## PENERAPAN DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAX MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Saut Parsaoran Tamba 1) , Agusteti Laia 2 ), Yudika Kristian Butar Butar 3) , Anita 4) 1-4 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Prima Indonesia email: sautparsaorantamba@unprimdn.ac.id , agustetilaia@gmail.com, yudikakristian@gmail.com , anitayakub_pilchan@yahoo.com

## Abstract
The research aims to develop a classification model that is effective in identifying hoax news. The rapid development of information technology has had a significant impact on the dissemination of information, especially  in  the  context  of  the  spread  of  hoaxes  via  the  internet.  Hoaxes,  or  fake  news,  can  cause misperceptions and negative impacts on various aspects of people's lives. To classify hoax news, this research was carried out using the Naive Bayes algorithm. The data used comes from various sources and involves stages of data collection, data analysis, and preprocessing processes. Modeling uses the Naive Bayes Algorithm, which applies the law of probability, to calculate the confidence or probability that a news item falls into the fraud category. The data preprocessing process includes tokenization, case transformation, stopwords filter, and tokens filter (by length), which aims to improve the quality of the analyzed  data.  Model  evaluation  was  carried  out  using  cross-validation,  confusion  matrix,  and classification report methods. The evaluation results show that the model accuracy is 73.91%, with a deviation of 1.04%. The results of this research can be used to classify hoax news properly. This model can be used as an initial reference in developing more complex prediction models.
Keywords: Classification, Hoax News, Naive Bayes, Accuracy, Evaluation.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  dan internet yang terus berkembang saat ini [1]–[7] telah  membawa  dampak  signifikan  pada berbagai  aspek  kehidupan  manusia  [1]–[9]. Perkembangan teknologi informasi yang begitu cepat  memicu  penyebaran  informasi  hoax melalui internet menjadi tidak terkontrol [10]. Kecepatan  beredarnya  berita  seiring  dengan kemajuan  teknologi  [11].  Penyebarannya begitu cepat karena  berita palsu  yang tersebar luas sangat sulit untuk ditangani di dunia digital saat  ini,  dimana  ada  ribuan  platform  berbagi informasi  yang  dapat  digunakan  untuk menyebarkan  berita  palsu  atau  misinformasi [12].
Kata  “hoax  merupakan  informasi  yang secara  sengaja  untuk  menutupi  informasi sebenarnya [13]. Hoax merupakan berita palsu yang kini masih  tersebar melalui  media  sosial [14]  melalui  hoax  tersebut  masyarakat  mudah terkecoh dengan pemberitaan, sehingga kesalahan  persepsi  dalam  memahami  berita
menjadi  sangat  tinggi.  Media  sosial  merupakan kategori  wacana  online  tempat  orang  membuat konten  dan  membagikannya  [15].  Berita  hoaks (bohong) di internet telah menjadi masalah global yang  menimbulkan  gejolak  di  masyarakat. Kehadirannya  dapat  mengganggu  ketertiban demokrasi,  stabilitas  kehidupan  sosial,  budaya, politik, dan ekonomi [16]. Hoax adalah informasi atau berita yang mengandung hal-hal yang belum teridentifikasi atau bukan fakta yang sebenarnya terjadi  [17].  Hoax  adalah  berita  bohong  yang disengaja,  yang  menghasut,  yang  tidak  akurat [18].
Beberapa penelitian sebelumnya yang telah dilakukan  adalah  Penerapan  Algoritma  Naive Bayes  dan  Particle  Swarm  Optimization  untuk Klasifikasi  Berita  hoax  pada  Media  Sosial[19], Klasifikasi berita hoax menggunakan Algoritma Naïve  Bayes  berbasis  Piso  [20],  Analisis  Data Mining  Klasifikasi  Berita  Hoax  COVID  19 menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  [21]  dan masih  banyak  lagi  penelitian  sebelumnya  yang telah  dilakukan.  Berdasarkan  uraian  di  atas,
peneliti  mencoba  menerapkan  data  mining menggunakan  Algoritma  Naïve  bayes  untuk mengklasifikasikan  berita hoax yang  secara spesifik menganalisa berita tersebut.
