## Klasifikasi Berita Hoax Pembagian Kuota Internet Menggunakan Algoritma Modified K-Nearest Neighbor
Asnir Dalle 1 , Vivi P. Rantung 2 , Cindi Munaiseche 3
Teknik Informatika, Universitas Negeri Manado Jl. Kampus Unima, Tounsaru, Kec. Tondano Sel., Kabupaten Minahasa, Sulawesi Utara
1 dalleasnir@gmail.com
2 vivirantung@unima.ac.id
3 cindymunaiseche.ac.id
Abstrak— Di zaman sekarang ini teknologi informasi sangat berkembang  dengan  pesat,  sangat    mudahnya  masyarakat mengakses  informasi  lewat  jejaring  internet  atau  media sosial.  Dengan  mudahnya  mengakses  internet,  dapat membuka  peluang  bagi  masyarakat  untuk  menyebarkan informasi  atau berita  di  media  sosial.  Namun disamping  itu banyak bermunculan informasi atau berita palsu  yang tidak dapat  dipertanggung  jawabkan  oleh  sumbernya,  sehingga penelitian  ini  melakukan  pengklasifikasian  berita  hoax pembagian  kuota  internet.  Proses  klasifikasi  hoax  akan menggunakan  beberapa  tahapan  yaitu  preprocessing. Pembobotan kata  TF-IDF,  sampai  dengan  proses klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma  Modified  K-Nearest Neighbor, pada proses tersebut akan menggunakan Platform Google  Collab  (python).  Hasil    klasifikasi  yang  diperoleh yaitu  ditunjukkan  dengan  default  k-values  dengan  akurasi yang tertinggi terdapat pada k 25 dengan nilai precision 1%, recall 0,4444%, dan nilai akurasi 80,77%.
Kata  Kunci — berita  pembagian  kuota  internet,  klasifikasi, hoax, TF-IDF, modified k-nearest neighbor

## I. PENDAHULUAN
Di  zaman  sekarang  ini,  teknologi  informasi  sangat berkembang  dengan  pesat,  dimana  semua  orang  dapat mengakses  informasi  lewat  jejaring  internet  atau  media sosial.  Dengan  adanya  internet  masyarakat  dimudahkan mengakses  informasi  di  segala  penjuru  dunia  lewat jaringan internet dan juga  membuka peluang masyarakat untuk  memberikan  informasi,  namun  semua  itu  sebagian masyarakat  juga  menyalahgunakan  media  internet  yang dapat menyebabkan masyarakat menerima informasi yang tidak berguna atau bahkan terjadi penipuan.
Dalam  banyaknya  informasi  bermunculan  di  media sosial,  adapula  informasi  atau  berita  yang  tidak  dapat dipertanggung  jawabkan  oleh  sumbernya  atau  lebih dikenal  dengan  berita hoax . Hoax adalah  informasi  yang dirancang  untuk  menyembunyikan  informasi  dengan
motif  penipuan.  Terjadinya  berita  hoax  telah  menjadi masalah  nasional  yang  dapat  menjadi  kendala  seperti terjadinya  perpecahan,  ketidakstabilan  pendidikan,  dan gangguan  keamanan.  Perkembangan  suatu  negara  dalam penyebaran berita hoax, dapat berdampak negatif terhadap pembangunan dan menimbulkan perdebatan  yang merusak  persahabatan.  Apalagi  hoax  yang  mengandung SARA  yang  sangat  rentan,  termasuk  stabilitas  dan kebhinekaan  bangsa.  Kesalahpahaman  yang  tersebar  di media  sosial  bisa  sangat  beragam,  politik,  pendidikan, sosial,  atau  apa  pun  yang  dapat  membingungkan  atau menyesatkan masyarakat umum.
Data  penelitian  yang  digunakan  adalah  data  yang diperoleh  dari  situs  web  atau  portal  berita  sebanyak  130 data yang sudah dilabeli oleh pakar atau dari portal berita iu  sendiri.  Untuk  membedakan  atau  mengklasifikasikan suatu  berita  hoax  atau  fakta,  maka  penelitian  ini,  penulis akan  melakukan  pengklasifikasian  dokumen  dengan menggunakan algoritma Modified K-Nearest Neighbor.

