Terakreditasi Peringkat Sinta 4 berdasarkan Petikan dari Keputusan Menteri Riset dan Teknologi/ Kepala Badan Riset dan Inovasi Nasional Nomor 200/M/KPT/2020, masa berlaku mulai Vol.3 No.1 tahun 2018 s.d Vol.7 No.2 tahun 2022

## Studi Komparasi Metode SVM, Logistic Regresion dan Random Forest Clasifier untuk Mengklasifikasi Fake News di Twitter
Anosa Putri Ruise 1 , Ahmad Sanusi Mashuri 2 , Muhammad Sulaiman 3 , Fazrur Rahman 4 1, 2, 3, 4 PJJ Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Indonesia
1 putriruise@students.amikom.ac.id
2 sanusi@students.amikom.ac.id
3 muhammadsulaiman@students.amikom.ac.id
4 fazrurrahman@students.amikom.ac.id
Received: 30-05-2022; Accepted: 27-08-2023; Published: 09-09-2023
Abstrak — Media sosial adalah salah satu platform utama untuk mendapatkan berita dan informasi. Internet adalah media yang paling  cerdas  dan  mudah  didapat,  juga  secara  signifikan membantu dalam mengembangkan kehidupan kita. Namun, itu juga  memberikan  kemudahan bagi  tersebar  luas berita  palsu. Alasan  di  balik  fakenews  adalah  menciptakan  hype  untuk mendapatkan  perhatian  audiens  dan  membangun  dampak negatif  pada  saat  itu.  Deteksi  berita  palsu  diperlukan  untuk memurnikan  lingkungan  Internet.  Maka  perlu  dilakukan pengklasifikasian  fakenews  menggunakan  teknik  klasifikasi dengan  data  mining  dan  menggunakan  3  metode  yaitu  SVM, Logistic  Regresion  dan  Random  Forest  Clasifier  dengan didapatkan tingkat akurasi SVM = 98%, Logistic Regresion = 97% dan Random Forest Clasifier = 97%.
Kata kunci — Natural Language Processing, SVM, Logistik Regresion, Random Forest Clasifier, Term of Matriks
Abstract— Social media is one of the main platforms for getting news  and  information.  Internet  is  the  most  intelligent  and accessible medium, it also significantly helps in developing our lives. However, it also makes it easy for fake news to spread. The reason behind fakenews is to create hype to get the audience's attention  and  build  a  negative  impact  at  the  time.  Fake  news detection is necessar to purify the Internet environment. So it is necessary to classify fakenews using a classification technique with data mining and using 3 methods, namely SVM, Logistic Regression  and  Random  Forest  Classifier,  with  an  accuracy rate  of  SVM  =  98%,  Logistic  Regression  =  97%  and Random Forest Classifier = 97%.
Keywords—  Natural  Language  Processing,  SVM,  Logistic Regression, Random Forest Classifier, Term of Matrix

