Text Mining dalam Membandingkan Metode Naïve Bayes dengan C.45 dalam Mengidentifikasi Berita Hoax pada Media Sosial
Yola Tri Handika 1 , Sarjon Defit 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3 Universitas Putra Indonesia „YPTK-UPI‟ Padang 1,2,3
Email: hoshiyola@gmail.com 1 DOI: http://dx.doi.org/10.31869/rtj.v5i1.2855
Abstract  : Hoax  news  (hocus  to  trick)  has  a  very  big  influence  in  disseminating  information, especially  in  the  world  of  social  media.  News  has  an  important  impact  on  social  and  political conditions, and news can move the economy of a country. For this reason, it is necessary to have an analysis to classify hoax news and not hoaxes, and have high accuracy in classifying the news. In this study, two methods were used as a comparison in achieving high accuracy, namely the Naïve Bayes method  which  is  famous  for  having  high  accuracy  in  classification  with  little  data,  and  the  C.45 method  which  can  minimize  noise  in  the  data.  The  data  used  are  300  articles  with  10  topics  which contain hoax and non-hoax news. The data is obtained from the internet through social media, such as Twitter, Instagram and Facebook. Testing using the Naïve Bayes method has a higher accuracy than the  C.45  method.  The  amount  of  data  used  has  a  major  influence  on  the  test  results,  if  more  data enters the training stage, then this study will have higher accuracy. However, the results of this test can be recommended to increase accuracy in the construction of a hoax news detection system. Keywords: text mining, naïve bayes, C.45, hoax, social media
Abstrak: Berita  Hoaks  ( hocus  to  trick )  memiliki  pengaruh  yang  sangat  besar  dalam  penyebaran informasi, khususnya dalam dunia media soSial. Berita memiliki dampak yang penting dalam kondisi sosial  maupun  politik,  dan  berita  dapat  menggerakan  perekonomian  pada  suatu  negara.  Untuk  itu perlu adanya analisa untuk mengklasifikasikan berita hoax dan bukan hoax , serta memiliki keakuratan yang tinggi dalam pengklasifikasian berita tersebut. Pada penelitian ini digunakan dua metode sebagai perbandingan  dalam  pencapaian  akurasi  yang  tinggi,  yaitu  metode Naïve  Bayes yang  terkenal memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam  klasifikasi  dengan  data  yang  sedikit,  serta  metode  C.45  yang dapat  meminimalkan noise pada  data.  Data  yang  digunakan  berjumlah  300  artikel  dengan  10  topik yang didalamnya terkandung berita hoaks dan non hoaks. Data tersebut diperoleh dari internet melalui media sosial, seperti twitter, instagram dan facebook. Pengujian dengan menggunakan metode Naïve Bayes memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi  disbanding  dengan  metode  C.45.  Jumlah  data  yang digunakan memiliki pengaruh besar terhadap hasil pengujian, jika data yang masuk ke tahap training lebih  banyak,  maka  penelitian  ini  akan  memiliki  keakurasian  yang  lebih  tinggi.  Namun,  hasil pengujian  ini  dapat  direkomendasikan  untuk  meningkatkan  keakurasian  dalam  pembangunan  sistem pendeteksian berita hoax . Kata kunci: text mining, naïve bayes, C.45, hoax, media sosial

