## DETEKSI BERITA PALSU MENGGUNAKAN ALGORITMA RANDOM FOREST
Siti Nurohanisah 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhammad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 sitinurohanisah12@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam era digital yang dipenuhi oleh penyebaran berita palsu atau yang lebih dikenal dengan istilah "hoaks," tantangan untuk memerangi penyebaran informasi yang salah dan menyesatkan semakin mendesak. Berita palsu memiliki  potensi  untuk  merusak  kepercayaan  publik,  menciptakan  kebingungan,  dan  berdampak  negatif  pada masyarakat.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  berita  palsu  yang  menggunakan algoritma Random  Forest ,  dengan  tujuan  mengeksplorasi  cara  menggunakan  algoritma Random Forest dalam mengidentifikasi  dan  memisahkan  berita  palsu  dari  berita  yang  asli.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan memanfaatkan  dataset  yang  mencakup  berbagai  jenis  berita,  termasuk  berita  palsu  dan  berita  asli,  yang  telah dianalisis  dan  dikategorikan  oleh  ahli  faktual.  Teknik  pemrosesan  bahasa  alami  (NLP)  digunakan  untuk mengekstraksi  fitur-fitur  penting  dari  teks  berita.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Random  Forest untuk klasifikasi.  Random  Forest  bekerja  dengan  cara  menggabungkan  sejumlah  besar  pohon  keputusan  yang independen untuk membuat keputusan akhir. Setiap pohon membuat prediksi, dan hasil akhirnya didasarkan pada mayoritas  prediksi  dari  pohon-pohon  tersebut.  Kelebihan  utama  Random  Forest  adalah  kemampuannya  dalam mengatasi overfitting dan meningkatkan akurasi dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model. Evaluasi dilakukan  dengan  menggunakan  metrik  akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-score .  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa klasifikasi berita palsu menggunakan algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan berita dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Hasil akhir menunjukkan bahwa sistem ini memiliki kinerja yang baik dalam membedakan berita palsu dari berita asli, dengan akurasi rata-rata di atas 87%.
Kata kunci : Algoritma Random Forest, Berita Palsu, Dataset, Deteksi

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era digital yang berkembang pesat, peran Informatika telah mengubah banyak aspek kehidupan manusia.  Teknologi  informasi  telah  memengaruhi sektor  bisnis,  pendidikan,  komunikasi,  dan  hampir semua  aspek  kehidupan  sehari-hari  [1].  Penggunaan teknologi  informasi,  khususnya  di  era  internet,  telah memberikan kemudahan akses informasi dan interaksi,  tetapi  juga  membawa  tantangan  baru terutama  dalam  hal  validitas  informasi.  Salah  satu masalah utama yang muncul dalam konteks ini adalah penyebaran  berita  palsu  atau  yang  dikenal  dengan sebutan "hoaks".
Penyebaran  berita  palsu  dapat  merugikan masyarakat,  menciptakan  kebingungan,  dan  merusak kepercayaan publik. Dampak negatif dari berita palsu ini dapat berdampak pada keputusan politik, kesehatan masyarakat,  dan  stabilitas  sosial.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  memfokuskan  pada  masalah  klasifikasi berita palsu dalam konteks Informatika[2].
Berbagai tren terbaru menunjukkan bahwa berita palsu semakin menyebar di platform media sosial dan internet. Peran teknologi informasi dalam menyebarkan  berita  palsu  menjadi  semakin  penting. Dalam hal ini, algoritma Random Forest menjadi salah satu pendekatan yang potensial untuk mengidentifikasi dan memisahkan berita palsu dari berita yang asli [3]. Namun,  keberhasilan implementasi  teknik  ini
bergantung pada pemahaman yang mendalam tentang konteks Informatika dan penelitian sebelumnya.
