## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.5, No.1, Juli 2021, pp. 64~73 e-ISSN: 2548-6861
Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Berita Hoax Covid-19
Isnin Apriyatin Ropikoh 1 *, Rijal Abdulhakim 2, Ultach Enri 3 *, Nina Sulistiyowati 4 * * Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang isnin.apriyatin17029@student.unsika.ac.id 1 , rijal.abulhakim16182@student.unsika.ac.id , 2 , ultach@staff.unsika.ac.id 3 , nina.sulistio@unsika.ac.id 4 Article Info ABSTRACT Article history: Received 01-07-2021 Revised 16-07-2021 Accepted 19-07-2021
Seiring  dengan  perkembangan  teknologi  informasi,  media  berita  juga  turut berkembang menyajikan informasi dalam media online. Namun, sangat disayangkan pada penyebarannya  masih banyak ditemukan berita hoax atau tidak benar.  Berita hoax yang paling mudah beredar adalah hoax tentang kesehatan. Di Indonesia sendiri semenjak  diberitakan  masuknya  virus  Covid-19,  berita hoax tentang  hal  itu  terus meningkat  berdasarkan  data  yang  dirilis  oleh  Kominfo  periode  Januari-Agustus 2020. Agar terhindar dari berita hoax ialah dengan lebih teliti membaca judul berita pada  situs  yang  terpercaya  seperti  Kompas.  Karena  itu  penelitian  ini  akan mengembangkan dan menganalisis model klasifikasi berita hoax Covid-19 dengan menerapkan  algoritma Support  Vector  Machine (SVM)  dengan  metodologi Knowledge Discovery in Databases (KDD). Studi kasus penelitian ini dibagi dalam 2 kategori  yaitu berita hoax yang didapat dari situs Trunbackhoax & Hoax buster sedangkan  berita  bukan hoax diambil  dari  situs  berita  Kompas.  Hasil  penelitian menyatakan bahwa Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear memiliki hasil prediksi yang bagus pada skenario 3 (80:20) karena model sanggup dalam  mengklasifikasikan  berita hoax dan  bukan hoax Covid-19.  Akurasi  yang didapat  pada  skenario  3    juga  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  sebesar  97,06%. Sedangkan pada kernel RBF memiliki akurasi terendah pada skenario 4 (90:10) yaitu 90.46%  dan  model  kurang  bagus  dalam  mengklasifikasikan  berita hoax maupun bukan hoax Covid-19.
Keyword: Covid-19, Hoax, KDD, Klasifikasi,
SVM.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI) 2021, dijelaskan bahwa informasi tidak benar atau palsu yang didapat tanpa sumber yang jelas merupakan pengertian dari hoax [1] . Sedangkan  dalam Oxford  English  Dictionary [2] , hoax didefinisikan  sebagai  suatu  tindakan  atau  perbuatan yang  dibuat  dengan  tujuan  untuk  membuat  orang  lain mempercayai sesuatu yang tidak benar. Masyarakat memiliki penjelasan  tersendiri  mengenai hoax .  Berdasarkan  survey yang  dilakukan  oleh  “Masyarakat  Telematika  Indonesia (MASTEL)” pada 2019 dan diikuti sebanyak 941 responden mendapatkan  hasil  bahwa  88%  memilih  penjelasan  berita hoax sebagai  berita  tidak  benar  dan  sengaja  dibuat,  49% menjawab  berita  penghasut,  15%  menyebutkan hoax
merupakan berita perkiraan atau yang berkaitan dengan sains, 14% menyebutkan sebagai berita yang membuat pemerintah merasa  terpojokan,  31%  menganggap  berita hoax untuk menjelekan orang lain dan 1% lainnya menjawab tidak tahu mengenai definisi hoax [3] .