## PENDAHULUAN
Knowledge Discovery in Database (KDD)  merupakan  proses  mengidentifikasi pattern  atau  pola  didalam  data  yang  benar, unik,  berguna  dan  dapat  dimengerti.  KDD memiliki  beberapa  step  yaitu Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining dan  Interpretation/Evaluation .  Pada  dasarnya Text  Mining memiliki  pengolahan  data  yang sama dengan Data
Mining , yang membedakannya  adalah  jenis  data  yang digunakan,  jika Data  Mining mengelola  data yang  terstruktur,  sedangkan Text  Mining mengelola  data  yang  tidak  terstruktur.  Pattern yang  dihasilkan  KDD  dapat  menghasilkan
beberapa jenis proses, di antaranya Prediction, Classification, Clustering dan Association [1]. Dalam penerapan
Text Mining , pengolahan data dilakukan dalam jumlah yang banyak  sebagai  bahan  pembelajaran  dalam melakukan  pelatihan  untuk  pengklasifikasian text  dalam  suatu  klasifikasi  tertentu  seperti klasifikasi  pendapat  yang  bersifat  biasa  atau sarkasme  pada  Media  Sosial  Twitter  [2]. Pendeteksian berita hoax ini dapat diwujudkan dalam suatu software yang dapat dimanfaatkan untuk  berbagai  kepentingan  yang  tentunya dapat membantu dalam mengatasi misinformasi yang akan merugikan masyarakat  [3].  Selain  pada  dunia  maya,
penggunaan Text Mining juga dilakukan dalam berbagai  bidang,  seperti  bidang  kesehatan yang  dapat  memanfaatkan Text  Mining dalam korelasi  antara  medis  dan  diagnosa  pada  data rekam  medis  pasien  [4].  Metode  Naïve  Bayes juga  digunakan  dalam  pengklasfikasi  gambar promosi  dengan  non  promosi  dalam  media sosial,  sehingga  gambar  yang  berisi  konten promosi  tidak  terkubur  oleh  konten  yang bersifat non promosi [5].
Penelitian terdahulu mengangkat permasalahan klasifikasi berita hoax menggunakan  metode  Gaussian  Naïve  Bayes dan setelah melalui percobaan telah didapatkan  hasil  bahwa  klasifikasi  meningkat dengan  penggunaan  Naïve  Bayes  Classifier
Bernouli dibandingkan dengan Gaussian Naïve
Bayes  [6].  Selain  itu  terdapat  penelitian mengenai pemilihan model dalam pendeteksian  berita  hoax,  yaitu  penggunaan BERT  dan  model  terlatih  serupa  memiliki kinerja terbaik untuk berita palsu, terutama set data yang sangat kecil [7].
Dalam penerapan Text
Mining , pengolahan data dilakukan dalam jumlah yang banyak  sebagai  bahan  pembelajaran  dalam melakukan  pelatihan  untuk  pengklasifikasian text  dalam  suatu  klasifikasi  tertentu  seperti klasifikasi  pendapat  yang  bersifat  biasa  atau sarkasme pada Media Sosial Twitter. Pendeteksian berita hoax ini dapat diwujudkan dalam suatu software yang dapat dimanfaatkan untuk  berbagai  kepentingan  yang  tentunya dapat membantu
dalam
mengatasi
misinformasi yang akan merugikan
masyarakat  [3].  Selain  pada  dunia  maya, penggunaan Text Mining juga dilakukan dalam berbagai  bidang,  seperti  bidang  kesehatan yang  dapat  memanfaatkan Text  Mining dalam korelasi  antara  medis  dan  diagnosa  pada  data rekam  medis  pasien  [4].  Metode  Naïve  Bayes juga  digunakan  dalam  pengklasfikasi  gambar promosi  dengan  non  promosi  dalam  media sosial,  sehingga  gambar  yang  berisi  konten promosi  tidak  terkubur  oleh  konten  yang bersifat non promosi [5]
Berdasarkan  masalah  di  atas,  maka  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  perbandingan penggunaan  Metode  Naïve  Bayes  dan  C.45 dalam  klasifikasi  berita hoax ,  perbandingan tersebut akan terlihat pada tingkat akurasi dari masing-masing  metode.  Selain  melakukan klasifikasi berita hoax , pada penelitian ini juga akan  mencari  hubungan  metode  seleksi  fitur
terhadap  akurasi  klasifikasi.  Sehingga  akan memperlihatkan  apakah  penambahan  metode seleksi  fitur  dapat  meningkatkan  akurasi  atau tidak.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  adalah  sebuah  tata  cara  yang menentukan  proses  penelusuran  apa  yang ingin digunakan. Metodologi Penelitian merupakan  sekumpulan  kegiatan,  peraturan serta prosedur yang dipakai oleh peneliti suatu disiplin  ilmu.  Dalam  hal  ini  peneliti  akan melaksanakan  metodologi  penelitian  pada bidang  ilmu  Teknologi  dan  penerapannya yaitu  penggunaan  metode Naïve  Bayes dan C.45 pada klasifikasi berita hoax .