Dalam konteks ini, studi-studi sebelumnya telah berusaha mengatasi masalah berita palsu. Namun, ada potensi  untuk  meningkatkan  dan  memperdalam pemahaman tentang masalah ini, serta mengembangkan pendekatan yang lebih efektif dalam klasifikasi berita palsu. Oleh karena itu, penelitian ini akan  mengambil  langkah  lebih  lanjut  dalam memahami dampak berita palsu di bidang Informatika dan pengembangan solusi yang lebih baik.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah mengklasifikasi  berita  palsu  yang  menggunakan algoritma Random Forest . Sistem ini akan memungkinkan  mengklasifikasi  berita  palsu  secara otomatis dan efisien, sehingga dapat membantu dalam menjaga  integritas  informasi di era digital  ini. Selain itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  untuk  memberikan manfaat  praktis  bagi  masyarakat  luas  dalam memerangi penyebaran berita palsu.
Algoritma Random  Forest ,  metode  penelitian, dan  analisis  data  akan  menjadi  bagian  integral  dari pendekatan penelitian ini. Hasil penelitian diharapkan dapat  memberikan  wawasan  baru  tentang  cara  Paper (Adhitya Karel Maulaya & Junadhi, 2022) membahas mengenai sistem klasifikasi opini cuitan Twitter terkait aksi  peretasan  data  oleh  hacker  bernama  Bjorka. Sistem  ini  menggunakan  metode  Support  Vector Machine  (SVM).  Dataset  yang  digunakan  dalam
penelitian  ini  adalah  kumpulan  cuitan  Twitter  yang dikumpulkan  menggunakan  Twitter  API.  Dataset tersebut  berjumlah  1000  cuitan.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode SVM dapat menghasilkan akurasi sebesar 62,33% dalam mengklasifikasi  opini  cuitan  Twitter  terkait  aksi peretasan data oleh hacker bernama Bjorka.digital.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Algoritma  Random  Forest  adalah  suatu  metode ensemble  learning  yang  digunakan  untuk  tugas klasifikasi dan regresi. Ensemble learning melibatkan penggabungan  hasil  beberapa  model  pembelajaran mesin  untuk  meningkatkan  kinerja  dan  keakuratan prediksi. Random Forest bekerja dengan menggabungkan  sejumlah  besar  pohon  keputusan ( decision trees ) yang dibuat secara acak.[4] Klasifikasi  adalah  proses  pengembangan  model untuk memprediksi kategori atau label kelas dari suatu objek,  berdasarkan  pada  informasi  yang  terdapat dalam  himpunan contoh yang sudah diberi  label  atau yang telah diklasifikasikan sebelumnya.[5]
Machine  Learning adalah  adalah  bidang  ilmu komputer  yang  berfokus  pada  pengembangan  teknik dan  algoritma  yang  memungkinkan  komputer  untuk belajar  dari  data  dan  pengalaman  tanpa  di-program secara eksplisit.[3]
Natural  Language  Processing  (NLP)  adalah adalah  cabang  dari  kecerdasan  buatan  yang  berfokus pada interaksi antara komputer dengan bahasa manusia secara alami. NLP mencakup pengembangan teknologi dan algoritma untuk memahami, memproses, dan menghasilkan bahasa manusia dalam bentuk yang dapat diperlakukan oleh komputer.[6]
Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD) adalah  suatu  proses  integral  dalam  bidang  ilmu  data yang  bertujuan  untuk  mengeksplorasi,  menggali,  dan menemukan  pola  atau  pengetahuan  yang  bermanfaat dari  dataset  yang  besar  dan  kompleks.  Proses  KDD melibatkan  langkah-langkah  seperti  pemahaman masalah  yang  dihadapi,  persiapan  dan  pembersihan data, serta tahap penambangan data untuk mengidentifikasi  pola  atau  informasi  yang  berguna. Seiring  dengan  itu,  KDD  Cup  menambah  dimensi kompetitif  ke  dunia  penambangan  data  dengan mengadakan  serangkaian  kompetisi  tahunan  di  mana peserta  diberikan  dataset  untuk  menyelesaikan tantangan  khusus.  Di  sisi  lain,  dalam  konteks  sistem operasi  Windows,  istilah  KDD  juga  merujuk  pada Kernel  Data  Deduplication,  sebuah  fitur  yang dirancang  untuk  mengurangi  penggunaan  ruang penyimpanan  dengan  menghilangkan  salinan  data identik  pada  tingkat  blok.  Dengan  demikian,  KDD mencakup  spektrum  konsep  yang  luas,  membentang dari  metode analisis data hingga kompetisi  ilmu data dan  teknologi  penyimpanan  data  dalam  konteks perangkat lunak sistem operasi.