Berdasarkan data dari situs datareportal, pengguna internet dari  januari  tahun  2019  [4]  sampai  januari  2020  [5] mengalami  peningkatan  sekitar  25  juta  pengguna.  Menurut Jamalul  izza,  peningkatan  terjadi  disebabkan  oleh pemerataan infrastruktur internet dengan adanya Palapa Ring [6]. Hal ini merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi penyebaran  informasi  menjadi  tidak  terkendali,  sehingga berbagai  informasi  dapat  diakses  oleh  masyarakat  melalui internet  tanpa  validasi,  dimana  informasi  itu  dapat  berupa
berita palsu atau hoax. Peningkatan jumlah pengguna internet dapat dilihat pada gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Digital Indonesia dari Datareportal
Kata  berita  sendiri  menurut  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI),  2021  merupakan  suatu  informasi  yang menunjukan  tempat  atau  keterangan  waktu  dan  biasanya terjadi  di  masyarakat  [7].  Seperti  telah  disinggung sebelumnya, penyebaran berita dapat berupa informasi palsu atau  kebohongan  yang  akan  dulit  dikendalikan  apalagi dengan  kondisi  yang  belum  dapat  dipastikan.  Sekretaris Dewan  Kehormatan  Persatuan  Wartawan  Indonesia  (PWI), Wina  Armanda  Sukardi  menyampaikan  bahwa  berita hoax tentang  kesehatan  adalah  yang  paling  banyak  beredar menurut survey yang dilakukan sejak Februati 2016 sampai Februari  2017.  Dengan  kurang  lebih  seribu  sampel, hoax kesehatan  mendapat  nilai  tertinggi  yaitu  sebanyak  27%, posisi  kedua  merupakan  berita hoax politik  sebanyak  22%, berita hoax hiburang sebanyak 15% dan sisanya merupakan berita hoax mengenai bisnis dan lainnya [8]. Dapat diketahui bahwa berita hoax kesehatan adalah hoax yang populer jika dibandingkan dengan berita lainnya. Berdasarkan data yang dirilis oleh Kominfo melalui website resminya telah mencatat dari  bulan  Januari  –  Agustus  2020  bahwa  sebanyak  1028 hoaks tersebar terkait berita Covid-19. Dalam hal ini, berita hoaks  covid  merupakan  salah  satu  berita  hoaks  kesehatan yang  paling  banyak  penyebarannya  seperti  ditamilkan  pada table berikut.
T ABEL I
D ATA H OAX T ERKAIT C OVID -19 Bulan Berita Hoax Januari 40 Februari 100 Maret 265 April 219 Mei 172 Juni 102 Juli 108 Agustus (8 Agustus) 22 Total 1.028 (Sumber: https://kominfo.go.id/content/detail/28536/kominfo-mencatat- sebanyak-1028-hoaks-tersebar-terkait-covid-19/0/sorotan_media)
Di  masa  pandemi  covid-19  ini,  banyak  masyarakat mencari  informasi  mengenai  virus  seperti  awal  mula
terbentuknya  virus,  gejala,  cara  pengobatan  dan  berbagai informasi lainnya. Namun sejak diberitakan masuknya virus Covid-19 ke Indonesia pada 2 Maret 2020 oleh Presiden RI Joko Widodo yang menjangkit 2 warga negara Indonesia [9], membuat penyebaran informasi hoax mengenai virus tersebut semakin marak dan tidak terkendali seperti dapat dilihat pada gambar 1.
Pada  tahun  2020  dilakukan  survey  oleh  Juditha  [10] dengan  625  responden  dengan  kategori  pengguna  internet yang  menetap  di  Indonesia  mengdapatkan  hasil  bahwa masyarakat  Indonesia  mendapatkan  informasi  mengenai Covid-19  dari  media online (situs  berita)  sebanyak  89,9% dimana  merupakan  yang  terbanyak,  lalu  dari  media  sosial sebanyak 83,70%, dari televisi 78,20%, melalui pesan instan sebanyak  69,60%  dan  65%  dari website resmi  pemerintah, sedangkan  60%  lainnya  dari  media  lain.  Sehingga berdasarkan  survey  tersebut,  media online merupakan sumber informasi yang paling ditunngu.
Salah  satu  cara  untuk  tidak  terjerumus  pada  berita hoax adalah  dengan  membaca  berita  atau  infomasi  dari  media terpercaya.  Kompas  salah  satu  situs  berita online yang mendapat  dua  kali  penghargaan  oleh  Suoerbrands  untuk kategori  berita  online  terpercaya  [11].  Selain  itu  kompas secara  resmi  tersertifikasi  dalam  jaringan  internasional penguuji fakta (IFCN – International Fact-Checking) [12]. Berita  mengenai hoax dapat  diakses  melalui  situs Turnbackhoax  &  Hoax-buster . Turnbackhoax merupakan situs  pengaduan  berbagai  jenis hoax .  Situs  ini  dibuat  oleh KOMINFO  &  MASTEL  [13].  Sedangkan hoax  buster merupakan  bagian  dari website www.covid19.co.id yang secara resmi telah diluncurkan oleh gugus tugas penanganan covid-19  dibuat  dengan  tujuan  sebagai  acuan  apakah informasi  tersebut  merupakan hoax berita  covid-19  di Indonesia [14].
