## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Untuk Mendeteksi Tingkat Krediblitas Hoax News/ Fake News Pada Sosial Media Di Indonesia Berbasis Android (Studi Kasus : Kantor Tribun Medan)
M. Ibrahim 1 , Efori Bu’ulolo 1 , Ikwan Lubis 1
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email : 1 baimmohammad35@gmail.com
Abstrak− Kabar bohong menjadi masalah paling masif di Indonesia yang membutuhkan perhatian lebih dari pemerintah dan elemen masyarakat. Masyarakat yang dengan mudah menerima hoax news dari informasi yang di sebarluaskan dengan instan mengubah pola pikir dan perasaan emosi terhadap isi dari berita yang mengandung ujaran kebencian. Pemerintah berusaha mencegah dan mengawasi setiap penyebar hoax news, bahkan akan memberikan hukuman kepada penyebar hoax. Pasalnya, hoax news hanya merugikan dan memberikan  reputasi  buruk  kepada  orang  lain  atas  penyampaian  informasi  yang  tidak  benar.  Untuk  mencegah  hal  ini  dibuatlah pengelompokkan data untuk mendeteksi tingkat keakuratan berita yang di sebarluaskan dengan metode naive bayes classifier dala m berbasis android. Metode ini dipilih selain pengembangan baru dalam pemograman spam filtering, juga memiliki tingkat keakuratan yang lebih tinggi.
Kata Kunci: Hoax News, Naïve Bayes Classifier, Data Mining, Android
Abstract− The  hoax  is  the  most  massive  problem  in  Indonesia  that  requires  more  attention  from  the  government  and  elements  of society.  People  who  easily  receive  hoax  news  from  information  that  is  disseminated  instantly  change  their  mindset  and  emotional feelings towards the  contents of news that contain  hate speech. The government is trying to prevent and oversee  every  hoax news disseminator, and will even give penalties to hoax spreaders. The reason is that hoax news only harms and gives a bad reputation to others for the delivery of incorrect information. To prevent this, a grouping of data is made to detect the level of accuracy of the news disseminated by the Naive Bayes classifier method in Android-based. This method was chosen in addition to new developments in spam filtering programming, it also has a higher level of accuracy.
Keywords : Hoax News, Naïve Bayes Classifier, Data Mining, Android

## 1. PENDAHULUAN
Pada era milenial ini, kemajuan teknologi informasi komunikasi saat ini sangat meningkat drastis. Banyak orang degan mudah mengakses informasi yang dengan marak di dapatkan. Infomasi ini dengan mudah masyarakat terima dari berbagai media sosial seperti Facebook, Twitter, Instagram dan pesan elektronik singkat lainnya seperti Whatsapp dan Telegram tanpa mengetahui kualitas pada berita yang baik dan buruk yang di konsumsi.
Kabar  bohong  alias hoax  news sudah  menjadi  masalah  paling  besar  di  tanah  air  Indonesia.  Pasalnya,  dengan penyebaran hoax news , masyarakat sulit ,mengenal berita yang real dan hoax. Berita hoax hanya menimbulkan kerugian pada salah satu pihak dan hanya menyudutkan reputasi nama baik seseorang. Pemerintah melalui Kepolisian Republik Indonesia telah mengeluarkan ancaman untuk memproses hukum pihak-pihak yang menyebarluaskan berita palsu. Tapi sayangnya, tindakan pemberian ancaman tersebut dianggap sebagai ketidakbebasan dalam berpendapat.
Berita  hoax  yang  tersebar  dari  orang  keorang  maupun  badan  pers  penyebar  hoax  telah  marak  di  baca  tiap masyarakat melalui media sosial dan elektronik lainnya yang dapat mempengaruhi kegelisahan, ketidaknyaman, perasaan amarah yang berlebihan jika berita yang di baca mengandung unsur provokatif dan agitasi yang negatif. Berita hoax yang berisikan unsur provokatif ini hanya menimbulkan perpecahan, menyulutkan kebencian, dan hasutan sana-sini di kalangan masyarakat terhadap fitnah dan informasi yang belum akurat kebenarannya.