## II. TINJUAN PUSTAKA

## A. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  operasi  pengelompokan.  Ketika penyortiran diperlukan di perpustakaan, karena penyortiran dimaksudkan untuk mengelompokkan koleksi serupa,  pengelompokan  didasarkan  pada  judul  buku, penulis, dll[1]. Menurut[2] Klasifikasi adalah teknik untuk merancang fungsi berdasarkan hasil pengamatan dari data dan  atribut  dari  data  tersebut  sehingga  dapat  dilakukan pemetaan  terhadap  data  yang  belum  memiliki  kelas kedalam  data  yang  telah  terklasifikasi  sesuai  dengan aturan-aturan yang diberikan.
Klasifikasi  adalah  cara  mengelompokkan  objek berdasarkan  ciri-ciri  yang  dimiliki  oleh  objek  taksonomi tersebut.  Dalam  proses  ini,  klasifikasi  dapat  dilakukan dengan  berbagai  cara,  baik  secara  manual  maupun
menggunakan  teknologi.  Klasifikasi  yang  dilakukan secara  manual  adalah  klasifikasi  yang  dilakukan  oleh manusia  tanpa  bantuan  algoritma  komputer  yang  cerdas. Sedangkan  klasifikasi  dilakukan  oleh  teknologi  dengan banyak algoritma[3].
Klasifikasi  juga  dapat  diartikan  sebagai    gaya analisis  data  dapat  membantu  menentukan  label  kelas sampel yang diinginkan diklasifikasi dengan tujuan untuk meningkatkan  hasil  yang  bagus  dari  data  yang diperoleh[4].

## B. Berita
Berita  adalah  fakta,  ide,  atau  opini  yang  menarik, akurat,  dan  dianggap  penting  bagi  sejumlah  besar pembaca,  pendengar,  dan  pemirsa.  Khalayak  atau  publik membutuhkan  berita  untuk  menemukan  informasi  yang diperlukan  atau  mengetahui  langkah-langkah  yang  harus diambil untuk menanggapi suatu berita[5].
Berita  adalah  laporan  rangkaian  peristiwa  atau gagasan  yang  dapat  menarik  perhatian  pembaca,  karena sesuatu  yang  istimewa,  penting,  mencakup  aspek manusiawi  seperti  informasi  humor,  emosi,  dan  stres untuk dipublikasikan tentang peristiwa atau perkembangan  yang  spesifik,  kredibel,  menarik,  dan terkini yang dianggap penting bagi publik[6].
Menurut  Micthel  V  Charley,  berita  adalah  laporan singkat  tentang  peristiwa  atau  kejadian  yang  nyata, penting, dan menarik bagi pembaca[7].

## C. Hoax
Hoax  adalah  berita  palsu  atau  fakta  yang diselewengkan  atau  dibuat-buat  untuk  menciptakan lelucon  (politik)  yang  serius.  Secara  bahasa,  hoax (sinonim:  lelucon,  lelucon,  lelucon,  lelucon,  tipuan) adalah lelucon, kebohongan, kenakalan, ejekan, kebohongan,  penipuan,  permainan,  tipuan,  kebohongan. Dalam  kamus  jurnalistik,  berita  palsu  (fitnah)  adalah berita  yang  tidak  benar  sehingga  mengarah  pada  kasus pencemaran nama  baik.  Mirip  dengan berita  palsu,  berita palsu adalah berita yang tidak berdasarkan fakta atau fakta (unfactual) untuk tujuan tertentu. Kebingungan meningkat dengan popularitas media sosial[8].

## D. Text Mining
Text mining adalah bentuk beragam dari data mining yang  bertujuan  untuk  menemukan  pola  menarik  dari sekumpulan  besar  data  tekstual. Text  mining merupakan penerapan  konsep  dan  teknik  data mining untuk  mencari pola dalam teks. Sedangkan menurut[9] text mining adalah proses  penemuan  akan  informasi  atau trend baru  yang sebelumnya  tidak  terungkap  dengan  memproses  dan menganalisa data dalam jumlah besar, dalam menganalisa sebagian  atau  keseluruhan unstructured  text , text  mining mencoba  untuk  mengasosiasikan  satu  bagian text dengan
yang  lainnya  berdasarkan  aturan    tertentu.  Hasil  yang diharapkan  adalah  informasi  baru  atau  “ insight ”  yang tidak terungkap jelas sebelumnya.

