## 1. PENDAHULUAN.
Saat ini informasi dapat dengan mudah kita terima melalu media sosisal maupun aplikasi mesenger  yang  terkadang  kita  tidak  tau  itu  berita  benar  ataukah  hoax.  Lebih  parahnya  lagi terkadang kita turut berperan dalam penyebaran berita tersebut. Kata hoaks memiliki arti “tidak
Volume 2, Nomor 2, Desember 2021, hlm 112-119 INFOTECH: Jurnal Informatika Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386

## Klasifikasi Berita Hoaks Menggunakan Algoritma Vector Space Model

## Classification of Hoax News Using the Vector Space Model Algorithm
Ayuni Asistyasari * , Bibit Sudarsono, Umi Faddilah
* Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika-Indonesia
* J l. Ciledug Raya No.168, RW.4, Ulujami, Kec. Pesanggrahan, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta-Indonesia 12250 Informasi Artikel Abstrak
Article History: Submission: 30-11-2021 Revised: 24-12-2021 Accepted: 27-12-2021
Kata Kunci : Hoaks; VSM; Text Mining; CRISP-DM
Keywords: Hoax; VSM; Text Mining; CRISP-DM
* Korespondensi:
Ayuni Asistyasari ayuni.yas@bsi.ac.id
Sebuah  berita  terkait  suatu  informasi  yang  beredar  di  media cetak  atau  mainstream  akan  menjadikan  opini  publik  tentang suatu masalah baik yang bersifat informasi positif atau negatif, perkembangan  teknologi  informasi  sekarang  ini  menyebabkan penyebaran  informasi  bisa  uptodate  setiap  harinya.  Dengan semakin  mudahnya  sebuah  informasi  menyebar  maka  akan semakin  mudah  pula  mempengaruhi  kehidupan  dalam  sosial masyarakat sekarang ini. Namun pada kenyataannya informasi yang  beredar  di  media  itu  tidak  semuanya  benar  atau  bisa dikatakan  adanya  suatu  berita  hoax  atau  tidak  benar.  Dalam penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengklasifikasi  sistem  temu kembali  informasi  berita  hoaks  menggunakan  metode  vektor space model untuk memastikan kebenaran suatu berita apakah berita hoax atau tidak. Dalam penelitian tersebut menghasilkan klasifikasi  kebenaran  berita  dengan  akurasi  terbaik  pada  K-6 sebesar 83%, artinya dengan akurasi tersebut bisa memvalidasi klasifikasi terkait informasi berita benar ataupun hoax sebesar 83%.

## Abstract
A  news  related  to  an  information  circulating  in  print  or  mainstream media will make public opinion about a problem that is either positive or negative information, the development of information technology today causes  the  dissemination  of  information  to  be  updated  every  day.  The easier it is for information to spread, the easier it will be to influence life in today's society. But in reality the information circulating in the media is not all true or it can be said that there is a hoax news or not true. This study aims to classify the hoax news information retrieval system using the vector space model method to ensure the truth of a news whether it is hoax news or not. This study resulted in a classification of the truth of news  with  the  best  accuracy  at  K-6  of  83%,  meaning  that  with  this accuracy it can validate the classification related to true news or  hoax information by 83%.
benar  bohong  (tentang  berita,  pesan,  dan  sebagainya)” [1]. “Kita  harus  jauhi.  Bagi  bangsa Indonesia yang kita butuhkan adalah membangun kepercayaan, saling percaya. Karena itu hoax- hoaxan jadi berbahaya” [2].
Beda penelitian sebelumnya menyatakan bahwa Vector Space Model pada sistem pencarian lagu berdasarkan judul dapat mempercepat proses pencarian lagu yang relevan sesuai dengan lagu yang ingin dicari pengunjung[3].
Peneltian sebelumnya mengenai penilaian thematic apperception test [4] menghasilkan test kepribadian dengan nilai precission 78.2%, recall 86,7 dan f-measure 78.3.
Kemudian  pada  penelitian  lainnya  juga  menyimpulkan  bahwa  sistem  temu  Kembali informasi dengan metode Vector Space Model efektif untuk digunakan sebagai system pencarian bahan Pustaka diperpustakaan[5].
Penelitan  lainnya  yang  berkaitan  yaitu  pencarian  dokumen  skripsi  dengan  menggunakan metode  TF.IDF.ICF  dapat  meningkatkan  relevansi  dibandingkan  hanya  menggunakan  TF.IDF dengan  hasil Mean  Average  Precision TF.IDF  sebanyak  71,12%  dan  Mean  Average  Precision TF.IDF.ICF 72,39%[6],[7],[8].
Atas dasar tersebut, penulis mencoba mengklasifikasikan berita-berita hoax menggunakan vector space model yang diharapkan dapat menghasilkan rekomendasi untuk membuat aplikasi.