## Gambar 1. Metodologi Penelitian Mengidentifikasi Masalah
Tahapan  ini  merupakan  tahapan  awal  saat melakukan  penelitian.  Tujuan  awal  dari  suatu penelitian  adalah  mencari  solusi  dari  suatu masalah. Sehingga peneliti harus mengidentifikasi masalah yang akan diselesaikan  dalam penelitian  ini, agar didapatkan suatu solusi yang tepat dan terukur.

## Menganalisa Masalah
Dalam  tahapan  menganalisa  masalah,  peneliti harus  mempelajari  dan  memahami  masalah tersebut  sehingga  didapatkan  ruang  lingkup serta batasan masalah yang akan menjadi dasar dari  penelitian  ini.  Pada  penelitian  yang  akan dilakukan,  peneliti  akan  meneliti  mengenai dampak  dari  berita  hoax  yang  tersebar  di media sosial yang mengakibatkan kericuhan di tengah  masyarakat.  Selanjutnya  peneliti  akan memilih  beberapa  topic  yang  akan  dijadikan
sampel  dalam  penelitian  tentang  berita  hoax yang beredar di media sosial.

## Mengidentifikasi Solusi
Untuk  mendapatkan  solusi  dari  permasalahan yang  terjadi,  maka  akan  diidentifikasi  solusi- solusi  yang  akan  dilakukan  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut.  Selanjutnya  solusi tersebut  akan  dipilih  untuk  menjadi  solusi yang  terbaik.  Pada  penelitian  ini,  solusi  yang diambil  dengan  menerapkan  Metode  Naïve Bayes  dan  C.45,  agar  dapat  membedakan antara berita hoax dan bukan hoax.

## Mengumpulkan Data
Pada  tahap  pengumpulan  data  ini  digunakan teknik studi pustaka dengan mengumpulkan 30 topik  yang  banyak  beredar  pada  media  sosial yang  menimbulkan  keresehan  di  tengah masyarakat.  Media  sosial  yang  digunakan adalah  Twiter,  Facebook  dan  Instagram. Selanjutnya,  dari  masing-masing  topik  akan dikumpulkan  10  berita  yang  terdiri  dari  berita hoax  dan  non  hoax,  sehingga  data  yang digunakan berjumlah 300 data. Cara pencarian berita  dilakukan  dengan  menginputkan  kata kunci  pada search  engine yang  terdapat  pada masing-masing  media  sosial.  Selain  itu  studi pustaka juga dilakukan pada Portal Hoax yang tersedia pada Website Kementerian
Komunikasi  dan  Informatika  RI  dimana  pada portal tersebut terdapat berita-berita hoax yang telah  terverifikasi  oleh  tenaga  ahli.  Data-data tersebut akan dijadikan sampel dalam penelitian klasifikasi berita hoax .

## Menganalisa dengan Metode Naive Bayes
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  analisa menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dan  C.45 dengan  menganalisasi  variabel-variabel  yang akan  digunakan  dan  perhitungan  untuk mengukur  tingkat  akurasi  dari  masing-masing metode. Perhitungan dilakukan dengan menggunakan Microsoft  Excel untuk  simulasi perhitungan data.

## Merancang Sistem Simulasi
Pada  tahapan  ini  akan  dirancang  sistem simulasi  yang  akan  digunakan.  Penelitian  ini menggunakan Edraw untuk  merancang  alur sistem  simulasi  dan Rapidminer dalam membuat  sistem  simulasi.  Selanjutnya  akan dirancang  modul-modul  yang  akan  digunakan dalam  penerapan  metode  serta  tahapan- tahapan  yang  dilakukan  sebelum  menerapkan metode yang digunakan.

## Membuat Sistem Simulasi
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pembuatan  sistem simulasi  dengan  menggunakan Rapidminer. Output dari sistem ini adalah klasifikasi berita hoax dan non hoax beserta dengan akurasinya. Serta  simulasi  lain  yang  dilakukan  dengan mengurangi  beberapa  proses  sesuai  dengan tujuan penelitian.

## Menguji Sistem Simulasi
Setelah  sistem  simulasi  dibuat,  maka  akan dilakukan  pengujian  terhadap  sistem.  Baik  itu dari segi data, variabel, proses maupun output yang  dihasilkan.  Pada  penelitian  ini  akan dilakukan  pengujian  terhadap  nilai  akurasi terhadap penggunaan Metode Naïve Bayes dan Metode  C.45.  Kedua  nilai  tersebut  akan dibandingkan,  sehingga  akan  didapatkan kesimpulan metode yang paling tepat digunakan dalam penyelesaian masalah ini.

