## Deteksi Berita Palsu Pada Pemilu 2024 Dengan Menggunakan Algoritma Random Forest
Arizal Sabila Nurhikam 1 , Rivaldi Syaputra 2 , Saepul Rohman 3 , Satrio Rully Priyambodo 4 , Nova Agustina 5 1,2,3,4 Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya
5 Sekolah Tinggi Teknologi Bandung email: saepulrohman345@gmail.com
Abstract: Elections or general elections are an important process in democratic countries used to choose  leaders and  governments.  However,  the  widespread  spread  of  fake news on social media  causes  doubts  about  the  information  obtained.  Therefore,  techniques  are  needed  to detect fake news before the news is received and believed by the public. In this research, we evaluate  the  ability  of  the  random  forest  algorithm  in  detecting  fake  news  in  the  2024 elections.  The  dataset  used  contains  859  records  containing  id,  fact_status,  and  news_title, where  fact_status  is  the  label.  The  processes  carried  out  on  the  dataset  include  cleaning, tokenization, and stemming. Then, training and testing processes are carried out on the model to  obtain  the accuracy  of  the model.  The  results obtained  from  this  test are  an  accuracy  of 84.88%.  The  implementation  of  cleaning,  tokenization,  and  stemming  on  the  dataset  also improves the quality of the dataset used in the classification process.
Keywords : Fake News, General Election 2024, Random Forest Algorithm, News Detection
Abstrak: Pemilu atau pemilihan umum merupakan proses penting dalam negara demokrasi yang  digunakan  untuk  memilih  pemimpin  dan  pemerintah.  Namun,  maraknya  berita  palsu yang beredar di media sosial menyebabkan keraguan terhadap informasi yang didapat. Oleh karena  itu,  dibutuhkan  tektnik  untuk  mendeteksi  berita  palsu  sebelum  berita  tersebut diterima  dan  dipercayai  oleh  masyarakat.  Dalam  penelitian  ini,  kami  mengevaluasi kemampuan  algoritma  random  forest  dalam  mendeteksi  berita  palsu  pada  pemilu  2024. Dataset yang digunakan berisikan 859 record yang berisi id, status_fakta, dan judul_berita, dimana  status_fakta  sebagai  label.  Proses  yang  dilakukan  pada  dataset  meliputi  cleaning, tokenisasi,  dan  stemming.  Kemudian  dilakukan  proses  training  dan  testing  pada  model untuk  mendapatkan  akurasi  dari  model  tersebut.  Hasil  yang  didapatkan  dari  pengujian  ini adalah  akurasi  sebesar  84.88%.  Penerapan  cleaning,  tokenisasi,  dan  stemming  pada  dataset juga meningkatkan kualitas dataset yang digunakan dalam proses klasifikasi.
Kata kunci : Berita Palsu, Pemilihan Umum 2024, Algoritma Random Forest, Deteksi Berita
Pendahuluan Pemilu  atau  pemilihan  umum adalah  proses  penting  dalam  negara demokrasi  yang  digunakan  untuk memilih  pemimpin  dan  pemerintah.  Di Indonesia,  pemilu  diakui  sebagai  pilar penting  dalam  demokrasi  dan  diatur dalam  UUD  NRI  Tahun  1945.  Pemilu harus dilaksanakan secara
demokratis(Ansori,  2017).  Namun,  saat ini maraknya berita palsu yang beredar di media sosial menyebabkan keraguan terhadap informasi yang didapat. Media sosial  saat  ini  diwarnai  dengan  berita palsu,  fitnah,  dan  sikap  intoleran.
Teknologi yang maju membuat
informasi  sangat  cepat  beredar  di internet.  Kondisi  ini  menyebabkan persebaran informasi yang tidak terverifikasi  dengan  sangat  cepat melalui  media  sosial.  Banyak  informasi yang  disebar  setiap  hari  dan  orang sering belum sempat memahami informasi  sebelum  bereaksi(Juliswara, 2017).  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan teknik  untuk  mendeteksi  berita  palsu sebelum  berita  tersebut  diterima  dan dipercayai oleh masyarakat.