## 2. METODE
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Proses  for Data Mining ), yang terdiri dari 6 tahap [9][10][11][12] sesuai dengan gambar 1.
Gambar 1. Complete CRISP-DM Approach [13]

## A. Business/research understanding phase
Dengan  adanya  aplikasi  messenger,  sering  kita  menerima  berita-berita  dari  lingkungan sekitar.  Berita-berita  tersebut  kadang  ada  yang  hoak  maupun  tidak.  Untuk  mempermudah dalam  klasifikasi  berita  hoak,  kami  mencoba  melakukan  pengklasifikasian  berita  hoak menggunakan metode vector space model .
B. Data understanding phase

## 114 Ayuni Asistyasari, Bibit Sudarsono, Umi Faddilah

## Klasifikasi Berita Hoaks Menggunakan Algoritma Vector Space Model
Data  yang  digunakan  yaitu  berasal  dari  berita-berita  yang  kita  dapat  melalui  aplikasi messenger berjumlah 20 berita dengan rincian seperti pada table 1.
Tabel 1. Jumlah data Jenis Berita Jumlah Hoaks 10 Bukan Hoaks 10 Jumlah 20

## C. Data preparation phase
Pada  persiapan data untuk lebih jelasnya seperti terlihat pada gambar 2, setelah data- data  sudah  didapat,  maka  data  tersebut  kita  persiapkan  kedalam  sebuah  tabel  dengan membentuk ID berita, berita dan kelas seperti yang tampak pada tabel 2.
Gambar 2. Preparation Phase[14]
Tabel 2. Berita ID BERITA Data Berita Kelas Berita 1 Yang melintas dijalanan KOTA Jakarta Selatan khususnya Radio Dalam: Besok selasa ada uji coba tilang e-CCTV. Berikut daftar Jl yang akan diuji coba antara lain: - Jl. Mampang prapatan raya - Jl. Pasar minggu raya - Jl. Kalibata makam pahlawan - Jl.Lenteng agung Hoaks Berita 2 Yang melintas dijalanan KOTA DEPOK: Besok senin depan ada uji coba tilang e-CCTV. Berikut daftar Jl yang akan diuji coba antara lain: - Jl. Margonda - Jl. A. Rahman Hakim - Jl. Nusantara - Jl. Akses UI - Jl. Raya Bogor Hoaks
- Jl. Raya Sawangan
- Jl. Raya Cimanggis Berita 3 AP (sengaja disebut inisial-red) 13thn Tinggal di dusun cibuaya IV, rt/rw 001/007 desa cibuaya, kecamatan.cibuaya, kabupaten karawang. Dia yatim, Yg sll bekerja keras, wlu seharusnya anak seusianya msh sklh Dan bermain. Namun dia Kini Tak sekolah lagi krn tdk ada biaya. Hoaks Berita 4 Telah berpindah tangan satu lagi BUMN strategis yang dibangun oleh Alm Soeharto dan Prof DR Ing BJ Habibie... Dengan ditandatanganinya pelunasan pembayaran dari pemerintah Cina kepada pemerintah Indonesia pada awal April 2017 oleh Presiden Joko Widodo (disetujui dan ditandatangani oleh Ketua KPK, ketua DPR RI dan ketua dewan pertimbangan presiden) maka secara resmi kepemilikan PT Dirgantara Indonesia/PTDI dh. IPTN NURTANIO berpindah tangan menjadi milik pemerintah Tjina. Hoaks Berita 5 Untuk Menghindari Agar Kaca Tidak Pecah Waktu Dilemparkan Pecahan Busi Trik Cegah Mobil Dibobol dengan Busi Pemecah Kaca Pencurian dengan bermodus pecah kaca kembali mengintai. Namun ada cara untuk menghindarinya. Hoaks Berita 20 "Di Ukraina Jika Anggota DPR Ga Becus Langsung Dibuang Ke Tempat Sampah di Pinggir jalan, Kalau Di Indonesia….?" Bukan Hoaks Dan berikut tahapan-tahapan proses didalam text mining: 1) Casefolding : mengubah semua huruf dalam dokumen menjadi huruf kecil ( lowercase ).
2) Tokenizing :  memotong  tiap  kata  dalam  kalimat  atau  parsing  dengan  menggunakan  spasi sebagai delimiter yang akan menghasilkan token berupa kata.
3) Filtering :  menyaring  kata  yang  didapat  dari tokenizing yang  dianggap  tidak  penting  atau tidak memiliki makna dalam proses text mining yang disebut stopword. Stopword berisi kata kata umum yang sering muncul dalam sebuah dokumen dalam jumlah banyak namun tidak memiliki kaitan dengan tema tertentu.
4) Stemming : mengembalikan kata-kata yang diperoleh dari hasil filtering ke bentuk dasarnya, menghilangkan  imbuhan  awal  ( prefix )  dan  imbuhan  akhir  ( sufix )  sehingga  didapat  kata dasar.