## Menguji Hasil
Pada  tahapan  ini  peneliti  akan  melakukan pengujian terhadap sistem yang telah dirancang,  dan  terdapat  beberapan  langkah dalam  pengujian  hasil  penelitian  adalah sebagai berikut :
1. Pengumpulan  data  berita  hoax  dan  non hoax  dengan  topic  yang  telah  ditentukan pada media sosial
2. Melakukan analisa terhadap data yang telah dikumpulkan  atau  melakukan  pra  proses pada data
3. Melakukan  simulasi  terhadap  data  dengan menerapkan Metode Naïve Bayes dan C.45 dengan menggunakan Rapidminer.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  tahap analisis sistem yang bertujuan untuk menganalisa setiap proses yang dilakukan oleh sistem,  di  mana  pada  penelitian  ini  akan melakukan  klasifikasi  artikel hoax dan  bukan hoax seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  bab sebelumnya.  Selain  itu  juga  dijelaskan perancangan sistem klasifikasi artikel sehingga akan  memperoleh  ciri  atau  fitur  yang  akan menjadi  pembeda  antara  artikel hoax dan bukan hoax .
Berikut  ini  dijelaskan  pada  Gambar  4.1 mengenai  rancangan  tahapan  klasifikasi  yang menggambarkan  bagaimana  proses  simulasi klasifikasi  berita hoax dan  bukan hoax akan dilakukan.

## Gambar 2. Tahapan Sistem

## Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  kumpulan  artikel  atau  berita  yang diperoleh  dari  media  sosial  yang  terdiri  dari berita hoax dan bukan hoax. Kegiatan pertama yang  dilakukan  dengan  mencari  topik-topik artikel hoax yang paling popular menggunakan kueri  pada  search  engine,  menetapkan  daftar topic  artikel  hoax  yang  digunakan  kemudian dilanjutkan  dengan  mengumpulkan  artikel yang terkait dengan topik tersebut.
Berdasarkan kegiatan tersebut, ditetapkan 15  topik  berita  hoax  yang  digunakan  dalam penelitian ini. Data yang digunakan terdiri dari 300  berita  hoax  di  mana  berita  tersebut mengandung  salah  satu  dari  topic  yang  telah ditentukan.  Berita  tersebut  terdiri  dari  150 berita  hoax  dan  150  berita  bukan  hoax. Pelabelan  berita  atau  artikel  dilakukan  secara manual  dengan  merujuk  pada  referensi  kanal berita  yang  terpercaya.  Tabel  berikut  berisi daftar  topic  berita  hoax  yang  tersebar  dan terkenal  di  internet  yang  digunakan  dalam penelitian ini.
Tabel 1. Topik Berita Hoax yang digunakan No Topik Berita Hoax 1 Vaksin Sinovac
2 Vaksin AstraZeneca
3 Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat
4 Penerimaan CPNS Tahun 2021
5 Covid-19
6 Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB Online)
7 Vaksin Nusantara 8 Paket Kuota Kemendikbud 9 Manfaat Minum Air Putih 10 Obat Covid 11 Kartu Prakerja 12 PSBB 13 Stimulus PLN 14 Omnibus Law 15 Gejala Covid Case Folding pada Artikel Tahap  pertama  pada text  processing adalah  melakukan  proses Case  Folding yang dibutuhkan  dalam  mengkonversi  keselurhan teks  dalam  dokumen  menjadi  suatu  bentuk standar  yang  biasanya  huruf  kecil  atau lowercase . Case  Folding adalah  mengubah semua  huruf  dalam  dokumen  menjadi  huruf kecil. Hanya huruf „a‟ sampai dengan „z‟ yang diterima  oleh  sistem,  sedangkan  komponen- komponen  selain  huruf  dianggap  sebagai delimeter dan akan dihapus dari dokumen.
Hasil  akhir  dari case  folding adalah dokumen  yang  telah  distandarkan  sehingga sistem  dapat  menerima  informasi  yang  jelas dari  dokumen  tersebut.  Selanjutnya  dokumen tersebut  akan  menjadi  input  untuk  tahapan tokenisasi. Tabel 4.3 merupakan contoh artikel yang telah melalui proses Case Folding .

