Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor dalam Klasifikasi Judul Berita Hoax
Muhammad Diki Hendriyanto a , Betha Nurina Sari b
a Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361
b Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Kec. Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 22 Februari 2022
Revisi Akhir: 25 Juni 2022
Diterbitkan Online : 15 September 2022 With  the  rapid  development  of  information  technology,  especially  in  Indonesia,
information is more easily obtained through online media. Therefore, the dissemination of information in online media becomes uncontrollable and a lot of information is not in accordance  with the  facts  or  can be  said to be a hoax.  Readers  should  be more  careful when reading news headlines to avoid hoaxes. The purpose of this research is to find out how  to  apply  the  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  algorithm  in  classifying  news  including hoaxes or not hoaxes. In the process, the classification of hoaxes or non-hoaxes uses the KDD method in text mining and goes through several stages, namely preprocessing, word weighting with TF-IDF and classification using the KNN algorithm. There are 3 scenarios in the data split process, namely 90:10, 80:20, and 70:30. Evaluation is done by using a confusion matrix. The results of this study obtained the highest accuracy of 93.33% with a k value of 3 in the 90:10 scenario. So, the K-Nearest Neighbor algorithm is suitable for classifying hoax news titles.
K ATA K UNCI
Klasifikasi Hoax KNN K ORESPONDENSI
E-mail: muhammad.diki18199@student.unsika.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Internet  disebut  sebagai  bentuk  peningkatan  teknologi  yang sekarang menjadi kebutuhan manusia karena sudah merambah ke prospek  budaya  masyarakat,  dari  gaya  hidup,  bidang  edukasi, kajian,  hingga  ke  bidang  komersial . Salah  satu  manfaat  dengan adanya  kehadiran  internet  ini  yaitu  pertumbuhan  akan ketersediaan  pesat  dan  sederhana  ketika  digunakan  oleh  semua kalangan,  dimanapun  dan  kapanpun  [1].  Kumpulan  informasi yang  menyajikan  tentang  suatu  tentang  insiden,  pandangan, kegemaran,  keadaan,  suasana,  ulasan  yang  esensial,  atraktif, sedang ramai di perbincangkan dan akan disebar ke masyarakat yang biasanya kita sebut sebagai berita. Berita berisi pemberitaan yang  konsisten,  relevan,  dan  akurat  yang  memberikan pengetahuan  kepada  penerimanya.  Seringkali,  berita  disajikan kepada pihak ketiga atau kelompok orang dengan bentuk media cetak,  dunia  maya,  atau  dari  mulut  ke  mulut  [2].  Penyebaran informasi  tersebut  tidak  tersaring,  dan  siapapun  dapat menyebarkan  berita  yang  tidak  jelas,  bahkan  mengandung informasi hoax yang dikenal dengan istilah “berita palsu”. Berita yang  tidak  jelas  dan hoax dapat  menimbulkan  kegemparan  di masyarakat,  apalagi  jika  konten  yang  beredar  sensitif  terhadap kehidupan manusia [3].
Hoax adalah berita  dan  substansial  yang bisa  saja  menyimpang dari  penerimaan  seseorang  dengan  menyebarkan  berita  palsu sebagai validitas. Hoax dapat merusak citra dan kredibilitas serta mempengaruhi  banyak  orang. Hoax seringkali  menjadi  berita yang  mengecoh  karena  tidak  adanya  asal  usul  terpercaya  dan indikasi  yang  jelas.  Berita hoax memang  telah  direncanakan publikasinya oleh beberapa oknum demi keuntungan sendiri. Saat ini,  berita hoax dapat  meluas  dengan  internet.  Pesatnya perkembangan telekomunikasi menimbulkan peredaran berita di internet  yang  tidak  dapat  ditanggulangi,  contohnya  seperti keterangan  dokumen  yang  berisikan hoax [4].  Oleh  karena  itu upaya yang dapat segera direalisasikan dan dimengerti penerima berita tersebut adalah melakukan pengelompokan berita menurut kategori  berita hoax atau  tidak.  Tujuan  dari  pengelompokan  ini adalah untuk memperhitungkan tingkatan dari suatu target yang kelas dan karakteristiknya tidak ditemukan. Dalam memudahkan klasifikasi  suatu  berita,  sebagai  tahapan  pertama  peneliti  akan menguji  dalam  pengklasifikasian  judul  berita  dengan  algoritma K-Nearest Neighbor .
