menghitung nilai Term Frequency (TF) pada setiap token (kata) di  setiap dokumen dalam korpus. Secara sederhana, metode TF digunakan untuk mengetahui berapa sering suatu kata muncul di dalam dokumen. Penggunaan TF dijelaskan pada tabel 4 dan tabel 5 dibawah ini.
Tabel 4. Tabel Data Trainer dan Data Tester No Berita Tagging Keterangan 1 di jejaring sosial banyak beredar informasi yang menyebut lele sebagai ikan paling jorok dalam sesuap daging ikan lele terkandung 3000 sel kanker Hoax Data Trainer 1 2 pada dasarnya tidak ada makanan yang membawa sel kanker jadi memang tidak tepat bila dikatakan ikan lele membawa sel kanker dalam tubuhnya Valid Data Trainer 2 3 dalam  sesuap  daging  ikan  lele  terkandung  3000  sel  kanker  judul  artikel tersebut beberapa hari terakhir menjadi pembicaraan hangat di media sosial ? Data Tester Tabel 5. Tabel Term Frequency Kata D1 D2 D3 artikel 0 0 1 beredar 1 0 0 daging 1 0 1 dasarnya 0 1 0 hangat 0 0 1 ikan 2 1 1 informasi 1 0 0 jejaring 1 0 0 jorok 1 0 0 judul 0 0 1 kanker 1 2 1 lele 2 1 1 makanan 0 1 0 media 0 0 1 membawa 0 2 0 menyebut 1 0 0 pembicaraan 0 0 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
Kata D1 D2 D3 sel 1 2 1 sesuap 1 0 1 sosial 1 0 1 terkandung 1 0 1 tubuhnya 0 1 0

## 2.2.5. Z-Transformation
Setelah  itu  dilanjutkan  pada  proses  z-transformation  dengan  tujuan  menyeimbangkan  dataset  yang  digunakan sehingga menghasilkan perhitungan yang lebih akurat.

## 2.2.6. Classification Algorithm
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  sebagai  klasifikasi  berita  hoaks.  Dengan  menggunakan pengalaman  di  masa  sebelumnya  sebagai  pembelajaran  digunakan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  memprediksi peluang di masa depan. Metode probabilitas dan statistik yang digunakan pada klasifikasi Algoritma Naive Bayes dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  dengan  nama  Thomas  Bayes.  Dengan  menggunakan  pengalaman  di  masa sebelumnya sebagai pembelajaran digunakan Algoritma Naive Bayes untuk memprediksi peluang di masa depan. Dengan  memiliki  beberapa  ciri  yaitu  asumsi  yang  sangat  kuat  maka  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan independensi dari masing-masing kondisi maupun kejadian.

## 2.2.7. Forward Selection
Metode Forward Selection dibutuhkan untuk lebih meningkatkan akurasi pada saat klasifikasi saat menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Dengan  demikian  maka  akan  dihasilkan  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi  pada  metode klasifikasi.    Penggunaan  forward  selection  lebih  bisa  meningkatkan  akurasi  pada  metode  naïve  bayes.  Metode Forward Selection dibutuhkan untuk lebih meningkatkan akurasi pada saat klasifikasi saat menggunakan metode Naïve Bayes. Dengan demikian maka akan dihasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada metode klasifikasi. Tahap  klasifikasi  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  yang  ditambahkan  metode  forward  seleksi dilaksanakan setelah tahap preprocessing selesai.

## 2.3 Naïve Bayes
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris yang bernama Thomas Bayes. Algoritma Naive Bayes memprediksi peluang di  masa  depan  dengan  menggunakan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sebagai  pembelajaran.  Ciri  utama  dari Naïve Bayes ini adalah memiliki asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi maupun kejadian. Rumus dari naïve bayes terdapat pada gambar 2.
P(c|x) = P( x | c )x P(c) P(x) (1) Keterangan:
x
: Data yang class belum diketahui c
: Hipotesis data dengan class spesifik P(c|x)   : Probabilitas hipotesis yang didasari kondisi (posteriori probability) P(c) : Hipotesis Probabilitas (prior probability) P(x|c)   : Probabilitas yang didasari kondisi pada hipotesis P(x) : Probabilitas c Kelebihan dari metode naïve bayes ditunjukan dibawah ini:
1. Menangani kuantitatif dan data diskrit
2. Kokoh  untuk  titik  noise  yang  diisolasi,  misalkan  titik  yang  dirata  –  ratakan  ketika  mengestimasi  peluang bersyarat data.
3. Hanya memerlukan sejumlah kecil data pelatihan untuk mengestimasi parameter (rata – rata dan variansi dari variabel) yang dibutuhkan untuk klasifikasi.
4. Menangani nilai yang hilang dengan mengabaikan instansi selama perhitungan estimasi peluang
5. Cepat dan efisiensi ruang
6. Kokoh terhadap atribut yang tidak relevan
Kekurangan dari metode naïve bayes dibawah ini:
1. Tidak berlaku jika probabilitas kondisionalnya adalah nol, apabila nol maka probabilitas prediksi akan bernilai nol juga
2. Mengasumsikan variabel bebas
2.4 Forward Selection