## D. Modeling phase
Modeling  yang  digunakan  adalah  menggunakan  algoritma Vector  Space  Model (VSM).  VSM adalah metode untuk melihat tingkat kedekatan atau kesamaan ( similarity ) term dengan cara pembobotan  term.  Dokumen  dipandang  sebagi  sebuah  vektor  yang  memiliki  magnitude (jarak)  dan  direction  (arah).  Pada  Vector  Space  Model,  sebuah  istilah  direpresentasikan dengan  sebuah  dimensi  dari  ruang  vektor.  Relevansi  sebuah  dokumen  ke  sebuah  query didasarkan pada similaritas diantara vektor dokumen dan vektor query” [15],[16].

## E. Evaluation Phase
Evaluasi dilakukan untuk mengetahui keakurasian model yang digunakan dalam hal ini yaitu mencari akurasi yang dihasilkan oleh algoritma Vector Space Model F. Deployment Phase
Dan  tahap  terakhir  adalah  penerapan  model  yang  sudah  dibentuk  kedalam  sistem  klasifikasi berita hoak yang akan dibuat.
116 Ayuni Asistyasari, Bibit Sudarsono, Umi Faddilah

## Klasifikasi Berita Hoaks Menggunakan Algoritma Vector Space Model

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  data  tabel  2  lakukan  proses casefolding,  tokenisazing,  filtering dan stemming yang hasilnya terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Proses tokenisasi Term Doc ID 13 3 almarhum 4 anggota 6 Ap 3 bangun 4 becus 6 besok 1  2 buang 6 bumn 4 busi 5 cibuaya 3  3 Coba 1  2 dalam 1 depan 2 depok 2
Sebelum  menghitung  bobot  dari  tiap-tiap  dokumen,  kita  harus  menentukan  query  yang digunak an sebagai tolak ukur pencarian. Query yang dimaksud pada penelitian ini adalah “yang melintas di Jakarta selatan “.  Dan hasil pembobotan tersebut seperti yang tampak pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil pembobotan setiap term.
Term Q Doc Id Term Frequensi Doc/ Tf  TF.IDF 1  2  3  4  5  6 13 1 1 6 0.77 Alma              1 1 6 0.77 Angg                    1 1 6 0.77 Ap 1 1 6 0.77 Bang              1 1 6 0.77 Becu                    1 1 6 0.77 Jakar  1  1 1 6 0.77 jalan  1  1  1  1     1  1 5 1.2 0.07