## E. Modified K-Nearest Neighbor
Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor  (MKNN) merupakan  algoritma  yang  dikembangkan  yang  berasal dari metode KNN konvensional. Algoritma ini mempertahankan  keunggulan  KNN,  tetapi  menambahkan validasi  dan  perhitungan  nilai  berbobot.  Salah  satu kelemahan  metode  KNN  konvensional  adalah  pemilihan nilai  K  yang  paling  optimal.  Nilai  K  adalah  nilai  yang digunakan  untuk  menentukan  jumlah  tetangga  yang diamati.  Nilai  K  sangat  berpengaruh  terhadap  penentuan hasil  klasifikasi.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk menentukan  nilai  K  pada  metode  KNN  konvensional. Dengan  menghitung  nilai  valid  dari  suatu  aliran  data, dapat  diperoleh  nilai  K  yang  paling  tepat  atau  optimal. Kemudian  nilai  bobot  adalah  nilai  yang  diberikan  ke tetangga.  Tetangga  dengan  bobot  yang  lebih  tinggi  akan dapat lebih kuat mempengaruhi polaritas data eksperimen[10].  Tahapan-tahapan  algoritma Modified  K- Nearest Neighbor yaitu:
1) Perhitungan  nilai  Validasi:  Dalam  menentukan  nilai K  yang  optimal,  maka  akan  dilakukan  perhitungan nilai validitas dengan rumus;
Sumber: [10]
Keterangan: K : Jumlah titik terdekat lbl(x) : kelas x lbl(N i )
: label kelas titik terdekat
2) Cosine  Distance: Menghitung  jarak  antara  data training  dan  data  testing  dengan  rumus  (1- cosine Similarity).
3) Weight  Voting: Dalam  algoritma  MKNN,  pertama weight  masing-masing  tetangga  dihitung  dengan menggunakan  1  /  (de  +  0.5).  Kemudian,  Validitas dari tiap data pada data training/ data latih dikalikan dengan  weighted  berdasarkan  pada  jarak  Euclidean (cosine  distance). Dalam  algoritma  MKNN,  dengan persamaan:
𝑊 ( 𝑖 ) = 𝑉𝑎𝑙𝑖𝑑𝑖𝑡𝑦 ( 𝑖 )
Sumber: [2]

## F. Preprocessing
Tahap  data preprocessing merupakan  bagian  dari data/text  mining  yang  bertujuan  untuk  menemukan  kata- kata yang dapat mewakili isi dari suatu dokumen sehingga dapat  dilakukan  analisis  konektivitas  antar  dokumen[11]. Beberapa langkah yang dilakukan preprocessing menurut [12] yaitu:
1) Analisis  Proses  awal  membagi  struktur  dokumen menjadi komponen-komponen yang terpisah, singkatnya,  menentukan  mana  yang  harus  diubah menjadi satu dokumen.
2) Tokenizasi. Selama  proses  ini,  tanda  baca,  angka, dan  karakter  non-abjad  dihilangkan,  karena  mereka membentuk  pemisah  kata  (separator)  yang  tidak dimaksudkan  untuk  pemrosesan  teks.  Pada  titik  ini juga  dilakukan  proses case-folding ,  yaitu  mengubah awalan huruf semua kata menjadi awalan huruf kecil. Ini  diikuti  dengan  langkah  pembersihan,  yang berfungsi  untuk  menghapus  informasi  yang  tidak terkait  dengan  dokumen,  misalnya  skrip,  tautan,  tag HTML, dll.
3) Stopword  Removal .  Penghapusan  atau  Penyaringan Kata  Kunci  Pada  tahap  ini  dilakukan  pengolahan lebih lanjut dari hasil segmentasi. Daftar kosong dan stop  word  merupakan  kata  yang  tidak  relevan  yang dapat  dihilangkan  dengan  pendekatan  word  bag. Hasil dari stoplist adalah daftar kata yang berisi kata- kata penting.
4) Stemming : Stemming melakukan perubahan dari kata yang ada menjadi kata dasar, yang mana setiap kata yang berimbuhan seperti di, ke dan sebagainya akan berubah menjadi kata dasar.