Data  mining  adalah  proses  menemukan hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pengguna  dan  menyajikannya  dengan  cara yang  dapat  dipahami  sehingga  hubungan tersebut  dapat  menjadi  dasar  pengambilan keputusan [22].
Klasifikasi hoax adalah  metode  yang digunakan  untuk  membedakan  berita  benar ( fakta) dan  berita  palsu  ( hoax ).  Salah  satu metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan adalah  Algoritma  Naïve  Bayes.  Algoritma Naive  bayes  merupakan  algoritma  yang menerapkan  hukum  probabilitas  dengan  cara dari  setiap  kemungkinan  dicari  peluang terbesarnya  pada  penggolongan  pada  tingkat keseringan klasifikasi data train [23]. Algoritma tersebut dapat memprediksi pengidentifikasi  kelas  berita  atau  informasi berdasarkan prinsip probabilitas. Dalam konteks  klasifikasi hoax ,  Naïve  Bayes digunakan untuk menghitung kepercayaan atau probabilitas  bahwa  berita  atau  informasi  itu termasuk dalam kategori penipuan atau bukan. Oleh  karena  itu,  dirancang  penggunaan algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi hoax yang  dapat  mengklasifikasi  berita  yang  dapat membantu mengurangi kerugian yang mungkin terjadi akibat penyebaran informasi yang salah atau penipuan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian Penelitian ini dilakukan dengan
mengikuti  serangkaian  tahapan  sistematis untuk memecahkan masalah yang ada. Metode yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  didasarkan pada kesesuaian data dengan metode pengklasifikasi  data  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes. Pada gambar 1 disajikan langkah- langkah yang akan dilakukan dalam penelitian yaitu  dimulai  dari  pengumpulan  data  sampai selesai.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan data penting untuk memperoleh informasi yang diperlukan dalam penelitian  dan  menganalisis  fenomena  yang
diteliti. Tahapan ini memastikan bahwa data yang diperoleh  valid,  terpercaya,  dan  mencakup berbagai  aspek  yang  relevan  dengan  topik penelitian.
Sumber  data  yang  digunakan  merupakan hasil  dari  pengumpulan  data  melalui  web https://www.kaggle.com/code/muhammadghazi muharam/machine-learning-for-hoax-text- classification/notebook yang mana data sebanyak 4231 data, terdiri dari 6 atribut yaitu ID, Tanggal, Judul,  Narasi,  Nama  File  Gambar.Pengumpulan data merupakan proses mengumpulkan informasi dan  fakta  yang  relevan  untuk  digunakan  dalam penelitian  atau  analisis.  Proses  ini  melibatkan mencari, mengumpulkan, dan merekam data dari berbagai  sumber,  seperti  survei,  observasi, wawancara, dokumen, atau basis data elektronik
Gambar 1. Alur Metode Penelitian
.

## 2.3 Analisis Data
Analisis  data  ialah  upaya  atau  cara  untuk mengolah  data  menjadi  informasi  sehingga karakteristik  data  tersebut  bisa  dipahami  dan bermanfaat untuk solusi permasalahan, terutama masalah yang berkaitan dengan penelitian. Atau definisi  lain  dari  analisis  lain  dari  analisis  data yakni kegiatan yang dilakukan untuk mengubah data hasil dari penelitian menjadi informasi yang nantinya  bisa  dipergunakan  dalam  mengambil kesimpulan [24].