CNN di Indonesia , mengatakan bahwa Kementerian Komunikasi dan Informatika telah menemukan 800 ribu situs hoax news yang tersebar luas di Indonesia. Pada tahun 2016, Kemkominfo juga memblok out 773 ribu situs dengan 10 kelompok.  Kesepuluh  kelompok  itu  merupakan  dari  unsur  pornografi,  narkoba,  perjudian,  SARA,  penipuan/dagang ilegal, radikalisme, kekerasan anak, keamanan internet dan hak kekayaan intelektual (HKI).
Dari permasalahan ini, untuk mempermudah dalam mendeteksi kredibilitas hoax news . Maka adanya klarifikasi terhadap  berita  yang  tersebar.  Algoritma Naive  Bayes  Classifier merupakan  metode  klasifikasi  sederhana  yang menerapkan  teorema bayes dengan  menganggap  semua  fitur  saling  tidak  berhubungan.  Penggunaan  algoritma  ini menggunakan  keseluruhan  probabilitas,  yaitu  probabilitas  dokumen  terhadap  kategori  ( prior ).  Kemudian  teks  akan terkategori berdasarkan probabilitas maksimumnya ( posterior ).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining dapat diartikan sebagai proses penemuan pengetahuan  yang  bermanfaat dan  menarik di dalam kumpulan data  yang  besar,  tujuan  utama  data  mining  yaitu  prediksi  (prediction)  dan  uraian  (description).  Data  mining  juga mempunyai  beberapa  tugas  utama  yaitu  classification  (klasifikasi),  regression  (regresi),  clustring  (pengelompokan),

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
summarization  (ringkasan),  dependency  modeling  (pemodelan  ketergantungan),  change  and  deviation  detection (pendeteksian perubahan dan deviasi) [4].

## 2.2 Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  probalistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma menggunakan teorema bayes dan mengansumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.  Naive  Bayes  juga  didefinisikan  sebagai  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuan inggis Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya [14].
Naive  Bayes  didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai output, probabilitas  mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu. Keuntungan penggunaan Naïve Bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data  pelatihan  (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian. Naive Bayes sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang komples dari pada yang diharapkan [14]. Persamaan dari teorema Bayesdapat dilihat di bawah ini :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝐻) ....................................................................................................................  (1)
Untuk menjelaskan metode Naive Bayes, perlu diketahui bahwa proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang di analisis tersebut. Karena itu, metode Naive Bayes di atas disesuaikan sebagai berikut (Saleh, 2015) :
𝑃(𝐶|𝐹1 … . 𝐹𝑛) = 𝑃(𝐶).𝑃(𝐹1…𝐹𝑛|𝐶) 𝑃(𝐹1…𝐹𝑛) ....................................................................................................  (2)
Di mana Variabel C mempresentasikan kelas, sementara variable F1...Fn mempresentasikan karakteristik petunjuk yang  dibutuhkan  untuk  menentukan  klasifikasi.  Maka  rumus  tersebut  menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya  sampel karakteristik tertentu dalam kelas C (Posterior) adalah peluang munculnya kelas C (sebelum masuknya sampel tersebut, seringkali  disebut  prior),  dikali  dengan  peluang  kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  pada  kelas  C  (disebut likelihood), dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik-karakteristik secara global (disebut juga evidence). Karena itu, rumus di atas dapat pula ditulis secara sederhana sebagai berikut [14]:
𝑝𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 .........................................................................................................  (3)
Nilai  Evidence  selalu  tetap  untuk  setiap  kelas  pada  satu  sampel.  Nilai  dari  Posterior  tersebut  nantinya  akan dibandingkan  dengan  nilai-nilai  posterior  kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas  apa  suatu  sampel  akan diklasifikasikan.