Berita  palsu  merupakan  suatu  hal yang sangat merugikan bagi orang yang mudah  percaya,  karena  dapat  merusak karakter  seseorang  dan  menimbulkan
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 41-50                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
dampak  negatif  dalam  jangan  panjang. Berita  palsu  dapat  mempengaruhi pemikiran,  tindakan,  atau  keputusan individua tau kelompok yang menyebabkan  pemahaman  yang  salah tanpa disadari, sehingga sangat penting untuk selalu berhati-hati dan mengecek kebenaran berita sebelum
mempercayainya(Yunanto  et  al.,  2021.).
Oleh  karena  itu,  penting  untuk menangani  masalah  ini  dengan  cara yang  efektif.  Penelitian  sebelumnya telah  menunjukkan  bahwa  algoritma pembelajaran  mesin  dapat  digunakan untuk  mendeteksi  dan  memfilter informasi yang tidak valid (Yonathan et al.,  2022).  Namun,  dalam  penelitian  ini, kami  akan  fokus  pada  kemampuan algoritma random forest dalam mendeteksi  berita  palsu  pada  pemilu
2024.
Dalam  penelitian  ini,  kami  akan mengevaluasi  kemampuan  algoritma Random  Forest  dalam  mendeteksi berita  palsu  pada  Pemilu  2024.  Kami akan  mengolah  dataset  yang  berisikan 859 records .  Pemilihan  dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  didasarkan pada beberapa kriteria penting, diantaranya  adalah  relevansi  data dengan  topik  penelitian  dan  jumlah data  yang  cukup  banyak.  Dengan memperhatikan  kedua  faktor  tersebut, diharapkan  dapat  memperoleh  hasil yang  akurat  dan  valid  dalam  penelitian tersebut.  Dalam  penelitian  yang  telah dilakukan, para peneliti mencoba untuk mengatasi masalah menangani penyebaran  berita  palsu  dengan  cara melakukan  pemeriksaan  kebenaran berita untuk memastikan apakah berita tersebut  asli  atau  palsu.  Para  peneliti menggunakan model supervised learning  random  forest  dan  logistic regresi. Model random forest menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar 84%,  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  model  logistic  regresi  yang hanya  menghasilkan  tingkat  akurasi sebeasr  77%(Ramadhan  et  al.,  2022). Penelitian  lain  membahas  tentang masalah  berita  palsu  di  media  sosial
dan  mengimplementasikan  algoritma klasifikasi  untuk  membedakan  konten hoax  dengan  konten  fakta.  Dalam penelitian  tersebut,  algoritma  random forest digunakan untuk mengklasifikasi berita Bengali  sebagai  berita palsu atau tidak dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar  85%.  Sistem  ini  juga  memiliki antarmuka  web  untuk  memeriksa validitas  berita  dalam  bahasa  Bengali (Sgurev et al., 2020).
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan model klasifikasi berita  palsu  pada  pemilu  2024 menggunakan algoritma Random Forest. Penelitian ini akan menggunakan dataset  yang  berisikan  859  record. Diharapkan  bahwa  hasil  dari  penelitian ini  dapat  memberikan  solusi  atau jawaban  untuk  menangani  masalah berita  palsu  pada  pemilu  yang  dapat membantu masyarakat dalam menentukan  informasi  yang  benar  dan dapat dipercaya. Studi Literatur Pada penelitian terdahulu, deteksi  berita  hoax  telah  menjadi perhatian yang dilakukan oleh (Ratkiewicz  et  al.,  2011)  pada  jurnal Proceedings  of  the  20 th Internasional Conference Companion on  World  Wide Web ,  berita  hoax  dapat  menyebar dengan  cepat  dan  mempengaruhi opini publik. Hal ini dapat menyebabkan  kerugian  ekonomi  dan dampat sosial yang tidak diinginkan. Dalam menangani masalah deteksi  berita  hoax,  banyak  penelitian yang  menggunakan metode  klasifikasi teks.  Salah  satu  algoritma  yagn  sering digunakan  adalah  random  forest  (RF). Menurut studi yang dilakukan oleh(Ramadhan  et  al.,  2022)  telah menunjukkan bahwa penggunaan algoritma  supervised  learning,  seperti Random  Forest,  dapat  memberikan hasil  yang  baik  dalam  melakukan deteksi berita palsu. Dalam penelitiannya  menunjukkan  bahwa random  forest  memberi  hasil  yang lebih baik yaitu sebesar 84%
dibandingkan
dengan algoritma lainnya  seperti  Logistic  Regression sebesar 77%. Selain itu, pre-processing data  seperti  tokenisasi,  dan  stemming juga  diperlukan  untuk  meningkatkan akurasi  dalam  deteksi  beria  palsu. Penelitian ini bertujuan untuk menguji efektivitas  Random  Forest  dalam deteksi berita palsu dan mengevaluasi hasil  dibandingkan  dengan  metode lainnya.