## 2.4 Preprocessing
Preprocessing merupakan proses olah data mentah  sebelum  ke  proses  lainnya,  dengan  cara
eliminasi data yang tidak sesuai atau mengubah data menjadi bentuk yang lebih muda diproses oleh  sistem  [25].  Prepocessing  juga  bisa dimanfaatkan untuk mengubah data yang tidak terstruktur  menjadi  tersruktur  [26]  Data preprocessing merupakan teknik yang diterapkan  pada  database  untuk  menghapus noise,  missing  value,  error,  data  yang  tidak penting dan data yang tidak konsisten. Tujuan dari data preprocessing yaitu untuk mentranformasikan data mentah untuk dianalisis  agar  dapat  menghasilkan  data  yang berkualitas  dan  akurat.  Biasanya  dalam  data realtime database seringkali tidak lengkap dan tidak  konsisten  sehingga  hasil  data  mining tidak  berkualitas  dan  kurang  akurat.  Oleh karena  itu,  untuk  meningkatkan  kualitas  data yang  akan dianalisis  perlu dilakukan  langkah- langkah
preprocessing data [27]. Preprocessing akan dilakukan dalam penelitian ini diantaranya :
1. Proses  tokenisasi  data  teks  adalah menyelesaikan  rangkaian  kalimat  Saat dibutuhkan,  mereka  dibagi  menjadi potongan-potongan  karakter  atau  kata- kata, sering disebut token, untuk menjadi kata-kata yang memiliki arti khusus.
2. Transform  Case adalah  mengonversi semua  karakter  huruf  besar  dalam  data menjadi huruf kecil atau sebaliknya. Hal ini  dilakukan  sedemikian  rupa  sehingga memasuki tahap model klasifikasi, huruf- hurufnya sudah seragam agar tidak terjadi kesalahan dalam proses tokenize . 3. Filter Stopwords adalah proses menghilangkan  kata-kata  yang  tidak memiliki  arti  biasanya  terdapat  kata sambung, kata keterangan, dan lain-lain.
4. Filter  Tokens  (By  Length )  adalah menghapus  kata-kata  dengan  panjang huruf yang ditentukan. Misalnya minimal 2 karakter dan hingga 25 karakter.

## 2.5 Pemodelan
Pemodelan dalam konteks penelitian atau analisis data merujuk pada proses membangun representasi matematis atau statistik dari suatu fenomena  atau  sistem  yang  sedang  dipelajari. Tujuan dari pemodelan adalah untuk memahami,  menjelaskan,  meramalkan,  atau membuat  prediksi  tentang  perilaku  atau
karakteristik dari fenomena atau sistem tersebut. Pemodelan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini diantaranya :

## 2.6 Klasifikasi menggunakan naïve bayes
Naive  Bayes  adalah  klasifikasi  paling sederhana  dan  paling  umum  digunakan.  Naive Bayes menghitung probabilitas kelas berdasarkan distribusi  kata  dalam  dokumen.  NaiveBayes memiliki beberapa keunggulan, seperti kesederhanaan,  kecepatan  dan  keakuratan. Namun, klasifikasi ini memiliki batasan penting dan tidak selalu memenuhi hipotesis independensi  antar  atribut.  Dan  hal  ini berpengaruh pada tingkat akurasi klasifikasi [28].

## 2.7 Evaluasi
Evaluasi  adalah  proses  penilaian  atau pengukuran  kualitas,  kinerja,  atau  efektivitas suatu sistem, model, atau proses. Dalam konteks pembelajaran  mesin  dan  pemodelan  statistik, evaluasi digunakan untuk mengukur sejauh mana model  atau  algoritma  dapat  melakukan  tugas yang  diminta.  Evaluasi  yang  dilakukan  dalam peneltian ini diantaranya.
1. cross-validation dengan proses  membagi dataset  menjadi  beberapa  fold  atau  bagian yang  sama  ukurannya.  Model  diperlajari pada  bagian  data  latih  (training  set)  dan diuji  pada  bagian  data  uji  (validation  set). Metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi, recall,  F1-score,  dll.,  dihitung  berdasarkan hasil prediksi pada data uji.
2. Confusion  Matrix memberikan  informasi yang  dapat  digunakan  untuk  peringkasan kinerja  klasifikasi  untuk  beberapa  data  uji dengan visualisasi.
3. Classification report merupakan visualisasi untuk mengukur kualitas performa prediksi dari algoritma klasifikasi dengan menampilkan precision,  recall,  f1-score, support dan accuracy [29].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Analisis Data
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  data dengan  dua  label,  yaitu  label  0  dan  1.  Label  0 mengindikasikan bahwa berita tersebut merupakan fakta  atau  bukan  hoax,  sedangkan  label  1 mengindikasikan bahwa berita tersebut bukan fakta atau  hoax.  Untuk  melakukan  klasifikasi  data  dan
memprediksi jenis berita, penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes.