## 2.3 Berita Hoax (Hoax News)
Berita berasal dari bahasa sansekerta  Vrit yang berarti “ada” atau “terjadi”, namun dapat pula dikatakan  Vritta artinya “kejadian yang telah terjadi”. Istilah write (menulis) dalam bahasa Inggris berarti kata kerja yang menunjukkan aktivitas menulis.  Sedangkan  istilah  news  dalam  bahasa  Inggris,  berasal  dari  new  (baru)  dengan  konotasi  kepada  hal-hal  baru. Dalam hal ini segala yang baru merupakan bahan informasi bagi semua orang yang memerlukannya. Dengan kata lain, semua hal  yang baru  merupakan etimologis  istilah berita dalam  bahasa Indonesia  mendekati  istilah  bericht  (en) dalam bahasa Belanda. Besar kemungkinan kedua istilah itu berketurunan mengingat Indonesia lama dijajah Belanda [21]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Masalah
Masalah utama dalam penelitian ini adalah kabar bohong alias hoax news menjadi salah satu isu besar di Indonesia yang membutuhkan perhatian pemerintahan dan masyarakat.Hoax News seakan menjadi musuh bagi bangsa.Pasalnya, dengan penyebaran hoax, tidak sedikit elemen mayarakat yang terprovokasi. Banyak pihak yang telah berusaha untuk mencegah atau  mengurangi  penyebaran  hoax  di  Indonesia.  Namun,  karena  terlalu  banyaknya  serangan  hoax,  dibutuhkan  usaha keras.Sayangnya, hingga kini belum ada teknologi mutakhir yang dapat mengatasi hoax news secara cepat.Pemerintah melalui  Kepolisian  Republik  Indonesia  telah  mengeluarkan  ancaman  untuk  memproses  hukum  pihak-pihak  yang menyebarkan berita palsu. Kendati demikian, kebijakan lain ditentang sebagai ancaman terhadap kebebasan berpendapat (freedom of speech).
Dari permasalahan ini, masyarakat sangat sulit dalam menentukan jenis berita yang dipublikasikan apakah hoax atau fakta.Maka dari itu, penulis merancang sebuah aplikasi dengan metode Naïve Bayes Classifier untuk mempermudah dalam mendeteksi kredibilitas hoax news.Maka adanya klarifikasi terhadap berita yang tersebar.Algoritma Naive Bayes Classifier  merupakan  metode  klasifikasi  sederhana  yang  menerapkan  teorema  bayes  dengan  menganggap  semua  fitur saling tidak berhubungan.Penggunaan algoritma ini menggunakan keseluruhan probabilitas, yaitu probabilitas dokumen terhadap kategori (prior). Kemudian teks akan terkategori berdasarkan probabilitas maksimumnya (posterior).

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## 3.1.1 Penerapan Algoritma Naive Bayes
Untuk menentukan data yang nantinya akan dianalisis dengan metode naive bayes data inilah yang digunakan sebagai proses  mining  dan  pengujian,  berupa  sampel  data  facebookdan  twitter  yang  sudah  diklasifikasikan.    Algoritma menggunakan  teorema  bayes  dan  mengasumsikan  semua  atribut  independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas. Naive Bayes didasarkan pada asumsi peyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional  saling  bebas  jika  diberikan  nilai  output.  Dengan  kata  lain,  diberikan  nilai  output,  probabilitas  mengamati secara bersama adalah produk dari probabilitas individu. Adapun penerapan metode Naive Bayes sebagai berikut: 1. Data Training Facebook dan Twitter
Adapun data training facebookdan twitteradalah sebagai berikut:
Tabel 1. Data Training Facebook dan Twitter
