Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 1 No. 1 (2019): 1-12 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2019.1.1.3915 Copyright © 2019 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## Klasifikasi Berita Hoax Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2 1 2 Universitas Islam Negeri Walisongo Semarang herymustofa@walisongo.ac.id , adzhal@walisongo.ac.id

## Abstract
Hoaxes contain false news or non-sourced news. Today, hoaxes are very widely spread through internet media. The development of information technology that has so quickly triggered the spread of hoax information through the internet has become uncontrolled. So we need an intelligent system that can classify hoax news content that is spread through internet media. The hoax classification process can be  done  through  the  preprocessing  stage  then  weighting  the  word  and classification using naive bayes. Measurements were made using the 10-ford cross validation method. The results obtained from these measurements, it is known that the value of fold 6 has the highest accuracy, which is equal to 85.28% which is classified as relevant documents as much as 307 and irrelevant as much as 53 or an error rate of 14.72%. While the average value based on hoax news and true news value precision 0.896 and recall 0.853
Keywords : hoax, klasifikasi, naive bayes, text minning

## Abstrak
Hoax dapat berarti berita bohong atau berita yang tidak mempunyai sumber. Saat ini, hoax sangat banyak tersebar melalui media internet. Perkembangan teknologi  informasi  yang  begitu  cepat  memicu  penyebaran  informasi  hoax melalui  internet  menjadi  tidak  terkontrol.  Sehingga  diperlukan  suatu  sistem cerdas  yang  dapat  melakukan  klasifikasi  konten  berita  hoax  yang  tersebar melalu media internet.  Proses klasifikasi hoax dapat dilakukan melalui tahap preprocessing  kemudian  pembobotan  kata  dan  dilakukan  klasifikasi menggunakan naive bayes. Pengukuran dilakukan dengan metode 10-ford cross validation.  Dari pengukuran tersebut diperoleh hasil, nilai fold 6 mempunyai keakuratan tertinggi, yaitu sebesar 85.28 % yang mana dokumen terklasifikasi yang relevan sebanyak 307 dan dokumen tidak relevan sebanyak 53  atau error rate  sebesar  14.72%.  Sedangkan  nilai  rata-rata  berdasarkan  dokumen  berita hoax dan dokumen berita benar nilai precision 0,896 dan recall 0.853.
Kata kunci : hoax, klasifikasi, naive bayes text minning
ISSN 2715-0143 (online) ISSN 2714-9048 (print) http://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI)  hoax  mempunyai makna  berita  bohong,  berita  tidak bersumber.  (Kemendikbud,  2019)
Hoax  adalah  informasi  sesat  dan berbahaya.  Hoax  dapat  menyesatkan persepsi  atau  pandangan  manusia dengan menyampaikan atau menyebarkan informasi palsu sebagai suatu kebenaran. (Afriza & Adisantoso,  2018)  Secara  garis  besar hoax adalah berita yang menyesatkan karena tidak mempunyai sumber yang bisa  dipertanggungjawabkan  dan bukti  yang  jelas.  Berita  hoax  sengaja diciptakan oleh segelintir orang untuk memperoleh  keuntungan  pribadi demi tujuannya tercapai. Saat  ini  berita  hoax  banyak tersebar melalui internet . Perkembangan  teknologi  informasi yang begitu cepat, memicu penyebaran informasi melalu internet yang  tidak  terkontrol,  salah  satu  di dalamnya  informasi  dokumen  yang mengandung  hoax.  Di  Indonesia Teknologi informasi telah berkembang  dengan  sangat  pesat  di mana  jumlah  pengguna  internet  di
Indonesia  saat  ini  semakin  terus bertambah. Menurut survei yang telah dilakukan  oleh  lembaga    Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII)  pada  tahun  2017  dijelaskan bahwa  penetrasi  pengguna  internet Indonesia  mencapai  143,26  juta  jiwa atau  54,56%  dari  total  populasi penduduk  Indonesia  262  juta  orang. (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia  (APJII)  ,  2017)    Untuk mengetahui  berita  informasi  hoax atau  fakta  yang  tersebar  di  internet,
diperlukan metode klasifikasi dokumen  secara  manual  maupun secara otomatis oleh sistem. Klasifikasi dokumen yaitu proses atau metode dalam menemukan sekumpulan model yang mendeskripsikan  dan  membedakan kelas-kelas  data  sesuai  dengan kategori  yang  dimilikinya.  (Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) , 2017) Tujuan dari klasifikasi adalah  untuk  melakukan  prediksi kelas dari obyek yang belum diketahui kelas  dan  karakteristik  tipe  datanya.