Algoritma K-Nearest Neighbor merupakan algoritma supervised learning . K-Nearest  Neighbor (KNN)  merupakan  salah  satu metode klasifikasi yang yang umumnya dipergunakan dalam data mining, dengan keunggulan mengeksekusi data dan waktu lebih singkat, dimana sangat berguna untuk mengeksekusi persebaran
berita  yang  tidak  jelas  isinya  bahkan  berita  yang  mengandung unsur  hoaks  [3].  Penerapan  algoritma  KNN  ditemukan  pada sejumlah penelitian yang telah dilakukan yaitu oleh Siti Ernawati dan Risa Wati mengenai analisis sentimen ulasan agen perjalanan menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor diperoleh  akurasi dengan hasil mencapai 87.00% [5]. Dari hasil penelitian lain oleh Pratama Dwi Nugraha dkk mengenai klasifikasi dokumen dengan algoritma KNN dan seleksi fitur Information Gain menunjukkan bahwa  algoritma K-Nearest  Neighbor tanpa  seleksi  fitur Information  Gain untuk  semua  dokumen  latih  menggunakan berbagai  parameter  mempunyai  akurasi  tingkat  tinggi  sebesar 93.94438% [6].
Berdasarkan paparan di atas, diketahui bahwa klasifikasi dengan menerapkan  algoritma  KNN  memberikan  akurasi  dan  performa yang  tinggi  namun  sederhana.  Oleh  karena  itu,  algoritma K- Nearest  Neighbor (KNN) akan  diterapkan  pada  penelitian  ini dalam  klasifikasi  judul  berita hoax .  Tujuannya  adalah  untuk mengetahui  tingkat  performa  algoritma  KNN  dalam  melakukan klasifikasi judul berita hoax dengan bahasa Indonesia. Sehingga diharapkan dapat membantu pembaca berita untuk membedakan berita hoax dan fakta.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Berita
Berita  adalah  informasi  terkini  yang  menjadi  ketertarikan pembaca kemudian disebarluaskan melalui surat kabar,  televisi, dunia  maya,  social  media  dan  juga  media  lainnya.  Suatu  berita semestinya  tercantum  komponen  5W+1H  yaitu  (siapa,  apa, kapan,  mengapa,  dan  di  mana,  serta  bagaimana).  Berita  adalah pemberitahuan  yang  menerangkan  kembali  peristiwa  yang sebelumnya  terjadi.  Berita  harus  autentik  dan  mengungkapkan fakta  peristiwa.  Pendapat  dapat  ditambahkan  ke  cerita,  tetapi hanya jika itu adalah pendapat penulis berita atau pendapat orang lain  tentang  peristiwa  tersebut.  Di  era  teknologi  canggih  ini, proses  penyebaran  berita  tidak  lagi  sulit.  Tidak  seperti  di  masa lalu,  ketika  berita  menyebar,  orang  harus  mengirim  surat  atau menulisnya di koran, mencetaknya, dan mendistribusikannya ke publik  pada  hari  berikutnya.  Ini  akan  membuat  berita  berhenti menjadi  fakta.  Sekarang, orang  cukup  menulis  pesan  singkat  di perangkat selulernya, kemudian membagikannya di media sosial. Tanpa  menunggu  waktu  lama,  siapapun  dapat  membaca  berita yang telah disebarkan [7].
2.2. Hoax
Hoax mengandung  arti  berita  palsu,  yaitu  berita  yang  tidak memiliki  sumber    [8]. Hoax merupakan  berita  dan  substansial yang  bisa  saja  menyimpang  dari  penerimaan  seseorang  dengan menyebarkan  berita  palsu  sebagai  validitas  [9]. Hoax adalah penyalahgunaan  suatu  berita  yang  telah  terencana  untuk menyampaikan  berita  palsu. Hoax merupakan  berita  dan substansial  yang  bisa  saja  menyimpang  dari  penerimaan seseorang  dengan  menyebarkan  berita  palsu  sebagai  validitas. Hoax itu sendiri bisa dirancang agar memberi pengaruh kepada penerima informasi sehingga si penerima dapat bertindak atas isi hoax tersebut [4].
2.3. Text Mining
Text  mining mendefinisikan  data  mining  dalam  bentuk  teks. Sumber data umumnya diperoleh dari dokumen. Tujuannya yaitu untuk  menemukan  istilah  yang  dapat  menempati  isi  dari dokumen,  sehingga  dapat  menganalisis  konektivitas  antar dokumen  [5].  Konsep  dalam text  mining digunakan  sebagai klasifikasi  dokumen  teks,  dimana  dokumen  yang  ada  akan diklasifikasikan menurut dokumen yang akan diproses [10].
Dengan  adanya  konsep  ini  membuat  artikel  yang  diteliti  akan diperjelas kategori jenisnya melalui katakata yang akan muncul dari  artikel  yang  ada.  Kata-kata  yang  terkandung  dalam  artikel dapat  dicocokkan  dan  dianalisis  dengan  kata  kunci  yang  telah ditentukan sebelumnya sehingga proses dapat mengklasifikasikan  dokumen  secara  efisien  [11]. Text  mining memiliki  tujuan  memperoleh  informasi  yang  bermanfaat  dan penting dari sekelompok dokumen [12].