Menurut  Monarizqa  et  al  [15]  , text  mining merupakan proses penambangan pengetahuan dan informasi data berupa teks  atau  dokumen.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi dari sekumpulan format teks yang tidak terstruktur [16].  Salah  satu  bagian  dari text  mining adalah  klasifikasi, dimana  klasifikasi  ialah  proses  prediksi  pada  kelas  objek yang  belum  diketahui  kelas  dan  karakteristik  tipe  data klasifikasinya  [17].  Proses  klasifikasi  dapat  menggunakan algoritma Decission Tree, K-Nearest Neighbor (KNN), Naive Bayes,  Neural  Network  (NN),  Random  Forest (RF) dan Support Vektor Machine (SVM).
Algoritma Support  Vector  Machine  (SVM) merupakan metode  yang  paling  populer  digunakan  untuk  klasifikasi berita hoax menurut survey yang dilakukan pada 2016-2018 [16].  Penelitian  tersebut  menggunakan  fungsi kernel SVM [18] yaitu kernel Linear dengan metode cross validation fold 10 mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  95,84%.  Perhitungan akurasi SVM lebih unggul dengan nilai akurasi pada proses k-fold validation sebesar  88,76%  dibandingkan  dengan Algoritma  KNN  dengan  akurasi  88,1%.  Kemudian perbandingan  SVM  dengan Multinominal  Naive  Bayes
66
(MNB) [19] mendapatan  hasil  SVM  lebih  unggul  dengan akurasi  sebbesar  82%,  presisi  84%  dan  recall  82%. Sedangkan  MNB  memperoleh  akurasi  sebesar  62%,  presisi 68% dan recall 62%.
Penelitian  yang  membandingkan  empat  fungsi linear untuk  mengklasifikasikan helpdesk dengan  metode  SVM menghasilkan  akurasi  paling  tinggi  pada kernel RBF  atau gaussian dengan  nilai  81%, kernel  linear dan polynomial mendapatkan  nilai  setara  dengan  78%  serta kernal  sigmoid mendapatkan  nilai  terendah  dengan  51%  [20].  Kemudian pada  penelitian  lain  yang  serupa  [21]  mendapatkan  hasil akurasi  tertinggi  pada  RBF  81,44%, kernel  linar sebesar 81,26%  dan polynomial 67,12%.  Namun  pada  nilai  presisi, recall dan f1-score kernel  linear justru  mendapatkan  nilai tertingi dengan 90%, 89% dan 89% secara berurutan.
Berdasarkan pada penelitian sebelumnya, maka penelitian ini akan menggunakan metode klasifikasi dengan menetapkan  algoritma Support  Vektor  Machine (SVM) dengan dua fungsi kernel linear dan kernel RBF. Serta dataset yang digunakan diambil dari situs berita online Kompascom untuk  berita  bukan hoax dan  situs Turnbackhoax  &  hoax- buster untuk  berita hoax pada  periode  Maret  2020  sampai Desember 2020.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Metodologi Penelitian
Penelitian  menggunakan  Algoritma Support  Vector Machine  (SVM) untuk  klasifikasi  berita hoax Covid-19. Dengan  metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) .  Metode  KDD  ini  dapat  berguna  menemukan  suatu teknik dari database yang ada. Terdapat 5 proses text mining dalam  tahapan  KDD  yaitu, data  selection,  preprosessing, transformastion, data mining dan evaluation.
B. Rancangan Penelitian
Penelitian  ini  akan  menggunakan  bahasa  pemrograman Phyton 3 , dengan rancangan penelitian seperti berikut.
Gambar 2. Rancangan Penelitian .
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Hasil Penelitian
Pennelitian  ini  menggunakan  proses text  mining ,  hasil penelitian yang sudah dilakukan yaitu bagaimana menerapkan  algoritma Support  Vektor  Machine (SVM) dengan dua fungsi kernel yaitu kernel linear dan kernel RBF untuk  menghasilkan  berita hoax dan  bukan hoax dengan menggunakan  data  berita  Covid-19  yang  diambil  dari  situs online.