## G. Pembobotan kata TF-IDF
Pembobotan  kata  adalah    jumlah  kemunculan  setiap token  dalam  dokumen[13].  Penelitian  ini  menggunakan TF-IDF untuk  pembobotan  kata.  Algoritma TF-IDF merupakan suatu cara untuk memberikan bobot hubungan suatu kata (term) terhadap dokumen[14]. Rumus TF-IDF:
Keterangan: tf = banyaknya kata yang dicari pada sebuah document max(tf)= jumlah kemunculan terbanyak term pada dokumen yang sama.
Nilai D = total dokumen jumlah kemunculan terbanyak term pada dokumen
yang sama.
IDF = Inversed Document Frequency (log2 (D/df)
d = dokumen ke-d t = tata ke-t dari kata kunci W = bobot dokumen ke-d terhadap kata ke-t

## H. Cosine Similarity
Nilai cosine similarity besarnya nilai fungsi cosine untuk sudut yang dibentuk oleh dua vektor yang persamaannya adalah:
Dimana: x1: sample data uji x2: data uji
p: dimensi data

## I. Evaluasi Confusion Matrix
Setelah melalui proses pada algoritma Modified Knn, akan  melakukan  pengujian  dengan  algoritma Confusion Matrix . Confusion  Matrix adalah  sebuah  algoritma  yang biasa  digunakan  untuk  perhitungan  akurasi, recall ,  dan precision .  Menurut[15] Confusion  matrix adalah  jenis perhitungan  akurasi  yang  biasa  digunakan  untuk menghitung hasil akurasi dalam suatu penelitian [16].

## III. METODE PENELITIAN
Tahap penelitian dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini:

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  data yang  diambil  dari  situs  web  atau  portal  berita  dengan menggunakan  130  data  dari  Liputan6.com,  medcom.id,
Sumber: [14]
Gambar 1. Metode Penelitian
tekno  kompas,  dan  situs  turnbackhoax.id  yang  sudah dilabeli  oleh  pakar  dan  portal  berita  itu  sendiri.  Dimana terdapat  41  berita  yang  dilabeli  fakta  dan  89  berita  yang dilabeli hoax. Pada gambar merupakan visualisasi data.

## B. Pembobotan Kata
Pada tahapan pembobotan kata akan menggunakan 2 metode  yaitu TF ( Term  Frequency )  dan TF-IDF .  Metode TF yang akan digunakan ialah TF murni dimana dihitung berapa  banyak Term yang  ada  di  dokumen,  Jika  dalam satu dokumen timbul 2 kali maka dokumen tersebut akan memiliki skor 2.
Kemudian  melakukan  normalisasi TF murni  dengan cara  membagi  skor TF murni  dengan  jumlah Term yang terdapat  pada  dokumen.  Terdapat  130  dokumen  berita Hoax dan  contoh  untuk  kata  “agustus”  terdapat  pada  6 dokumen, maka pembobotan kata “agustus” adalah:
3358 , 1 6 130 log =      
TABEL I

## PEMBOBOTAN KATA TF IDF
TERM DF IDF acara 2 1,8129 agustus 6 1,3358 akhir 1 2,1139 akses 1 2,1139 aktif 1 2,1139 aktifkan 2 1,8129 aktivitas 1 2,1139 akun 1 2,1139 amanat 1 2,1139 ambil 4 1,5119
Langkah  terakhir  dalam  pembobotan TF-IDF adalah mengalikan TF murni yang sudah dinormalisasikan yaitu  dengan  cara  membagi  bobot Term dan  jumlah seluruh Term yang  ada  pada  dokumen,  lalu  dikalikan dengan  hasil IDF -nya.  Berikut  adalah  contoh Term “agustus”.
1272 , 0 6 130 log . 21 2 =      

