## IDENTIFIKASI BERITA HOAX MENGGUNAKAN FUZZY LOGIC

## Anita Sindar
Jurusan Teknik Informatika. STMIK Pelita Nusantara e-mail : haito_ita@yahoo.com
Abstract
Fake news is known as hoax, originating from news sources whose truth is questionable. Social  media is one of the diversity of information offered and the flexibility to form friendship connections. Everyone has  freedom  of  opinion  on  a  worldwide  basis.  There  are  many  advantages  to  hoax  news  makers.  Fuzzy logic  has  several  advantages  over  other  logics.  The  use  of  mathematical  concepts  that  underlie  logical reasoning  is  considered  very  simple,  so  it  is  easy  to  understand.  In  addition,  inaccurate  data  will  not  be immediately  assessed,  but  will  be  analyzed  more  deeply  with  a  certain  tolerance  limit,  so  that  it  is considered  more  flexible.  Fuzzy  logic  interprets  vague  statements  into  a  logical  sense.  Affirmation (defuzzyfication),  the  affirmation  method  used  is  the  centroid  method.  A  fuzzy  set  is  a  grouping  of something  based  on  language  variables  (linguistic  variables),  which  is  represented  by  a  membership function  in  the  universe  U.  Membership  of  a  value  in  a  set  is  expressed  by  the  degree  of  membership whose  value  is  between  0.0  to  1.0.  determining  the  level  of  determining  hoax  news  to  the  public  is determined by the input and output variables..
Keywords- hoax identification, IF-THEN, fuzzy logic, mamdani

## Intisari
Berita  palsu  dikenal  dengan  hoax,  berasal  dari  sumber  berita  yang  kebenarannya  diragukan.  Media sosial  menjadi  salah  satu  keberagaman  informasi  yang  ditawarkan  dan  keleluasaan  dalam  membentuk koneksi pertemanan. Setiap orang memiliki kebebasan dalam beropini dalam lingkup sedunia. Banyaknya keuntungan yang diperoleh sipembuat berita hoax.Logika Fuzzy memiliki beberapa kelebihan dibanding logika  lain.  Penggunaan  konsep  matematis  yang  mendasari  penalaran  Logika  ini  dinilai  sangat sederhana,  sehingga  mudah  dimengerti.  Selain  itu,  data-data  yang  belum  tepat  tidak  akan  langsung dinilai, namun dianalisa lebih mendalam dengan batas toleransi tertentu, sehingga dinilai lebih fleksibel. Fuzzy logic menginterpretasikan statemen yang samar menjadi sebuah pengertian yang logis. Penegasan (Defuzzyfikasi),  metode  penegasan  yang  digunakan  adalah  metode  centroid.  Himpunan  fuzzy  adalah pengelompokkan  sesuatu  berdasarkan  variabel  bahasa  (linguistik  variabel),  yang  dinyatakan  dengan fungsi  keanggotaan  dalam  semesta  U.  Keanggotaan  suatu  nilai  pada  himpunan  dinyatakan  dengan derajat  keanggotaan  yang  nilainya  antara  0.0  sampai  1.0.  penentuan  tingkat  penentuan  berita  hoax terhadap masyarakat ditentukan variabel input dan output.