Selain  itu,  penelitian  lain  yang dilakukan  oleh(Sgurev  et  al.,  2020) menunjukkan  bahwa  deteksi  berita palsu  saat  ini  menjadi  perhatian penting karena banyaknya penyebaran berita  palsu  di  internet.  Penelitian sebelumnya telah melakukan klasifikasi  berita  palsu  pada  bahasa Inggris,  tetapi  sedikit  yang  dilakukan pada bahasa Bengali. Dalam penelitian ini,  menggunakan  algoritma  data mining untuk mengklasifikasikan berita  palsu  dan  asli  pada  bahasa
Bengali  dan  menunjukkan  hasil  yang akurat  sebesar  85%  menggunakan algoritma  random  forest.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membuat sistem  deteksi  berita  palsu  pada bahasa  Bengali  dan  menyediakan antarmuka  web  untuk  memeriksa keaslian berita dalam bahasa tersebut.
Metode Penelitian Metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode supervised  learning  menggunakan algoritma random forest. Dataset yang digunakan  berisikan  859  record  yang berisi id, status_fakta, dan judul_berita, dimana status_fakta sebagai  label.  Proses  yang  dilakukan pada dataset meliputi proses cleaning, tokenisasi,  dan  stemming  untuk memisahkan  kalimat  menjadi  kata- kata  yang  independen(Ardiani  et  al., 2020).  Kemudian  melakukan  proses pelatihan  dan  pengujian  pada  model untuk  menentukan  tingkat  akurasi yang diperoleh dari model tersebut(Nugroho, 2014). Analisis yang dilakukan pada
hasil pengujian
mencakup evaluasi dari metrik precision, recall, f1-score, dan akurasi.
Hasil  yang  diharapkan  dari  penelitian ini  adalah  mendapatkan  model  yang mampu  mengdeteksi  berita  palsu dengan  tingkat  akurasi  yang  cukup tinggi.
Pada penelitian ini akan dijelaskan alur sistem yang digunakan, seperti yang ditunjukkan  dalam gambar 1. Gambar 1. Alur penelitian 1. Dataset
Penelitian ini menggunakan dataset  yang  berisi  859  record  berita, yang terdiri dari  670 berita fakta dan 189  berita  palsu  yang  diambil  dari berbagai  sumber  berita  online  yang membedakan  antara  berita  fakta  dan berita palsu seperti detik.com, liputan6, okezone, kominfo, turnbackhoax  dan  lain-lain.  Setiap record  berisi  informasi  tentang  id, status_fakta, dan
judul_berita. Status_fakta  digunakan  sebagai  label dalam  penelitian  ini,  yang  digunakan untuk  menentukan  apakah  berita tersebut  merupakan  berita  asli  atau berita  palsu.  Dataset  ini  digunakan untuk melakukan analisis dan
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 41-50                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
klasifikasi  berita  palsu  pada  pemilu 2024.
Tabel  1.  Contoh  data  berita  yang terverifikasi  sebagai  berita  fakta  atau berita hoax Id Judul_berita Status_fakta 1  Optimis  Menang Pemilu 2024 Puan: Kita Bersama Wong Licik Hoax 2  Pemilu 2024 Ditunda Hoax 3  Bawaslu RI Rilis 5 Provinsi Paling Rawan dalam Pemilu 2024 Fakta 4  Bawaslu Luncurkan Indeks Kerawanan Pemilu 2024 Fakta 2. Preprocessing Dalam penelitian ini, preprocessing  data  merupakan  tahap penting  yang  dilakukan  sebelum melakukan proses training menggunakan algoritma random forest.  Preprocessing  data  terdiri  dari tiga  tahap  yaitu  cleaning,  tokenisasi,
dan  stemming(Bayhaqy  et  al.,  2018).