## C. Cosine Similarity
Nilai  Cosine  Similarity  yang  dihasilkan  merupakan derajat kemiripan antara data latih dengan data uji. Contoh Hasil Cosine Similarity dapat dilihat pada Tabel II.
TABEL II
HASIL COSINE SIMILARITY d105 d106 d107 d108 d109 d110 d1 0,287 0,287 0,317 0,302 0,371 0,358 d2 0,334 0,334 0,357 0,340 0,404 0,421 d3 0,279 0,279 0,309 0,295 0,358 0,382 d4 0,243 0,243 0,274 0,257 0,325 0,354 d5 0,202 0,204 0,237 0,223 0,310 0,330 d6 0,157 0,177 0,186 0,117 0,287 0,310 d7 0,158 0,163 0,204 0,181 0,278 0,302 d8 0,154 0,152 0,206 0,182 0,273 0,303 d9 0,100 0,109 0,159 0,127 0,244 0,274 d10 0,118 0,132 0,175 0,154 0,268 0,289

## D. Modified K-Nearest Neighbor
Langkah selanjutnya adalah
melakukan pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma Modified  K-Nearest  Neighbor ,  dimana  pada  proses  ini terdapat beberapa Langkah:
a. Menghitung Nilai Validitas
Langkah selanjutnya adalah menghitung nilai validitas. Sebagai  contoh  data  uji  dokumen  104  pada  data  latih dengan ketentuan jika result kurang dari rata-rata distance maka  bernilai  0  jika  tidak  akan  bernilai  1.  Berikut  dapat dilihat pada tabel III.

## TABEL III

## HASIL RESULT RATA-RATA DISTANCE
d105 d1 0,018 d2 0,010 d3 0,013 d4 0,016 d5 0,019 d6 0,281 d7 0,055 d8 0,069 d9 0,097 d10 0,229
Gambar 2.Visualisasi Data
.... .... d104 0,200
Dengan  penjelasan  bahwa  semua  dokumen  akan dijumlahkan  dan  dibagi  dengan  104  dan  untuk  rata-rata distance 0,109,  apabila  kurang  dari  rata-rata  maka  akan bernilai 0 jika tidak akan bernilai 1. Berikut dapat dilihat pada Tabel IV.

## TABEL IV

## HASIL VALIDITAS

## b. Cosine Distance
Pada  tahap  ini  akan  menghitung  jarak  antara  data  uji dan  data  latih,  dimana  hasil  dari Cosine  Similarity akan dikurangi 1. Berikut dapat dilihat pada Tabel V.
TABEL V

## COSINE DISTANCE
d105 d106 d107 d108 d109 d110 d1 -0,982 -0,967 -1,000 -0,996 -0,998 -0,851 d2 -0,990 -0,976 -0,983 -0,936 -0,980 -0,988 d3 -0,987 -0,971 -1,000 -1,000 -0,961 -0,997 d4 -0,984 -0,965 -0,977 -0,968 -0,926 -0,983 d5 -0,981 -0,983 -0,959 -0,999 -1,000 -0,995 d6 -0,719 -0,989 -0,717 -0,305 -0,956 -0,967 d7 -0,945 -0,997 -0,963 -0,948 -0,954 -0,966 d8 -0,931 -0,873 -1,000 -0,988 -0,920 -0,983 d9 -0,903 -0,995 -0,867 -0,822 -0,839 -0,904 d10 -0,771 -0,958 -0,878 -0,922 -0,996 -0,973

## c. Weight Voting
Selanjutnya  melakukan  perhitungan Weight  Voting , dimana  masing-masing  tetangga  akan  dihitung  dengan menggunakan  1  /  (de  +  0.5),  kemudian  akan  dikalikan dengan  hasil  validitas . Sebagai  contoh  pada  data  latih dokumen 1 dengan data uji pada dokumen 105.
TABEL VI
WEIGHT VOTING d105 d106 d107 d108 d109 d110 d1 0,000 -0,021 0,000 -0,019 0,000 -0,027 d2 0,000 -0,020 0,000 -0,022 0,000 -0,020 d3 0,000 -0,020 0,000 -0,019 0,000 -0,019 d4 0,000 -0,021 0,000 -0,021 0,000 -0,020 d5 0,000 -0,020 0,000 -0,019 0,000 -0,019 d6 -0,044 -0,020 0,000 0,000 0,000 -0,021 d7 -0,022 -0,019 0,000 0,000 0,000 -0,021 d8 -0,022 -0,026 0,000 0,000 0,000 -0,020 d9 -0,024 -0,019 0,000 0,000 0,000 -0,024 d10 -0,036 -0,021 0,000 0,000 0,000 -0,020 d11 -0,052 -0,020 0,000 0,000 0,000 -0,021 d12 0,000 -0,021 0,000 -0,019 0,000 -0,019 d13 0,000 -0,020 0,000 -0,019 0,000 -0,028 d14 -0,024 -0,024 0,000 0,000 0,000 -0,021 d15 -0,020 -0,020 0,000 0,000 0,000 -0,030
E. Pengujian Confusion Matrix dengan K-Value
Untuk  mengetahui  berapa  nilai  akurasi  dari  pengujian k-values maka akan digunakan beberapa nilai k mulai dari 3,4,5...104, yang mana dalam pengujian ini digunakan 104 data  latih  dan  26  data  uji  dengan  hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel VII.