## Tokenisasi pada Artikel
Tahapan  kedua  dalam text  processing adalah proses tokenisasi. Yaitu proses pemotongan/pemisahan  kalimat  menjadi  kata. Artikel yang terdiri dari beberapa kalimat akan dipisahkan  menjadi  kata-kata  penyusunnya. Proses  tokenisasi  ini  menggunakan  fungsi tokenisasi  dalam  simulasinya.  Sehingga  akan didapatkan string yang  merupakan  hasil tokenisasi.  Hasil  pada  proses  ini  kemudian akan  disimpan  untuk  menjadi  inputan  pada proses  selanjutnya.  Tabel  4.4  merupakan contoh artikel sebelum melalui proses tokenisasi dan sesudah dilakukan tokenisasi.

## Stopwords pada Artikel
Tahapan  Stopwords  merupakan  tahapan yang  digunakan  untuk  mengambil  kata-kata penting  dari  hasil  tokenisasi.  Proses  ini  dapat menggunakan  algoritma  Stoplist  (membuang kata kurang penting) atau Wordlist (menyimpan  kata  penting).  Stoplist/Stopword adalah  kata-kata  yang  tidak  deskriptif  yang dapat  dibuang  dalam  suatu  kalimat.  Dapat diartikan  bahwa  kata  pada  stopword  tersebut
merupakan  kata  yang  tidak  memiliki  arti  jika berdiri  sendiri.  Contoh  stopwords  adalah “yang”, “dan”, “di”, “adalah”, “dari”, “ke” dan seterusnya.  Data  stopwords  tidak  memiliki standar,  dapat  disusun  sendiri  oleh  peneliti atau dapat merujuk pada penelitian sebelumnya.
Stemming pada Artikel Pada tahapan ini dokumen yang digunakan  merupakan  hasil  dari  proses stopwords yang  telah  dilakukans  sebelumnya. Proses Stemming merupakan proses pemotongan  imbuhan  yang  melekat  pada  kata yang  terdapat  pada  artikel.  Kata-kata  pada artikel  akan  dikembalikan  ke  kata  dasarnya. Proses  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  variasi kata  yang  sebenarnya  memiliki  kata  dasar yang sama. Tujuan Stemming diperlukan untuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari suatu  dokumen,  juga  untuk  melakukan pengelompokan  kata-kata  lain  yang  memiliki kata  dasar  dan  arti  yang  serupa  namun memiliki  bentuk  atau  form  yang  berbeda karena  mendapat  imbuhan  yang  berbeda. Selanjutnya data tersebut akan masuk ke tahap ekstraksi fitur.
Proses  pada  proses  stemming  ini  dimulai dengan melakukan pemeriksaan dan pengecekan apakah variabel penampung mengandung  daftar  kata  dasar.  Daftar  kata dasar sendiri disimpan dalam sebuah file. Jika kata  merupakan  kata  dasar,  maka  kata  dalam artikel  tidak  mengalami  apa-apa.  Sedangkan jika bukan termasuk kedalam kata dasar, maka fungsi  mengecek  apakah  kata  mengandung imbuhan suffiks = {“i”,”an”,”ku”,”mu”,”ke”.”se”,”te”,”be”,”nya” dan seterusnya}, prefix ={“di”,”ke”, ”se”,”te”, ”be”,”ber”,”peng”,”bel”  dan  seterusnya}  dan pronoun = {“ku”,”mu”,”nya}.