## 2.4. K-Nearest Neighbor
KNN  merupakan  metode  yang  mengklasifikasikan  objek didasarkan pada nilai k dengan melihat jarak terdekat suatu objek berdasarkan  data  latih  atau  data  uji.  Metode  tersebut  bertujuan untuk  mengklasifikasikan  objek  baru  berdasarkan  sampel pelatihan dan atribut. Nilai prediksi akan ditentukan berdasarkan hasil  klasifikasi  tetangga  terdekat  [6].  Sebelum  menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor , langkah awal yaitu tentukan data latih  dan  data  uji.  Setelah  itu  dilanjutkan  dengan  proses perhitungan  untuk  menghitung  jarak  dengan  rumus Euclidean Distance . Algoritma ini sangat simpel dan mudah diterapkan serta menyerupai  metode clustering ,  yaitu  penggolongan  data  baru berdasarkan  jaraknya  ke  beberapa  data  atau  tetangga  terdekat. Pertama,  tentukan  nilai  K  tetangga  sebelum  menghitung  jarak data ke tetangga. Kemudian, tentukan jarak antara dua titik, satu titik dalam data latih dan satu titik dalam data uji, menggunakan rumus Euclidean  Distance .  Berikut  ini  adalah  tahapan penggunaan algoritma KNN [13].
1. Menetapkan nilai k.
2. Hitunglah  jarak  antara  data  baru  dengan  seluruh  data training menggunakan rumus Euclidean Distance. 𝑑(𝑥, 𝑦) =   √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Ket:
d(x,y)    = Jarak data uji dengan data latih n = Banyaknya data latih x = Data latih y = Data uji
3. Urutkan jarak berdasarkan nilai terdekat
4. Lihat kelas k dari tetangga dengan jarak terdekat
5. Kelas  pada  data  baru  diambil  berdasarkan  kelas  terbanyak tetangga terdekat.
2.5. Pembobotan Kata
Pembobotan kata bergantung dari total kemunculan setiap token dalam  dokumen.  Metode  untuk  memboboti  kata  yang  sangat sering  digunakan  yaitu Term  Frequency-Inverse  Document Frequency  (TF-IDF) . Term  frequency merupakan  banyaknya kemunculan  sebuah term dalam  sebuah  dokumen. Inverse Document  Frequency adalah  probabilitas  sebuah  kata  muncul
dalam sekelompok dokumen [4]. Berikut adalah langkah-langkah memboboti kata dengan TF-IDF [14]:
1. Menghitung  nilai  TF  dengan  melihat  jumlah  kata  pada sebuah dokumen.
2. Menghitung nilai IDF, rumus IDF = 𝑙𝑜𝑔 𝑁 / 𝐷𝐹
3. Selanjutnya melakukan proses TF-IDF dengan persamaan 6. 𝑡𝑓𝑖𝑑𝑓 (𝑎,𝑏) = 𝑡𝑓 (𝑎,𝑏) × 𝑖𝑑𝑓 (𝑎) (6) Keterangan: tf (a,b) = Nilai TF kata a dalam dokumen b idf (a) = Nilai IDF kata a terhadap keseluruhan dokumen