Identifikasi  konten  hoax  sudah dilakukan  oleh  komunitas  internet yang tergabung di situs turnbackhoax.id. Situs tersebut dikelola  oleh  MAFINDO  (masyarakat anti  hoax  Indonesia),  sumber  konten berasal  dari  laporan  dari  forum  di jejaring sosial Facebook dengan nama FAFHH  (forum  anti  fitnah  hasut  dan hoax).    Metode  identitas  atau klasifikasi  yang  dilakukan  pada  situs turnbackhoax.id  masih  dilakukan secara manual, sehingga jika informasi  semakin  berkembang  akan kesulitan dikarenakan informasi yang masuk  semakin  banyak.  Dalam penelitian ini kan dilakukan klasifikasi menggunakan model pendekatan data mining  sehingga  klasifikasi  dapat dilakukan oleh sistem secara otomatis. Data mining adalah suatu proses ekstraksi  atau  penggalian  data  yang belum  diketahui    sebelumnya.
(Connoly & Begg, 2015) Data tersebut digali informasinya berdasarkan database besar untuk diambil keputusan  yang  penting.  Sedangkan klasifikasi  adalah  kumpulan  model
yang  dapat  melakukan  ilustrasi  atau menggambarkan  dan  membedakan kelas data atau konsep, dengan tujuan mampu  menggunakan  model  untuk melakukan    prediksi  kelas  dari  objek yang  label  kelasnya  tidak  diketahui. Model tersebut didasarkan pada pola analisis  kumpulan  data  latih.  (Han  &
Kamber, 2000) Sebelum berita dilakukan klasifikasi  maka  diperlukan  tahap preprocessing . Preprocessing
mempunyai  tahapan  sebagai  berikut, yaitu yang pertama case folding, kedua tokenizing/parsing, ketiga filtering dan  ke  empat stemming .  Proses stemming menjadi  tahapan  paling penting di dalam tahap preprocessing dikarenakan  pada stemming terjadi proses  penghilangan  kata  imbuhan sehingga  kata  menjadi  kata  dasar. (Triawati,  2009)  Model  klasifikasi yang akan digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  klasifikasi naive bayes . Naive  bayes telah  banyak digunakan  pada  data  medis,  jaringan komputer  dan  teks  dikarenakan kesederhanaan, efektif dan kompabilitas  menangkap  visualisasi model data. (Abraham, 2009) Penelitian terkait dengan klasifikasi  konten  berita  pernah dilakukan sebelumnya, yaitu penelitian  menggunakan  metode naive  bayes untuk  klasifikasi  berita olahraga  dengan enhanced confix stripping  stemmer .  Terdapat  2  jenis dokumen berita yaitu berita latih dan berita  uji.  Berita  latih  didapat  dari situs  berita  olahraga  sport.detik.com. Peneliti  mengambil  151  berita  latih dari  6  kategori  yaitu  sepakbola, basket, raket, motoGP, formula 1 dan