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  dalam klasifikasi niave bayes ini adalah preprocessing atau  pengolahan  awal  data  melalui  4  tahapan yaitu  tokenisasi, transform  cases,  stopwords dan terakhir tokenize by length .
Gambar 2. Preprocessing Documents

## 3.2 Proses Tokenisasi Data Teks
Seperti yang dijelaskan pada pembahasan Sebelumnya  pada  tahap  Preprocessing  (pra- pemrosesan), Proses tokenisasi data teks adalah menyelesaikan  rangkaian  kalimat  dengan membagi  potongan-potongan  karakter  atau kata-kata, sering disebut token, untuk menjadi kata-kata  yang  memiliki  arti  khusus.  contoh kata “berkomentar” memiliki bobot 0.207 yang menandakan kata “berkomentar” memiliki nilai berdasarkan algoritma tokenize yang ada pada rapid miner.
Gambar 3. Proses Tokenisasi

## 3.3 Transform Case
Tabel 1. Tapilan Hasil Transform Case Teks sebelum dilakukan proses Transform Case. Teks setelah dilakukan proses Transform Case. MANTAN  PRESIDEN  RI KE  3  DI  NOBATKAN SEBAGAI  PEMILIK  IQ TERTINGGI  SEPANJANG SEJARAH MANUSIA NAMUN  DI  SIA  SIAKAN OLEH BANGSA Indonesia mantan presiden ri ke 3 di nobatkan sebagai pemilik iq tertinggi sepanjang sejarah manusia namun di sia siakan oleh bangsa Indonesia 3.3.2 Filter Stopwords Tabel 2. Tampilan Hasil Filter Stopword Teks sebelum dilakukan proses Filter Stopword Teks setelah dilakukan proses Filter Stopword MANTAN PRESIDEN RI KE 3 DI
NOBATKAN
SEBAGAI PEMILIK
IQ TERTINGGI
SEPANJANG SEJARAH MANUSIA NAMUN DI SIA SIAKAN OLEH BANGSA Indonesia mantan presiden ri ke 3 di nobatkan pemilik iq tertinggi sejarah manusia sia siakan oleh bangsa indonesia 3.4 Filter Tokens (By Length)
Tabel 3. Tampilan Hasil Filter Tokens (By Length) Teks sebelum dilakukan proses Transform Case. Teks setelah dilakukan proses Filter Tokens (By Length) MANTAN PRESIDEN RI KE 3 DI NOBATKAN SEBAGAI PEMILIK IQ TERTINGGI SEPANJANG SEJARAH MANUSIA NAMUN DI SIA SIAKAN OLEH BANGSA Indonesia mantan presiden 3 nobatkan pemilik tertinggi sejarah manusia siakan oleh bangsa Indonesia 3.5 Perhitungan Manual Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Setelah  melakukan  tahap  preprocessing, selanjutnya  akan  dilakukan  Perhitungan  manual dengan 2 perhitungan, perhitungan yang pertama yaitu dengan menggunakan Label 0 (Fakta) dan perhitungan  yang  kedua  menggunakan  Label  1 (Hoax).
Dalam  perhitungan  manual  menggunakan ExampleSet sebanyak 27  contoh dengan jumlah
Term  Label  0  (Fakta)  190  dan  Jumlah  Term Label 1 (Hoax) 157 .