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
Forward  selection  adalah  salah  satu  metode  seleksi  fitur  yang  akan  digunakan  penelitian  kali  ini.  Seleksi  fitur merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menentukan atribut yang paling berpengaruh di dalam sebuah dataset. Seleksi fitur merupakan salah satu metode yang dapat digunakan mencari atribut yang sangat berpengaruh pada dataset. Di dalam dataset tidak semua fitur relevan dengan problema yang dihadapi, maka dari set fitur asli akan dipilih oleh seleksi fitur sebagai subset yang tepat. Dengan menambahkan variable bebas pada subset, maka akan didapat  hasil pehitungan yang maksimal.  Metode Forward Selection atau metode seleksi  maju merupakan sebuah algoritma pencarian yang memiliki konsep sederhana. Model Regresi Linear merupakan dasar dari metode forward selection. Metode forward seleksi diawali dengan fitur kosong.
Pada tiap – tiap iterasi atau perulangan, akan ditambahakan fitur yang mempunyai pengaruh yang signifikan pada model yang bertujuan untuk meningkatkan model. Setelah itu ditambahkan dengan variabel baru yang tidak dapat kinerja model ditingkatkan. Metode Forward Selection dengan cara satu persatu peubah dimasukan sampai kriteria tertentu dipenuhi pada nol peubah (empty model). Penggunaan forward selection lebih bisa meningkatkan akurasi pada metode naïve bayes. Metode Forward Selection dibutuhkan untuk lebih meningkatkan akurasi pada saat klasifikasi saat menggunakan metode Naïve Bayes. Dengan demikian maka akan dihasilkan tingkat akurasi yang lebih tinggi pada metode klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian pada penelitian ini menggunakan validasi 10-Fold Cross validation serta memakai shuffled sampling type. Pengujian pertama kali ini klasifikasi berita hoaks menggunakan metode naïve bayes. Hasil tingkat akurasi dari  eksperimen berita hoaks dengan metode naïve bayes yang menggunakan validasi  10-Fold Cross validation serta  memakai  shuffled  sampling  type  dapat  memperoleh  hasil  tingkat  akurasi  hanya  sebesar  75,20%,  dan precission sebesar 70,21% sedangkan recall hanya mendapatkan hasil 55,53%. Hasil eksperimen ditunjukan tabel 6 dibawah ini:
Tabel 6. Tabel Akurasi Dengan Naïve Bayes Akurasi : 75,20% Valid Hoax Class Precision Valid 138 41 77,09% Hoax 21 50 70,42% Class recall 86,79%  54,95%
Klasifikasi berita hoaks dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat akurasi 75,2%, yakni dengan nilai True Positif (TP) sebesar 138, dan nilai False Positif (FP) sebesar 21, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 41 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 50, maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Accuracy = TP+TN TP+FP+FN+TN X 100 = 138+50 138+21+41+50 X 100 = 75,2%
Klasifikasi berita hoaks dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan recall 55,53%, yakni dengan nilai True Positif (TP) sebesar 138, dan nilai False Positif (FP) sebesar 21 dan ditunjukkan pada tabel 7, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 41 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 50. maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Recall = TP TP+TN X 100  = 138 138+50 X 100 =  55,53%
Tabel 7 . Tabel Recall Dengan Naïve Bayes
Recall : 55,53% Valid Hoax Class Precision Valid 138 41 77,09% Hoax 21 50 70,42% Class recall 86,79%  54,95%
Klasifikasi  berita  hoaks  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  presisi  sebesar 70,21%, yakni dengan nilai True Positif (TP) sebesar 138, dan nilai False Positif (FP) sebesar 21 dan ditunjukkan pada tabel 8, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 41 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 50, maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Precision = TN FP+TN x 10 = 50 21+50 x 100 = 70,21%
(2)
Tabel 8. Tabel Presisi Dengan Naïve Bayes
Presisi : 70,21%