Kata Kunci- identifikasi hoax, IF-THEN, fuzzy logic, mamdani

## 1. PENDAHULUAN
Hoax yang  sering  ditemukan  di  era  digital  ini adalah hoax dalam  bentuk  email,  konten  di media  sosial,  dan software . hoax di  media social  adalah  konten  berisikan  pesan,  “Kirim ini ke 20 rekanmu atau datamu akan terhapus” dan semacamnya. semua organisasi atau perusahaan  berusaha  menggunakan  judul semenarik  mungkin  agar  orang-orang  melihat kontennya. Biasanya, hoax tidak  menyertakan sumber  yang  kredibel.  data  penulis  dan  kapan tulisan  tersebut  dipublikasikan  pun  hampir tidak  pernah  ada.  Beda  dengan  konten  di  situs kredibel yang hampir selalu netral, konten hoax
biasanya  cenderung  bias  dan  condong  ke  satu pihak.  Logika fuzzy umumnya  diterapkan  pada masalah-masalah  yang  mengandung  unsur ketidakpastian  (uncertainty),  ketidaktepatan (imprecise),  noisy ,  dan  sebagainya  [1].  Logika fuzzy menjembatani  bahasa  mesin  yang  presisi dengan bahasa manusia yang menekankan pada makna  atau  arti  ( significance ).  Sistem  kendali logika  fuzzy  disebut  juga  sistem  inferensi Fuzzy  (Fuzzy  Inference  System/FIS) atau fuzzy Inference engine, sistem yang dapat melakukan penalaran  dengan  prinsip  serupa  seperti manusia melakukan penalaran dengan nalurinya  [2].  Metode Fuzzy Mamdani,  satu bagian  dari Fuzzy  Inference  System yang berguna untuk penarikan kesimpulan atau suatu
keputusan  terbaik  dalam  permasalahan  yang tidak  pasti  [3]. Fuzzy Mamdani  dalam prosesnya menggunakan kaidah-kaidah linguistik  dan  memiliki  algoritma Fuzzy yang dapat  dianalisis  secara  matematika  sehingga lebih  mudah  dipahami.  Penelitian  Identifikasi Hoax pada  Media  Sosial  dengan  Pendekatan Machine  Learning menjelaskan  Penyebaran hoax  secara  massif  lewat  media  sosial  akan memberikan  pengaruh  buruk  bagi  pihak  yang dirugikan oleh keberadaan Hoax [4]. Penelitian Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Tingkat  Radikalisme  Menggunakan  Metode Fuzzy  Inference System  menjelaskan Fuzzy metode  Sugeno  merupakan  metode fuzzy inference system untuk aturan yang dipresentasikan  dalam  bentuk  IF  -  THEN, dimana output (konsekuen) sistem tidak berupa himpunan fuzzy ,  melainkan  berupa  konstanta atau persamaan linear [5].

## 2. METODOLOGI
Aturan dasar dalam kendali logika fuzzy adalah aturan  implikasi  dalam  bentuk  "  jika....  maka ....  ".  Aturan  dasar  tersebut  ditentukan  dengan bantuan  seorang  pakar  yang  mengetahui karakteristik  objek  yang  akan  dikendalikan  . Contoh  bentuk  implikasi  yang  digunakan adalah  sebagai  berikut.  Jika  X  =  A  dan  Y  = B maka  Z  =  C  [6].  Proses  penerapan  metode, peneliti  melakukan  analisis  kebutuhan  sistem yang  akan  dikembangkan.  Analisa  penerapan algoritma menjelaskan tahap untuk menerapkan  metode  Logika Fuzzy Mamdani dalam proses penyelesaian masalah [7] [8] [9]. a. Menentukan Himpunan Fuzzy Dalam  menentukan  himpunan fuzzy harus mencari  derajat  keanggotaan  dari  fungsi keanggotaan  yang  direpresentasikan  dengan representasi kurva segitiga.
b. Menentukan Aplikasi fungsi implikasi
Fungsi implikasi yang digunakan dalam proses ini  adalah  fungsi  min yaitu  dengan  mengambil derajat  keanggotaan  minimum  dari  variabel input sebagai outputnya.
c. Komposisi aturan
Komposisi  aturan  menggunakan  fungsi  max, sehingga  pada  metode  ini  solusi  himpunan fuzzy  diperoleh  dengan  cara  mengambil  nilai maximum  aturan, kemudian  menggunakan  nya untuk memodifikasi daerah fuzzy.
d. Penegasan ( Defuzzyfikasi )
Langkah  terakhir  dalam  proses  ini  adalah defuzzyfikasi atau disebut juga tahap penegasan,  yaitu  untuk  mengubah  himpunan fuzzy menjadi bilangan rill [10] [11].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Sistem  terdiri  dari  beberapa  aturan,  maka inferensi  diperoleh  dari  gabungan  antar  aturan. Ada  tiga  metode  yang  digunakan  dalam melakukan  inferensi  sistem fuzzy ,  yaitu: max, additive dan probabilistik OR (probor).