Kemudian  hitung  bobot  tiap  term  pada  masing-masing  dokumen  yang  hasilnya  tampak seperti tabel 5.
Tabel 5. Hasil pembobotan pada setiap dokumen. Term Bobot Q 1 2 3 4 5 6 13 0 0 0 0.77 0 0 0 Alma 0 0 0 0 0.778 0 0 Angg 0 0 0 0 0 0  0.7782 Ap 0 0 0 0.77 0 0 0
Bang 0 0 0 0 0.7782 0 0 Becu 0 0 0 0 0 0  0.7782 Jakar 0.77  0.77 0 0 0 0 0 jalan 0.07  0.07  0.07 0.07 0 0.07 0.079
Selanjutnya hitung jarak vector masing masing dokumen. Hasilnya tampak pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil dot of product Term Bobot 1 2 3 4 5 6 hindar 0 0 0 0 0 0 jakarta 0.606 0 0 0 0 0 jalan 0.006  0.006  0.006 0  0.006 0.006 kaca 0 0 0 0 0 0 lansung 0 0 0 0 0 0 lempar 0 0 0 0 0 0 lintas 0.228  0.228 0 0 0 0 selasa 0 0 0 0 0 0 selatan 0.228 0  0.228 0 0 0 waktu 0 0 0 0 0 0 2.067  2.234  3.234 4  5.006 6.006 Kemudian hitung vector space sehingga menghasilkan tabel 7. Tabel 7. Perhitungan jarak vektor Term Jarak Vektor Q 1 2 3 4 5 6 13 0 0 0 0.606 0 0 0 Almarhum 0 0 0 0  0.606 0 0 Anggota 0 0 0 0 0 0 0.606 Tilang 0 0.228 0.228 0 0 0 0 Tinggal 0 0 0 0.606 0 0 0 Uji 0 0.228 0.228 0 0 0 0 Ukraina 0 0 0 0 0 0 0.606 Waktu 0 0 0 0 0 0.606 0 1.067 5.855 5.416 6.867  8.844 9.85 11.46 1.033 2.42 2.327 2.621  2.974 3.139 3.385
Selanjutnya hitung consine similiarity untuk mengetahui kemiripan query dengan masing- masing dokumen. Hasil consine similiarity dengan nilai terbesar merupakan dokumen termirip dan hasil tersebut seperti tabel 8.
Tabel 8. Hasil consine similiarity Consine Similarity Nilai Con (Q, D1) 0.469 Con (Q, D2) 0.123 Con (Q, D3) 0.115 Con (Q, D4) 0
Klasifikasi Berita Hoaks Menggunakan Algoritma Vector Space Model
Con (Q, D5) 0.003 Con (Q, D6) 0.003
Dari berikut hasil yang sudah diurutkan:
Tabel 9. Hasil consine similiarity Consine Similarity Nilai Con (Q, D1) 0.469 Con (Q, D2) 0.123 Con (Q, D3) 0.115 Con (Q, D5) 0.003 Con (Q, D6) 0.003 Con (Q, D4) 0
Apabila hasil pencarian menggunakan k1 hingga k6 hasil akurasinya adalah 83%.