## Ekstraksi Fitur
Setelah  data  melalui  proses  pembersihan, selanjutnya  data  akan  melakukan  ekstraksi fitur  pada  artikel hoax dan  bukan hoax .  Pada penelitian  ini  terdapat  tiga  jenis  fitur  yang digunakan  yaitu    :  unigram,  bigram  dan trigram.  Model  fitur  tersebut  dipresentasikan dalam  sebuah  dataset.  Tujuan  penggunaan teknik N-gram ini adalah untuk memecah kata karena  pada  kalimat  Bahasa  Indonesia,  suatu frasa  memiliki  kemungkinan  terdiri  dari  lebih
dari  satu  kata.  Tabel  4.6  merupakan  contoh penggunaan unigram, bigram dan trigram
Proses  Ekstraksi  Fitur  pada  text  mining yaitu  pengambilan  fitur  dari  suatu  artikel  atau dokumen  yang  menjadikan  ciri  suatu  artikel tersebut hoax atau  bukan.  Berikut  ini merupakan  contoh  pengambilan  fitur  dari suatu artikel. Sesuai pembahasan pada sub bab sebelumnya,  data  ini  telah  melalui  proses  Pra Proses terlebih dahulu.
Seleksi Fitur dengan Information Gain
Berikut  ini  merupakan  contoh  perhitungan Information Gain : 1.1 Tabel 3. Matriks Kata
K * Fit ur Ma ka n b a y a m bu nu h b a yi A n di su k a k er u p u k sa pi 1  D1 1 1 1 1 0 0 0 0 0  D2 1 1 0 0 1 1 1 0 1  D3 1 1
0 0 0 1 0 1
*1 : Hoax, 0 : Bukan Hoax Berdasarkan  rumus  dalam  teknik Information Gain terdapat  beberapa  tahapan  dalam perhitungan  bobot Information  Gain adalah sebagai berikut :
1. Cari  nilai  Entropy  sebelum  pemisahan sesuai dengan Rumus
- „bunuh‟ =  - 2/3 Log 2 2/3 + (-1/3 Log 2
1/3) = 0,528320834 + 0,389975 = 0,918 2. Cari  nilai  Entropy  setelah  pemisahan sesuai dengan Rumus (8)
- „bunuh‟ = 2/3 (-1/1 Log 2 1/1) + (-0/1 Log 0/1) + 1/3 (-1/2 Log 2 ½) +(– ½ Log 2 ½) = 0,667 3. Cari  nilai Information  Gain sesuai dengan Rumus (9) Gain (S,A) = Entropy (S) – Entropy (S,A)
= 0,918 – 0,667 = 0,252

## Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Berdasarkan  teorema  Naïve  Bayes  yang telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  berikut ini  merupakan  contoh  perhitungan  Algoritma Naïve  Bayes  pada  klasifikasi Text  Mining . Data  yang  digunakan  adalah  hasil  keluaran
dari seleksi fitur yang dibuatkan dalam bentuk matriks yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Data  dikelompokkan  berdasarkan  kategori agar memudahkan dalam perhitungan.
Selanjutnya akan dihitung beberapa komponen yang akan menjadi parameter dalam menghitung probabilitas.
Tabel 4. Komponen Perhitungan Probabilitas
Selanjutnya dilakukan penghitungan probabilitas  tiap  kata  pada  setiap  artikel  yang digambarkan pada Tabel berikut :
Tabel 5. Probabilitas Tiap Kata Hoax Bukan Hoax Andi 0,125 0,125 Kerupuk 0,125 - Bayi - - Bunuh - - Suka - - Sapi - 0,125 Makan - - Bayam - -
Jika  telah  mendapatkan  hasil  probabilitas  tiap kata,  maka  untuk  tahap  selanjutnya  yaitu menghitung  probabilitas  tiap  kata  pada  artikel yang  akan  digunakan,  baik  itu  data  latih maupun  data  uji.  Berikut  contoh  yang  akan digunakan  untuk  menguji  probabilitas  dari suatu artikel yang belum ada labelnya. Contoh Artikel  :  Andi  suka  makan  bayi.  Maka  akan ditampilkan  dalam  bentu  matriks  yang  telah
melalui  praproses,  ekstrasi  fitur  dan  seleksi fitur.
Tabel 6. Probabilitas Data Testing
andi Suka Makan bayi Total Proba bilitas  Hasil Hoax 0 0,125 0,125 0,125 2,875 2,875 Bukan Hoax 0,13  0,125 0,125 0,125 2,00
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  artikel yang berisikan tulisan “Andi suka makan bayi” adalah hoax dengan tingkat probabilitas 2,875.