Paper [7] membahas mengenai deteksi hoax pada berita  online  bahasa  inggris  menggunakan  bernoulli naive  bayes  dengan  ekstraksi  fitur  TF-IDF  yang
bertujuan untuk mengetahui performa dari penggunaan  algoritma  bernoulli  naive  bayes  dengan ekstraksi TF-IDF dalam mendeteksi berita hoax. Hasil impelementasi pada penelitian ini menunjukan model prediksi  yang  dibangun  dengan  8800  data  berita, mampu menghasilkan nilai akurasi 98,5% dari jumlah data uji sebanyak 2200 data berita, dimana akurasi dari label  fake  sebesar  97,8%  dan  akurasi  dari  label  true sebesar  99,1%  yang  diikuti  dengan  nilai  precision 99,1%, recall 97,8% dan f1-score 98,4%.
Paper  [8]  membahas  mengenai  deteksi  berita palsu menggunakan metode random forest dan logistic regression  yang  bertujuan  untuk  deteksi  berita  palsu menggunakan  model  supervised  learning  random forest.  Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berjumlah 6256 baris  judul  yang  memiliki kelas  fake dan real. Hasil  yang didapatkan  menggunakan  model random forest sebesar 85%, hasil tersebut lebih tinggi dibandingkan  dengan  menggunakan  model  logistic regresi sebesar 75%.
Paper  [9]  membahas  mengenai  algoritma  Long Short-Term  Memory  (LSTM)  untuk  mendeteksi ujaran kebencian berkaitan dengan Pemilihan Presiden (Pilpres)  2019.  Algoritma  ini  dilatih  dengan menggunakan  dataset  yang  bersumber  dari  media sosial  Facebook.  Hasil  uji  coba  terbaik  dengan  190 kalimat  memiliki  nilai  recall  sebesar  0,7021.  Hal  ini berarti  bahwa  dari  keseluruhan  data  uji  ujaran kebencian,  70,21%  benar  dideteksi  sebagai  ujaran kebencian, sedangkan sisanya 29,79% salah dideteksi sebagai bukan ujaran kebencian.
Paper  [10]  membahas  mengenai  tingkat  akurasi metode K-Nearest Neighbor dan naive bayes classifier pada  klasifikasi  ujaran  kebencian  terhadap  agama islam. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dari dua metode klasifikasi, yaitu metode K- Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  metode  Naïve  Bayes Classifier (NBC), dalam mendeteksi ujaran kebencian (hate speech) di Twitter. Penelitian  ini  menggunakan dataset  yang  sama  dan  tahapan  preprocessing  yang sama dari penelitian sebelumnya. Presentase perbandingan  data  latih  dan  data  uji  adalah  50:50, 60:40,  70:30,  80:20,  dan  90:10.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa metode NBC menghasilkan nilai akurasi  yang  lebih  baik  daripada  metode  KNN. Metode  NBC  mampu  menghasilkan  akurasi  sebesar 95%  dengan  pembagian  90%  data  latih  berbanding 10%  data  uji.  Metode  KNN  mampu  menghasilkan akurasi sebesar 94% dengan pembagian 80% data latih berbanding  20%  data  uji.  Sedangkan  tanpa  fitur threshold,  metode  KNN  hanya  menghasilkan  akurasi sebesar  82%.  Secara  keseluruhan,  penelitian  ini menunjukkan bahwa metode NBC merupakan metode yang lebih efektif untuk mendeteksi ujaran kebencian di Twitter.
Paper [11] membahas mengenai sistem klasifikasi  opini  cuitan  Twitter  terkait  aksi  peretasan data  oleh  hacker  bernama  Bjorka.  Sistem  ini menggunakan  metode  Support  Vector  Machine (SVM).  Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini
adalah  kumpulan  cuitan  Twitter  yang  dikumpulkan menggunakan Twitter API. Dataset tersebut berjumlah 1000  cuitan.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  SVM  dapat  menghasilkan  akurasi  sebesar 62,33%  dalam  mengklasifikasi  opini  cuitan  Twitter terkait  aksi  peretasan  data  oleh  hacker  bernama Bjorka.