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
Valid Hoax Class Precision Valid 138 41 77,09% Hoax 21 50 70,42%
Class recall 86,79%  54,95%
Hasil  dari  eksperimen  klasifikasi  berita  hoaks  dengan  algoritma  naïve  bayes  diatas  dapat  digambarkan dengan diagram batang pada gambar 2:

## Gambar 2. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes
Setelah pengujian pertama selesai, dilanjutkan pada pengujian kedua yaitu klasifikasi dengan menggunakan metode naïve bayes yang ditambahkan metode forward seleksi dan dilakukan setelah tahap preprocessing selesai. Pada  tahapan  ini  dimasukan  variable  bebas  ke  dalam  datanya  sehingga  didapat  hasil  yang  diinginkan.  Tahap forward seleksi pada penelitian kali ini dengan menambahkan variable bebas pada kata daging dengan nilai 1 yang ditunjukan pada tabel 9 dibawah ini:
Tabel 9. Tabel Forward Selection Kata D1 D2 D3 FS artikel 0 0 1 0 beredar 1 0 0 0 daging 1 0 1 1 dasarnya 0 1 0 0 hangat 0 0 1 0 ikan 2 1 1 0 informasi 1 0 0 0 jejaring 1 0 0 0 jorok 1 0 0 0 judul 0 0 1 0 kanker 1 2 1 0 lele 2 1 1 0 makanan 0 1 0 0 media 0 0 1 0 membawa 0 2 0 0 menyebut 1 0 0 0 pembicaraan 0 0 1 0 sel 1 2 1 0 sesuap 1 0 1 0 sosial 1 0 1 0 terkandung 1 0 1 0 tubuhnya 0 1 0 0
Hasil tingkat akurasi dari eksperimen berita hoaks dengan metode naïve bayes yang ditambahkan metode forward seleksi serta menggunakan validasi 10-Fold Cross validation dan memakai shuffled sampling type dapat memperoleh hasil tingkat akurasi hanya sebesar 84%, dan precission sebesar 91,19% sedangkan recall mendapat hasil 63,72%. Hasil eksperimen ditunjukan pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Tabel Akurasi Dengan Naïve Bayes dan Forward Selection
Akurasi : 84% Valid Hoax Class Precision Valid 153 34 81,82%
0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00% AKURASI RECALL PRESISI Naive Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
Akurasi : 84% Valid Hoax Class Precision Hoax 6 57 90,48%
Class recall 96,23%  62,64%
Klasifikasi berita hoaks dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang ditambahkan Forward Selection menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84%, yakni dengan nilai True Positif (TP) sebesar 153, dan nilai False Positif (FP) sebesar 6, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 34 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 57, maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Accuracy = TP+TN TP+FP+FN+TN X 10  = 153+57 153+6+34+57 X 100 = 91,19%
Klasifikasi berita hoaks dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang ditambahkan Forward Selection menghasilkan tingkat recall 63,72%, yakni dengan nilai True Positif (TP) sebesar 153, dan nilai False Positif (FP) sebesar 6  dan ditunjukkan pada tabel  11, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 34 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 57, maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Recall = TP TP+TN X 100 = 153 153+57 X 100 =  63,72%
Tabel 11 . Tabel Recall Dengan Naïve Bayes dan Forward Selection
Recall : 63,72% Valid Hoax Class Precision Valid 153 34 81,82% Hoax 6 57 90,48% Class recall 96,23% 62,64%
Klasifikasi berita hoaks dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang ditambahkan Forward Selection menghasilkan presisi  sebesar 91,19%, yakni  dengan nilai  True Positif (TP) sebesar 153, dan nilai False Positif (FP) sebesar 6 dan ditunjukkan pada tabel 12, sedangkan nilai False Negatif (FN) sebesar 34 dan nilai True Negatif (TN) sebesar 57, maka dapat dihitung melalui persamaan berikut ini:
Precision = TN FP+TN x 100 = 57 6+57 x 100 = 91,19%
Tabel 12. Tabel Presisi Dengan Naïve Bayes dan Forward Selection
Presisi : 91,19%
Valid Hoax Class Precision Valid 153 34 81,82% Hoax 6 57 90,48%
Class recall 96,23%  62,64%
Hasil  dari  eksperimen  klasifikasi  berita  hoaks  dengan  algoritma  naïve  bayes  yang  ditambahkan forward selection diatas dapat digambarkan dengan diagram batang sebagai berikut:
Gambar 3. Hasil Klasifikasi Naïve Bayes dan Forward Selection
Hasil perbandingan dari eksperimen klasifikasi berita hoaks yang menggunakan dua kali pengujian yang pertama pengujian dengan algoritma naïve bayes dan yang kedua pengujian menggunakan algoritma naïve bayes yang ditambahkan dengan forward selection dijelaskan pada table 9 dibawah berikut ini
Tabel 9. Hasil perbandingan klasifikasi Naïve Bayes  Naïve Bayes Dan Forward Selection  Peningkatan Akurasi 75,20%
84% 8,80% 0,00% 50,00% 100,00% AKURASI RECALL PRESISI
Naive Bayes + Forward Selection