Gambar 4. Tampilan Example Set
3.6 Perhitungan Label 0 (Fakta)
Contoh ExampleSet untuk Label 0 (Fakta)
“prosedur terkait kepolisian kawan keterangan”
Tabel 4. Perhitungan Label 0 (Fakta)
N o. Term Frekuensi Pada Data Peluang Kemunculan Term Label 0 (Fakta) Label 1 (Hoax) Label 0 (Fakta) Label 1 (Hoax) 1. Prose dur 1 0 1,05x10 ⁻² 6,36x10⁻³ 2. Terk ait 1 1 1,05x10 ⁻² 1,27x10⁻² 3. Kepo lisian 2 0 1,57x10 ⁻² 6,36x10⁻³ 4. Kaw an 1 0 1,05x10 ⁻² 6,36x10⁻³ 5. Keter anga n 1 0 1,05x10 ⁻² 6,36x10⁻³ Jumlah Peluang Kemunculan Term 0,0577 0,03804
Seperti  pada  tabel  4,  kelas  0  (fakta) memiliki  probabilitas 0,0577,  sementara  kelas 1  (Hoax)  memiliki  probabilitas  0,03804. Karena probabilitas kelas 0 lebih tinggi, maka prediksinya kelas 0 (fakta).
3.7 Perhitungan Label 1 (Hoax)
Contoh  ExampleSet  untuk  Label  1  (Hoax) “manfaat poligami perpanjang umur pria”
Tabel 5. Perhitungan Label 1 (Hoax)
No Term Frekuensi Pada Term Peluang Kemunculan Term Label 0 (Fakta) Label 1 (Hoax) Label 0 (Fakta) Label 1 (Hoax) 1. manfaat 0 1 5,26 x10⁻³ 1,27x1 0⁻² 2. Poligami 0 1 5,26 x10⁻³ 1,27x1 0⁻² 3. perpanjan g 0 1 5,26 x10⁻³ 1,27x1 0⁻² 4. umur 0 1 5,26 x10⁻³ 1,27x1 0⁻² 5. pria 0 1 5,26 x10⁻³ 1,27x1 0⁻² Jumlah Peluang Kemunculan Term 0,0263 0,0635 Pada Tabel di atas menunjukkan probabilitas dari Label 1 (Hoax) 0,0635 lebih tinggi daripada  probabilitas  dari  Label  0  (Fakta)  0,0263. Dalam  Naive  Bayes,  probabilitas  lebih  tinggi menentukan klasifikasi, jadi data tersebut dianggap sebagai Hoax.
3.8 Model Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Setelah menghitung manual Proses Gambar 5 menjelaskan proses penggabungan langkah demi langkah  dari  semua  pra-pemrosesan  sebelumnya, dengan  data  sebanyak  4231  data,  terdiri  dari  6 atribut yaitu ID, Tanggal, Judul, Narasi, Nama File Gambar,  Setelah  melakukan  tahap  preprocecing tersisa 4048 data yang tersimpan dalam bentuk csv. Pengujian ini di atas menggunakan algoritma Naive Bayes dan cross-validation dan Tidak menggunakan metode  membagi  data  menjadi  data  latih  dan  data uji  karena  diilustrasikan  dengan  menggunakan Fungsi cross-validation, dimana data dibagi menjadi dua subset yaitu data proses pembelajaran dan data validasi/ Evaluasi. Subset pembelajaran melatih dan memvalidasi model atau algoritma.
Gambar 5. Model klasifikasi Naive Bayes
3.9 Proses Validation
Proses  validasi  dalam  konteks  algoritma klasifikasi Naive Bayes melibatkan pembagian data,  pelatihan  model  naive  bayes,  pengujian model naive bayes dan evaluasi perfoma.
Gambar 6. Tampilan Proses Validation dalam

## Klasifikasi Naive Bayes

## 3.10 Hasil Evaluasi

## Cross Validation
Algoritma  yang  digunakan  pada  Cross Validation  adalah  model  naïve  bayes  dengan penerapan pada rapid miner.
Gambar 7. Folds Validation
Pada  Gambar  7  di  atas  memiliki parameter  dengan  set  folds  dengan  pengujian mengunakan cross validation dilakukan 10 kali lalu kemudian dirata-ratakan untuk mendapatkan hasil validasi yang lebih baik.