berita olahraga lainnya. Penelitian ini menggunakan  datasets  sebanyak  18 berita yang dipilih acak atau random. Dari 18 berita yang diujikan, diketahui terdapat 14 berita yang bernilai benar. Dari Penelitian itu dapat disimpulkan bahwa  keakuratan  klasifikasi naive bayes dengan enhanced confix stripping  stemmer sebesar  77%. (Pramudita, Putro, & Makhmud, 2018) Penelitian selanjutnya klasifikasi hoax  pada  dokumen  berita  bahasa indonesia  yang  mempunyai  tema kesehatan  dengan  menggunakan metode Modified  K-Nearest  Neighbor . Proses  klasifikasi  hoax  ini  memiliki beberapa tahapan yaitu  dimulai dari tahap preprocessing , pembobotan dan klasifikasi  dengan  menggunakan metode Modified K-Nearsest Neighbor . Datasets  yang  digunakan  diperoleh dari    jejaring  sosial  dan  portal  berita yang  berjumlah  51  berita  telah dilabeli oleh pakar secara manual dan 67 dilabeli oleh tim hoax buster secara manual  serta  52  berita  yang  dilabeli oleh  sistem  secara  otomatis.  Dari penelitian itu diperoleh hasil  sebagai berikut.  Pengujian  terbaik  dengan nilai k berjumlah  4,  dengan precision sebesar 0,83 recall sebesar 0,75, dan f- measure sebesar 0.79 serta menghasilkan akurasi akurasi sebesar 75%. (Prasetyo & Adikara, 2018) Berdasarkan  paparan  di  atas,
diketahui  bahwa  klasifikasi naive bayes memberikan akurasi lebih tinggi dibandingkan  dengan  klasifikasi K- Nearsest  Neighbor .  Oleh  karena  itu, dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan klasifikasi  berita  hoax  menggunakan naive bayes . Tujuannya adalah untuk mengetahui  tingkat  akurasi  metode
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2
naive bayes digunakan untuk klasifikasi  berita  hoax  berbahasa Indonesia.

## 2. METODE
Metode  penelitian  ini  akan menggunakan  algoritma naive  bayes dengan data masukan berupa dokumen  teks.  Setelah  itu  dokumen teks  dilakukan preprocessing dengan tanpa  menggunakan steming .  Setelah itu,  kemudian  dilakukan  proses pembobotan  kata  pada  data  latih ( data training ). Selanjutnya dilakukan klasifikasi teks berita tersebut dengan menggunakan  algoritma naive  bayes . Pengukuran dilakukan dengan menggunaka  metode 10-Ford  Cross Validation .  Hasil  akhir  dari  proses klasifikasi  menggunakan  naive  bayes akan  menghasilkan output berupa
berita  yang  sudah  terlabeli  hoax  dan fakta.  Tahapan  sistem  dapat  terlihat seperti pada gambar 1.

## 3. KERANGKA TEORI
Di  dalam  kerangka  teori  akan dibahas  dan  dikupas  beberapa  hal atau  istilah    terkait  dasar  teori  yang digunakan di dalam penelitian.
3.1  Berita
Berita  dapat  berupa  informasi terbaru yang dapat menarik pembaca dan disampaikan lewat media seperti internet,  koran,  layar  kaca,  jejaring sosial,  atau  media  lainya.  Sebuah berita  harus  memuat  unsur  berikut, yaitu  : 5W+1H ( what,  who,  when, where, why dan How ). (Cahya, 2012)

## Gambar 1 Metode Penelitian
3.2  Hoax Berita yang mengandung makna berita bohong, berita tidak bersumber disebut  hoax.  (Kemendikbud,  2019) Informasi  yang  sesat  dan  berbahaya karena menyesatkan persepsi manusia dengan menyampaikan informasi  palsu  sebagai  kebenaran disebut  Hoax  (Afriza  &  Adisantoso,
2018)  Berita  Hoax  merupakan manipulasi berita yang sengaja dibuat dengan  tujuan  untuk  memberikan informasi  yang  salah  sehingga menyesatkan  atau  mengaburkan persepsi masyarakat.