1) Data Selection: Data diambil  menggunakan teknik web  scramping dengan Phyton  3 .  Data  awal  memiliki  3 atribut  yaitu  Judul,  Tanggal  dan  Sumber.  Kemudian  data dikonversikan berdasarkan tanggal agar data konsisten. Data yang digunakan adalah data berita Covid-19 pada tanggal 1 Maret 2020 sampai 31 Desember 2020 yang diperoleh dari 3 situs  berita online dengan  kategori  berita hoax dan  berita bukan hoax. Data  yang  akan  diproses  berjumlah  8.172 dataset yang  berisikan  837  berita hoax dan  7.335  berita bukan hoax. Contoh data judul berita dapat dilihat pada tabel berikut.
T ABEL II
C ONTOH D ATASET No. Judul Sumber Label 1 [SALAH] Orang yang Bergolongan Darah O Lebih Rentan Terinfeksi Virus Corona Turnbackhoax 0 2 [SALAH] Area Kantor Nokia di Menara Mulia Dibersihkan Setelah Ada Karyawan Meninggal Turnbackhoax 0 3 [SALAH] “Jokowi hari ini tolak disuntik vaksin Covid-19 duluan” Hoaxbuster 0 4 [SALAH] Video Perawat Pingsan Setelah Mendapat Vaksin Covid- 19, Potensi Genosida Massal Hoaxbuster 0 5 Update Virus Corona 2 Maret: 89.212 Orang di 68 Negara Terinfeksi Kompas 1 6 Bertambah 34 Negara dalam Sepekan, Ini Daftar 64 Negara Terinfeksi Virus Corona Kompas 1 7 Update Terbaru Virus Corona: Positif di 64 Negara, 3.006 Orang Meninggal, 88.227 Terinfeksi Kompas 1 8 Hadapi Corona, Wali Kota Jakbar Imbau Stop Panic Buying Kompas 1
Pelabelan dilakukan secara manual dengan ketentuan label (0)  untuk  berita hoax dengan  alasan  mengandung  kata  atau isi berita yang tidak sesuai dengan fakta sebenarnya berasal dari  situs turnbackhoax.id, sedangkan  berita  bukan hoax diberi  label  (1)  yang  berasal  dari  situs  berita online Kompascom dan Detikcom dimana merupakan berita dengan isi  berita  mengandung  fakta  sebenarnya  yang  terjadi  pada masyarakat.
2) Pre-processing: pada  bagian  ini  terdapat  beberapa tahap  yang  harus  dilakukan  yaitu  tahap case  folding, tokenizing, filtering dan s temming .
a) Pada  tahap case  folding dilakukan  penyeragaman kata, dimana huruf atau kata yang semula kapital ( uppercase )
diubah  menjadi  hurud  kecil  ( lowercase ).  Berikut  contoh tahap case folding:
Gambar 3. Sebelum Proses Case Folding Gambar 4. Setelah Proses Case Folding
b) Tahap  Tokenizing merupakan  proses  selanjutnya setelah  dilakukan Case  Folding ,  dimana  proses  ini merupakan  kegiatan  dengan  tujuan  untuk  memecah  sebuah kalimat  ke  dalam  kepingan-kepingan  kata  agar  dapat diketahui kata mana yang merupakan kata benda, kata sifat, kata  kerja,  kata  sambung  dan  tanda  baca  pada  sebuuah kalimat,  kemudian  kata  yang  tidak  dibutuhkan  dapat dihilangkan.
Gambar 5. Sebelum Proses Tokenizing
Gambar 6. Setelah Proses Tokenizing
c) Filtering merupakan tahap  pengambilan  kata penting  dari  hasil tokenizing. Penghilangan  kata  sambung atau  kata  tidak  penting  dilakukan  menggunakan  teknik
removes  stopword.  Stopword adalah  kata  tidak  deskriptif yang dapat dibuang ke dalam bag of word .
Gambar 7. Sebelum Proses Filtering
Gambar 8. Setelah Proses Filtering
d) Stemming merupakan  tahap  terakhir  dari pre- processing .  Tahap  ini  diperlukan  selain  untuk  memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu dokumen, dapat pula melakukan  penghapusan  kata  berimbuhan  dan  merubahnya menjadi kata dasar. Proses ini menggunakan Library Phyton Sastrawi yang  merupakan library sederhana  yang  dapat mengolah kata berimbuhan bahasa Indonesia menjadi bentuk kata dasarnya.