Pada tahap cleaning, dilakukan penghapusan simbol-simbol yang tidak  diperlukan  seperti  tanda  baca, dan  karakter  unik.  Tujuan  dari  tahap ini  adalah  untuk  membersihkan  teks dari noise yang tidak
diperlukan(Harahap  &  Muslim,  2018). Pada  tahap  tokenisasi,  dilakukan pemecahan  teks  menjadi  token-token yang  lebih kecil  seperti  kata-kata  atau frase.  Tujuan  dari  tahap  ini  adalah untuk  membuat  teks  lebih  mudah diolah dan dianalisis(Mustikasari, 2017). Kemudian pada tahap stemming, dilakukan pemotongan kata dasar  dari  sebuah  kata.  Tujuan  dari tahap ini adalah untuk menghilangkan imbuhan  dan mengubah  kata menjadi kata  dasar  sehingga  memudahkan
dalam  melakukan  analisis(Sardjono  et al., 2018). Setelah melalui tahap-tahap preprocessing,  data  yang  telah  diolah akan digunakan dalam proses training dan  testing  mengguankan  algoritma random forest untuk mendeteksi fakta atau  hoax  dari  berita-berita  yang dianalisis.  Pada  table  2,  hasil  dari penerapan  cleaning  data  kalimat dalam  dataseat  ditampilkan.  Pada table 3, hasil dari penerapan tokenisasi  kalimat  ditampilkan,  yang memecah  kalimat  menjadi  kata-kata individu.  Dan  pada  table,  4  hasil  dari penerapan  stemming  ditampilkan, yang  mengubah  kata-kata  menjadi kata dasar untuk tujuan analisis. Tabel  2.  Hasil  aplikasi  dari  proses cleaning Id Judul_berita Status_fakta 1  optimis  menang pemilu 2024 puan kita bersama wong licik Hoax 2  pemilu 2024 ditunda Hoax 3  bawaslu  ri  rilis  5 provinsi paling rawan dalam pemilu 2024 Fakta 4  bawaslu luncurkan  indeks kerawanan pemilu 2024 Fakta Tabel  3.  Hasil  aplikasi  dari  proses tokenisasi Id Judul_berita Status_fakta 1 “optimis”, “menang”, “pemilu”,  “2024”, “puan”, “licik”
Hoax 2 “pemilu”,  “2024”, “ditunda” Hoax 3 “bawaslu”, “ri” “rilis”, “5” , “provinsi”, “rawan”,
“pemilu”, “2024”
Fakta 4 “bawaslu”, Fakta
“luncurkan”, “indeks”,
“kerawanan”, “pemilu”, “2024”
Tabel  4.  Hasil  aplikasi  dari  proses stemming Id Judul_berita Status_fakta 1 “optimis”, “menang”, “milu”, “2024”, “puan”, “licik”
Hoax
2 “milu”, “2024”, “tunda” Hoax 3 “bawaslu”, “ri”, “rilis”, “5”,
“rawan”,  “milu”,
“2024” Fakta 4 “bawaslu”, “luncur”, “indeks”,
“rawan”,  “milu”,
“2024”
Fakta

## 3. Random Forest
Random  forest  adalah  algoritma yang  diterapkan  dalam  pembelajaran mesin  untuk  melakukan  klasifikasi dan  analisis  regresi(Religia  et  al., 2021).  Algoritma  ini  menggabungkan beberap  model  pembelajaran  yang independen  dalam  bentuk  pohon keputusan untuk membuat satu model yang  lebih  kuat  dan  menghasilkan keputusan  akhir.  Ini  didasarkan  pada konsep ensemble learning(Siregar, 2020). Algoritma Random Forest menggunakan teknik bootstrap aggregating (bagging) untuk menghasilkan  sejumlah  pohon  yang dibangun dari sub-sample dari dataset yang  digunakan(Religia  et  al.,  2021).
Selain itu, algoritma ini juga menggunakan  teknik  random  feature selection,  yaitu  dengan  memilih  fitur secara  acak  dari  dataset  untuk digunakan dalam pembentukan pohon(Irawan & Samopa, 2018). Random  Forest  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  dari  model pembelajaran  mesin  dan  menangani
overfitting  yang  sering  terjadi  pada algoritma pohon keputusan biasa(Agustiani et al., 2022). Algoritma ini  juga  mampu  menangani  masalah missing  value  dan  outlier  dalam dataset. Meskipun demikian, algoritma ini  memerlukan  waktu  yang  cukup lama untuk melakukan proses penelitian  dan  memerlukan  memori yang  cukup  besar(Gislason  et  al.,
2006).