## 3.3  Preprocessing
Preprocessing adalah  proses melakukan  perubahan  dari  dokumen teks menjadi term index dengan tujuan untuk  menghasilkan set  term  index sehingga dapat digunakan sebagai key word untuk  mengawali  sebuah dokumen.  (Fauzi,  t.thn.)  Tahapan preprocessing adalah sebagai berikut :
3.3.1 Parsing
Dokumen  sebelum  di  proses, proses  awal  yaitu  dilakukan parsing . Proses pemotongan struktur dokumen menjadi beberapa komponen  yang  terpisah  disebut sebagai parsing .

## 3.3.2  Tokenisasi
Proses tokenisasi yaitu    proses penghilangan  angka,  tanda  baca,  dan karakter selain huruf alfabet. Kemudian proses tokeninsasi selanjutnya  yaitu  pemotongan string input berdasarkan tiap kata penyusunya.  Dikarenakan  karakter tersebut  merupakan  suatu  pemisah kata  ( delimeter )  yang  mana  tidak memiliki kegunaan terhadap pemrosesan teks. Tahapan selanjutnya  yaitu case  folding . Case folding yaitu proses perubahan huruf besar  menjadi  kecil,  di  mana  semua kata  yang  mengandung  huruf  besar diubah  menjadi  huruf  kecil.  Tahapan case  folding terakhir  yaitu  tahapan cleaning mempunyai fungsi menghilangkan  informasi  yang  tidak berhubungan dengan
dokumen.
Sebagai contoh yaitu code script, link,
HTML dan lain sebagainya.
3.3.2  Filtering dan Stopword Removal
Di dalam tahapan ini melakukan proses stoplist atau stopword. Proses tersebut adalah melakukan penghilangan  kata-kata  yang  tidak penting  dengan  pendekatan bag-of- word .  Hasil  dari stoplist adalah wordlist yang berisi kata penting.

## 3.3.3 Stemming
Stemming merupakan  suatu teknik  untuk  mentransformasi  kata- kata  dalam  sebuah  dokumen  teks menjadi  bentuk  kata  dasar.  Proses stemming berbeda-beda  dalam  tiap bahasa.    Setiap  bahasa  memiliki aturan-aturan  yang  berbeda  dalam penggunaan  kata  berimbuhan  dan mempunyai  aturan-aturan  sendiri. Bahasa  Perancis  memiliki  perbedaan aturan  penggunaan  tata  bahasa dengan  Bahasa  Arab.  Pada  Bahasa Indonesia kopleksitas ada pada variasi imbuhan.    Hal  tersebut  menjadi penting  dalam  pembentukan  kata dasarnya.
3.4  Pembobotan Kata Pembobotan kata yaitu penghitungan  kata  pada  jumlah kemunculan  masing-masing token dalam  dokumen.  Pembobotan  kata yang  paling  banyak  dipakai  yaitu skema term frequency-inverse document  frequency (TF-IDF). Term frequency (TF)  didefinisikan  sebagai jumlah kemunculan suatu kata/istilah dalam suatu dokumen. (Fauzi, t.thn.) 3.5  Term Frequency
Merupakan  banyaknya  tingkat kemunculan  kata t dalam  suatu
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2
dokumen d .  Rumus term  frequency
dapat dilakukan
persamaan matematika sebagai berikut : Keterangan : 𝑊 𝑡 𝑓 𝑡,𝑑 = Jumlah
Frekuensi kemunculan kata t dalam dokumen d
3.6  Invers Document Frequency Inverse document  frequency atau IDF adalah  banyak  dokumen yang mengandung kata/ token / term t . Rumus IDF dapat dinotasiakan sesuai pada persamaan berikut :
𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   log 10 𝑁 𝑑 𝑓 𝑡
Keterangan : 𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   Banyaknya dokumen yang memuat t 𝑁 =   Jumlah total dokumen
3.7  TF.IDF Weighting TF.IDF Weighting adalah  bobot hasil  perkalian  dari 𝑡 𝑓 𝑡,𝑑 dan 𝑖𝑑𝑓 𝑡 , rumus TF.IDF
Weighting dapat dinotasikan  pada  persamaan  (3)  dan normalisasinya  dapata  dinotasikan pada persamaan (4).