## 4. SIMPULAN
Sesuai hasil penelitian dan pengujian akurasi sistem temu kembali informasi berita hoaks menggunakan metode algoritma vektor space model untuk memastikan kebenaran suatu berita. Hasil  penelitian  menunjukan  klasifikasi  kebenaran  berita  dengan  akurasi  terbaik  pada  K-6 sebesar 83%, sehingga dengan akurasi tersebut bisa memvalidasi klasifikasi terkait kebenaran berita suatu berita.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Budiwiyanto, “Penyerapan Kosakata Bahasa Daerah ke dalam Bahasa Indonesia pada Kamus Besar Bahasa Indonesia Edisi IV,” Mabasan , vol. 3, no. 1, pp. 1 – 14, 2019.
[2] A. Baswedan,
“https://www.cnnindone sia.com/nasional/20170109013304-20- 184857/anies-baswedan-berita-hoax-itu- berbahaya,” Diakses : 20 Oktober 2021 , 2021. .
[3] Anna  and  A.  Hendini,  “Implementasi  Vector  Space  Model  Pada  Sistem  Pencarian  Mesin Karaoke,” Evolusi J. Sains dan Manaj. , vol. 6, no. 1, pp. 1 – 6, 2018.
[4] U.  Nurhasan,  R.  Arianto,  A.  G.  Kurnia,  J.  Soekarno,  and  H.  No, “Penerapan  Vector  Space Model Dalam Klasifikasi Penilaian Thematic Appeception Test,” vol. 5, no. September, pp. 551 – 564, 2021.
[5] B. S,  “Aplikasi  Pencarian  Bahan  Pustaka  Di  Perpustakaan  Menggunakan  Metode  Vector Space Model,” J I M P - J. Inf. , vol. 5, no. 2, 2021.
[6] I. R. Priandono, M.  Hakimah, and N. F. Rozi, “Implementasi Vector Space Model Dengan Pembobotan Berbasis Kelas Pada Mes in Pencari Dokumen Skripsi,” vol. 5, no. 2, pp. 54– 58, 2020.
[7] A.  D.  P,  Lutfiyatul,  A.  Z,  Maryamah,  R.  W,  and  Rarasmay a,  “Metode  Pembobotan  Kata Berbasis Cluster Untuk Perangkingan Dokumen Berbahasa Arab,” Techno.COM , vol. 20, no. 2, pp. 259 – 267, 2021.
[8] H.  A.  Gozali,  M.  A.  Rosid, and  Sumarno, “Klasifikasi  Keluhan  Mahasiswa dengan  Metode Naive Bayes dan Sastrawi,” JOINCS (Journal Informatics, Network, Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 22 – 26, 2020.
[9] Aprilia et al. , Belajar Data Mining dengan Rapid Miner . 2013.
[10] C.  Schröer,  F.  Kruse,  J.  Marx,  F.  Kruse,  and  J.  Marx,  “A  Systematic  Literature  Review  on Applying Process Model on Applying CRISP- DM Process Model,” Procedia Comput. Sci. , vol. 181, no. 2019, pp. 526 – 534, 2021.
[11]  j. Martin dan S. Oxman, H. Wiemer, D. Schneider, and S. Ihlenfeldt, “DMME : Data mining methodology  for  engineering  applications – a  holistic  extension  the  CRISP- DM  model,” Procedia CIRP , vol. 79, pp. 403 – 408, 2018.
[12] W. Y. Ayele, “Adapting CRISP -DM for Idea Mining A Data Mining Process for Generating Ideas Using a Textual Dataset,” IJACSA (nternational J. Adv. Comput. Sci. Appl. ) , vol. 11, no. 6, pp. 20 – 32, 2020.
[13] J. Taylor, “Complete CRISP - DM Approach,” Diakses : Sabtu 25 Desember 2021, 6:10 , 2017. . [14]  Https://devopedia .org/,  “Preparation  Phase,” Diakses :  Sabtu  25  Desember  2021,  6:10 , 2021. .
[15] N. R. Baeza R.Y., “Modern Information Retrieval,” Addison We., Iinternational edition, Ed. Boston, USA, 1999.
[16] S. Vijayarani, M. J. Ilamathi, and M. Nithya, “Preprocessing Techniques for Text Mining - An Overview,” Int. J. Comput. Sci. Commun. Networks , vol. 5, no. February 2015, pp. 7 – 16, 2020.