## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAX PADA MEDIA SOSIAL

## Risa Wati
Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Universitas Bina Sarana Informatika
www.bsi.ac.id risawati.rwx@bsi.ac.id
Abstract — Social  media  is the  most  effective way to  facilitate  fast  information,  unfortunately  there are some elements who use social media to add hoax or  deception  to  give  misleading  opinions  to  the public. Therefore a method is needed to classify hoax news  and  non  hoax  news  on  social  media.  Naive Bayes  is  a  simple  classification  algorithm  but  has high  qualifications,  but  Naive  Bayes  has  a  very sensitive  shortcomings  in  the  selection  of  features and  therefore  the  Particle  Swarm  Optimization method  is  needed  to  improve  the  expected  results. After  conducting  research  with  the  Naive  Bayes method  and  the  Naive  Bayes  method  based  on Particle  Swarm  Optimization,  the  results  obtained are  Naive  Bayes  yielding  74.67%  while  the  Naive Bayes  based  on  Particle  Swarm  Optimization  with an  accuracy  value  of  85.19%.  The  purpose  of  this study  is  to  see  a  large  comparison.  Swarm Optimization  particles  to  improve  accuracy  in  the classification of hoax news on social media using the Naive  Bayes  classifier.  After  using  Particle  Swarm Optimization the test results increased by 10.52%.
Keywords : Classification, Social Media, Naive Bayes.
Intisari —  Media  sosial  adalah  cara  paling  efektif untuk menyebarkan informasi secara cepat, sayang sekali  ada  beberapa  oknum  yang  memanfaatkan media  sosial  untuk  menginformasikan  berita bohong  atau  hoax  untuk  memberikan  opini  yang menyesatkan  kepada  masyarakat.  Maka  dari  itu dibutuhkan metode untuk mengklasifikasikan berita hoax dan berita non hoax pada media sosial. Naive Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi yang  sederhana  namun  memiliki  akurasi  yang tinggi,  namun  Naive  Bayes  memiliki  kekurangan yaitu  sangat  sensitive  dalam  pemilihan  fitur  maka dari  itu  dibutuhkan  metode  Particle  Swarm Optimization  untuk  meningkatkan  hasil  akurasi. Setelah  dilakukan  penelitian  dengan  metode  Naive Bayes  dan  metode  Naive  Bayes  berbasis  Particle Swarm  Optimization  maka  hasil  yang  didapat adalah  Naive  Bayes  menghasilkan  akurasi  sebesar 74.67%  sedangkan  Naive  Bayes  berbasis  Particle
Swarm  Optimization  nilai  akurasinya  sebesar 85.19%. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk melihat  seberapa  besar  pengaruh  Particle  Swarm Optimization  untuk  meningkatkan  akurasi  pada klasifikasi  berita  hoax  pada  media  sosial menggunakan pengklasifikasi Naive Bayes. Setelah menggunakan  Particle  Swarm  Optimization  hasil akurasi meningkat sebesar 10.52%.
Kata Kunci : Klasifikasi, Media Sosial, Naive Bayes.

## PENDAHULUAN
Media sosial adalah cara paling efektif untuk menyebarkan  informasi  secara  cepat.  Banyak orang  menjadikan  sosial  media  sebagai  tempat untuk  memperoleh  informasi.  Ada  beberapa pengguna yang memanfaatkan media  sosial untuk hal  yang  baik  dan  ada  juga  yang  memanfaatkan media  sosial  untuk  kepentingan  yang  tidak  baik. Dampak negatif yang disebabkan oleh penggunaan media  sosial  salah  satunya  adalah  sebagai  tempat penyebaran  kabar  bohong  atau  hoax  (Kussa  & Utama,  2018).  Penyebaran  berita  bohong  atau hoax pada media sosial oleh sejumlah oknum yang tidak  bertangguang  jawab  dapat  memancing perselisihan dan lain sebagaimya.