𝑖𝑑𝑓 𝑡 =   log 10 𝑁 𝑑 𝑓 𝑡 (3)
𝑊 𝑡,𝑑 = 𝑊 𝑡 𝑑 √∑ = 1 𝑊 𝑡,𝑑𝑑 2 𝑛 𝑡
(4)
3.8  Cousine Similarity
Merupakan proses untuk menghitung besarnya derajat kemiripan antara dokumen dan query. Nilai cousine similarity dapat dihitung berdasarkan  perhitungan  besarnya nilai  fungsi cosine terhadap  sudut yang  dibentuk  oleh  dua  buah  vektor. Jika ditarik pada penelitian ini cousine similarity adalah sebuah representasi dari  beberapa  dokumen  antar  data latih.  Rumus  untuk  menghitung tingkat  kemiripan  dokumen  satu dengan  dokumen  lain  dinotasikan pada persamaan (5) dan normalisasinya  dapat  dinotasikan pada persamaan (6).
𝑊 𝑡 𝑓 𝑡,𝑑 =   { 1 + 𝑙𝑜𝑔 10 𝑡𝑓 𝑡,𝑑, 0, 𝑖𝑓 𝑡𝑓 𝑡,𝑑 > 0 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒
3.9  Naive Bayes Bentuk  analisis  data  yang mengekstrak model untuk menggambarkan  kelas  data  dapat disebut sebagai klasifikasi. Sedangkan,    model  yang  dibangun meliputi proses pengklasifikasian dan proses prediksi kategori berdasarkan label kelas.  Klasifikasi  dapat  di aplikasikan ke dalam berbagai bidang seperti  deteksi  penipuan,  target marketing, prediksi kerja dan lainnya.
Naive Bayes Classifier atau NBC merupakan  proses  pengklasifikasian probabilitas sederhana yang mengacu pada Teory Bayes .  Teori  tersebut menyatakan  bahwa  kemungkinan terjadinya  suatu  peristiwa  sama dengan probabilitas intrinsik (dihitung  dari  data  yang  tersedia sekarang) dikalikan probabilitas bahwa hal serupa akan terjadi lagi di masa depan (berdasarkan pengetahuan yang terjadinya di masa lalu). Naïve  bayes adalah  algoritma
pembelajaran probabilitas yang berasal dari teori Keputusan Bayesian. Probabilitas d berada di kelas c, P (c | d), dihitung sebagai
𝑃(𝑐|𝑑)
∝ 𝑃 (𝑐) ∏ 𝑃(𝑡 𝑘 | 𝑐) 𝑚 𝑘=1 (7) Di mana 𝑃(𝑡 𝑘 | 𝑐) adalah probabilitas  bersyarat  dari  fitur 𝑡 𝑘 yang  ada  dalam  pesan  kelas c dan 𝑃 (𝑐) adalah probabilitas  sebelumnya  dari pesan yang terjadi di kelas c . 𝑃(𝑡 𝑘 | 𝑐)
dapat  digunakan  untuk  mengukur kontribusi tk ke  dalam c ,  di  mana  c kelas  yang  benar.  Dalam  klasifikasi teks  kelas  pesan  ditentukan  dengan mencari  kemungkinan  besar  atau maksimal posteriori (MAP) kelas 𝐶 𝑀𝐴𝑃 didefinisikan Persamaan  di  bawah  ini melibatkan banyak perkalian probabilitas bersyarat, salah satu fitur dapat menghasilkan perhitungan titik bawah mengambang.  Dalam  prakteknya perkalian  probabilitas  di  konversi  ke dalam  logaritma  probabilitas  oleh karena itu persamaanya didefinisakan
3.10  Pengukuran
Model  klasifikasi  yang  telah dibangun  perlu  dilakuakan  evaluasi atau  pengukuran.  Proses  tersebut untuk  mengetahui  atau  mengukur seberapa bagus model tersebut dalam melakukan klasifikasi yang di inginkan.  Dalam melakukan evaluasi kinerja klasifikasi khususnya klasifikasi  teks  umumnya  dilakukan dengan mengacu pada accuracy atau dengan precision and recall (Minner,
Delen,  &  Elder,  2012).  Nilai accuracy