Paper  [12]  membahas  mengenai  deteksi  berita palsu tentang vaksinasi Covid-19 dengan menggunakan  text  mining  dan  algoritma  cosine similarity.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguur tingkat kesamaan berita palsu dengan berita benar atau fakta.
Paper  [13]  membahas  mengenai  Pentingnya deteksi berita  hoaks  menjadi  semakin  mendesak,  dan meskipun  terdapat  beberapa  upaya  untuk  mengatasi masalah ini, sampai saat ini belum ada sistem deteksi hoaks  yang  efektif  dalam  Bahasa  Indonesia,  kecuali menggunakan  representasi  vektor  teks  berdasarkan Term  Frequency  dan  Document  Frequency  serta teknik  klasifikasi  Support  Vector  Machine  dan Stochastic  Gradient  Descent  dengan  tingkat  akurasi 60%.Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini melibatkan aplikasi pre-processing data atas informasi yang dikumpulkan dari Twitter dan Facebook selama 3  bulan.  Selanjutnya,  model  dibangun  menggunakan Scikit-Learn,  dan  akurasi  model  diuji  menggunakan berita  aktual  sebagai  data  uji.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  yang  dikembangkan mampu mengidentifikasi apakah suatu berita di media sosial, terutama Twitter dan Facebook, bersifat palsu atau tidak, dengan memanfaatkan TF-IDF, CountVectorizer,  PassiveAgressive  Classifier,  dan Support Vector Classifier.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode eksperimen. Penelitian ini akan  mengeksplorasi  cara  menggunakan Random Forest .

## Gambar 1. Langkah-langkah penelitian
Dari langkah-langkah yang terdapat pada gambar 1 dapat dideskripsikan sebagai berikut :
a) Tujuan penelitian bertujuan untuk mendefinisikan  dengan  jelas  apa  tujuan  dari penelitian.
b) Pemahaman
data berguna untuk mendeskripsikan  data  memiliki  beberapa kolom  dan  data  yang  memiliki  atribut  label sebagai penanda.
c) Preprocessing  data  berguna  untuk  melakukan penghapusan  baris  yang  memiliki  NaN, mengubah  teks  menjadi lowercase dan menghapus karakter special.
d) Pemilihan  metode  KDD  bertujuan  untuk memilih  metode  apa  yang  digunakan,  peneliti memilih metode atau algoritma random forest.
e) Penerapan  algoritma  random  forest  berguna untuk  menerapkan  algoritma  tersebut  pada dataset yang sudah dibagi atau di- split .
f) Evaluasi hasil, menggunakan matrix dan ROC bertujuan  untuk  melihat  keakuratan  random forest dalam mengklasifikasi.

## 3.2. Sumber data
Sumber data yang digunakan pada penelitian ini adalah  dari  sumber  public  yakni  kaggle.com,  pada situs tersebut peneliti mengambil dataset tentang fake news.

## 3.3. P opulasi dan Sampel
Populasi yang digunakan adalah berita palsu dan berita  asli.  Sampling  yang  digunakan  adalah  seluruh data yang terdapat pada dataset fake news.

## 3.4. Teknik Analasis Data
Algoritma Random Forest akan digunakan untuk mengklasifikasikan berita menjadi dua kategori, yaitu berita  palsu  dan  berita  asli.  Hasil  klasifikasi  ini  akan digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  sistem klasifikasi berita palsu yang telah dikembangkan.

## Gambar 2 Tahapan Proses KDD
Dari tahapan-tahapan yang terdapat pada gambar 2 dapat dijelaskan sebagai berikut :
a) Dataset Dataset merupakan sekumpulan data oprasional  dimana  dilakukan  sebelum  tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. b) Data selection Data  selection  merupakan  tahap  awal  yang digunakan untuk mengumpulkan data operasional  yang  akan  digunakan  sebelum proses  penggalian  data  operasional  yang  akan digunakan sebelum proses penggalian informasi  KDD  dimulai  dengan  memaparkan data  aslinya.  Hasil  dari  data  seleksi  disimpan dalam suatu berkas yang terpisah dari basis data fungsional.
c) Pre-processing.