a. Metode Max ( Maximum )
Solusi  himpunan  fuzzy  diperoleh  dengan  cara mengambil  nilai  maksimum  aturan,  kemudian menggunakannya  untuk  memodifikasi  daerah fuzzy ,  dan  mengaplikasikannya  ke output dengan menggunakan operator OR ( union ). b. Metode Additive ( Sum )
Solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara melakukan bounded-sum terhadap  semua output daerah fuzzy . c. Metode Probabilistik OR ( probor ) Solusi  himpunan fuzzy diperoleh  dengan  cara melakukan product terhadap  semua  output daerah fuzzy . d. Penegasan ( Defuzzifikasi )
Masukan  dari  proses defuzzifikasi adalah  suatu himpunan fuzzy yang  diperolehdari  suatu komposisi  aturan–aturan fuzzy ,  sedangkan output yang dihasilkanmerupakan suatu bilangan  pada  himpunan fuzzy tersebut. Sehingga  diberikan  suatu  himpunan fuzzy dalam range tertentu, maka harus dapat diambil suatu nilai crisp tertentu sebagai output .
Analisis  ini  bertujuan  untuk  memudahkan dalam  perancangan  informasi.  untuk  analisis kebutuhan  data  yang  diperlukan  antara  lain berita  dan  sumber  berita,  atribut  ini  sangatlah mendukung  terhadap  perancangan  aplikasi penentuan berita hoax.
Tabel 1. Sumber Berita Berita Sumber Pesawa t  gagal landing https://news.detik.com/berita/d-
5333261/garuda-lion-air-gagal- mendarat-dipontianak
https://20.detik.com/detikflash/20171104 -171104004/kengerian-saat-pesawat- gagal-mendarat
Korban tabrak lari https://news.detik.com/berita/d- 5508488/pengemudi-mercy-penabrak-bocah
Harga bawang putih https://www.jawapos.com/ekonomi/04/02/2021 /harga-bawang-putih-naik-stok https://www.jpnn.com/news/pemkab-poso- hentikan-program-penanaman-bawang-putih Angin putih beliung https://www.liputan6.com/tag/angin-puting- beliung; https://www.liputan6.com/news/read/4500616/ 171-bencana-angin-puting-beliung-sepanjang- 2021-bnpb-minta-warga-hati-hati Banjir bandan g https://regional.kompas.com/read/2021/03/27/1 83912478/banjir-bandang-disertai-lumpur-di- kabupaten-sigi-899-jiwa-mengungsi
Kode kriteria berita C1: penyebaran pesan yang berisi  fakta  (data  yang  sesuai  dengan kenyataan)  sehingga  menimbulkan  penjelasan yang  benar  dan  jelas  serta  menumbuhkan pengertian  yang  sama  mengenai  pesan  yang disebarkan.  C2:  Literasi  Media  merupakan kemampuan  untuk  memahami,  menganalisis, mendekonstruksi pencitraan media. C3: Signifikan  merupakan  sesuatu  yang  dianggap penting  atau  berarti  Karena  dapat  memberikan pengaruh  atau  dampak,  dan  tidak  bisa  lepas dari  suatu  persoalan.  Pembentukan  Himpunan Fuzzy,  penentuan  tingkat  penentuan  berita hoax  terhadap masyarakat ditentukan  variabel input dan output.
Tabel 2. Himpunan Fuzzy Fungsi Himpunan Semesta Domain Input Cukup [0 – 20] [0 5 10] Banyak [0 – 20] [5 10 15] Sangat Banyak [0 – 20] [10 15 20] Tidak Mampu [0 – 20] [0 5 10] Mampu [0 – 20] [5 10 15] Sangat Mampu [0 – 20] [10 15 20] Tidak Penting [0 – 20] [0 5 10] Penting [0 – 20] [5 10 15] Sangat Penting [0 – 20] [10 15 20] Output  Rendah [0 – 20] [0 5 10] Sedang [0 – 20] [5 10 15] Tinggi [0 – 20] [10 15 20]
Berdasarkan  variabel  dan  domain  himpunan yang telah ditentukan, maka langkah
selanjutnya adalah menentukan fungsi keanggotaan untuk masing-masing variabel dan menghitung  nilai  atau  derajat  keangotaan berdasarkan  fungsi  keanggotaan  yang  telah ditentukan.
1. Himpunan Fuzzy Variabel Penyebaran Variabel  penyebaran  merupakan  memiliki  3 himpunan  yaitu  Cukup,  Banyak,  Sangat Banyak.