𝐶 𝑀𝐴𝑃 = arg 𝑃(𝑐|𝑑) = arg 𝑚𝑎𝑥 𝑐∈{𝑐𝑙 ,𝑐𝑠 } 𝑐 𝑐∈{𝑐𝑙 ,𝑐𝑠 } 𝑚𝑎𝑥 𝑃 (𝑐) ∏ 𝑃(𝑡 𝑘 | 𝑐) 𝑚 𝑘=1 𝐶 𝑀𝐴𝑃 =   arg 𝑚𝑎𝑥 𝑐∈{𝑐𝑙 ,𝑐𝑠 } [log 𝑃(𝑐) + ∑ 𝑙𝑜𝑔𝑃(𝑡 𝑘 | 𝑐) 𝑚 𝑘=1 ]
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2
merepresentasikan  seberapa  banyak keseluruhan    dokumen  yang  dapat diklasifikasikan dengan
benar.
Semakin  tinggi  nilai accuracy yang dihasilkan    maka  semakin  bagus  dan akurat model tersebut dalam melakukan  klasifikasi.  Persamaan untuk  mendapatkan  nilai accuracy dapat dinotasikan sebagai berikut:

## = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑘𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖𝑘𝑎𝑛 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑜𝑘𝑢𝑚𝑒𝑛
Pada klasifikasi teks pengukuran precision dan recall merupakan  metrik  evaluasi  yang paling  banyak  digunakan.    Sebagai contoh:  terdapat  dua  kelas  A  dan  B,
precision yaitu jumlah sampel berkategori A yang diprediksi dengan benar  sebagai  A  dibanding  dengan jumlah  total  data  yang  diprediksi sebagai  A,  sedangkan recall yaitu jumlah  sampel  berkategori  A  yang diprediksi dengan benar
dibandingkan  dengan  jumlah  total
sampel A. Dalam melakukan pengukuran  ini,  biasanya  dibangun table confusion  matrix yang  terdiri atas  banyaknya  baris  data  uji  yang diprediksi benar dan tidak benar oleh model klasifikasi yang digunakan.
Tabel 1 Confuion Matrix Relevant Non relevant Retrieved True positives (TP) False positives (FP) Not retrieved False negatives (FN) Trus negatives (TN) Precision dan recall dapat merepresentasikan  nilai  keakuratan model  pada  setiap  kelas.  Sedangkan untuk  mengetahui  akurasi  secara keseluruhan  digunakan  pengukuran FI yang  merupakan  pengukuran tunggal  dari  kombinasi precision dan recall .
𝐴𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑃 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑃) (10)
𝑅 = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃 + 𝐹𝑁) (11)

## Gambar 2
Proses  Transformasi String to Vector dalam Tool  Weka
Gambar 3 Pengujian 10-Fold Cross Validation
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2

## 4. PEMBAHASAN
Data berita hoax yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh secara manual  dari  situs  turnbackhoax.com. Data  berita  hoax  diambil  dari  bulan November  2018  sampai  dengan Februari  2019  berisi  judul,  tanggal berita  terbit,  dan  label.  Data  yang diambil  total  sebanyak  300  di  labeli oleh para pakar yang disebut sebagai data latih  dan data tes. Dari 300 data tersebut terdapat 297 dokumen berita berkategori  hoax,  dan  63  dokumen berkategori  fakta.  Dokumen  tersebut dikumpulkan  dalam  bentuk  format spreadsheet . Dari  300  data  berita  tersebut akan diolah menggunakan Tool Weka 3.8.1 .  Pertama  yang  dilakukan,  yaitu melakukan tahap preprocessing . Tahap  tersebut  dimulai  dari  tahap parsing yaitu melakukan pemotongan dokumen,  di  mana  data  berformat spreeadsheet di rubah menjadi format .arff sesuai  dengan  format  dokumen yang  kompatibel Tool  Weka  3.8 .