## Hasil Dan Pembahasan
Dalam penelitian ini, kami menggunakan algoritma random forest untuk mengklasifikasikan berita palsu  pemilihan  umum  2024.  Dataset yang digunakan berjumlah 859 record yang  terdiri  dari  id,  status_fakta,  dan judul_berita.  Algoritma  random  forest ini diuji dengan data training dan data testing  dengan  desity  kelas  yang seimbang.  Hasil  yang  didapatkan  dari pengujian  ini  adalah  akurasi  sebesar 84.88%. Selain itu, kami juga menampilkan  metrik  precision,  recall, dan  f1-score  untuk  mengevaluasi kinerja model. Metrik ini menunjukkan  kinerja  model  dalam menangkap  berita  palsu  dan  berita yang benar.
Penerapan  cleaning,  tokenisasi, dan  stemming  pada  dataset  juga meningkatkan  kualitas  dataset  yang digunakan  dalam  proses  klasifikasi. Hal  ini  dapat  dilihat  dari  grafik common  words  yang  menunjukkan kata-kata  yang  paling  sering  muncul dalam dataset. Kami juga menampilkan word cloud berdasarkan status fakta yaitu hoax dan fakta serta menampilkan  confusion  matrix  untuk mengetahui  kinerja  model  dalam mengklasifikasikan  berita  palsu  dan berita yang benar.
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 41-50                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## Gambar 2. Grafik common word
Gambar  2  merupakan  grafik common  word,  yaitu  kata-kata  yang sering  muncul  dalam  dataset  yang digunakan.  Common  word  digunakan dalam
penelitian ini untuk menganalisis  kata-kata  yang  paling sering  muncul  dalam  dataset  yang digunakan  dengan  tujuan  untuk mengetahui  kata-kata  yang  paling banyak  digunakan.  Hasil  dari  analisis common  word  dapat  dilihat  pada grafik  diatas  yang  menampilkan  20 kata yang paling sering muncul dalam dataset.  Dari  hasil  analisi,  dapat diketahui  bahwa  kata-kata  seperti ‘2024’,  ‘pemilu’,  ‘di’,  ‘KPU’,  dan  ‘dan’ merupakan  kata-kata  yang  paling sering  muncul  dalam  dataset.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  topik  utama dalam dataset adalah mengenai pemilu  tahun  2024.  Selain  itu,  kata- kata  seperti  ‘Jokowi’,  ‘Anies’,  ‘Parpol’, dan ‘Capres’ juga sering muncul dalam dataset,  menunjukkan  bahwa  dataset juga  membahas  mengenai  figure-figur politik  yang  akan  terlibat  dalam pemilu  tahun  2024.  Analisis  common word  ini  dapat  digunakan  sebagai acuan  dalam  proses  klasifikasi  untuk mengetahui  kata-kata  yang  paling relevan dalam dataset yang digunakan.
Gambar 3. Grafik density kelas Gambar 3 menunjukkan distribusi  jumlah  data  dalam  setiap kelas yang digunakan dalam penelitian ini.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang digunakan  adalah  sesuai  dengan persebaran  density  yang  ditunjukkan dalam  gambar  3  yaitu  sebanyak  859 record  dengan  label  status  fakta.  Dari 859  record  tersebut,  terdapat  670 record  yang  memiliki  label  fakta  dan 189  record  yang  memiliki  label  hoax.
Hal  ini  menyatakan  bahwa  dalam dataset yang digunakan, jumlah record berita fakta lebih banyak dibandingkan  dengan  jumlah  record berita  hoax.  Hal  ini  penting  untuk diperhatikan  dalam  proses  klasifikasi karena  dapat  mempengaruhi  hasil akhir  dari  klasifikasi  yang  dilakukan.
Namun,  jumlah  ini  dapat  dianggap cukup representative untuk digunakan dalam proses klasifikasi. Gambar 4. Word cloud berita hoax pemilu 2024
Gambar 4 merupakan word cloud untuk  menampilkan  kata  berdasarkan status  fakta  yaitu  hoax  dan  fakta.