Dalam tahap
pre-processing , proses dilanjutkan  dengan  membersihkan  data  dari baris yang mengandung nilai null ( NaN ). Case folding juga  diterapkan  untuk  mengubah seluruh  teks  menjadi  huruf  kecil,  sehingga konsistensi  dalam  pemrosesan  teks  dapat dipertahankan. Selain itu, dilakukan penghapusan karakter spesial guna mengoptimalkan  representasi  teks  sebelum memasuki  tahap  analisis  dan  pemodelan.
Proses  preprocessing  ini  bertujuan  untuk meningkatkan  kualitas  data  dan  memastikan bahwa  data  yang  digunakan  dalam  proses selanjutnya  telah  disesuaikan  dengan  format yang diinginkan.
d) Transformation
Pada tahap transformasi data, dilakukan proses pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data latih  (train)  sebanyak  70%  dan  data  uji  (test) sebanyak 30%. Pembagian ini bertujuan untuk mempersiapkan  dataset  yang  akan  digunakan dalam  proses  pelatihan  model  dan  pengujian model.  Data  latih  digunakan  untuk  melatih model,  sementara  data  uji  digunakan  untuk menguji sejauh mana model dapat memberikan prediksi  yang  baik  pada  data  yang  belum pernah dilihat sebelumnya.
e) Data mining Dalam tahap eksplorasi data mining, dilakukan penerapan  algoritma  Random  Forest  untuk memodelkan  dataset  yang  telah  melalui  tahap seleksi, preprocessing, dan transformasi sebelumnya.
f) Evaluasi Dalam  tahap  evaluasi,  kinerja  algoritma Random  Forest  dievaluasi  menggunakan metode Confusion  Matrix dan Receiver
Operating Characteristic (ROC) untuk
mendapatkan gambaran seberapa akurat prediksi model. Confusion Matrix memberikan rincian  jumlah True  Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN), yang memungkinkan penilaian yang  lebih  rinci  terhadap  performa  model klasifikasi.  Sementara  itu,  analisis  ROC digunakan untuk mengukur kemampuan model dalam  membedakan  antara  kelas  positif  dan negatif, dengan  memberikan nilai  Area Under the  Curve (AUC)  sebagai  indikator  tingkat akurasi secara keseluruhan. Dengan kombinasi kedua  metode  ini,  evaluasi  menyeluruh dilakukan  untuk  menyimpulkan  sejauh  mana algoritma  Random  Forest  dapat  memberikan prediksi yang akurat dan reliabel.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  menjelaskan  tentang  hasil  dan analisa  hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan. Percobaan  dilakukan  dengan  menggunakan  library
bahasa  pemrograman  python  dengan  editor  jupyter notebook. Spesifikasi perangkat keras yang digunakan untuk  percobaan  yaitu  laptop  dengan  Intel(R) Core(TM) i5-2450M CPU @ 2.50GHz (4 CPUs).

## 4.1. Hasil Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  pemilihan  data sampel  dengan  metode  random  sampling  sebanyak 6000  entitas.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk memastikan  representativitas  dan  keberagaman  data yang  diambil  secara  acak,  guna  melanjutkan  analisis lebih lanjut.
Gambar 3. Random Sampling
Tahap selanjutnya adalah proses pra-pemrosesan data,  dilakukan  eliminasi  data  yang  hilang  (missing) guna meningkatkan kualitas dataset. Selain itu, dataset menjalani  tahap  case  folding  dan  filtering  untuk mengubah teks menjadi huruf kecil serta menghilangkan karakter khusus.
Setelah tahap preprocessing dilakukan selanjutnya  adalah  transformasi  data,  dataset  dipecah menjadi  data  latih  (train)  sebanyak  70%  dan  data  uji (test)  sebanyak  30%.  Selain  itu,  dilakukan  proses count  vectorization  guna  mengkonversi  teks  menjadi representasi numerik.