## Klasifikasi dengan C.45
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  klasifikasi menggunakan  Algoritma  C.45,  di  mana algoritma  ini  dikenal  dengan  algoritma klasifikasi yang cukup efektif dengan meminimalisir noise . Klasifikasi ini menggunakan  teknik Hold-out  Validation dengan  membagi  data  set  awal  menjadi  data latih dan data uji. Sehingga sistem tidak hanya berfokus  pada  data  yang  digunakan  saat melakukan simulasi.
Tabel 7. Perhitungan Nilai Gain
Kode J m l K as us (S ) H o a x (S 1) B u k a n H o a x (S 2)
Entr opy Gain 1 Klasif ikasi 3 2 1 0,91 8295 834 Andi 0,91 8295 834 1 1 0 1 0 0 2 2 0 0 kerup uk 0,91 8295 Tabel 2. Hasil Ekstraksi Fitur Fitur andi  Kerupuk  Bayi  bunuh  Suka Sapi makan  Bayam  Klasifikasi D1 0 0 1 1 0 0 1 1 Hoax D3 0 0 0 0 1 1 1 1 Hoax D2 1 1 0 0 1 0 1 1 Bukan Hoax Kate gori Jumlah Dokumen di setiap kategori Jumlah Dokume n Keseluru han P(kate gori) Jumla h kata pada setiap katego ri Hoa x 2 3 2,5 16 Buk an hoax 0 3 1,5 8 Jumlah Kata Unik : 8‟
834 1 1 0 1 0 0 2 2 0 0 Bayi 0,25 1629 167 1 1 1 0 0 0 2 1 1 1 bunuh 0,25 1629 167 1 1 1 0 0 0 2 1 1 1 suka 0,25 1629 167 1 2 1 1 1 0 1 1 0 0 sapi 0,25 1629 167 1 1 1 0 0 0 2 1 1 1
makan
0 1 3 2 1 0,91 8295 834 0 0 0 0 0
bayam
0 1 3 2 1 0,91 8295 834 0 0 0 0 0
Pada  tabel  di  atas, entropy yang  telah  bernilai 0  maka  proses  akan  berhenti  dan  akan  dilihat nilai gain yang  paling  tinggi  untuk  dijadikan akar selanjutnya. Proses partisi pohon keputusan  akan  berhenti  saat  semua  tupel berada  pada  node  N  mendapat  kelas  yang sama dan atau tidak ada atribut di dalam tupel yang  dipartisi  lagi  dan  atau  tidak  ada  tupel pada cabang yang kosong

## PENUTUP
Pada  penelitian  ini  dapat  disimpulkan bahwa  penggunaan  Metode  Naïve  Bayes  dan C.45  telah  terbukti  baik  dalam  proses klasifikasi. Dalam hal ini metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dari Metode  C.45  dalam  klasifikasi  berita hoax.
Algoritma yang terbaik dalam proses klasifikasi  berita  hoax  dengan  menggunakan sistem operasi seleksi fitur.