## TABEL VII

## PENGUJIAN CONFUSION MATRIX DENGAN K-VALUE
K TP FN FP TN Accuracy 3 0 9 0 17 65,38% 4 9 0 17 0 34,62% 5 9 0 17 0 34,62% 6 2 7 0 17 73,08% 7 2 7 0 17 73,08% 8 1 8 0 17 69,23% 9 9 0 13 4 50,00% 10 9 0 13 4 50,00% 11 9 0 12 5 53,85% 12 9 0 12 5 53,85% 13 9 0 11 6 57,69% 14 9 0 11 6 57,69% 15 9 0 11 6 57,69% 16 9 0 10 7 61,54% 17 9 0 10 7 61,54% 18 9 0 10 7 61,54% 19 9 0 9 8 65,38% 25 4 5 0 17 80,77% … ….  ….  …..  …. …. 95 3 6 0 17 76,92% 96 3 6 0 17 76,92% Doc 104 d1 0 d2 0 d3 0 d4 0
102 3 6 0 17 76,92% 103 3 6 0 17 76,92%
104 3 6 0 17 76,92%
Dengan menguji pengaruh data latih terhadap akurasi, dapat dilihat bahwa jumlah data latih sangat mempengaruhi  akurasi.  Semakin  besar  jumlah  data  latih maka  semakin  tinggi  akurasinya,  karena  semakin  banyak data latih yang digunakan maka akan semakin banyak data yang dibandingkan dan hal ini sangat mempengaruhi hasil akurasi  yang  dihasilkan.  Akurasi  yang  tertinggi  yaitu 80,77%  yang  terdapat  pada  pengujian k-values  25 dan dijabarkan data prediksi serta klasifikasinya pada tabel IX.
Dari  26  data  uji  terdapat  4  berita hoax yang terklasifikasi  benar,  17  berita  fakta  terklasifikasi  benar,  5 berita  hoax  termasuk  dalam  kategori  fakta.  berikut  dapat dilihat pada tabel VIII.