Setelah itu, dilakukan tahap tokenisasi.  Tahap  tersebut  akan melakukan proses penghilangan
tanda baca, spasi dan lain sebagainya.
Selanjutnya  dilakukan  proses stop word , yaitu dokumen yang mengandung  kata  hoax  dihilangkan, supaya  tidak  mengganggu  hasil akurasi.  Dari  hasil preprocessing semua dokumen berita dapat
terbentuk attribut sebanyak  1650 atribut.  Seperti  terlihat  sesua  pada gambar 2.
Tahapan  selanjutnya,  dilakukan proses transformasi kalimat ke dalam matrix
vector . Dari
proses transformasi  tersebut,  diketahui TF
dan IDF . Setelah itu, dilakukan proses klasifikasi  dengan naive  bayes . Tahapan  terakhir  yaitu  pengukuran dengan  untuk  menentukan  nilai accuracy,  precision and recall serta terbentuk
conffusion matrix . Pengujian  dalam  penelitian  ini menggunakan  metode 10-Fold  Cross Validation dengan  mengubah  nilai
Fold untuk dicari nilai akurasi terbaik. Hasil pengujian 10-Fold Cross Validation sesuai terlihat sesuai pada gambar 3.
Hasil  pengujian  dengan  metode 10-Fold  Cross  Validation ,  diketahui bahwa nilai pengujian terbaik didapat dengan  nilai fold  6 dengan  nilai keakuratan  sebesar  85.28  %  yang mana diketahui dokumen terklasifikasi  yang  relevan  sebanyak 307 dan yang tidak relevan sebanyak
53    atau error  rate sebesar  14.72%. Sedangkan nilai terendah didapat dari nilai fold 7  dengan  nilai  keakuratan 80.85% yang mana diketahui dokumen  terklasifikasi  yang  relevan sebanyak  291  dan  tidak  relevan sebanyak 69  dokumen atau error rate sebesar 19,17%.
Nilai  rata-rata  berdasarkan dokumen  berita  hoax  dan  dokumen berita benar dengan metode pengujian 10-Fold  Cross  Validation dengan  nilai fold  6 didapat  nilai precision 0,896, recall 0.853  dan  F- Measure  0.865.    Hasil  dapat  terlihat pada  Tabel confusion  matrix tersaji dalam tabel 2.