## 2.6. Evaluasi
Dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  kinerja  saat  klasifikasi, khususnya  klasifikasi  teks,  umumnya  dilakukan  dengan Confusion Matrix berupa hasil dengan nilai accuracy, precision, recall ,  dan f1-score .  Nilai  akurasi  menunjukkan  seberapa  baik seluruh dokumen diklasifikasikan dengan benar. Semakin tinggi nilai  akurasinya,  maka  model  tersebut  semakin  baik dan  akurat dalam  klasifikasi.  [4].  Untuk  menghitung accuracy , precision, recall , dan f1-score dapat menggunakan rumus dibawah ini.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐹1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) (5)

## 3. METODOLOGI
Metode yang diterapkan pada penelitian ini yaitu Knowledge Discovery  in  Database ,  dimana  metode  ini  terdapat  beberapa proses seperti pada alur penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.

## 3.1. Data Selection
Data  Selection adalah  prosedur  penentuan  data  yang  akan digunakan  dari  sekelompok  data.  Data  terpilih  dari  tahap  ini nantinya akan dipergunakan untuk diolah pada tahap selanjutnya. Data tersebut akan disimpan dalam file dengan ekstensi csv.

## 3.2. Preprocessing
Tahapan preprocessing data  adalah  tahapan  menyiapkan  data mentah  sebelum  melakukan  proses  selanjutnya.  Tahap  ini membersihkan  data  yang  bertujuan  untuk  menyatukan  struktur kata dan mengurangi banyaknya kata dari sekumpulan dokumen. Pada tahap preprocessing akan dilakukan beberapa proses yaitu sebagai berikut.
1. Cleaning
Di tahap ini akan membersihkan atribut yang tidak berkaitan dengan informasi yang terkandung dalam data seperti emoticon, hashtag , URL, dan mention .
2. Case folding
Di  tahapan  ini  dilakukan  proses  untuk  mengubah keseluruhan  karakter  atau  huruf  dalam  dokumen  agar  menjadi huruf kecil.
3. Tokenizing
Tahap  ini  merupakan  tahap  setiap  kata  dalam  kalimat dipisahkan dari kata yang membentuknya.
4. Stopword Removal
Tahapan ini adalah tahapan dimana sejumlah kata yang tidak penting akan dihilangkan. Contohnya kata-kata seperti “ke”, “di”, “yang”,  “dari”,  “di”,  “dengan”,  “ada”,  “akan”,  “tidak”,  “itu”, “mau”, dan lain-lain.
5. Stemming
Di  tahap  ini  merupakan  tahapan  mengubah  seluruh  kata menjadi kata dasar.

## 3.3. Transformation
Pada tahap transformation dilakukan proses perubahan pada data yang  sebelumnya  sudah  terpilih  sehingga  data  terpilih  tersebut dapat digunakan dalam tahap data mining . Dalam tahap ini akan memboboti setiap kata dengan TF-IDF.

## 3.4. Data Mining
Di  tahap  ini  akan  dilakukan  analisa  dengan  menggunakan algoritma  klasifikasi K-Nearest  Neighbor .  Nilai  k  yang digunakan dalam proses klasifikasi yaitu 3, 5, 7, 9, dan 11. Dalam tahap ini akan dilakukan split data dengan 3 skenario yaitu 70:30, 80:20,  dan  90:10. Split  data menggunakan train  test  split dari library scikit-learn dengan parameter random state =42.