Gambar 9. Sebelum Proses Stemming
Gambar 10. Setelah Proses Stemming
3) Transformation: pada tahap ini dilakukan pembobotan kata dengan mencari nilai Tern Frequency (TF), namun  sebelumnya  dilakukan  penghitungan  jumlah  kata pada judul berita seperti pada gambar di bawah ini:
Gambar 11. Jumlah Kata pada Judul Berita
Gambar 12. Hasil Term Frequency (TF)
Setelah  mendapatkan  nilai  TF  selanjutnya  dilakukan pencarian nilai IDF seperti pada gambar di bawah ini.
Gambar 13. Hasil Inverse Document Frequency (IDF)
Kemudian setelah nilai TF dan IDF ditemukan dilakukan mencarian nilai TF-IDF dengan mengkalikan hasil keduanya.

## Gambar 14. Hasil TF-IDF
Perhitungan  nilai  TF  secara  manual  dilakukan  dengan persamaan (1).
𝑡𝑓 𝑖 = . 𝑓𝑟𝑒𝑞𝑖 (𝑑𝑗) ∑𝑖=1 𝑘 𝑓𝑟𝑒𝑞𝑖 (𝑑𝑗) (1)
Dilanjutkan  dengan  mencari    nilai  IDF  dengan persamaan (2).
𝑖𝑑𝑓 𝑖 = log |𝐷|
|{𝑑:𝑡𝑖 ∈𝑑}|
(2)
Setelah kedua nilai didapatkan, dilakukan perhitungan manual nilai TF-IDF dengan persamaan (3).
(𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓) 𝑖𝑗 = 𝑡𝑓 𝑖 ∗   𝑖𝑑𝑓 𝑖 (3)
1) Data  Mining :  pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM)
dengan 2 fungsi kernel yaitu linear dan RBF. Pemodelan ini  dilakukan  pembagian  data training dan  data testing menjadi  4  skenario  yaitu  (60%:40%),  (70%:30%), (80%:20%)  dan  (90%:10%).  Pembagian  ini  dilakukan untuk  mendapatkan  nilai  performa.  Hasil  pengolahan klasifikasi  akan  menghasilkan  nilai  tingkat  akurasi, precision,  recall,  f-measure dan error  rate. Pembagian data training dan  data testing dapat  dilihat  pada  tabel berikut.
T ABEL III P EMBAGIAN D ATA T RAINING D AN D ATA T ESTING Skenario 1 Data training (60%) Data testing (40%) Skenario 2 Data training (70%) Data testing (30%) Skenario 3 Data training (80%) Data testing (20%) Skenario 4 Data training (90%) Data testing (10%)
Kemudian  dilakukan  pengujian  terhadap  tiap  skenario dengan menggunakan 2 fungsi kernel yaitu kernel linear dan kernel RBF.
Skenario 1  (60:40):  hasil  dari  pengujian  SVM  pada pemodelan  klasifikasi  berita hoax dan  berita  bukan hoax dengan skenario 1 adalah sebagai berikut.
 Pengujian dengan Kernel Linear
Gambar 15. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel Linear Skenario 1
T ABEL IV H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL L INEAR S KENARIO 1 Nilai True Positive 187 True Negative 2833 False Positif 156 False Negative 93
 Pengujian dengan Kernel RBF
Gambar 16. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel RBF Skenario 1 T ABEL V H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL R BF S KENARIO 1 Nilai True Positive 73 True Negative 2923 False Positif 270 False Negative 3
a) Skenario 2 (70:30): hasil dari pengujian SVM pada pemodelan  klasifikasi  berita hoax dan  berita  bukan hoax dengan skenario 2 adalah sebagai berikut:

##  Pengujian dengan Kernel Linear
Gambar 17. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel Linear Skenario 2 T ABEL VI H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL L INEAR S KENARIO 2 Nilai True Positive 149 True Negative 2119 False Positive 107 False Negative 77
 Pengujian dengan Kernel RBF
Gambar 18. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel RBF Skenario 2 T ABEL VII H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL R BF S KENARIO 2 Nilai True Positive 62 True Negative 2193 False Positive 194 False Negative 3 b) Skenario 3 (80:20): hasil dari pengujian SVM pada pemodelan  klasifikasi  berita hoax dan  berita  bukan hoax dengan skenario 3 adalah sebagai berikut:
 Pengujian dengan Kernel Linear
T ABEL VIII H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL L INEAR S KENARIO 3
Nilai True Positive 111 True Negative 1408 False Positive 61 False Negative 55
 Pengujian dengan Kernel RBF