## Confusion Matrix
Gambar 8. Tampilan Confusion Matrix
Berdasarkan hasil evaluasi dari Gambar 8 di  atas,  akurasi  model  yang  diperoleh  adalah 73.91%  dengan  deviasi  sebesar  1.04%.  Akurasi mengukur sejauh mana model dapat memprediksi
dengan benar pada data yang dievaluasi. Dalam hal ini,  akurasi  73.91%  menunjukkan  bahwa  model melakukan  prediksi  dengan  benar  untuk  sekitar 73.91% dari total sampel yang dievaluasi. Selain itu, "micro  average"  pada  akurasi  mengindikasikan bahwa  pengukuran  akurasi  dilakukan  secara keseluruhan  terhadap  seluruh  dataset,  tanpa mempertimbangkan  kelas-kelas  individual.  Dalam konteks ini, nilai akurasi mikro 73.91% menunjukkan  bahwa  model  secara  keseluruhan memiliki  kinerja  yang  baik  dalam  memprediksi kelas secara umum.

## Classification report
Hasil evaluasi disajikan pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Classification report
Berikut  adalah  interpretasi  dari  masing- masing  metrik  evaluasi  yang  terdapat  pada  pada Gambar 9:
1. Akurasi  (Accuracy):  Akurasi  model  adalah 73.91%  dengan  deviasi  sebesar  1.04%.  Ini mengindikasikan bahwa model Anda melakukan prediksi dengan benar untuk sekitar 73.91% dari total sampel yang dievaluasi.
2. Confusion Matrix menunjukkan jumlah prediksi  yang  benar  dan  salah  untuk  setiap kelas. Dalam kasus ini, terdapat dua kelas, yaitu kelas 1 dan kelas 0. Dari matriks kebingungan, dapat dilihat bahwa:
Untuk kelas 1, terdapat 2913 prediksi benar dan 552 prediksi salah.
Untuk kelas 0, terdapat 214 prediksi benar dan 552 prediksi salah.
3. Presisi  (Precision):  Presisi  mengukur  sejauh mana prediksi positif yang benar dibandingkan dengan total  prediksi  positif.  Dalam  kasus  ini, presisi  untuk  kelas  0  (positive  class)  adalah 27.88%  dengan  deviasi  sebesar  2.24%.  Ini
berarti  sekitar  27.88%  dari  prediksi  positif untuk kelas 0 adalah benar.
4. Recall: Recall mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi sampel yang sebenarnya  termasuk  dalam  suatu  kelas. Dalam kasus ini, recall untuk kelas 0 adalah 27.93%  dengan  deviasi  sebesar  4.12%.  Ini menunjukkan  bahwa  sekitar  27.93%  dari sampel  yang  sebenarnya  termasuk  dalam kelas 0 berhasil diidentifikasi oleh model.
5. AUC  (Area  Under  the  Curve):  AUC  adalah metrik  yang  mengukur  kualitas  keseluruhan dari  kurva  ROC  (Receiver  Operating Characteristic).  Dalam  kasus  ini,  AUC (optimistic)  adalah  0.885  dengan  deviasi sebesar  0.009,  AUC  adalah  0.511  dengan deviasi sebesar 0.022, dan AUC (pessimistic) adalah  0.234  dengan  deviasi  sebesar  0.032. Semakin  tinggi  nilai  AUC,  semakin  baik kemampuan  model  dalam  membedakan antara kelas positif dan negatif.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian ini, dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  Data  Mining menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dalam klasifikasi berita hoax berhasil memberikan hasil yang signifikan. Hasil evaluasi model menunjukkan  akurasi  sebesar  73.91%,  dengan deviasi  sebesar  1.04%.  Meskipun  hasil  ini menunjukkan  performa  yang  baik,  namun  perlu diingat  bahwa  evaluasi  kinerja  model  juga melibatkan  parameter  lainnya,  seperti  presisi, recall, dan AUC.
Proses  preprocessing  data,  termasuk tokenisasi,  transformasi  case,  filter  stopwords, dan  filter  tokens  (by  length),  membantu meningkatkan  kualitas  data  yang  dianalisis. Dengan  menggunakan  metode  ini,  model  Naive Bayes dapat memprediksi dengan benar sebagian besar  sampel  yang  dievaluasi.  Hasil  perhitungan manual dan implementasi model klasifikasi Naive Bayes  pada  dataset  berita  hoax  menunjukkan bahwa  model  mampu  mengklasifikasikan  berita dengan akurasi yang memadai.