## TABEL VIII

## HASIL CONFUSION MATRIX
Hasil Prediksi Hasil Aktual Hoax Fakta Hoax 4 (TP) 0 (FP) Fakta 5 (FN) 17 (TN)
Hasil  dari Confusion  Matrix berdasarkan K-Value 25 dapat dilihat untuk presentasi nilai Akurasi, Precision, dan Recall sebagai berikut:
1) Precision
Jadi, nilai precisionnya sebagai berikut:
Precision 2) Recall Recall 3) Akurasi
Akurasi,
V. KESIMPULAN Berdasarkan dari uraian yang sudah dibahas, maka dapat diambil kesimpulan:
1) Algoritma Modified  K-Nearest  Neighbor dapat diimplementasikan  dalam  pegklasifikasian  berita hoax pembagian kuota internet.
2) Dari  data  yang  digunakan  diambil  dari  berbagai situs  web  atau  portal  berita  terdiri  dari  130 dokumen,  41  berita  yang  dilabeli  fakta  dan  89 berita yang dilabeli hoax.
3) Hasil  akurasi  yang  ditunjukkan  dengan default k- values dengan akurasi yang tertinggi terdapat pada k  25  dengan  nilai  precision  1%,  recall  0,4444%, dan nilai akurasi 80,77%.
R EFERENSI [1] I.  D.  Lestari,  “Klasifikasi  Online  dan  Google,” J.  Iqra , vol. 10, no. 02, pp. 14–15, 2016.
[2] P. R. S.
Wafiyah Fakihatin, Hidayat Nurul, “Implementasi  Algoritma  Modified  K-Nearest  Neighbor (  MKNN  )  untuk  Klasifikasi  Penyakit  Demam,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya , vol. 1, no. 10, pp. 1210–1219, 2017.
[3] A. P. Wibawa, M. G. A. Purnama, M. F. Akbar, and F. A. Dwiyanto,  “Metode-metode  Klasifikasi,” Pros.  Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 134–138, 2018.
[4] S.  Hendrian,  “ALGORITMA  KLASIFIKASI  DATA MINING  UNTUK MEMPREDIKSI,” vol. 11, no. 3,  pp. 266–274, 2018. [5] R.  Jamanti,  “Pengaruh  berita  banjir  di  koran  kaltim terhadap  kesadaran  lingkungan  masyarakat  kelurahan temidung permai samarinda,” eJournal Ilmu Komun. , vol. 2,  no.  1,  pp.  17–33,  2014,  [Online].  Available:
https://ejournal.ilkom.fisip-unmul.ac.id/site/wp- content/uploads/2013/12/JURNAL  RETNO  JAMANTI
(12-17-13-01-21-56).pdf [6] N. W. viyanti S. Pratiwi, “Kemampuan Siswa Kelas VIII B  SMP  Negeri  1  Torue  dalam  Menulis  Teks  Berita,” J.
Bhs. dan Sastra , vol. 3, no. 4, pp. 1–11, 2018.
[7] F. Savira and Y. Suharsono, “Pengertian Berita,” J. Chem.
Inf. Model. , vol. 01, no. 01, pp. 1689–1699, 2013.
[8] S.  N.  Ajizah,  “Hoax  di  media  sosial,” UIN  Sultan Maulana Hasanuddin Banten , pp. 1–10, 2019. [9] I.  Adiwijaya,  “Text  Mining  dan  Knowledge  Discovery,”
Kolok.  bersama  komunitas  datamining  Indones.  soft- computing  Indones. ,  pp.  1–9,  2006,  [Online].  Available: http://web.ipb.ac.id/~ir-lab/pdf/tm (text summarization).pdf [10] C.  Dhaneswara,  Y.  Azhar,  and  N.  Hayatin,  “Deteksi Berita  Hoax  Pada  Dokumen  Berbahasa  Indonesia Menggunakan  Metode  Modified  K  -  Nearest  Neighbor,” pp. 165–170, 2020. [11] W. Gata, “Akurasi Text Mining Menggunakan Algoritma K-Nearest  Neighbour  pada  Data  Content  Berita  SMS,” vol. 6, pp. 1–13, 2017.
=
[12] M. A. Fauzi, “Text Pre-Processing”.
[13] F.  N.  Rozi  and  D.  H.  Sulistyawati,  “Klasifikasi  Berita Hoax Pilpres Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor  Dan  Pembobotan  Menggunakan  Tf-Idf,”
Konvergensi , vol. 15, no. 1, 2019, doi: 10.30996/konv.v15i1.2828.
[14]
M.  Nurjannah  and  I.  Fitri  Astuti,  “PENERAPAN
ALGORITMA TERM FREQUENCY-INVERSE DOCUMENT  FREQUENCY  (TF-IDF)  UNTUK  TEXT
MINING  Mahasiswa  S1  Program  Studi  Ilmu  Komputer FMIPA  Universitas  Mulawarman  Dosen  Program  Studi Ilmu  Komputer  FMIPA  Universitas  Mulawarman,” J. Inform. Mulawarman , vol. 8, no. 3, pp. 110–113, 2013.
[15] D.  Z.  Nathania  and  F.  A.  Bachtiar,  “Klasifikasi  Spam Pada Twitter Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol. 2, no. 10, pp. 3948–3956, 2018.
[16] A. R. Prasetyo, Indrianti, and P. P. Adikara,  “Klasifikasi
Hoax  Pada  Berita  Kesehatan  Berbahasa  Indonesia Dengan  Menggunakan  Metode  Modified  K-Nearest Neighbor,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. Univ. Brawijaya , vol. 2, no. 12, pp. 7466–7473, 2018.