No Judul Berita Alamat Situs Berita Cek Foto Berita Sumber Berita 1 Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Tidak Resmi 2 Non Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Resmi 3 Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Resmi 4 Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Resmi 5 Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Resmi 6 Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Resmi 7 Non Provokatif Terverifikasi Asli Resmi 8 Provokatif Terverifikasi Asli Tidak Resmi 9 Non Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Resmi 10 Non Provokatif Terverifikasi Asli Resmi 11 Non Provokatif Terverifikasi Asli Resmi 12 Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Tidak Resmi 13 Non Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Resmi 14 Provokatif Tidak Terverifikasi Asli Tidak Resmi 15 Non Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Resmi 2.  Kriteria dan Probabilitas
a. Probabilitas Kriteria Judul Berita P(C i ) P(Jenis Berita = “Hoax”) = 9/15 = 0.60 P(Jenis Berita = “Fakta”) = 6/15 = 0.40 P(X|C i ) P(Judul Berita=“Provokatif” | Jenis Berita=“Hoax”) = 6/9 = 0.67 P(Judul Berita=“Non Provokatif” | Jenis Berita=“Hoax”) = 3/9 = 0.33 P(Judul Berita=“Provokatif” | Jenis Berita=“Fakta”) = 2/6 = 0.33 P(Judul Berita=“Non Provokatif” | Jenis Berita=“Fakta”) = 4/6 = 0.67
b.  Probabilitas Kriteria Alamat Situs Berita
P(Alamat Situs Berita=“Terverifikasi” | Jenis Berita=“Hoax”) = 1/9 = 0.11 P(Alamat Situs Berita =“Tidak Terverifikasi” | Jenis Berita=“Hoax”) = 8/9 = 0.89 P(Alamat Situs Berita =“Terverifikasi” | Jenis Berita=“Fakta”) = 3/6 = 0.50 P(Alamat Situs Berita =“Tidak Terverifikasi” | Jenis Berita=“Fakta”) = 3/6 = 0.50 c.   Probabilitas Kriteria Cek Foto Berita P(Cek Foto Berita=“Asli” | Jenis Berita=“Hoax”) = 4/9 = 0.44 P(Cek Foto Berita =“Palsu” | Jenis Berita=“Hoax”) = 5/9 = 0.56 P(Cek Foto Berita =“Asli” | Jenis Berita=“Fakta”) = 6/6 = 1 P(Cek Foto Berita =“Palsu” | Jenis Berita=“Fakta”) = 0/6 = 0

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
d.  Probabilitas Kriteria Sumber Berita
P(Sumber Berita=“Resmi” | Jenis Berita=“Hoax”) = 0/9 = 0 P(Sumber Berita =“Tidak Resmi” | Jenis Berita=“Hoax”) = 9/9 = 1 P(Sumber Berita =“Resmi” | Jenis Berita=“Fakta”) = 6/6 = 1 P(Sumber Berita =“Tidak Resmi” | Jenis Berita=“Fakta”) = 0/6 = 0
3.  Tabel Probabilitas
Maka tabel probabilitas dari setiap kriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Probabilitas Kriteria Judul Berita Judul Berita Jumlah Kriteria Jenis Berita Probabilistik Hoax Fakta Hoax Fakta Provokatif 6 2 0.67 0.33 Non Profokatif 3 4 0,33 0.67 Jumlah 9 6 0.60 0.40 Tabel 3. Probabilitas Kriteria Alamat Situs Berita Alamat Situs Berita Jumlah Kriteria Jenis Berita Probabilistik Hoax Fakta Hoax Fakta Terverifikasi 1 3 0.11 0.50 Tidak Terverifikasi 8 3 0,89 0.50 Jumlah 9 6 0.60 0.40 Tabel 4. Probabilitas Kriteria Cek Foto Berita Cek Foto Berita Jumlah Kriteria Jenis Berita Probabilistik Hoax Fakta Hoax Fakta Asli 4 6 0.44 1 Palsu 5 0 0.56 0 Jumlah 9 6 0.60 0.40 Tabel 5. Probabilitas Kriteria Sumber Berita Sumber Berita Jumlah Kriteria Jenis Berita Probabilistik Hoax Fakta Hoax Fakta Resmi 0 6 0 1 Tidak Resmi 9 0 1 0 Jumlah 9 6 0.60 0.40 Tabel 6. Probabilitas Kriteria Jenis Berita Jumlah Kriteria Jenis Berita Probabilistik Hoax Fakta Hoax Fakta 9 6 0.60 0.40
Untuk memprediksi sumberberita dan jenis beritapada berita facebook dan twitter yang selanjutnya dengan data testing di bawah ini:
Tabel 7. Data Testing Berita Facebook dan Twitter No Judul Berita Alamat Situs Berita Cek Foto Berita Sumber Berita 1 PDI Perjuangan Tidak butuh suara umat Islam ( provokatif ) Tidak Terverifikasi ( skets.news ) Asli Perorangan, Tokoh Politik ( Tidak Resmi ) Billboard  Bertuliskan  PDIP Tidak  Butuh  Suara  Umat Islam ( Non Provokatif ) TidakTerverifikasi ( turnbackhoax.id ) Palsu Tokoh Partai, ( Tidak Resmi )

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
No Judul Berita Alamat Situs Berita Cek Foto Berita Sumber Berita Dukung  UU  Ormas,  PDIP Tak Takut Ditinggal Pemilih Muslim ( Provokatif ) Tdak Terverifikasi ( Kumparan.com ) Asli Wartawan ( Resmi ) PDIP Tidak Takut Kehilangan Suara Umat Islam ( Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( RmolSumut.com ) Asli Tokoh Politik ( Resmi ) Posting  Baliho  Hoax  soal PDIP, Seorang Ibu Ditangkap Polisi ( Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( detik.com ) Palsu Perorangan ( Tidak Resmi ) Unggah  baliho  PDIP  Tidak Butuh  Suara  Umat  Islam, Seorang  Ibu  Rumah  Tangga Ditangkap ( Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( seword.com ) Palsu Perorangan Tidak Resmi Soal  Foto  rugikan  PDIP  di Medsos,  Anggota  PPK  di garut Minta Maaf ( Non Provokatif ) Terverifikasi ( Tribunnews.com ) Asli Panitia Pemilihan Kecamatan ( Resmi ) Fitnah, PDI Perjuangan dituduh ANTI ISLAM ( Provokatif ) Terverifikasi ( Islam-rahmah.com) Asli Perorangan ( Tidak Resmi ) PDIP klarifikasi pemberitaan soal Siti Musdah ( Non Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( beritasatu.com ) Palsu Tokoh politik ( Tidak Resmi ) PDIP laporkan pemilik akun yang unggah umat islam tak butuh PDIP ( Non Provokatif ) Terverifikasi ( Jawapos.com ) Asli Tokoh Partai ( Resmi ) Hoax,  PDIP tak  butuh  suara umat Islam ( Non Provokatif ) Terverifikasi ( Kompas.com ) Asli Wartawan ( Resmi ) Klaim  tak  takut  ditinggal pemilih  muslim,  PDIP  di cemooh ( Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( harianumum.com ) Asli Sekjen DPP ( Tidak Resmi ) PDIP  tegaskan  tak  ada Dikotomi Islam dan Nasionalisme ( Non Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( Sindonews.com ) Asli Tokoh PDIP ( Resmi ) Musuh  Umat  Islam:  Jokowi dan PDIP ( Provokatif ) Tidak Terverifikasi (pribuminews.co.id ) Asli Perorangan ( Tidak Resmi ) Politikus  PDIP:  tak  ada  satu pun  Megawati  hina  Islam (Non Provokatif ) Tidak Terverifikasi ( Merdeka.com ) Palsu Perorangan ( Tidak Resmi )
1.  Memprediksi Sumber Berita
a. Hitung jumlah class atau label
P (Sumber Berita=”Resmi”)= 6/15
P (Sumber Berita=”Tidak Resmi”)= 9/15
b.  Hitung jumlah kasus yang sama dengan label yang sama P(Judul Berita=Provokatif | Y=Resmi) = 2/6 P(Judul Berita=Provokatif | Y=Tidak Resmi) = 6/9 P (Alamat Situs Berita=Tidak Terverifikasi | Y=Resmi) = 3/6 P (Alamat Situs Berita=Tidak Terverifikasi | Y=Tidak Resmi) = 8/9 P (Cek Foto Berita=Palsu | Y=Resmi) = 0/6

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
P (Cek Foto Berita=Palsu | Y=Tidak Resmi) = 5/9
c.   Kalikan semua variabel Resmi dan Tidak Resmi Resmi =  2/6 * 3/6 * 0/6 =  0.33 * 0.5 * 0 =  0 Tidak Resmi =  6/9 * 8/9 * 5/9
=  0.67 * 0.89 * 0.56 =  0.333
d.  Bandingkan hasil class Resmi dan Tidak Resmi
Dari hasil perkalian semua variabel resmi dan tidak resmi di atas maka terlihat bahwa nilai probabilitas tertinggi adalah kelas (P | tidak resmi). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa status pemberitaan selanjutnya masuk dalam sumber berita“Tidak Resmi”.