## DAFTAR RUJUKAN
[1]   Kim, H., Soibelman, L., & Grobler, F. (20 08). Factor selection for delay analysis usi ng Knowledge Discovery in Databases. A utomation in Construction, 17(5), 550–56 0. doi:10.1016/j.autcon.2007.10.001
[2]  Khairunnisa, S., Adiwijaya, A., & Faraby, S. A. (2021). Pengaruh Text Preprocessin g terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (St udi Kasus Pandemi COVID-19). JURNA L MEDIA INFORMATIKA BUDIDAR MA, 5(2), 406. doi:10.30865/mib.v5i2.28 35
[3]  Englmeier,  K.  (2021).  The  Role  of  Text Mining in Mitigating the Threats from Fa ke News and Misinformation in Times of Corona. Procedia Computer Science, 181, 149–156.  doi:10.1016/j.procs.2021.01.11
5
[4]  Chintalapudi, N., Battineni, G., Canio, M. D., Sagaro, G. G., & Amenta, F. (2021). Text mining with sentiment analysis on se afarers‟ medical documents. International Journal of Information Management Data Insights,  1(1),  100005.  doi:10.1016/j.jjim ei.2020.100005
[5]  Hubert, Phoenix, P., Sudaryono, R., & Su hartono,  D.  (2021).  Classifying  Promotio n Images Using Optical Character Recogn ition and Naïve Bayes Classifier. Procedia Computer Science, 179, 498–506. doi:10. 1016/j.procs.2021.01.033
[6]  Singh, M., Wasim Bhatt, M., Bedi, H. S., & Mishra, U. (2020). Performance of bern oulli‟s naive bayes classifier in the detecti on of fake news. Materials Today:Proceed ings. doi:10.1016/j.matpr.2020.10.896
[7]   Khan, J. Y., Khondaker, M. T. I., Afroz, S ., Uddin, G., & Iqbal, A. (2021). A bench mark study of machine learning models fo r online fake news detection. Machine Le arning  with  Applications, 4,  100032.  doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100032
[8]   Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wiba wa,  A.  P.  (2018).  Perbandingan  Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neig hbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia. Jurnal Teknologi Informasi Da
n Ilmu Komputer, 5(4), 427. doi:10.25126 /jtiik.201854773
[9]  Indrayuni,  E.  (2019). Klasifikasi Text Mi ning Review Produk Kosmetik Untuk Tek s Bahasa Indonesia Menggunakan Algorit ma Naive Bayes. Jurnal Khatulistiwa Info rmatika, 7(1). doi:10.31294/jki.v7i1.5740
[10]  Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Al goritma Naive Bayes dan C.45 dalam Kla sifikasi Data Mining. Jurnal Teknologi Inf ormasi Dan Ilmu Komputer, 5(4), 455. do i:10.25126/jtiik.201854803
[11]  Irena, B., & Erwin Budi Setiawan. (2020) . Fake News (Hoax) Identification on Soci al Media Twitter using      Decision Tree C4.5 Method. Jurnal RESTI (Rekayasa Si stem Dan Teknologi Informasi), 4(4), 711 –716. doi:10.29207/resti.v4i4.2125
[12] Khan, J. Y., Khondaker, M. T. I., Afroz, S ., Uddin, G., & Iqbal, A. (2021). A bench mark study of machine learning models fo r online fake news detection. Machine Le arning  with  Applications, 4,  100032.  doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100032
[13] Prasetijo, A. B., Isnanto, R. R., Eridani, D ., Soetrisno, Y. A. A., Arfan, M., & Sofw an, A. (2017). Hoax detection system on I ndonesian news sites based on text classif ication using SVM and SGD. 2017 4th Int ernational Conference on Information Tec hnology, Computer, and Electrical Engine ering (ICITACEE). doi:10.1109/icitacee.2 017.8257673
[14] Negara, A. B. P., Muhardi, H., & Putri, I. M. (2020). Analisis Sentimen Maskapai P enerbangan Menggunakan Metode Naive Bayes dan Seleksi Fitur Information Gain. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Ko mputer, 7(3), 599. doi:10.25126/jtiik.2020 711947
[15] Pujianto, U., & Ristanti, P. Y. (2019). Per bandingan kinerja metode C4.5 dan Naive Bayes dalam klasifikasi artikel jurnal PG SD berdasarkan mata pelajaran. TEKNO,
29(1), 50. doi:10.17977/um034v29i1p50-
67
[16] Kim, H., Soibelman, L., & Grobler, F. (20 08). Factor selection for delay analysis usi ng Knowledge Discovery in Databases. A utomation in Construction, 17(5), 550–56
0. doi:10.1016/j.autcon.2007.10.001
[17] Rahutomo, F., Pratiwi, I. Y. R., & Ramad hani, D. M. (2019). Eksperimen Naïve Ba yes Pada Deteksi Berita Hoax Berbahasa I
ndonesia. JURNAL PENELITIAN KOM UNIKASI DAN OPINI PUBLIK, 23(1). doi:10.33299/jpkop.23.1.1805 [18] Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wiba wa, A. P. (2018). Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neig hbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia. Jurnal Teknologi Informasi Da n Ilmu Komputer, 5(4), 427. doi:10.25126 /jtiik.201854773
[19] Dyo fatra Abdul Hadiy, Hayatin, N. H., & Aditya, C. S. K. (2020). Analisa Sentime n Tweet Berbahasa Indonesia Dengan Me nggunakan Metode Lexicon Pada Topik P erpindahan Ibu Kota Indonesia. Jurnal Re positor, 2(11), 1562. doi:10.22219/reposit or.v2i11.933
[20] W, B., Riski, I., Dwi, K., Nooraeni, R., Si ahaan, T., & Dhea, Y. (2019). Analisis Te xt Mining dari Cuitan Twitter Mengenai I nfrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes. EIGEN MATH EMATICS JOURNAL, 1(2), 92. doi:10.2 9303/emj.v1i2.36