Tabel 2 Confusion Matrix Prediksi Hasil Hasil Aktual Fakta H Fakta 55 8 Hoax 45 252
5. PENUTUP Metode naive  bayes dapat digunakan  pada  sistem  klasifikasi berita  dengan  masukan  berupa  teks dengan  diawali  tahap preprocessing yang  berupa parsing,  tokenization, stopword , dan pembobotan kata ( term weighting ). Kemudian dilakukan klasifikasi dengan metode naive bayes . Tahap  terakhir  yaitu  dilakukan pengukuran  dengan    menggunakan pengujian 10-fold  cross  validation . Dari  hasil  penelitian  diketahui  nilai fold 6  memberikan  nilai  akurasi dengan  hasil  terbaik  dengan  hasil dengan  nilai  keakuratan  sebesar 85.28  %  yang  mana  terklasifikasi dokumen yang relevan sebanyak 307 dan  yang  tidak  relevan  sebanyak  53 atau error  rate sebesar  14.72%. Sedangkan nilai rata-rata berdasarkan berita  hoax  dan  berita  benar  nilai precision 0,896 dan recall 0.853. Dalam  penentuan  klasifikasi, sistem  sangat  bergantung  dengan frekuensi kata dalam dokumen. Dalam penelitian  selanjutnya  jumlah  data berita bisa ditambah dengan mencantumkan  isi  konten  berita,
jumlah  kata  semakin  banyak  akan mempengaruhi nilai akurasi. Dalam penelitian ini, dikarenakan  keterbatasan  jumlah dokumen  yang  hanya  berjumlah  360 dokumen,  maka  perlu    dilakukan penelitian lanjutan dengan menambah  total  jumlah  dokumen. Sehingga  sistem  semakin  memiliki dataset  yang beragam. Dokumen  yang  diambil  dalam penelitian  ini  masih  bersifat  umum, sehingga  perlu  dilakukan  kajian penelitian  dengan  menggunakan konten dokumen yang bersifat khusus atau  konten  berita  yang  sebelumnya sudah  terklasifikasi.  Misalnya  konten berita  khusus  kesehatan,  konten berita  khusus  politik,  konten  berita khusus agama, dan sebagainya.
Selain  itu,  perlu  dilakukan penelitian  tentang stemming atau pencarian  kata  pada  bentuk  kata dasar khusus untuk bahasa Indonesia. Dengan  dilakukan  stemming  akan mereduksi  jumlah  suku  kata  atau attribut .  Dengan  suku  kata  yang semakin berkurang akan mempengaruhi hasil klasifikasi konten berita hoax.
Hery Mustofa 1 Adzhal Arwani Mahfudh 2

## REFERENCES
Abraham, S. R. (2009). Effective Discretization and Hybrid Feature Selection Using Naive Bayesian Classifier For Medical Data Mining. International Journal of Computational Intelligence Research 4 .
Afriza, A., & Adisantoso, J. (2018). Metode Klasifikasi Rocchio untuk Analisis Hoax. Jurnal Ilmu Komputer Agri-Informatika, Volume 5 Nomor 1 , 1-10.
Asosiasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  .  (2017). Infografis  Penetrasi  dan Pengguna Internet Indonesia.
Cahya, I. (2012). Menulis Berita di Media Massa. Citra Aji Pratama.
Connoly,  T.  C.,  &  Begg,  C.  E.  (2015). Database  System:  A  Practical  Approach  to  Design, Implementation, and Management.
Fauzi, A. (t.thn.). Text Mining 2017/2018 . Diambil kembali dari http://malifauzi.lecture.ub.ac.id/2017/09/text-mining-20172018/
Han, J. W., & Kamber, M. (2000). Data Mining: Concepts and Techniques.
Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining : Conceps and Techniques. San Francisco: Elsevier Inc.
Kemendikbud,  K.  (2019,  Juni  25). Hasil  Pencarian  -  KBBI  Daring .  Diambil  kembali  dari https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/hoaks
Minner, G., Delen, D., & Elder, J. (2012). Excerpt from: Practical Text Mining and Statistical Analysis for Non-Structured Text Data Applications.
Pramudita,  Y.  D.,  Putro,  S.  S.,  &  Makhmud,  N.  (2018).  Klasifikasi  Berita  Olahraga Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dengan  Enhanced  Confix  Stripping  Stemmer. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 5, No. 3 , 269-276.
Severin, W. J., & James, J. T. (1998). Communication Theories: Origins, Methode, Uses (2th ed). New York: Longman Inc.
Ting, S. L., Ip, W. H., & Tsang, A. H. (2011). Is Naïve Bayes a Good Classifier for Document Classification? International  Journal  of  Software  Engineering  and  Its  Applications,
5 (3).
Triawati,  C.  (2009).  Metode  Pembobotan  Statical  Concept  Based  unuk  Klastering  dan Kategorisasi Dokumen Berbahasa Indonesia. Institide Teknologi Telkom. Bandung.