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu konsekuensi dari teknologi adalah berita palsu. Sekarang  ini  sedang maraknya penyebaran informasi atau berita  melalui  berbagai  macam  media  online  yang  belum diketahui lisensinya. Berita tersebut dapat di bagikan oleh siapa saja pengguna internet. Hal ini tentunya memberikan kebingungan  antar  sesama  masyarakat  akan  kebenaran berita  karena  sebagian  berita  tersebut  dibagikan  secara mentah-mentah  tanpa  keterangan  yang  dapat  memicu kesalahpahaman  dan  terindikasi  berita  hoax  [1].  Dengan perkembangan  teknologi  saat  ini  banyak  pengguna  sosial media khususnya pengguna twitter yang tidak bertanggung jawab  memanfaatkannya  untuk  mendapatkan  perhatian
audiens dan membangun dampak negatif pada saat itu  dan berkedok penipuan lainnya.
Peneliti  sebelumnya  bertujuan  mengidentifikasi  dan mendeskripsikan bagaimana cara hoax bekerja. Dari hasil penelitian para ahli akan menghasilkan strategi dan formula baru untuk menghindari hoax [2].
Berita hoax sudah beredar sedari lama. Beberapa orang percaya akan berita tersebut walaupun sudah terbukti salah. Oleh  karena  itu,  mendeteksi  berita  palsu  bisa  jadi  sulit, apalagi tanpa badan pengawas di internet. Itu pertumbuhan kekhawatiran  mengenai  deteksi  berita  yang  tidak  dapat diandalkan  baru-baru  ini.  Sulit  bagi  manusia  untuk mendeteksi  berita  secara  manual,  bahkan  dengan  adanya semua topik yang ditampilkan di media sosial. Oleh karena itu,  diperlukan  cara  yang  efisien  untuk  membantu  kita membedakan  informasi  palsu  dari  yang  benar  yang diposting di sosial  media.  Selain  itu, untuk meningkatkan literasi  digital  terdapat  strategi  personal  yang  dapat dilakukan  menurut  Potter  (2004:378).  Yang  pertama, kembangkan  kesadaaran  akurat  yang  akan  memaparkan informasi  dengan  memilih  sumber  terpercaya  dan  resmi. Selanjutnya yang kedua, tingkatkan ilmu pengetahuan agar pemikiran kita lebih terbuka untuk tidak langsung percaya kepada  suatu  argumen  tanpa  ada  bukti  yang  jelas.yang ketiga, bandingkan informasi yang kita peroleh dari suatu media  dengan  media  lainnya  agar  mendapatkan  sudut pandang  yang  berbeda.  Kemudian  yang  keempat, perhatikan opini kita secara pribadi, apakah opini tersebut dapat  dipertanggungjawabkan  dengan  segala  sumber informasi  yang  dimiliki.  Yang  terakhir,  tumbuhkan kebiasaan untuk memverifikasi kebenaran dan mengoreksi berita  hoax  yang  beredar  [3].  Akan  tetapi,  selain  solusi tersebut  terdapat  solusi  yang  efisien  adalah  dengan mengklasifikasikan berita menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Di  dalam  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Zeinab  Shahbazi  dan  Cheol  Byun  [4],  yang  telah menyajikan kombinasi blockchain dan teknik pembelajaran mesin  untuk  memberikan  solusi  dan  desain  arsitektur berbasis kepercayaan terhadap berita bersama secara online. Derngan  menerapkan  teknik  pembelajaran  penguatan  dan algoritma berbasis pembelajaran, untuk membuat arsitektur pengambilan keputusan yang kuat dan menggabungkannya dengan  kerangka  kerja  blockchain,  kontrak  pintar,  dan
algoritma  konsensus yang  sangat  cocokm  untuk disesuaikan. Selain itu, pada penelitian yang dilakukan oleh Long  Ying,  dkk  [5],  Metode  mereka  dievaluasi  pada  dua set data dunia nyata yaitu WEIBO dan PHEME, dan hasil eksperimen  menunjukkan  strategi  pendekatan  MTMN yang diusulkan dapat mengungguli SOTA garis dasar.
Penelitian yang diusulkan berupa Implementasi Metode Svm,  Logistic  Regresion  Dan  Random  Forest  Clasifier Untuk  Mengklasifikasi  Fake  News  Di  Twitter  Dengan Mengimplementasikan  3  Metode  ML  sekaligus  yaitu Implementasi  Metode  Svm,  Logistic  Regresion  Dan Random Forest Clasifier.

## II. M ETODOLOGI PENELITIAN
Dengan  pertumbuhan  besar-besaran  konten  media sosial  di  Internet,  cara  mengenali  dan  mendeteksi  berita palsu  menjadi  semakin  menantang.  Para  peneliti  telah bekerja  tentang  deteksi  berita  palsu  dan  usulkan  banyak metode berbeda  yang secara kasar dapat ditinjau  dari dua aspek:  deteksi  berita  palsu  modal  tunggal  (misalnya,  teks atau gambar) dan deteksi berita palsu multi-modal. Dalam analisis  modalitas  tunggal,  metode  yang  ada  terutama mengekstrak fitur tekstual atau fitur visual dari konten teks atau  informasi  gambar  postingan,  yang  telah  dieksplorasi dalam berbagai deteksi berita palsu bekerja.
Pada penelitian ini menggunakan 3 metode yaitu SVM, Logistic Regresion dan Random Forest Clasifier. Datasets yang  digunakan  pada  penelitian  ini  bersumber  dari https://www.kaggle.com. Penelitian ini menerapkan beberapa tahapan untuk sampai pada kesimpulan penelitian. Tahapan-tahapan    yang  harus  dilakukan  adalah  sebagai berikut, pengambilan (mining) dataset fakenews, prepocessing,  klasifikasi  dataset  dan  hasil  klasifikasi dataset

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN
A. Text Preprocessing
Pra-pemrosesan data diperlukan sebelum mengekstraksi fitur. Data ini mungkin berisi karakter khusus, angka, dan ruang yang tidak perlu. Adapun proses tahapannya yaitu :
Gambar. 1 Tahapan Text Processing
B. Klasifikasi
Pada  pembahasan  selanjutnya  kita  akan  membahas tentang klasifikasi yang mana kita menggunakan 3 metode yaitu,  SVM,  Logistic  Regresion  dan  Random  Forest Clasifier.
1)  Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan sistem pembelajaran  yang  menggunakan  ruang  hipotesis  yang berupa  fungsi-fungsi  linear  didalam  sebuah  fitur  yang memiliki dimensi tinggi dan dilatih dengan menggunakan algoritma pembelajaran berdasarkan teori optimasi [6].