Word  cloud  berita  hoax  digunakan untuk  menampilkan  kata-kata  yang
paling  sering  muncul  dalam  berita hoax  yang  ada  dalam  dataset.  Ini dilakukan  untuk  mengetahui  pola kata-kata yang paling umum digunakan  dalam  berita  hoax  dan memberikan  pandangan  mengenai tren  dari  kata-kata  yang  sering digunakan  dalam  berita  hoax.  Dalam hal  ini  angka ‘ 2024 ’ tidak  muncul karena  tidak  dianggap  sebagai  kata yang signifikan dalam konteks klasifikasi  berita  fakta  atau  hoax. Angka 2024 mungkin hanya digunakan  sebagai  referensi  waktu dalam judul berita, bukan sebagai kata kunci  dalam  pembahasa  berita  itu sendiri.  Selain  itu,  algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  mungkin tidak  memberikan  bobot  yang  cukup besar pada angka  dibandingkan dengan  kata-  kata  lain  dalam  dataset yang  digunakan.  Namun,  ankga  2024 muncul  dalam  grafik  common  word, karena grafik ini menunjukkan jumlah kemunculan setiap kata dalam dataset.
Gambar 5. Word cloud berita fakta pemilu 2024
Gambar  5  adalah  representasi visual dari word cloud yang digunakan untuk  menunjukkan  kata-kata  yang paling  sering  muncul  dalam  berita yang  diklasifikasikan  sebagai  fakta yang  digunakan  dalam  dataset.  Ini digunakan  untuk  mengetahui  tren kata-kata yang paling sering digunakan  dalam  berita  fakta  dan memberikan  pandangan  mengenai pola  kata-kata  yang  sering  digunakan dalam  berita  fakta  yang  bersifat  valid dan  dapat  dipertanggung  jawabkan keabsahanya,  dan  dapat  dipercayai serta dapat diandalkan. Dalam hal ini,
angka  ‘2024’  tidak  ditampilkan  dalam word cloud berita fakta karena seperti yang telah dijelaskan sebelumnya.
Gambar 6. Confusion matrix
Gambar  6  adalah  confusion matrix, digunakan untuk mengevaluasi kinerja model klasifikasi dalam penelitian ini. Matrix ini menunjukkan jumlah  prediksi  yang  benar  dan  salah dari  model  tersebut.  Pada  matrix  di atas,  di  baris  pertama,  175  adalah jumlah  prediksi  yang  benar  untuk kelas  fakta  dan  21  adalah  jumlah prediksi yang salah. Pada baris kedua,
54  adalah  jumlah  prediksi  yang  salah untuk kelas hoax dan 8 adalah jumlah prediksi  yang  benar.  Dapat  dilihat bahwa model klasifikasi dalam penelitian  ini  memiliki  performa  yang cukup  baik  dalam  memprediksi  kelas fakta,  namun  memiliki  performa  yang kurang baik dalam memprediksi kelas hoax.  Hal  ini  dapat  diperbaiki  dengan menggunakan metode lain atau dengan  menambah  jumlah  data  pada dataset.
Gambar 7. Hasil precision, recall, dan f1-score
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 41-50                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Gambar  7  menampilkan  hasil dari  precision,  racall,  dan  f1-score.
Precision dalam penelitian ini menunjukkan  bahwa  dari  seluruh prediksi yang diberikan oleh algoritma random  forest  sebagai  berita  fakta, sebanyak 83% diantaranya benar-benar berita  fakta.  Recall  menunjukkan bahwa  dari  seluruh  berita  fakta  yang sebenarnya  dalam  dataset,  algoritma random forest mampu mengidentifikasi sebanyak 85% diantaranya  sebagai  berita  fakta.  Dan f1-score  menunjukkan  keseimbangan antara  precision  dan  recall,  dengan nilai sebesar 83%. Hal ini menunjukkan bahwa algoritma random  forest  dalam  penelitian  ini memiliki  kinerja  yang  baik  dalam mengidentifikasi  berita  fakta  dan berita hoax. Namun, masih ada sekitar 17%  prediksi  yang  salah  dalam klasifikasi berita fakta dan sekitar 15% berita fakta yang tidak terdeteksi oleh algoritma. Tabel  5.  Hasil  akurasi  dari  algoritma random forest Model Akurasi Random Forest 84.88% Tabel  5  merupakan  hasil  akurasi dari  algoritma  random  forest  dalam melakukan  klasifikasi  berita  palsu pemilu  2024.  Hasil  akurasi  dari algoritma random forest yang digunakan dalam penelitian ini sebesar 84.88%. Akurasi ini menunjukkan  seberapa  baik  model dalam mengklasifikasikan dataset yang  digunakan.  Dalam  hal  ini,  model mampu  mengklasifikasikan  sebagaian besar  berita  fakta  dan  berita  hoax dengan  tepat.  Namun,  akurasi  yang didapatkan  masih  memiliki  ruang untuk  perbaikan,  seperti  dengan menambah  jumlah  dataset  yang digunakan  atau  mencoba  metode  lain dalam proses klasifikasi.