## 3.5. Evaluation
Penelitian ini menerapkan Confusion Matrix berupa hasil dengan nilai accuracy , precision , recall dan F1-Score .. Pengukuran atau pengujian algoritma digunakan untuk mengetahui performa dan keoptimalan algoritma.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Pada  tahap data  selection ini  dimulai  dengan  melakukan pengumpulan data. Data judul berita dikumpulkan secara manual oleh  penulis  dari  beberapa  situs  online.  Data  judul  berita  yang fakta  dikumpulkan  melalui  situs  detikcom  dan  cnnindonesia, sedangkan  data  judul  berita hoax dikumpulkan  melalui  situs turnbackhoax.  Data  yang  diambil  merupakan  data  pada  tanggal 24 November 2021 – 22 Januari 2022 yang berjumlah 75 judul berita fakta dan 75 judul berita hoax . Pada awalnya data memiliki empat atribut yaitu tanggal, judul, sumber, dan label, tetapi hanya 2 atribut yang akan diolah yaitu judul dan label. Data yang sudah dikumpulkan ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Judul Berita
No Judul Label 1 Jorok!  Sungai  di  Kopo  Sayati,  Bandung Dipenuhi Sampah Fakta 2 Booster  Vaksin  Sinovac  Bisa  Pakai AstraZeneca Pfizer, Ini Kombinasinya Fakta
3 Ekstradisi  Diteken,  Bagaimana  Kabar Tersangka KPK Tannos di Singapura Fakta
4 Razia STNK, Kendaraan yang Terlambat Membayar Pajak akan Dikandangkan Hoax 5 Atlet  Tenis  Dalila  Jakupovic  Mengalami Kesulitan Bernapas saat Babak Kualifikasi Australia Open karena Vaksin Covid-19 Hoax 6 Bill Gates akan Menarik Semua Peredaran Vaksin Covid-19 Hoax

## 4.2. Preprocessing
Data  yang  berhasil  dikumpulkan  masih  berbentuk  data  mentah sehingga dibutuhkan tahap preprocessing agar data tersebut dapat diolah  pada  tahapan  selanjutnya.  Pada  tahap preprocessing ini dilakukan 5 tahap sebagai berikut.
1. Cleaning
Tahap cleaning yaitu dilakukan penghapusan karakter yang tidak berpengaruh terhadap klasifikasi. Gambar 2 merupakan hasil data yang telah selesai melalui proses cleaning .

## 2. Case Folding
Pada  tahap  ini  mengubah  keseluruhan  huruf  menjadi lowercase (huruf kecil). Gambar 3 menunjukkan hasil proses case folding .
Gambar 3. Hasil Proses Case Folding

## 3. Tokenizing
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemisahan  kalimat  menjadi  kata-kata penyusunnya.  Gambar  4  menunjukkan  hasil  dari  proses tokenizing .
Gambar 4. Hasil Proses Tokenizing

## 4. Stopword Removal
Pada tahap stopword removal dilakukan penghapusan kata yang tidak  penting  menggunakan stopword Indonesia  dari library NLTK. Gambar 5 merupakan hasil dari proses stopword removal .
5. Stemming
Pada  tahap stemming ini  dilakukan  pengubahan  kata  ke  dalam bentuk kata dasar. Hasil dari proses stemming ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6. Hasil Proses Stemming
4.3. Transformation
Dalam tahap transformation ini awalnya akan dilakukan split data sesuai  dengan  skenario  yang  telah  ditentukan,  setelah  itu dilakukan  pembobotan  setiap  kata  menggunakan  TF-IDF. Gambar 7 menunjukkan hasil dari pembobotan kata judul berita.
Gambar 7. Hasil TF-IDF