## Gambar. 2 Hasil metode Support Vector Machine
Didapatlah  kesimpulan  dengan  menggunakan  metode SVM menghasilkan nilai akurasi sebesar 0,98.
2)  Logistic Regresion, Menurut (Hosmer dan Lemesshow,  2000) Regresi  Logistik  adalah  suatu  metode analisis statistika untuk mendeskripsikan hubungan antara peubah  respon  ( dependent  variable )  yang  memiliki  dua kategori atau lebih dengan satu atau lebih peubah penjelas ( independent variable )  berskala kategori atau interval [7].

## Gambar. 3 Hasil metode Logistic Regresion
Didapatlah  kesimpulan  dengan  menggunakan  metode Logistic  Regression  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 0,97.
3)  Random Forest Clasifier,  Menurut (Breiman, 2001) random  Forest  didefinisikan  sebagai  prinsip  umum  suatu ansambel acak dari suatu pohon keputusan  [8].

## Gambar. 4 Hasil metode Random Forest Clasifier
Didapatlah  kesimpulan  dengan  menggunakan  metode random  Forest  Classifier  menghasilkan  nilai  akurasi sebesar 0,97.
C. Term of Matrix
Pada  penjelasan  terakhir  kita  akan  menghitung  sebuah term menggunakan matriks.
Gambar. 5  Barisan kode menghitung sebuah term menggunakan matrix
Gambar. 6  Hasil perhitungan sebuah term menggunakan matrix

## IV. K ESIMPULAN
Masalah  berita  palsu  bukanlah  hal  baru,  seperti disinformasi sudah lama beredar di surat kabar dan radio. Karena  internet,  berita  bohong  menyebar  dengan  cepat melalui media sosial dan blog. Penelitian ini menggunakan tiga  algoritma  ML  yang  berbeda  yaitu  Support  Vector Machine  (SVM),  Logistic  Regresion  dan  Random  Forest Clasifier. Pengklasifikasian fakenews menggunakan teknik klasifikasi  dengan  data  mining  menggunakan  3  metode yaitu  SVM,  Logistic  Regresion  dan  Random  Forest Clasifier  dapat  disimpulkan  menghasilkan  nilai  akurasi yang  sangat  baik  yaitu  sebagai  berikut:  akurasi  Support Vector Machine (SVM) = 98%, Logistic Regresion = 97% dan  Random  Forest  Clasifier  =  97%.  Sesuai  dengan masing-masing nilai akurasi dapat disimpulkan pada kasus ini  metode  klasifikasi  terbaik  adalah  metode  Support Vector Machine (SVM).
UCAPAN TERIMA KASIH / ACKNOWLEDGMENT
Alhamdulillah  penulis  mengucapkan  terimakasih  atas segala rahmat Allah SWT dan semua pihak  yang  terlibat. Sehingga penulis dapat menyelesaikan jurnal yang berjudul “Studi  Komparasi  Metode  Svm,  Logistic  Regresion  Dan Random  Forest  Clasifier  Untuk  Mengklasifikasi  Fake News Di Twitter ” .

## REFERENCE
[1.] C.  Juditha,  “Interaksi  Komunikasi  Hoax  di  Media  Sosial  serta
Antisipasinya,” Jurnal Pekommas, vol. 3, pp. 31-44, 2018.
[2.] A. Justito, G. G.  H. and N. Maharani, “Hoax, Reproduksi Dan Persebaran:  Suatu  Penelusuran  Literatur,”  Jurnal  Pengabdian
Kepada Masyarakat , vol. 1, pp. 271-278, 2017.
[3.] A.  R.  Sabrina,  “Literasi  Digital  Sebagai  Upaya  Preventif Menanggulangi Hoax,” Journal of Communication Studies, vol. 5, pp. 31-46.
[4.] Z.  Shahbazi  and  C.  Byun,  “Fake  Media  Detection  Based  on
Natural  Language  Processing  and  Blockchain  Approaches,”
IEEE Access, vol. 9, pp. 128443-128453, 2021.
[5.] L.  Ying,  H.  Yu,  J.  Wang,  Y.  Ji  and  S.  Qian,  “Fake  News Detection  via  Multi-Modal  Topic  Memory  Network,”  IEEE Access, vol. 9, pp. 132818-132828, 2021.
[6.] I. M. Parapat, M. T. Furqon and S. , “Penerapan Metode Support Vector Machine (SVM) Pada Klasifikasi Penyimpangan Tumbuh Kembang  Anak,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 3163-3169, 2018.
[7.] R.  Hendayana,  “Penerapan  Metode  Regresi  Logistik  Dalam Menganalisis  Adopsi  Teknologi  Pertanian,”  Informatika Pertanian, vol. 22, pp. 1-9, 2013.
[8.] N. Wuryani and S. Agustiani, “Random  Forest Classifieruntuk Deteksi  Penderita  COVID-19  berbasis  Citra  CT  Scan,”  Jurnal
Teknik KomputerAMIK BSI, vol. 7, pp. 187-193, 2021.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.