Pada  saat  ini  kita  sering  kesulitan  untuk membedakan  mana  berita  yang  benar  dan  mana berita  bohong  atau  hoax  pada  media  sosial (Nurchayati,  2019).  Jika  tidak  berhati-hati  maka kita akan mudah termakan tipuan berita hoax dan bahkan  ikut  serta  mnyebarkan  berita  hoax tersebut  (Detiknews,  2017).  Maka  dari  itu dibutuhkan  algoritma  untuk  menentukan  berita tersebut  benar  atau  hoax.  Klasifikasi  berita  hoax atau  berita  dengan  informasi  yang  tidak  benar merupakan  salah  satu  aplikasi  kategorisasi  teks (Rasywir & Purwarianti, 2015) Beberapa penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  adalah  klasifikasi  berita  hoax  pilpres menggunakan  metode  K-NN  dan  pembobotan menggunakan TF-IDF (Rozi & Sulistyawati, 2019),
metode  klasifikasi  Rocchio  untuk  analisis  hoax (Afriza  &  Adisantoso,  2019),  klasifikasi  konten berita  dengan  metode  text  mining  (Kurniawan, Effendi, &  Sitompul,  2012)  dan  masih  banyak  lagi penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan. Metode  Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor adalah  dua  metode  yang  sering  digunakan  dalam klasifikasi  teks  (Anggono,  Suryani,  &  Kurniati, 2009).  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  namun memiliki  akurasi  yang  tinggi,  namun  Naive  Bayes memiliki kekurangan yaitu sangat sensitive dalam pemilihan  fitur  sehingga  dapat  mempengaruhi hasil  akurasinya.  Metode  klasifikasi  berbasis  fitur yang  dikembangkan  dalam  penelitian-penelitian tersebut menghasilkan akurasi yang baik (Kussa & Utama,  2018).  Particle  Swarm  Optimization  (PSO) adalah  algoritma  populer  dan  bionik  berdasarkan perilaku  sosial  yang  terkait  dengan  burung berkelompok untuk masalah optimasi (Yan & Jiao, 2016). Dengan  demikian  pada  penelitian  ini pengklasifikasi  Naive  Bayes  dengan  optimasi Particle  Swarm  Optimization akan  diterapkan untuk klasifikasi berita hoax pada media sosial.

## BAHAN DAN METODE
Sumber data dari penelitian ini adalah data kualitatif.  Dataset  yang  digunakan  adalah  berita dari media
sosial yang diperoleh dari https://turnbackhoax.id/ dimana berita tersebut terdiri dari 75 berita Hoax dan 75 berita non  Hoax.  Dataset  yang  akan  diolah  berbentuk sekumpulan  teks  yang  terpisah  dalam  bentuk dokumen.  Data  berita  hoax  dan  non  hoax dikumpulkan dan disimpan dengan nama hoax dan non_hoax dalam media teks yaitu notepad dengan ekstensi  .txt.  Penelitian  ini  menggunakan  metode eksperimen,  Metode  yang  dipilih  pada  penelitian ini  berdasarkan  kesesuaian  data  dengan  metode pengklasifikasi  teks  yang  paling  baik  yang  sudah digunakan  oleh  beberapa  peneliti  sebelumnya. Metode  yang  digunakan  adalah  algoritma  Naive Bayes  dan  untuk  meningkatkan  optimasi  yaitu menggunakan Particle Swarm Optimization. Untuk eksperimen data penelitian, peneliti menggunakan RapidMiner  5.3  untuk  mengolah  data  dan  alat bantu  mengukur  akurasi  dari  eksperimen. Langkah-langkah  pada  penelitian  dapat  dilihat pada gambar dibawah ini:
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal Metode yang diusulkan Pengujian Metode Evaluasi Hasil Eksperimen

## Sumber: (Wati, 2019)
Gambar 1. Langkah Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  data  dikumpulkan  dan  disimpan dalam  notepad  dengan  ekstensi  .txt.  langkah selanjutnya dalam penelitian ini adalah melakukan preprocessing  atau  pengolahan  awal  data  melalui tiga tahapan proses yaitu sebagai berikut:
1. Tokenization Yaitu  mengumpulkan  semua  kata  dan menghilangkan  tanda  baca  maupun  simbol yang bukan huruf, seperti “ , . /. ; ) dan lain-lain. Contoh  hasil  pengolahan  tokenization  pada RapidMiner  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah ini:

## Tabel 1. Perbandingan Teks Sebelum Dan Sesudah Dilakukan Proses Tokenization
Teks Sebelum Dilakukan Proses Tokenization Teks Setelah Dilakukan Proses Tokenization Pihak  Pemerintah  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  (NTB) dan  Duta  Besar  RI  di  Korea Selatan memberikan klarifikasi terkait kabar terlantarnya  mahasiswa  NTB di  Korea  Selatan.  Gubernur NTB  Dr.  Zulkieflimansyah membantah kabar mahasiswa penerima  beasiswa  ke  Korea Selatan terlantar. Ia menyatakan kondisi mahasiswa  di  Korea  saat  ini masih  dalam  tahap  kursus bahasa  dan  belum  aktif berkuliah. Pihak  Pemerintah  Provinsi Nusa Tenggara Barat NTB dan Duta  Besar  RI  di  Korea Selatan memberikan klarifikasi terkait kabar terlantarnya  mahasiswa  NTB di  Korea  Selatan  Gubernur NTB  Dr  Zulkieflimansyah membantah kabar mahasiswa penerima  beasiswa  ke  Korea Selatan terlantar Ia menyatakan kondisi mahasiswa  di  Korea  saat  ini masih  dalam  tahap  kursus bahasa  dan  belum  aktif berkuliah
Sumber: (Wati, 2019)
2. Stopwords Removal Stopwords dapat diartikan sebagai menghilangkan  kata-kata  umum  yang  tidak memiliki makna atau informasi yang dibutuhkan. Contoh hasil pengolahan stopwords  removal  pada  RapidMiner  dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Perbandingan Teks Sebelum Dan Sesudah
Dilakukan Proses Stopwords Removal
Teks Sebelum Dilakukan Proses Stopwords Removal Teks Setelah Dilakukan Proses Stopwords Removal Pihak  Pemerintah  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  (NTB) dan  Duta  Besar  RI  di  Korea Selatan memberikan
klarifikasi terkait kabar terlantarnya  mahasiswa  NTB di  Korea  Selatan.  Gubernur
NTB  Dr.  Zulkieflimansyah membantah kabar mahasiswa penerima  beasiswa  ke  Korea Selatan terlantar. Ia menyatakan kondisi mahasiswa  di  Korea  saat  ini masih  dalam  tahap  kursus bahasa  dan  belum  aktif berkuliah. Pihak  Pemerintah  Provinsi Nusa Tenggara Barat NTB dan Duta  Besar  RI  di  Korea Selatan memberikan klarifikasi terkait kabar terlantarnya  mahasiswa  NTB di  Korea  Selatan  Gubernur NTB  Dr  Zulkieflimansyah membantah kabar mahasiswa penerima  beasiswa  ke  Korea Selatan terlantar Ia menyatakan kondisi mahasiswa  di  Korea  saat  ini masih  dalam  tahap  kursus bahasa  dan  belum  aktif berkuliah
Sumber: (Wati, 2019)
3. Stemming
Stemming  merupakan  salah  satu  proses  dari mengubah  token  yang  berimbuhan  menjadi kata  dasar,  dengan  menghilangkan  semua imbuhan  yang  ada  pada  token  tersebut. Pentingnya stemming dalam proses pembuatan sistem  adalah  untuk  menghilangkan  imbuhan pada  awalan  dan  akhiran.  Contoh  hasil pengolahan  stemming  pada  RapidMiner  dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Perbandingan Teks Sebelum Dan Sesudah

## Dilakukan Proses Stemming
Teks Sebelum Dilakukan Proses Stemming Teks Setelah Dilakukan Proses Stemming Pihak  Pemerintah  Provinsi Nusa  Tenggara  Barat  (NTB) dan  Duta  Besar  RI  di  Korea Selatan memberikan
klarifikasi terkait kabar terlantarnya  mahasiswa  NTB di  Korea  Selatan.  Gubernur NTB  Dr.  Zulkieflimansyah membantah kabar mahasiswa penerima  beasiswa  ke  Korea Selatan
terlantar. Ia menyatakan kondisi mahasiswa  di  Korea  saat  ini masih  dalam  tahap  kursus bahasa  dan  belum  aktif berkuliah.