2.  Memprediksi Jenis Berita
a. Hitung jumlah class atau label
P (Jenis Berita=”Hoax”)= 9/14
P (Jenis Berita=”Fakta”)= 6/14
b.  Hitung jumlah kasus yang sama dengan label yang sama P(Judul Berita=Provokatif | Y=Hoax) = 6/9 P(Judul Berita=Provokatif | Y=Fakta) = 2/6 P (Alamat Situs Berita=Tidak Terverifikasi | Y=Hoax) = 8/9 P (Alamat Situs Berita=Tidak Terverifikasi | Y=Fakta) = 3/6 P (Cek Foto Berita=Palsu | Y=Hoax) = 5/9 P (Cek Foto Berita=Palsu | Y=Fakta) = 0/6
c.   Kalikan semua variabel Hoax dan Fakta
Hoax =  6/9 * 8/9 * 5/9 =  0.67 * 0.89 * 0.56 =  0.333 Fakta =  2/6 * 3/6 * 0/6 =  0.33 * 0.5 * 0 =  0
d.  Bandingkan hasil class Hoax dan Fakta
Dari hasil perkalian semua variabel hoax dan fakta di atas maka terlihat bahwa nilai probabilitas tertinggi adalah kelas (P | hoax). Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa status pemberitaan selanjutnya masuk dalam jenis berita“Hoax”.
Tabel 8. Hasil Prediksi Berita Facebook dan Twitter No Judul Berita Alamat Situs Berita Cek Foto Berita Sumber Berita Jenis Berita 1 Provokatif Tidak Terverifikasi Palsu Tidak Ada Hoax

## 3.2 Implementasi
Implementasi merupakan langkah yang digunakan untuk mengoperasikan sistem yang dibangun. Dalam bab ini dijelaskan bagaimana menjalankan sistem tersebut.
Spesifikasi perangkat keras ( Hardware ) yang digunakan untuk implementasi pembuatan dan menjalankan program aplikasi deteksi berita hoax ini agar berjalan dengan baik adalah sebagai berikut : a. Processor : Intel Core Duo b. Memory : 1 GB c. Harddisk : 160 GB
d. Windows : 7 Dalam pembuatan program inidiperlukanbeberapa Software yaitu : a. SistemOperasi : Windows 7 b. Aplikasi : Android Studio. Eclips, Java SDK
Tampilan Menu Utama adalah Tampilan dimana pada saat aplikasi dijalankan akan tampil sebagai interface pertama. Tampilan ini dapat dilihat seperti gambar dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Tampilan Menu Utama
Tampilan Menu adalah tampilan dimana perintah ini akan membawa user ke halaman menuju tampilan Menu Pilihan Seperti Proses, tentang penulis dan menu keluar. Tampilan ini dapat dilihat seperti gambar dibawah ini.
Gambar 2 . Tampilan Menu
Tampilan Berita adalah tempat berita berita yang sudah dinputkan dari database sebelum proses pendeteksian dimulai. Tampilan ini dapat kita lihat seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Alternatif
Tampilan  Proses  adalah  tampilan  dimana  aplikasi  melakukan  proses  pendeteksian  berita  hoax  pada  aplikasi berdasarkan sumber sumber berita yang dimasukkan. Tampilan in dapat dilihat seperti gambar dibawah ini.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 4. TampilanProses
Tampilan hasil dapat dilihat setelah proses pendeteksian dilakukan, hasil ini akan ditampilkan sesuai dengan proses pengambilan keputusan berdasarkan kriteria sumber berita. Tampilan ini dapat dilihat seperti gambar dibawah ini.
Gambar 5. Tampilan Hasil Proses

## 4. KESIMPULAN
Dari  penyelesaian  bab  bab  sebelumnya  pada  skripsi  ini  penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  Dengan  adanya proses  pendeteksian  berita  hoax  melalui  algoritma  naïve  bayes  classifier  dapat  mengetahui  kredibilitas  berita  hoax  di sosial media. Dengan menerapkan metode Naive bayes Classifier dapat memilih bentuk berita dan sumber berita sehingga keputusannya dapat dilakukan dengan cepat dan tepat. Aplikasi sistem pendukung keputusan iniberbasis android dapat membantu pengguna dalam menentukan jenis berita ini bersifat hoax atau fakta.