Gambar 20. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel RBF Skenario 3 T ABEL IX
H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL R BF S KENARIO 3 Nilai True Positive 50 True Negative 1460 False Positive 122 False Negative 3 c)
Skenario 4 (90:10): hasil dari pengujian SVM pada pemodelan  klasifikasi  berita hoax dan  berita  bukan hoax dengan skenario 1 adalah sebagai berikut:
 Pengujian dengan Kernel Linear
Gambar 21. Hasil Pengujian SVM dengan Kernel Linear Skenario 4 T ABEL X
H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL L INEAR S KENARIO 4 Nilai True Positive 70 True Negative 686 False Positive 33 False Negative 29

##  Pengujian dengan Kernel RBF
Gambar 22. Hasil Pengujian SVM dengan Kermel RBF skenario 4 T ABEL XI H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN K ERNEL R BF S KENARIO 4 Nilai True Positive 28 True Negative 712 False Positive 75 False Negative 3
5. Evaluation :  Hasil  yang  diperoleh  dari  seluruh pengujian  dengan  model  SVM  akan  dibandingkan  untuk mengetahui  model  terbaik  dalam  proses  klasifikasi.  Hasil perbandingan evaluasi menggunakan 4 skenario dapat dilihat pada tabel berikut ini:
T ABEL XII P ERBANDINGAN E VALUASI M ODEL Skenario Akurasi (%) Precision (%) Kernel Linear Kernel RBF Kernel Linear Kernel RBF 0 1 0 1 60:40 92.38 91.65 66.78 94.7 8 96.0 5 91.5 4 70:30 92.49 91.96 65.92 95.1 9 95.3 8 91.8 7 80:20 92.90 92.35 66.86 95.8 4 94.3 4 92.2 8 90:10 92.42 90.46 70.70 95.4 1 90.3 2 90.4 7 Recall (%) F-score (%) Kernel Linear Kernel RBF Kernel Linear Kernel RBF 0 1 0 1 0 1 0 1 54. 51 96. 82 21.2 8 99. 89 60. 03 95.79 34.84 95.53 58. 20 96. 49 24.2 1 99. 86 61. 82 95.83 38.62 95.70 64. 53 96. 24 29.0 7 99. 79 65. 68 96.04 44.44 95.89 67. 96 95. 94 27.1 8 99. 58 69. 30 95.67 41.79 94.48
Berdasarkan  tabel  di  atas,  dapat  dilihat  hasil  akurasi menggunakan Support  Vector  Machine  (SVM) dengan  2 fungsi kernel yaitu kernel  linear mendapatkan  nilai  akurasi terbesar pada skenario 1 (60:40) sebesar 97,06%. Sedangkan hasil  akurasi  terendah  juga  didapat kernel  linear pada skenario  90:10  sebesar  95,87%.  Namun  hasil  dari  nilai
akurasi  saja  tidak  cukup  untuk  menentukan  model  terbaik pada penelitian  ini.  Dapat  dilihat  juga hasil  prediksi  dari masing-masing kernel SVM dengan 4 skenario pada tabel 12. Skenario 1 (60:40) dengan kernel linear mendapatkan hasil yang baik karena model dapat meng-klasifikasikan data berita hoax dan  berita  bukan hoax dengan  baik,  ditunjukan  pada tabel di bawah.
TABEL XIII
H ASIL P REDIKSI S VM D ENGAN 2 F UNGSI K ERNEL 4 S KENARIO Skenario Hasil
Skenario 60:40 Kernel Linear Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 187 156 Bukan Hoax 93 2833 Kernel RBF Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 73 270 Bukan Hoax 3 2923
Skenario 70:30 Kernel Linear Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 149 107 Bukan Hoax 77 2119 Kernel RBF Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 62 194 Bukan Hoax 3 2193 Skenario 80:20 Kernel Linear Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 111 61 Bukan Hoax 55 1408 Kernel RBF Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 50 61 Bukan Hoax 3 1408 Skenario 90:10 Kernel Linear Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 70 33 Bukan Hoax 29 686 Kernel RBF Prediksi Hoax Prediksi Bukan Hoax Hoax 28 75 Bukan Hoax 3 712

## B. Pembahasan
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma  Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasikan hoax dan bukan  hoax  berita  Covid-19  yang  diambil  dari  situs  berita online. Metodelogi yang digunakan adalah proses text mining yang  terdiri  dari  beberapa  tahapan  yaitu  data  selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation.