pihak  pemerintah  provinsi nusa  tenggara  barat  ntb  dan duta besar ri di korea selatan memberikan klarifikasi
terkait  kabar  terlantarnya mahasiswa  ntb  di  korea selatan  gubernur  ntb  dr zulkieflimansyah  membantah kabar  mahasiswa  penerima beasiswa  ke  korea  selatan terlantar ia menyatakan kondisi  mahasiswa  di  korea saat  ini  masih  dalam  tahap kursus  bahasa  dan  belum aktif berkuliah
Sumber: (Wati, 2019)
Preprocessing pada RapidMiner dapat dilihat pada gambar berikut ini:
Sumber: (Wati, 2019) Gambar 2. Preprocessing
Data training yang digunakan terdiri dari 75 data berita hoax dan 75 data berita non hoax pada media  sosial.    Pada  penelitian  ini  hasil  klasifikasi berita  hoax  dan  non  hoax  pada  media  sosial menggunakan  metode  Naive  Bayes  pada framework RapidMiner sebagai berikut
Sumber: (Wati, 2019) Gambar 3. Model Pengujian Validasi Naive Bayes
Untuk  data berita  non  hoax,  57 diklasifikasikan  kedalam  berita  non  hoax  dan  18 data  diprediksi  berita  non  hoax  ternyata  hasil prediksinya  merupakan  berita  hoax.  Untuk  data berita hoax, 55 diklasifikasikan sebagai berita hoax
dan  20  data  diprediksi  kedalam  berita  hoax ternyata hasil prediksianya merupakan berita non hoax.  Hasil  klasifikasi  menggunakan  Naive  Bayes dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Sumber: (Wati, 2019)
Gambar 4. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Baye
1. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TN+TH TN+FN+TP+FP ..................................... (1)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0.7467 (74,67%)
2. 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = TH TH+FN ..................................... (2)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 0.7534 (75.34%)
3. 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = TN TN+FH ..................................... (3)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 0.7403 (74.03%)
4. PPV = TH TH+FH ................................................. (4)
PPV = 0.7333 (73.33%)
5. NPV = TN TN+FN ................................................. (5)
NPV = 0.76 (76%)
Pengujian  Naive  Bayes  berbasis  Particle Swarm  Optimization,  nilai  training  dalam penelitian  ini  ditentukan  dengan  cara  melakukan uji  coba  dengan  memasukkan  nilai  parameter Population  Size  dan  Inertia  Weight.  Berikut  ini adalah  hasil  dari  percobaan  yang  telah  dilakukan untuk menentukan nilai training.
Tabel 4.Eksperimen Penentuan Nilai Training NB berbasis PSO Population size (Q) Inertia Weight (w) Accuracy 5 1.0 81.10% 6 1.0 85.19% 7 1.0 81.71% 6 0.1 83.14% Sumber: (Wati, 2019)
Hasil  terbaik pada  eksperimen  Naive  Bayes berbasis  Particle  Swarm  Optimization  adalah dengan  nilai  Population  Size  sebesar  6  dan  nilai
Inertia  Weight  sebesar  1.0,  Accuracy  yang dihasilkan adalah sebesar 85.19%.  Pada penelitian ini hasil klasifikasi berita hoax dan non hoax pada media  sosial  menggunakan  metode  Naive  Bayes berbasis  Particle  Swarm  Optimization  pada framework RapidMiner sebagai berikut
Sumber: (Wati, 2019)
Gambar 5. Model Pengujian Validasi Naive Bayes
Berbasis Particle Swarm Optimization
Untuk  data berita  non  hoax, 63 diklasifikasikan  kedalam  berita  non  hoax  dan  10 data  diprediksi  berita  non  hoax  ternyata  hasil prediksinya  merupakan  berita  hoax.  Untuk  data berita hoax, 57 diklasifikasikan sebagai berita hoax dan  18  data  diprediksi  kedalam  berita  hoax ternyata hasil prediksianya merupakan berita non hoax. Hasil Pengujian Model Naive Bayes  berbasis PSO dapat dilihat pada gambar dibawah ini
Sumber: (Wati, 2019) Gambar 6. Model Confusion Matrix untuk Metode Naive Bayes Berbasis PSO 1. 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TN+TH TN+FN+TH+FH ...................................... (6)
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 0.8514 (85.14%)
2. 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = TH
TH+FN ..................................... (7)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 0.8533 (85.33%)
3. 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = TN
TN+FH ..................................... (8)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 0.8493(84.93%)
4. PPV = TH TH+FH ................................................. (9)
PPV = 0.8533(85.33%)
5. NPV = TN
TN+FN ............................................. (10) NPV = 0.8493(84.93%) Keterangan : TH: True Hoax TN: True NonHoax
FH: False Hoax
FN: False NonHoax PPV : Positive Predictive Value NPV: Negative Predictive Value Hasil evaluasi pada penelitian ini menunjukkan bahwa Particle Swarm Optimization dapat  meningkatkan  nilai  akurasi  pada  Naive Bayes  yang  merupakan  metode  yang  baik sebagai pengklasifikasi text berita hoax dan non hoax pada media sosial untuk membedakan mana berita yang benar dan mana berita bohong atau hoax.

## KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan pengklasifikasi teks berita hoax dan non hoax pada media  sosial  dengan  pengklasifikasi  Naive  Bayes. Penelitian  ini  menggunakan  75  data  berita  hoax dan  75  data  berita  non  hoax  pada  media  sosial. Naive  Bayes  dapat  berfungsi  dengan  baik  sebagai pengklasifikasi  text.  Akurasi  Naive  Bayes  sebelum
menggunakan  Particle  Swarm  Optimization sebesar
74.67% setelah menggunakan penggabungan  metode  Naive  Bayes  dan  Particle Swarm  Optimization,  akurasi  menjadi  meningkat yaitu menjadi 85.19%. terjadi peningkatan akurasi sebesar  10.52%.  Sehingga  Naive  Bayes  berbasis Particle  Swarm  Optimization  pada  klasifikasi berita  hoax  pada  media  sosial  terbukti memberikan nilai akurasi yang lebih akurat.

## REFERENSI
friza, A., & Adisantoso, J. (2019). Metode Klasifikasi Rocchio untuk Analisis Hoax, 5 (February), 1– 10. http://doi.org/10.29244/jika.5.1.1-10
Anggono, R., Suryani, A. A., & Kurniati, A. P. (2009). Analisis  Perbandingan  Metode  K-Nearest Neighbor  dan  Naive  Bayes  Classifier  dalam Klasifikasi Teks . Universitas Telkom.
Detiknews.  (2017).  Cara  Cerdas  Mencegah
Penyebaran  Hoax  di  Media  Sosial.  Retrieved from https://news.detik.com/adv-nhl- detikcom/d-3716300/cara-cerdas- mencegah-penyebaran-hoax-di-media-sosial
Kurniawan, B., Effendi, S., & Sitompul, O. S. (2012). Klasifikasi  Konten  Berita  Dengan  Metode Text  Mining. Jurnal  Dunia  Teknologi Informasi , 1 (1),  14–19.  Retrieved  from http://download.portalgaruda.org/article.ph p?article=58993&val=4123
Kussa,  P.,  &  Utama,  L.  (2018).  Identifikasi  Hoax pada  Media  Sosial  dengan  Pendekatan Machine Learning, 13 (1), 69–76.
Nurchayati, U. (2019). Ini 11 Macam Berita Bohong yang  Perlu  Kamu  Ketahui.  Retrieved  from https://islami.co/ini-11-macam-berita- bohong-yang-perlu-kamu-ketahui/
Rasywir, E., & Purwarianti, A. (2015). Eksperimen pada  Sistem  Klasifikasi  Berita  Hoax Berbahasa  Indonesia  Berbasis  Pembelajaran Mesin, 3 (2), 1–8. Retrieved from https://www.mendeley.com/import/ Rozi, F. N., & Sulistyawati, D. H. (2019). Klasifikasi Berita  Hoax  Pilpres  Menggunakan  Metode Modified K-Nearest Neighbor Dan Pembobotan Menggunakan Tf-Idf, 15 , 1–10.
Wati,  R.  (2019). Laporan  Akhir  Penelitian: Klasifikasi  Berita  Hoax  Pada  Media  Sosial Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan
Particle Swarm Optimization . Jakarta.
Yan, P., & Jiao, M. H. (2016). An improved particle swarm  optimization  for  global  optimization. Proceedings  of  the  28th  Chinese  Control  and Decision  Conference,  CCDC  2016 , 8 ,  2181– 2185. http://doi.org/10.1109/CCDC.2016.7531347