## REFERENCES
[1] Badudu , JS dan Zain, Sutan Mohammad, (1996). Kamus Umum Bahasa Indonesia : Pustaka Sinar Harapan
[2] Ali, Lukman dkk. 1995. "Kamus Besar Bahasa Indonesia. "Jakarta: Balai Pustaka.
[3] Abdul Wahab, Solichin (1990) Pengantar Analisis Kebijaksanaan Negara. Jakarta: Rhineka Cipta
[4] Susanto, & Proboyekti Nurani,., 2007. Implementasi Naïve Bayes Classifier Pada Program Bantu Penentuan Buku Referensi Mata Kuliah. Jurnal Informatika, 3 (2), 32-36
[5] Meilani & Susanti, 2014. Aplikasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Siswa Dengan Metode Naïve Bayes. Jurnal LINK, 21 (2), 1-6.
[6] Junanto, A. 2013. Algoritma Naïve Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa. Jurnal Informatika DINAMIK, 18 (1), 9-16.
[7] Hermawati, F. A. 2013. Data Mining Yogyakarta: Penerbit Andi
[8] Suyono, & Saroso Ridwan, Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes Classifier. EECCIS, 7 (1), 59-64
[9] Santosa, & Barakbah Alfina, 2012. Analisa Perbandingan Metode Hierarchical Clustering, K-Means dan Gabungan Keduanya dalam Cluster Data. Jurnal Teknik ITS, 1. A521-A525

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[10] Fadlina, , 2014. Data Mining Untuk Analisa Tingkat Kejahatan Jalanan Dengan Algoritma Association Rule Metode Apriori. Informasi dan Teknologi (INTI), 3 (1), 144-154.
[11] Ardiansyah, & Agung Sitanggang, , 2010. Penentuan  Pola Sekuensial Pada Data Transaksi Perpustakaan  IPB Menggunakan Algoritma Graph Search Techniques.
[12] Sukarsa,  &  Kencana  Utami,  ,  2013.  Penerapan  Metode  Generalized  Ridge  Regression  Dalam  Mengatasi  Masalah Multikolinearitas. E-Jurnal Matematika,2 (1), 54-59
[13] Nugroho & Subanar,., 2013. Klasifikasi Naïve Bayes untuk Prediksi Kelahiran pada Data Ibu hamil. Berkala MIPA, 23 (3), 297- 308
[14] Saleh,., 2015. Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Jurnal,2 (3), 207-2017
[15] Agus Mulyanto, 2009. Sistem Informasi Konsep dan Aplikasi. Pustaka Pelajar. Yogyakarta
[16] http://elib.unikom.ac.id/download.php?id=249971. c
[17] Apriadi Tamburaka,. Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada, 2013, p. 87.
[18] John M. Echols dan Hassan Shadily,. Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, p. 300.
[19] Niasato, , Kaedah Menerima dan Menyampaikan Berita.
[20] Edhy Sutanta, Pengantar Teknologi Informasi., 2005.
[21] Sugiarti, Analisis dan Perancangan UML (Unifield Modelling Language)., 2013.
[22] Nasruddin Safaat, Pemrograman Aplikasi Mobile Smartphone dan Tablet PC Berbasis Android., 2012.
[23] Abdul Kadir, Mudah Menjadi Programmer Android., 2009.
[24] A.  A.  B.  Ginting  and  D.  P.  Utomo,  "PERANCANGAN  APLIKASI  CATALOG  WISATA  DI  SUMATERA  UTARA MENGGUNAKAN ALGORITMA RABIN-KARP," KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 57-63, 2019.
[25] M. P. Simatupang and D. P. Utomo, "ANALISA TESTIMONIAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA TEXT MINING DAN  TERM  FREQUENCY-INVERSE  DOCUMENT  FREQUENCE  (TF-IDF)  PADA  TOKO  ALLMEEART,"  KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 808-814, 2019.