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
Naïve Bayes  Naïve Bayes Dan Forward Selection  Peningkatan Recall 55,53% 63,72% 8,19% Presisi 70,21% 91,19% 20,98%
Gambar 3. Hasil perbandingan klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  tentang  klasifikasi  beria  hoaks  Bahasa  Indonesia  dengan menggunakan Naïve Bayes dan Forward Selection mendapatkan akurasi sebesar 84%, dan recall sebesar 63,72% sedangkan presisi naik menjadi 91,19% dengan peningkatan akurasi sebesar 8,8% dan recall sebesar 8,19% dan presisi meningkat sebesar 20,98%. Maka dapat disimpulkan bahwa penggunaan Forward Selection pada Algoritma Naïve Bayes dapat meningkatkan akurasi yang digunakan untuk klasifikasi berita hoaks Bahasa Indonesia. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah dengan menggunakan metode seleksi fitur dan dengan metode tambahan yang lain sehingga diharapkan bisa meningkatkan akurasi klasifikasi berita hoaks Bahasa Indonesia.

## REFERENCES
[1] X. Zhang and A. A. Ghorbani, “An overview of online fake news: Characterization, detection, and discussion,”  Inf. Process. Manag., vol. 57, no. 2, p. 102025, 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2019.03.004.
[2] C. S. Atodiresei, A. Tǎnǎselea, and A. Iftene, “Identifying Fake News and Fake Users on Twitter,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2018, pp. 451–461. doi: 10.1016/j.procS.2018.07.279.
[3] N. Utami and R. Riyantini, “Kampanye Anti-Hoax Dan Sikap Bela Negara Anti Hoax Campaign and State Defense,” Jurnal.Idu.Ac.Id,
pp. 1–15, 2018, [Online]. Available:
http://jurnal.idu.ac.id/files/journals/18/articles/477/submission/review/477-2063-1-RV.pdf
[4] J. Kolluri and S. Razia, “Text classification using Naïve Bayes classifier,” Mater. Today Proc., p. S2214785320376252, 2020, doi: 10.1016/j.matpr.2020.10.058.
[5] D. Gunawan, R. Mahardika, F. Ranja, S. Purnamawati, and I. Jaya, “The identification of pornographic sentences in Bahasa Indonesia,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2019, pp. 601–606. doi: 10.1016/j.procs.2019.11.162.
[6] G. F. Roberto, M. Z. Nascimento, A. S. Martins, T. A. A. Tosta, P. R. Faria, and L. A. Neves, “Classification of breast and colorectal tumors based on percolation of color normalized images,”  Comput. Graph., vol. 84, pp. 134–143, Nov. 2019, doi: 10.1016/j.cag.2019.08.008.
[7] G.  Kou,  P.  Yang,  Y.  Peng,  F.  Xiao,  Y.  Chen,  and  F.  E.  Alsaadi,  “Evaluation  of  feature  selection  methods  for  text classification with small datasets using multiple criteria decision-making methods,” Appl. Soft Comput. J., vol. 86, p. 105836, 2020, doi: 10.1016/j.asoc.2019.105836.
[8] V. A. Fitri, R. Andreswari, and M. A. Hasibuan, “Sentiment analysis of social media Twitter with case of Anti-LGBT campaign in Indonesia using Naïve Bayes, decision tree, and random forest algorithm,” Procedia Comput. Sci., vol. 161, pp. 765–772, 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.11.181.