Dalam keseluruhan, penelitian ini berhasil menunjukkan bahwa algoritma random forest dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan
berita  fakta  dan  berita  hoax  pada pemilu  2024.  Melalui  preprocessing data, cleaning, tokenisasi, dan stemming,  kualitas  dataset  yang digunakan  dapat  ditingkatkan.  Selain itu,  analisis  common  word,  word cloud,  dan  confusion  matrix  juga dapat digunakan sebagai acuan dalam proses  klasifikasi.  Namun,  masih  ada ruang  untuk  perbaikan  dalam  kinerja model  dan  jumlah  dataset  yang digunakan.
Simpulan Dan Saran Penelitian  ini  dilakukan  untuk mengklasifikasikan berita palsu pemilihan  umum  2024  menggunakan algoritma random forest. Dataset yang digunakan  dalam  penelitian  ini  berisi 859 record yang terdiri dari 670 berita fakta  dan  189  berita  palsu.  Algoritma random  forest  diuji  dengan  data training  dan  data  testing  dengan desity kelas yang seimbang. Hasil yang didapatkan  dari  pengujian  ini  adalah akurasi sebesar 84.88%.
Selain  itu,  dalam  penelitian  ini juga  dilakukan  preprocessing  data yaitu cleaning, tokenisasi, dan stemming untuk meningkatkan kualitas dataset yang digunakan dalam proses  klasifikasi.  Analisis  common word juga dilakukan untuk mengetahui  kata-kata  yang  paling relevan dalam dataset yang digunakan. Dari hasil yang didapatkan, dapat disimpulkan  bahwa  algoritma  random forest dapat digunakaan untuk mengklasifikasikan berita palsu pemilihan umum 2024 dengan akurasi yang  cukup  tinggi.  Namun,  masih  ada sekitar 17% prediksi yang salah dalam klasifikasi berita fakta dan sekitar 15% berita fakta yang tidak terdeteksi oleh algoritma.
Saran  penelitian  masa  depan dapat meliputi pengembangan dataset yang  lebih  besar  dan  memperluas variasi  topik  berita.  Selain  itu,  dapat juga mencoba menggunakan algoritma klasifikasi  seperti  SVM  atau  neural network  untuk  meningkatkan  akurasi
dalam  mendeteksi  berita  palsu.  Serta dapat juga mencoba mengintegrasikan metode  lain  seperti  analisis  sentiment dalam  proses  klasifikasi.  Penelitian juga dapat melakukan analisis terhadap  tingkat  kepercayaan  dari berita  tersebut  untuk  memberikan rekomendasi kepada pembaca berita.

## Referensi
Agustiani,  S.,  Arifin,  Y.  T.,  Junaidi,  A.,
Wildah,  S.  K.,  &  Mustopa,  A. (2022).  Klasifikasi  Penyakit  Daun Padi menggunakan Random Forest  dan  Color  Histogram. Jurnal Komputasi , 10 (1), 65 – 74. Ansori,  L.  (2017).  Telaah  Terhadap Presidential Threshold Dalam Pemilu  Serentak  2019. Jurnal Yuridis , 4 (1), 15 – 27. Ardiani,  L.,  Sujaini,  H.,  &  Tursina,  T. (2020).  Implementasi  Sentiment Analysis  Tanggapan  Masyarakat Terhadap  Pembangunan  di  Kota Pontianak. JUSTIN  (Jurnal  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 8 (2),
183 – 190. Bayhaqy, A., Sfenrianto, S., Nainggolan, K.,  &  Kaburuan,  E.  R.  (2018).