## 5. REFERENSI
[1] D. Y. Siringoringo, V. Sihombing, and M. Masrizal,  “Sistem  Informasi  Penjualan
Dan Persediaan Produk Peralatan Pertanian Berbasis  Web,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  54–59,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.232.
[2] J. Simatupang and S. Sianturi, “Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Bus Pada PO.  Handoyo  Berbasis  Online,” J.  Intra- Tech , vol. 3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[3] S. P. Tamba, D. R. Hia, D. Prayitna, and ..., “Pemanfaatan  Teknologi  Berbasis  Mobile Untuk  Manajemen  Kontrol  Nilai  Dan Absensi  Siswa  Pada  Mts  Al-Ittihadiyah Medan,” J. Sains Dan … , vol. 2, no. 1, pp. 18–22, 2020.
[4] S.  P.  Tamba,  M.  Sitanggang,  B.  C. Situmorang, and G. Laura, “APPLICATION OF  DATA  MINING  TO  DETERMINE THE  LEVEL  OF  FISH  SALES  IN  PT  . TRANS  RETAIL  WITH  FP-GROWTH METHOD,”  vol.  10,  no.  2,  pp.  905–913, 2022.
[5] V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R. Tampubolon, E. I. Malau, E. P. S. Parapat, and  D.  S.  Hutagalung,  “Sistem  Informasi Administrasi Pinjaman (Kredit) Pada Credo Union Modifikasi (CUM) Berbasis Web,” J. Tekinkom , vol. 3, no. 2, pp. 62–69, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i2.193.
[6] H.  A.  Simbolon  and  V.  M.  M.  Siregar, “Perancangan Sistem Informasi Berbasis E- Commerce  Untuk  Peningkatan  Penjualan Produk Jersey Olah Raga,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 49–54, 2018.
[7] V. M. M. Siregar and N. F. Siagian, “Sistem Informasi  Front  Office  Untuk  Peningkatan Pelayanan  Pelanggan  Dalam  Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol.
4, no. 1, pp. 77–82, 2021, doi:
10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[8] F.  Sinuraya et  al. ,  “WEB-BASED  FOOD ORDERING  INFORMATION  SYSTEM STUDI,” pp. 7–11, 2021.
[9] F.  A.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma Apriori Untuk Penentuan Tingkat Pesanan,”
Mantik  Penusa ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  50–57, 2018.
[10] H.  Mustofa  and  A.  A.  Mahfudh, “Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Walisongo J. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, p. 1, Nov. 2019, doi: 10.21580/wjit.2019.1.1.3915.
[11] L.  Ishwara, Catatan-catatan  jurnalisme dasar . Penerbit Buku Kompas, 2005.
[12] V.  Agarwal,  H.  P.  Sultana,  S.  Malhotra, and A. Sarkar, “Analysis of Classifiers for Fake News Detection,” Procedia Comput. Sci. ,  vol.  165,  pp.  377–383,  2019,  doi: 10.1016/j.procs.2020.01.035.
[13] H. Septanto, “Pengaruh Hoax dan Ujaran Kebencian  Sebuah  Cyber  Crime  dengan Teknologi Sederhana di Kehidupan Sosial Masyarakat,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 2, pp. 157–162, 2018.
[14] M. Iqbal, “Efektifitas Hukum dan Upaya
Menangkal  Hoax  sebagai  Konsekuensi Negatif Perkembangan Interkasi Manusia,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 3, no. 1, pp. 10–27, 2018.
[15] S. Asur and B. A. Huberman, “Predicting the  Future  with  Social  Media,”  in 2010 IEEE/WIC/ACM International Conference  on  Web  Intelligence  and Intelligent Agent Technology , Aug. 2010, pp. 492–499. doi: 10.1109/WI- IAT.2010.63.