## 4.4. Data Mining
Dalam  tahap data  mining dilakukan  klasifikasi  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor .  Dalam  melakukan  klasifikasi dengan  KNN  digunakan  nilai  k  1,  3,  5,  7,  9,  dan  11.  Tabel  2 menunjukkan  hasil  dari  jumlah  data training dan  data  testing untuk 3 skenario pembagian data.
Tabel 2. Skenario Pembagian Data
Skenario Data Training Data Testing Skenario 1 (90:10) 135 15 Skenario 2 (80:20) 120 30 Skenario 3 (70:30) 105 45
Hasil dari klasifikasi dengan 3 skenario yaitu 90:10, 80:20, dan 70:30 dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Klasifikasi KNN Skenario Nilai k Akurasi Skenario 1 (90:10) 1 80% 3 93,33% 5 86,67% 7 86,67% 9 66,67% 11 66,67% Skenario 2 (80:20) 1 70% 3 80% 5 80% 7 73,33% 9 73,33% 11 66,67% Skenario 3 (70:30) 1 75,56% 3 73,33% 5 71,11% 7 75,56% 9 73,33% 11 71,11%

## 4.5. Evaluation
Evaluation dilakukan  terhadap  model  dengan  menggunakan Confusion Matrix . Hasil accuracy, precision, recall , dan f1-score dengan skenario 1 (90:10) ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Evaluasi Skenario 90:10 Nilai k Akurasi Precision Recall F1-score 1 80% 66,67% 80% 72,73% 3 93,33% 100% 80% 88,89% 5 86,67% 80% 80% 80% 7 86,67% 80% 80% 80% 9 66,67% 50% 60% 54,55% 11 66,67% 50% 40% 44,44%
Hasil accuracy, precision, recall , dan f1-score dengan skenario 2 (80:20) ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Hasil Evaluasi Skenario 80:20 Nilai k Akurasi Precision Recall F1-score 1 70% 68,75% 73,33% 70,97% 3 80% 90,91% 66,67% 76,92% 5 80% 84,62% 73,33% 78,57% 7 73,33% 70,59% 80% 75% 9 73,33% 68,42% 86,67% 76,47% 11 66,67% 63,16% 80% 70,59%
Hasil accuracy, precision, recall , dan f1-score dengan skenario 2 (70:30) ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Evaluasi Skenario 70:30 Nilai k Akurasi Precision Recall F1-score 1 75,56% 72,73% 76,19% 74,42% 3 73,33% 66,67% 85,71% 75% 5 71,11% 66,67% 76,19% 71,11% 7 75,56% 72,73% 76,19% 74,42% 9 73,33% 66,67% 85,71% 75% 11 71,11% 66,67% 76,19% 71,11%
Berdasarkan tabel 4, tabel 5, dan tabel 6, dapat dilihat bahwa hasil terbaik  diperoleh  pada  skenario  pertama  dengan  rasio  (90:10) menggunakan  nilai  k=3  dengan  hasil  akurasi  sebesar  93,33  %, precision sebesar 100%, recall sebesar 80%, dan f1-score sebesar 88,89%.  Sedangkan  untuk  hasil  terendah  didapatkan  pada skenario 1 (90:10) menggunakan nilai k=11 dengan hasil akurasi sebesar 66,67%, precision sebesar 50%, recall sebesar 40%, dan f1-score sebesar 44,44 %.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Adapun  beberapa  hal  yang  bisa  disimpulkan  dari  penelitian  ini yaitu:
1. Implementasi  algoritma K-Nearest  Neighbor dalam klasifikasi judul berita hoax menghasilkan hasil yang sangat baik  dengan  akurasi  tertinggi  sebesar  93,33%, precision sebesar  100%, recall sebesar  80%,  dan f1-score sebesar 88,89%  sehingga  dapat  dikatakan  bahwa  algoritma K- Nearest  Neighbor cocok  untuk  mengklasifikasikan  judul berita hoax .
2. Penggunaan  skenario  dalam  melakukan  proses  klasifikasi dengan skenario 1 (90:10), skenario 2 (80:20), dan skenario 3 (70:30) ternyata mempengaruhi hasil akurasi.
Untuk penelitian yang akan dilakukan selanjutnya, ada beberapa saran yaitu:
1. Menambah dataset yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian sehingga dapat menghasilkan tingkat akurasi yang lebih akurat.
2. Menggunakan  algoritma  atau  metode  klasifikasi  yang  lain untuk  mengetahui  apakah  ada  algoritma  yang  lebih  baik dalam melakukan klasifikasi judul berita hoax .