Pada  data selection dilakukan  pengambilan  data  dengan proses web scrapping dan pemberian labeling , selanjutnya ke
proses preprocessing dengan  beberapa  tahapan  diantaranya case  folding (mengubah  keseluruhan  kata  dalam  judul menjadi lowercase atau  huruf  kecil), tokenizing,  filtering (penghapusan  kata  sambung)  dan stemming (penghapusan kata  imbuhan).  Pada  tahap transformation dilakukan pembobotan  kata  dengan  menggunakan  salah  satu feature selection yaitu TF-IDF.
Pada  pemodelan  klasifikasi  SVM  dengan kernel  linear dan RBF didapatkan hasil pengujian terbaik oleh kernel linear pada skenario 3 (80:20) karena model dapat mengklasifikasikan  dengan  baik  data  berita hoax dan  berita bukan hoax Covid-19,  yaitu  dengan  hasil  data hoax yang diprediksi hoax ada  111,  data hoax yang  diprediksi  bukan hoax ada 61. Data bukan hoax diprediksi hoax ada 55 dan data bukan hoax diprediksi  bukan hoax ada  1408. Pada  skenario (80:20) juga dapat dilihat bahwa kernel linear memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 92,90%.
Sedangkan untuk nilai terendah didapat oleh kernel RBF pada skenario (90:10) yaitu 90,46% dan model yang didapat juga  kurang  baik  dalam  mengklasifikasikan  berita hoax maupun  bukan hoax yaitu  dengan  hasil  data hoax yang diprediksi sebagai hoax ada 28 dan data hoax yang diprediksi bukan hoax ada  75.  Data  bukan hoax yang  diprediksi hoax ada 3 dan data bukan hoax yang diprediksi bukan hoax ada 712.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  beberapa  hal,  antara  lain  penerapan  algoritma Support Vector Machine dengan kernel linear dan RBF untuk klasifikasi  berita hoax Covid-19  dilakukan  dengan menggunakan  beberapa  proses  seperti case  folding , tokenizing , filtering , stemming ,  pembobotan  kata  (TF-IDF) dan  melakukan  pemodelan  dengan  4  skenario  pengujian secara  acak  untuk  mendapatkan  model  terbaik  dari  kedua kernel algoritma Support Vector Machine . Algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan kernel linear memiliki  hasil  prediksi  yang  bagus  pada  skenario  3 (80:20)  karena  model  sanggup  dalam  mengklasifikasikan berita hoax dan  bukan hoax covid-19.  Hasil  yang  didapat yaitu  ada  111  data hoax yang  diprediksi hoax ,  ada  61  data hoax yang diprediksi bukan hoax . Sedangkan data bukan hoax yang diprediksi hoax ada 55 dan data bukan hoax diprediksi bukan hoax ada  1408.  Selain  itu  akurasi  yang  didapat  pada skenario  80:20  juga  memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  yaitu sebesar 92,90%.
Sedangkan  untuk  nilai  akurasi  terendah  didapat  oleh kernel RBF  pada  skenario  (90:10)  yaitu  90,46%  dan  model yang  didapat  juga  kurang  baik  dalam  mengklasifikasikan berita hoax maupun bukan hoax yaitu dengan hasil data hoax yang  diprediksi hoax ada  28  &  data hoax yang  diprediksi bukan hoax ada  75.  Data  bukan hoax yang  diprediksi hoax ada 3 & data bukan hoax yang diprediksi bukan hoax ada 712.

## B. Saran
Penelitian  ini  masih  belum  sempurna  dan  membutuhkan pengembangan  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  peneliti menyarankan  hal  yang  dapat  menjadi  saran  untuk mengembangkan  penelitian  selanjutnya  yaitu  diharapkan dapat  menangani  imbalance  data  untuk  proses  klasifikasi berita hoax dan  bukan hoax covid-19  serta  mampu menerapkan hasil pemodelan klasifikasi pada sistem

## D AFTAR P USTAKA
[1] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, “Arti Kata Hoax,” Kamus Besar Bahasa Indonesia, 2021.
https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/hoaks.
[2] Oxford  University,  “Oxford  Learners  Dictionaries,”  Oxford University Press, 2021. https://www.oxfordlearnersdictionaries.com/definition/english/hoax_ 1?q=hoax.
[3] MASTEL,  “Hasil  Survey  Wabah  Hoax  Nasional  2019,”  MASTEL, 2019. https://mastel.id/hasil-survey-wabah-hoax-nasional-2019/ (accessed Jan. 24, 2021).