2. Himpunan Fuzzy Variabel Literasi Media Variabel Literasi
Media merupakan kemampuan  untuk  memahami,  menganalisis, mendekonstruksi  pencitraan  media. Literasi Media memiliki  3  himpunan  yaitu  Tidak Mampu, Mampu, Sangat Mampu.
3. Himpunan Fuzzy Variabel Signifikan Variabel Signifikan merupakan  sesuatu  yang dianggap  penting  atau  berarti  karena  dapat memberikan  pengaruh  atau  dampak,dan  tidak bisa  lepas  dari  suatu  persoalan.  Variabel Signifikan  memiliki  3  himpunan  yaitu  Tidak Penting, Penting, Sangat Penting.
Perhitungan fuzzy diimplementasikan  pada penentuan  tingkat  penenuanberita  hoax  pada masyarakat adalah   fungsi MIN dan operator AND dengan mengambil  tingkat  keanggotaan yang    terkecil    dari  variabel  masukan  sebagai hasil keluarannya. Berdasarkan hasil himpunan variabel    studi    kasus    aturan-aturan    yang sesuai      dengan      kondisi      tersebut,      maka diperoleh aturan-aturan yang berkesesuaian. R1:  If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting  Then Kepastian Tinggi R2:    If  Penyebaran  Cukup  And Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Tidak  Penting Then Kepastian Rendah
R3:    If  Penyebaran  Cukup  And Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Penting  Then Kepastian Sedang
R4:    If  Penyebaran  Cukup  And Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting Then Kepastian Sedang
R5:    If  Penyebaran  Cukup  And Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting Then Kepastian Sedang
R6:  If Penyebaran Sangat Banyak And Literasi Media  Sangat  Mampu  And  Signifikan  Sangat Penting Then Kepastian Tinggi R7:  If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Tidak  Penting  Then Kepastian Sedang.
R8:  If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting  Then Kepastian Tinggi

## 3.2 Pembahasan
Tahapan Mesin Inferensi, dilakukan fungsi Min untuk setiap aturan pada fungsi implikasinya [R1] If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting  Then Kepastian Tinggi [R2]  If  Penyebaran  Cukup  And  Literasi  Media Mampu  And  Signifikan  Tidak    Penting  Then Kepastian Rendah [R3]  If  Penyebaran  Cukup  And  Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan    Penting  Then Kepastian Sedang [R4]  If  Penyebaran  Cukup  And  Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting Then Kepastian Sedang [R5]  If  Penyebaran  Cukup  And  Literasi  Media Tidak  Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting Then Kepastian Sedang [R6]  If  Penyebaran  Sangat  Banyak  And Literasi  Media  Sangat  Mampu  And  Signifikan Sangat Penting Then Kepastian Tinggi. [R7] If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Tidak  Penting  Then Kepastian Sedang [R8] If Penyebaran Banyak And Literasi Media Mampu  And  Signifikan  Sangat  Penting  Then Kepastian Tinggi Daerah hasil komposisi terbagi menjadi 2 (dua) yaitu : A1 dan A2.
(z1 - )/ = 0,2 → z1 = 5 m1= 0.2
(z2 - 5)/ 5 = 0,2 → z2 = 6            m2=0.4 (z3–15)/5 = 0.2 → z3 = 16 (z4 - 15)/5 = 0.4 → z4= 17 (z5 - 15)/5 = 1 → z5 = 25 Penegasan  ( Defuzzyfikasi ),  metode  penegasan yang digunakan adalah metode centroid . Maka, yang pertama adalah menghitung momen setiap daerah.
Z = ∫ 𝑍−5 5 .𝑧+ ∫ 0.2 .𝑧+ ∫ 𝑧−15 5 17 16 16 6 .𝑧+ ∫ 1.𝑧 25 17 6 5 ∫ 𝑧−5 5 6 5 + ∫ 0.2+ ∫ 𝑧−15 5 17 16 16 6 + ∫ 1 25 17 𝑍 = 0.1328 + 2 + 0.1334 + 168
1.1 + 2 + 3.3 + 8 = 170.2662 14.4 = 11.824
Disimpulkan  bahwa  tingkat  identifikasi  berita hoax berada  pada  angka  11.824    atau dikategorikan sebagai SEDANG.