## Gambar 4. Transformasi Data
Berdasarkan evaluasi model klasifikasi, ditemukan  bahwa  model  memiliki  tingkat  akurasi sebesar 87%. Analisis performa klasifikasi lebih lanjut menyoroti parameter-parameter penting, yaitu precision,  recall,  dan  f1-score,  untuk  kedua  kategori yaitu  'FAKE'  dan  'REAL'.  Untuk  kategori  'FAKE', nilai  precision,  recall,  dan  f1-score  berturut-turut
adalah  0.86,  0.89,  dan  0.87.  Sementara  itu,  untuk kategori 'REAL', parameter-parameter tersebut memiliki nilai masing-masing 0.88, 0.86, dan 0.87.

## Gambar 5Hasil dan evaluasi
Confusion  matrix adalah  alat  evaluasi  kritis dalam  analisis  kinerja  model  klasifikasi.  Dalam matriks ini, empat komponen utama dapat diidentifikasi. True Positive (TP) adalah jumlah kasus yang  benar-benar  termasuk  dalam  kelas  positif  dan diidentifikasi  dengan  benar. True  Negative (TN) mencerminkan  jumlah  kasus  yang  benar-benar termasuk  dalam  kelas  negatif  dan  diprediksi  dengan benar. Di sisi lain, False Positive (FP) adalah jumlah kasus  yang  sebenarnya  negatif,  tetapi  diprediksi sebagai  positif,  sementara False  Negative (FN) mencakup  kasus  yang  sebenarnya  positif,  tetapi diprediksi  sebagai  negatif.  Sebagai  contoh,  dalam confusion  matrix  [[805  109]  [124  762]],  model memiliki  805  prediksi  benar-benar  negatif  (TN), 762 prediksi  benar-benar  positif  (TP),  109  prediksi  palsu positif  (FP),  dan  124  prediksi  palsu  negatif  (FN). Analisis lebih lanjut tergantung pada konteks aplikasi klasifikasi,  tetapi  matriks  ini  memberikan  gambaran komprehensif tentang kinerja model.
Kurva ROC ( Receiver Operating Characteristic ) menggambarkan kinerja model klasifikasi, menunjukkan hubungan antara Tingkat True Positive dan  Tingkat False  Positive pada  berbagai  ambang batas keputusan. Dalam hal ini, Area di Bawah Kurva ROC  (ROC  AUC)  sebesar  0.87,  mencerminkan kemampuan  model  dalam  membedakan  antara  kelas positif  dan  negatif.  Semakin  tinggi  nilai  ROC  AUC, semakin  baik  kemampuan  diskriminatif  model, dengan 1.0 menandakan klasifikasi sempurna.
Gambar 6.Confusion Matrix

## Gambar 7.Curve ROC
Word  Cloud untuk  Berita  Palsu  adalah Representasi  visual  dari  kata-kata  kunci  yang  sering muncul  dalam  konteks  berita  palsu,  menyoroti perhatian  pada  isu  penyebaran  informasi  palsu  dan pentingnya verifikasi sebelum dipercayai.
Gambar 8.Word Cloud
Word Cloud untuk Berita Asli adalah gambaran visual  kata-kata  kunci  yang  sering  muncul  dalam konteks  berita  yang  dapat  dipercayai.  Menonjolkan keakuratan  dan  keandalan  informasi  dalam  liputan berita.

## Gambar 9. word Cloud Berita Asli

## 4.2. Pembahasan
Berdasarkan hasil penelitian yang tercatat dalam jurnal  berjudul  "Deteksi  Berita  Palsu  Menggunakan Metode  Random  Forest  dan  Logistic  Regression," ditemukan  bahwa  model  deteksi  berita  palsu  yang menerapkan Metode Random Forest mencapai tingkat akurasi  sebesar  85%.  Sebagai  perbandingan,  dalam penelitian  ini  yang  dilakukan,  implementasi  Metode Random  Forest  untuk  mengklasifikasi  berita  palsu menunjukkan  peningkatan  kinerja  dengan  mencapai tingkat akurasi sebesar 87%. Hasil ini menggambarkan kemajuan dalam efektivitas model deteksi berita palsu menggunakan pendekatan yang serupa, di mana model yang  dikembangkan  dalam  penelitian  ini  berhasil mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan penelitian sebelumnya. Peningkatan  ini  dapat  diatribusikan  pada  perbedaan dalam  dataset,  metode  penelitian,  atau  faktor-faktor lainnya  yang  memengaruhi  kinerja  model.  Evaluasi lebih lanjut terhadap faktor-faktor tersebut diharapkan dapat  memberikan  wawasan  lebih  mendalam  terkait dengan efektivitas model deteksi berita palsu.