3. Menerapkan  model  klasifikasi  judul  berita hoax ke  dalam sebuah sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Sagita, U. Enri, and A. Primajaya, “Klasifikasi Berita Clickbait  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor  (KNN),” JOINS  (Journal  Inf.  Syst. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  230–239, 2020, doi: 10.33633/joins.v5i2.3705.
[2] D. A. Fauziah, A. Maududie, and I. Nuritha, “Klasifikasi Berita  Politik  Menggunakan  Algoritma  K-nearst Neighbor,” Berk.  Sainstek ,  vol.  6,  no.  2,  p.  106,  2018, doi: 10.19184/bst.v6i2.9256.
[3] B.  K.  Palma,  D.  T.  Murdiansyah,  and  W.  Astuti, “Klasifikasi Teks Artikel Berita Hoaks Covid-19 dengan Menggunakan Algotrima K- Nearest Neighbor,” vol. 8, no. 5, pp. 10637–10649, 2021.
[4] 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.
[5] S.  Ernawati  and  R.  Wati,  “Penerapan  Algoritma  K- Nearest  Neighbors  Pada  Analisis  Sentimen  Review Agen Travel,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. VI, no. 1, pp. 64–69, 2018, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/khatulistiwa/ article/view/3802/2626.
[6] A. Nugraha, pratama dwi,, Said al faraby, “Klasifikasi Dokumen  Menggunakan  Metode  k-Nearest  Neighbor (kNN) Dengan Information Gain,” eProceedings  Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 1541–1550, 2018.
[7] G. M and V. Mesyura, “Fake news detection using naive Bayes classifier,” First Ukr. Conf. Electr. Comput. Eng. , 2017.
[8] A.  Rahmadhany,  A.  Aldila  Safitri,  and  I.  Irwansyah, “Fenomena  Penyebaran  Hoax  dan  Hate  Speech  pada Media Sosial,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 30–43, 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.182.
[9] A.  Afriza  and  J.  Adisantoso,  “Metode  Klasifikasi Rocchio  untuk  Analisis  Hoax  Rocchio  Classification Method  for  Hoax  Analysis,” J.  Ilmu  Komput.  Agri- Informatika , vol. 5, pp. 1–10, 2018, [Online]. Available: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jika.
[10] D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen Review  Data  Twitter  BMKG  Nasional,” J.  Tekno Kompak ,  vol.  15,  no.  1,  p.  131,  2021,  doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[11] C.  Dhaneswara,  Y.  Azhar,  and  N.  Hayatin,  “Deteksi Berita  Hoax  Pada  Dokumen  Berbahasa  Indonesia Menggunakan Metode Modified K - Nearest Neighbor,” Semin.  Nas.  Teknol.  dan  Rekayasa 2020 , pp.  165–170, 2020.
[12] D.  Ariyanti  and  K.  Iswardani,  “Teks  Mining  untuk Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Pemkot Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 125–132, 2020.
[13] A.  Rahmat  Dian  Nugraha,  K.  Auliasari,  and  Y.  Agus Pranoto,  “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor (KNN)  Untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru  (Studi Kasus : BFI Finance Surabaya),” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  14–20,  2020,  doi: 10.36040/jati.v4i2.2656.
[14] B.  Das  and  S.  Chakraborty,  “An  Improved  Text Sentiment Classification Model Using TF-IDF and Next Word Negation,” 2018, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/1806.06407.
[15] Simanjuntak, P., & Elisa, E. (2019). Data Mining Untuk Menentukan  Pemilihan  Celular  Card  Di  Kota Batam. Journal  Information  System  Development (ISD) , 4 (2).

## BIODATA PENULIS

## Muhammad Diki Hendriyanto
Mahasiswa  Teknik  Informatika,  Universitas Singaperbangsa  Karawang,  Jl.  HS.Ronggo Waluyo,  Puseurjaya,  Kec.  Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361.

## Betha Nurina Sari
Dosen  Teknik  Informatika,  Universitas Singaperbangsa  Karawang,  Jl.  HS.Ronggo Waluyo,  Puseurjaya,  Kec.  Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361.