[16] A. Qayyum, J. Qadir, M. U. Janjua, and F. Sher,  “Using  Blockchain  to  Rein  in  the New  Post-Truth  World  and  Check  the Spread of Fake News,” IT  Prof. ,  vol.  21, no.  4,  pp.  16–24,  Jul.  2019,  doi:
10.1109/MITP.2019.2910503.
[17] C. Juditha,  “Hoax  Communication
Interactivity in Social Media and
Anticipation  (Interaksi  Komunikasi  Hoax di  Media  Sosial  serta  Antisipasinya),” J.
Pekommas , vol. 3, no. 1, p. 31, Sep. 2018, doi: 10.30818/jpkm.2018.2030104.
[18] C.  S.  Sriyano  and  E.  B.  Setiawan, “Pendeteksian  Berita  Hoax  Menggunakan Naive  Bayes  Multinomial  Pada  Twitter dengan  Fitur  Pembobotan  TF-IDF,” e- Proceeding  Eng. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  3396– 3405, 2021.
[19] R. Wati, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dan  Particle  Swarm  Optimization  Untuk Klasifikasi Berita Hoax Pada Media Sosial,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.  dan  Teknol. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 159–164, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1034.
[20] H.  Muhabatin,  C.  Prabowo,  I.  Ali,  C.  L. Rohmat,  and  D.  R.  Amalia,  “Klasifikasi Berita Hoax Menggunakan Algoritma Naïve Bayes  Berbasis  PSO,” INFORMATICS
Educ. Prof.  J. Informatics , vol. 5, no. 2, p. 156, Jun. 2021, doi: 10.51211/itbi.v5i2.1531.
[21] F.  Prasetya  and  F.  Ferdiansyah,  “Analisis Data  Mining  Klasifikasi  Berita  Hoax COVID 19 Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 4,
no. 1, p. 132, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4852.
[22] G. P. McLeod, Raymond, Jr; Schell, Sistem informasi  manajemen .  Jakarta:  Salemba Empat, 2008.
[23] T.  Arifin,  “Metode  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Data  Sel  Nukleus  Dan  Sel Radang  Berdasarkan  Analisa  Tekstur,” Informatika ,  vol.  II,  no.  2,  pp.  425–433, 2015.
[24] M.  R.  Fadli,  “Memahami  desain  metode penelitian kualitatif,” Humanika , vol. 21, no. 1, pp. 33–54, 2021, doi: 10.21831/hum.v21i1.38075.
[25] S. Mujilahwati, “PRE-PROCESSING TEXT MINING PADA DATA TWITTER,”
Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komun.  2016 (SENTIKA 2016) , 2016.
[26] Saruni  Dwiasnati  and  Yudo  Devianto, “Classification  of  forest  fire  areas  using machine learning algorithm,” World J. Adv.
Eng. Technol. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 008–
015,
Jul.
2021, doi: 10.30574/wjaets.2021.3.1.0048.
[27] R.  Hari  Nugraha,  E.  Yuwono,  L. Prasetyohadi, Y. B. Arief, H. Patria, and I. Teknologi Sepuluh Nopember Jl, “Analisis  Konsumsi  Energi  Listrik Pelanggan  Dan  Biaya  Pokok  Produksi Penyediaan Energi Listrik dengan Machine  Learning,” J.  Sains  Komput.
Inform. (J-SAKTI , vol. 6, no. 1, pp. 47–56,
2022.
[28] L. Dhande and G. K. Patnaik, “Analyzing sentiment  of  movie  review  data  using Naive  Bayes  neural  classifier,” Int.  J. Emerg. Trends Technol. Comput. Sci. , pp. 313–320, 2014.
[29] R. R. Sani, Y. A. Pratiwi, S. Winarno, E. D.  Udayanti,  and  F.  Alzami,  “Analisis Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes
Classifier  dan  Support  Vector  Machine untuk Klasifikasi Berita Hoax pada Berita Online Indonesia,” J. Masy.  Inform. ,  vol.
13,  no.  2,  pp.  85–98,  2022,  doi:
10.14710/jmasif.13.2.47983.