Model  klasifikasi  memberikan  hasil  yang mengesankan  dengan  929  berita  yang  akurat diidentifikasi  sebagai  berita asli, dan 871 berita  yang dikenali  sebagai  palsu.  Dari  total  1800  berita  yang dievaluasi,  sebanyak  929  diidentifikasi  dengan  benar sebagai berita faktual (True Positives), dan hanya 871 berita  yang  salah  dikategorikan  sebagai  palsu  (False Positives).  Sebaran  ini  mencerminkan  kemampuan model  untuk  membedakan  dengan  baik  antara  berita yang  sesuai  dengan  fakta  dan  berita  palsu, menunjukkan  tingkat  akurasi  yang  tinggi  dalam klasifikasi  berita.  Meskipun  demikian,  evaluasi  dan perbaikan  model  secara  terus-menerus  tetap  penting untuk  memastikan  ketepatan  hasil  klasifikasi  pada waktu yang akan datang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan untuk mengklasifikasi berita antara yang asli (real) dan yang  palsu  (fake),  model  yang  dikembangkan  dalam penelitian  ini  berhasil  mencapai  tingkat  akurasi sebesar  87%  dengan  menerapkan  algoritma  Random Forest.  Hasil  tersebut  menunjukkan  keberhasilan model  dalam  melakukan  prediksi  dengan  tingkat keakuratan yang tinggi. Selain itu, nilai False Positive (FP) dan False Negative (FN) dalam confusion matrix juga  tergolong  rendah,  menunjukkan  bahwa  model cenderung  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  minim dalam mengklasifikasikan berita asli dan palsu, Model klasifikasi  memberikan  hasil  yang  mengesankan dengan  929  berita  yang  akurat  diidentifikasi  sebagai berita  real  asli,  dan  871  berita  yang  dikenali  sebagai fake palsu, Berdasarkan hasil klasifikasi random forest ditemukan  karakteristik  fake  atau  palsu  (negatif) terdapat  mengandung  banyak  kata  yaitu  will,  one, people,  sedangkan  untuk  karakteristik  real  atau  asli (positif)    terdapat  mengandung  banyak  kata  trump, said, dan clinton.
Dalam  rangka  memberikan  arahan  bagi  peneliti atau  praktisi  yang  berminat  untuk  melanjutkan penelitian  klasifikasi  berita  palsu  menggunakan algoritma  Random  Forest,  penulis  memberikan beberapa  saran  yang  diharapkan  dapat  memperkaya dan  memperluas  pemahaman  terkait.  Pertama, penelitian  lebih  lanjut  dapat  dieksplorasi  dengan menerapkan  algoritma  klasifikasi  berita  palsu  selain Random  Forest,  guna  memperoleh  pemahaman  yang lebih  mendalam  tentang  opsi  yang  paling  efektif. Selanjutnya, integrasi analisis sentimen dapat menjadi langkah yang potensial untuk meningkatkan ketepatan model  dalam  mengklasifikasikan  berita,  mengingat aspek emosional seringkali terdapat dalam teks berita. Validasi eksternal dengan menggunakan dataset yang lebih  baru  juga  diusulkan  untuk  menilai  kemampuan model  dalam  mengikuti  perkembangan  tren  dan perubahan  perilaku  penyebaran  berita  palsu  yang terkini. Selain itu, pengembangan antarmuka pengguna yang ramah pengguna dapat mempermudah pihak non-teknis dalam memanfaatkan model deteksi berita palsu. Terakhir, kolaborasi dengan pihak terkait,
seperti  media  massa,  lembaga  riset,  atau  pihak berwenang, disarankan untuk menguji dan mengimplementasikan  model  dalam  konteks  dunia nyata.  Dengan  mengikuti  saran-saran  ini,  diharapkan penelitian  dapat  lebih  relevan  dan  kontributif  dalam mengatasi  tantangan  deteksi  berita  palsu  dengan pendekatan yang holistik dan up-to-date.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi , Revisi. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta, 2014.