Implementasi berfungsi
untuk mempersentasikan hasil program dalam penerapan  metode fuzzy  Mamdani yang dirancang menggunakan berbasis web.
a. Tampilan Fuzzy ,  tampilan  tambah  aturan ada  2  tombol  yang  digunakan  untuk menyimpan  aturan  yang  telah  ditambahkan dan  tombol  kembali,  pada  form  ini  dapat menghapus aturan yang sudah tersimpan.
Gambar 1. Tampilan Aturan Fuzzy
b. Tampilan Nilai Data Riset, pada tampilan ini ada menu pencarian berita dan tombol refresh, juga dapat mengubah berita.
Gambar 2. Tampilan Nilai Data Riset

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan dan saran sebagai berikut : 1. Sistem  pendukung  keputusan  penentuan berita hoax menggunakan  metode Mamdani terkomputerisasi dan pengujian hasil penentuan  berita hoax akan  lebih  mudah dapat diketahui.
2. Metode Mamdani dapat membantu menyelesaikan  masalah  untuk  penentuan berita hoax.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  R.  Andani,  “Fuzzy  Mamdani  Dalam Menentukan  Tingkat,” Semin.  Nas. Inform.  2013 ,  vol.  2013,  no.  semnasIF, pp. 57–65, 2013.
[2] N.  Ningsih,  N.  T.  Pambudi,  and  A.  M. Abadi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy Mamdani untuk Memprediksi Penjualan Gula,” Semin.  Mat. Dan Pendidik.  Mat. Uny , pp. 153–160, 2017.
[3] Y. Charolina, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BONUS TAHUNAN MENGGUNAKAN  METODE  FUZZY LOGIC  TIPE  MAMDANI  (  Studi
Kasus  Pada  Karyawan  PT  .  Sunhope Indonesia Di Jakarta  ),” J.  Teknol.  Inf. , vol. 12, pp. 42–53, 2016.
[4] P.  K.  Laksana  Utama,  “Identifikasi Hoax  pada  Media  Sosial  dengan Pendekatan  Machine  Learning,” Widya Duta J. Ilm. Ilmu Agama dan Ilmu Sos. Budaya , vol. 13, no. 1, p. 69, 2018, doi:
10.25078/wd.v13i1.436.
[5] S.  Prodi,  T.  Komputer,  F.  T.  Elektro, and  U.  Telkom,  “DETEKSI  UJARAN
ANCAMAN  BERBASIS  WEBSITE PADA POSTINGAN MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE  NAIVE  BAYES  WEBSITE BASED  DETECTION  OF  THREATS IN SOCIAL

## MEDIA TWITTER
USING  NAIVE  BAYES  METHOD,”
vol. 8, no. 1, pp. 500–505, 2021.
[6] D.  Ade  Setiadi,  “Analisa  Sistem  Pakar Uktuk  Identifikasi  Kepribadian  Siswa Menggunakan  Algoritma  Fuzzy,”  no. September, pp. 6–8, 2015.
[7] F.  Indra  Sanjaya  and  D.  Heksaputra,
“Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Tenaga  Kontrak  Melalui Pendekatan  Fuzzy  Inference  System dengan  Metode  Tsukamoto  (Studi Kasus  PT.  Solo  Murni),” Semin.  Nas. Apl. Teknol. Inf. , pp. 1907–5022, 2016.
[8] Arman and Defiariany, “Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode Fuzzy Logic Untuk Menseleksi
Mahasiswa  Penerima  Beasiswa,” Edik Inform. , vol. 02, no. 1, pp. 45–52, 2010.
[9] H.  Sutisna  and  N.  C.  Basjaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerjaan Menggunakan
Metode  Fuzzy  Mamdani  Studi  Kasus: Amik  Bsi  Tasikmalaya,” J.  Inform. , vol. 2, no. 2, 2016, doi: 10.31311/ji.v2i2.109. [10] J.  T.  Informatika,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Metode Fuzzy Database Model Mamdani,” Electrans ,  vol.  12,  no.  2, pp. 161–170, 2013.
[11] A. S. R. Sinaga and J. Purba, “Penentuan Karyawan Lembur Dengan
Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ),” vol. 1, no. 2, pp. 40–50, 2018.