Sentiment  analysis  about  E- commerce  from  tweets  using decision  tree,  K-nearest  neighbor, and naïve bayes. 2018 International Conference on Orange Technologies (ICOT) , 1 – 6. Gislason,  P.  O.,  Benediktsson,  J.  A.,  & Sveinsson,  J.  R.  (2006).  Random forests for land cover classification. Pattern  Recognition Letters , 27 (4), 294 – 300. Harahap,  R.  N.,  &  Muslim,  K.  (2018). Peningkatan Akurasi Pada Prediksi Kepribadian MBTI Pengguna  Twitter  Menggunakan Augmentasi Data. Teknologi Informasi  Dan  Ilmu  Komputer , 815 – 822. Irawan,  F.,  &  Samopa,  F.  (2018).  A Comparative  Assessment  of  the Random Forest and SVM Algorithms  Using  Combination  of Principal Component Analysis and
SMOTE  For  Accounts  Receivable Seamless  Prediction  case  study company X in Surabaya. Proceedings of the 2nd International Seminar Of Contemporary ONBUSINESS Research & Management . Juliswara,  V.  (2017).  Mengembangkan model literasi media yang berkebhinnekaan dalam menganalisis informasi  berita palsu  (hoax)  di  media  sosial. Jurnal Pemikiran Sosiologi , 4 (2).
Mustikasari,  D.  (2017).  Analisis  Tema Skripsi  Mahasiswa  Menggunakan Document Clustering Dengan Algoritma  LINGO. Kinetik:  Game
Technology,  Information  System, Computer  Network,  Computing, Electronics, and Control , 131 – 140.
Nugroho,  Y.  S.  (2014).  Data  Mining Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro. Dian  Nuswantoro Fakultas Ilmu Komputer Skripsi . Ramadhan,  N.  G.,  Adhinata,  F.  D., Segara, A. J. T., & Rakhmadani, D. P.  (2022).  Deteksi  Berita  Palsu Menggunakan  Metode  Random Forest  dan  Logistic  Regression. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) ,
9 (2), 251. https://doi.org/10.30865/jurikom .v9i2.3979 Ratkiewicz,  J.,  Conover,  M.,  Meiss,  M.,
Gonçalves,  B.,  Patil,  S.,  Flammini, A.,  &  Menczer,  F.  (2011).  Truthy: mapping  the  spread  of  astroturf in microblog streams. Proceedings of the 20th International Conference  Companion  on  World Wide Web , 249 – 252. Religia, Y., Nugroho, A., & Hadikristanto,  W.  (2021).  Analisis Perbandingan  Algoritma  Optimasi pada Random Forest untuk
Klasifikasi  Data  Bank  Marketing. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem Dan  Teknologi  Informasi) , 5 (1), 187 – 192.
Vol. 7, No. 1, August 2023, Pages 41-50                 http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Sardjono,  M.  W.,  Cahyanti,  M., Mujahidin,  M.,  &  Arianty,  R.
(2018). Pendeteksi Kesamaan Kata untuk  Judul  Penulisan  Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Stemming Nazief- Adriani. Sebatik , 22 (2), 138 – 146. Sgurev,  V.,  IEEE  Systems,  M.,  Institute of  Electrical  and  Electronics Engineers. Bulgaria Section. IM/CS/SMC Joint Chapter, Institute of Electrical and Electronics  Engineers.  Bulgaria Section. CIS Chapter, & Institute of Electrical and Electronics Engineers.  (n.d.). 2020  IEEE  10th International Conference on Intelligent Systems (IS) : proceedings . Siregar, A. M. (2020). Klasifikasi Untuk Prediksi Cuaca Menggunakan Esemble Learning . Yonathan,  A.,  Sujaini,  H.,  Esyudha Pratama, E., Nawawi, J. H., & Barat, K. (2022). Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Pendeteksian  Hoax  pada  Media Sosial . https://doi.org/10.26418/juara.v1 i1.53126
Yunanto,  R.,  Purfini,  A.  P.,  & Prabuwisesa,  A.  (2021). Jurnal
Manajemen  Informatika  (JAMIKA) Survei  Literatur:  Deteksi  Berita Palsu  Menggunakan  Pendekatan Deep Learning . https://doi.org/10.34010/jamika. v11i2.493