[2] A.  R.  Purnajaya  and  Y.  Pernando,  “Analisa Sentimen  Informasi  Hoaks  Pasca  Pandemi Covid-19  dengan  Text  Mining,” J.  Comput. Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  460–469, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3358.
[3] I.  I.  Sholikhah,  A.  T.  J.  Harjanta,  and  K. Latifah,  “Machine  Learning  Untuk  Deteksi Berita  Hoax  Menggunakan  BERT,” Pros. Semin. Nas. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 524–531, 2023.
[4] N.  G.  Ramadhan,  F.  D.  Adhinata,  A.  J.  T. Segara, and D. P. Rakhmadani, “Deteksi Berita Palsu  Menggunakan  Metode  Random  Forest dan  Logistic  Regression,” JURIKOM  (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 251, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3979.
[5] N.  Widjiyati,  “Implementasi  Algoritme Random Forest Pada Klasifikasi Dataset Credit Approval  Implementation  of  Random  Forest Algorithm  in  The  Classification  of  Credit Approval Dataset,” vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2021, doi: 10.25008/janitra.v1i1.118.
[6] N. Agustina and M. Hermawati, “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk Mendeteksi  Berita  Palsu  pada  Sosial  Media,” Fakt.  Exacta ,  vol.  14,  no.  4,  pp.  1979–276, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259.
[7] A.  Yodi  Prayoga,  A.  Id  Hadiana,  and  F.
Rakhmat Umbara,  “Deteksi Hoax pada Berita Online Bahasa Inggris Menggunakan Bernoulli Naïve Bayes dengan Ekstraksi Fitur Tf-Idf,” J.
Syntax  Admiration ,  vol.  2,  no.  10,  pp.  1808– 1823, 2021, doi: 10.46799/jsa.v2i10.327.
[8] N.  Kamal,  Y.  Ramdhani,  P.  Studi,  T. Informatika,  U.  Adhirajasa,  and  R.  Sanjaya,
“Optimasi Algoritma Neural Network berbasis Fitur Seleksi Menggunakan Algoritma Genetika Untuk Prediksi Curah Hujan,” vol. 4, no. 2, pp. 269–282, 2023.
[9] A.  S.  Talita  and  A.  Wiguna,  “Implementasi Algoritma Long Short-Term Memory (LSTM) Untuk  Mendeteksi  Ujaran  Kebencian  (Hate Speech) Pada Kasus Pilpres 2019,” MATRIK  J. Manajemen,  Tek.  Inform.  dan  Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 37–44, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.495.
[10] A.  Fitri,  “Tingkat  Akurasi  Metode  K-Nearest Neighbor,” pp. 1–213, 2019.
[11] Adhitya Karel Maulaya and Junadhi, “Analisis Sentimen Menggunakan Support Vector Machine  Masyarakat  Indonesia  Di  Twitter Terkait Bjorka,” J.  CoSciTech  (Computer  Sci. Inf. Technol. , vol. 3, no. 3, pp. 495–500, 2022, doi: 10.37859/coscitech.v3i3.4358.
[12] D. Marta, G. L. Ginting, and  A. M. H. Sihite, “Deteksi  Berita  Palsu  Tentang  Vaksinasi Covid-19  Dengan  Menggunakan  Text  Mining Dan  Algoritma  Cosine  Similarity,” KOMIK (Konferensi … , vol. 6, no. November, pp. 129– 139, 2023, doi: 10.30865/komik.v6i1.5738.
[13] Y.  Riadi  Silitonga,  “Sistem  Pendeteksi  Berita Hoax  di  Media  Sosial  dengan  Teknik  Data Mining Scikit Learn,” J. Ilmu Komput. , vol. 4, p. 173, 2019, [Online]. Available: www.beritasatu.com,