[4] Simon Kemp, “DIGITAL 2019: INDONESIA,” Data Reportal, 2019. https://datareportal.com/reports/digital-2019-indonesia.
[5] Simon  Kemp,  “Digital  2020:  Indonesia,”  Data  Reportal,  2020. https://datareportal.com/reports/digital-2019-indonesia.
[6] A.  F.  I.  Tachta  Citra  Elfira,  “APJII:  Pandemi  COVID-19  Buat Pengguna Internet di Indonesia Meningkat Hampir 200 Juta,” voi.id, 2020. https://voi.id/teknologi/19331/apjii-pandemi-covid-19-buat- pengguna-internet-di-indonesia-meningkat-hampir-200-juta.
[7] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia, “Arti kata Berita,” Kamus Besar Bahasa Indonesia, 2021. https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/berita.
[8] A. M. Hasan, “Info Hoax Soal Kesehatan Paling Banyak Beredar di Masyarakat,”  tirto.id,  2017.  https://tirto.id/info-hoax-soal-kesehatan- paling-banyak-beredar-di-masyarakat-cnQZ.
[9] Tim Detikcom, “Kapan Sebenarnya Corona Pertama Kali Masuk RI?,” Detikcom,  2020.  https://news.detik.com/berita/d-4991485/kapan- sebenarnya-corona-pertama-kali-masuk-ri?single=1.
[10] C. Juditha, “People Behavior Related To The Spread Of Covid-19’s Hoax,”  J.  Pekommas,  vol.  5,  no.  2,  p.  105,  2020,  doi: 10.30818/jpkm.2020.2050201.
[11] F. N. Ulya and B. P. Jatmiko, “Kompas.com Kembali Jadi Pemenang Kategori  Media  Online  Tepercaya,”  Kompas.com,  2019. https://money.kompas.com/read/2019/08/01/124215826/kompascom- kembali-jadi-pemenang-kategori-media-online-tepercaya?page=all.
[12] H.  Margianto,  “Kompas.com  Tersertifikasi  dalam  Jaringan Internasional Penguji Informasi,” Kompas.com, 2018. https://nasional.kompas.com/read/2018/10/17/08133311/kompascom -tersertifikasi-dalam-jaringan-internasional-penguji-informasi .
[13] R. P. Aji, “Pelatihan Identifikasi dan Pelaporan Berita Hoax melalui portal ‘ turnbackhoax.id ’ kepada Masyarakat Desa Kedungwringin,” vol. 1, no. 2, pp. 120–127.
[14] F. Prayoga, “Gugus Tugas Covid-19 Luncurkan Situs Resmi, Berisi Edukasi hingga Hoax Buster,” Okezone, 2020.
https://nasional.okezone.com/read/2020/03/19/337/2186044/gugus- tugas-covid-19-luncurkan-situs-resmi-berisi-edukasi-hingga-hoax- buster.
[15] H. Hermanto, A. Mustopa, and A. Y. Kuntoro, “Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Layanan Komplain Mahasiswa,”  JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol.  Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 211–220, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1181.
[16] P. Assiroj, Meyliana, A. N. Hidayanto, H. Prabowo, and H. L. H. S. Warnars,  “Hoax  News  Detection  on  Social  Media:  A  Survey,”  1st 2018  Indones. Assoc. Pattern Recognit. Int. Conf. Ina. 2018  - Proc., pp. 186–191, 2019, doi: 10.1109/INAPR.2018.8627053.
[17] H.  Mustofa  and  A.  A.  Mahfudh,  “Klasifikasi  Berita  Hoax  Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes,” Walisongo J. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.3915.
[18] D. Maulina and R. Sagara, “Klasifikasi Artikel Hoax Menggunakan Support  Vector  Machine  Linear  Dengan  Pembobotan  Term Frequency-Inverse  Document  Frequency,”  J.  Mantik  Penusa,  vol.  2, no. 1, pp. 35–40, 2018.
[19] M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.
[20] A. T. Akhir, “1 , 2 , 3.”
[21] Y. Wulandari, Wiranto, and Wiharto, “Klasifikasi Keluhan Pelanggan Berbasis  Twitter  Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine (Svm) (Studi Kasus Pos Indonesia),” Pus. Dokumentasi dan Inf. Ilm. UNS, p. 1, 2017, [Online]. Available: https://eprints.uns.ac.id/43593/.