[9] I. Y. R. Pratiwi, R. A. Asmara, and F. Rahutomo, “Study of hoax news detection using naïve bayes classifier in Indonesian language,” in  Proceedings of the 11th International Conference on Information and Communication Technology and System,  ICTS  2017,  Institute  of  Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  Jan.  2018,  pp.  73–78.  doi: 10.1109/ICTS.2017.8265649.
[10]  S. Chen, G. I. Webb, L. Liu, and X. Ma, “A novel selective naïve Bayes algorithm,” Knowledge-Based Syst., vol. 192, p. 105361, 2020, doi: 10.1016/j.knosys.2019.105361.
[11]  M.  Artur,  “Review  the  performance  of  the  Bernoulli  Naïve  Bayes  Classifier  in  Intrusion  Detection  Systems  using Recursive Feature Elimination with Cross-validated selection of the best number of features,”  Procedia Comput. Sci., vol. 190, no. 2019, pp. 564–570, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.06.066.
[12]  K. Mehmood, D. Essam, K. Shafi, and M. K. Malik, “An unsupervised lexical normalization for Roman Hindi and Urdu sentiment analysis,” Inf. Process. Manag., vol. 57, no. 6, p. 102368, 2020, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102368.
[13]  M.  S.  N.  Van  Delsen,  H. W.  M.  Patty,  and  N.  L.  Lalurmele,  “Model  Regresi  Linier  Dengan  Metode  Backward  Dan Forward ( Studi Kasus : Pendapatan Pajak Daerah Kota Ambon 2007-2016 ),” Variance, vol. 1, pp. 1–10, 2019.
[14]  C.  Yang,  X.  Zhu,  J.  Qiao,  and  K.  Nie,  “Forward  and  backward  input  variable  selection  for  polynomial  echo  state networks,” Neurocomputing, vol. 398, pp. 83–94, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2020.02.034.
[15]  F.  Macedo,  M.  Rosário  Oliveira,  A.  Pacheco,  and  R.  Valadas,  “Theoretical  foundations  of  forward  feature  selection methods based on mutual information,” Neurocomputing, vol. 325, pp. 67–89, 2019, doi: 10.1016/j.neucom.2018.09.077.
0,00% 50,00% 100,00% AKURASI RECALL PRESISI

## PERBANDINGAN PENGUJIAN
NAÏVE BAYES & FORWARD SELECTION NAÏVE BAYES

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6459
[16]  M. M. Saritas, “Performance Analysis of ANN and Naive Bayes Classification Algorithm for Data Classification,” Int. J. Intell. Syst. Appl. Eng., vol. 7, no. 2, pp. 88–91, 2019, doi: 10.18201/ijisae.2019252786.
[17]  A. Tommasel and D. Godoy, “A Social-aware online short-text feature selection technique for social media,” Inf. Fusion, vol. 40, pp. 1–17, 2018, doi: 10.1016/j.inffus.2017.05.003.
[18]  D. Wu, X. Ma, and D. L. Olson, “Financial distress prediction using integrated Z-score and multilayer perceptron neural networks,” Decis. Support Syst., vol. 159, no. May, p. 113814, 2022, doi: 10.1016/j.dss.2022.113814.
[19]  M. N. Alenezi and F. S. Al-Anzi, “A Study of Z-Transform Based Encryption Algorithm,” Int. J. Commun. Networks Inf. Secur., vol. 13, no. 2, pp. 302–309, 2021, doi: 10.54039/ijcnis.v13i2.5052.
[20]  L. Zhu, M. Li, and N. Metawa, “Financial Risk Evaluation Z-Score Model for Intelligent IoT-based Enterprises,” Inf. Process. Manag., vol. 58, no. 6, p. 102692, 2021, doi: 10.1016/j.ipm.2021.102692.
[21]  S. Urolagin, N. Sharma, and T. K. Datta, “A combined architecture of multivariate LSTM with Mahalanobis and Z-Score transformations for oil price forecasting,” Energy, vol. 231, p. 120963, 2021, doi: 10.1016/j.energy.2021.120963.