## PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM MENDETEKSI BERITA HOAX
Tio Tambunan, Margaretha Yohanna  , Arina Prima Silalahi
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Methodist Indonesia, Medan, Indonesia Email: yohanna.na2@gmail.com
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp301-306

## ABSTRACT
Hoax is information that is not true. The Ministry of Communication and Informatics (Kominfo) found that there was 2,099 hoax news that was spread thousands of times via social media. This generally impacts the community so  it  can  lead  to  a  crisis  of  confidence  in  the  government.  This  arises  because  many  message  recipients  have different literacy levels, which will affect how people analyze the information conveyed. This research uses the Random Forest method, which is used to classify large amounts of data to detect hoax news. The research results show  that  the  Random  Forest  method  is  proven  to  be  able  to  classify  hoax  news  based  on  data  that  has  been weighted and entered into the system. From the results of the study using 200 data sets, which were divided by 80% in the form of training data and 20% of testing data, the classification results obtained from the testing data were in the form of 28 positive sentiments and 23 negative sentiments with an accuracy rate of 98%.
Keyword: Hoax, Classification, Random Forest.

## ABSTRAK
Hoax adalah  informasi  yang tidak benar. Kementrian  Komunikasi  dan Informatika (Kominfo) menemukan ada 2.099 berita hoax yang disebarkan ribuan kali melalui media sosial. Hal tersebut secara umum berdampak pada masyarakat sehingga dapat menimbulkan krisis kepercayaan terhadap pemerintah. Hal tersebut muncul karena banyak  penerima  pesan  memiliki  tingkat  literasi  yang  berbeda  sehingga  akan  mempengaruhi  bagaimana masyarakat dalam menelaah informasi yang disampaikan. Metode Random Forest dalam penelitian ini digunakan untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah besar untuk mendeteksi berita hoax. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Random Forest terbukti dapat mengklasifikasikan berita hoax berdasarkan data yang diinputkan kedalam sistem. Penelitian ini menggunakan 200 data set, dimana dibagi menjadi 80% berupa data training dan 20% berupa data testing. Hasil klasifikasi dari data testing didapatkan sentiment positif sebanyak 28 dan sentimen negative sebanyak 23 dengan tingkat akurasi sebesar 98%.
Kata Kunci: Hoax, Klasifikasi, Random Forest.

## PENDAHULUAN
Hoax  merupakan  berita  atau  informasi  yang disampaikan  dengan  benar  (Susanti  et  al.,  2022). Berdasarkan  cambridge  dictionary,  kata  hoax  berarti tipuan  atau  lelucon.  Kegiatan  untuk  menipu, melakukan  trik  penipuan  maupun  rencana  penipuan sering dikenal sebagai hoax. Saat ini, masyarakat yang sudah tidak asing lagi dengan penggunaan media sosial. Media  sosial  banyak  digunakan  untuk  mencari informasi  apa  saja  yang  berlangsung  saat  ini  (Bahri, 2021).  Saat  ini,  isu  mengenai  hoax  Covid-19  masih banyak  mendominasi  berbagai  pemberitaan  di  media sosial (Edy & Florina, 2021). Kementerian Komunikasi dan Informatika menemukan sekitar 2.099 berita terkait Covid-19  yang  telah  disebarkan  sebanyak  ribuan  kali dalam jangka waktu dari 23 Januari 2020 – 6 Februari 2022. Dari ratusan kasus penyebaran berita hoax yang
masuk ke ranah hukum, yang disebarkan melalui sosial media Facebook, ada sebanyak 4.630 berita yang sudah diblokir dan 151 berita sebaran sedang ditindak lanjuti.
Media sosial merupakan salah satu wadah yang sangat  rentan  dan  sering  disalahgunakan  oleh  oknum yang  tidak  bertanggung  jawab  untuk  menyebarkan sebuah berita hoax (Manalu et al., 2022). Menurut data yang  sudah  dikumpulkan,  penyebaran  berita  hoax paling  banyak  disebarkan  melalui  media  sosial  dan Facebook  menempati  urutan  tertinggi  yaitu  sebesar 92,40%,  aplikasi  chatting  sebesar  62,80%,  dan  situs web  lainnya  sebesar  34,90%.  Berdasarkan  hasil  riset yang  dilakukan  oleh  We  Are  Social,  menyebutkan bahwa pengguna Facebook di Indonesia mencapai 122 juta dan pengguna Twitter mencapai 78 juta terhitung per  November  2019.  Terkait  banyaknya  berita  hoax yang disebarkan melalui media sosial, bila hal tersebut
dibiarkan  secara  terus  menerus,  akan  menimbulakan dampak  pada  masyarakat  secara  umum  dimana masyarakat  akan  mengalami  krisis  kepercayaan terhadap  Pemerintah  karena  banyaknya  berita  hoax tersebut.  Krisis  kepercayaan  dapat  timbul  karena didalam  proses  komunikasi,  proses  penerimaan  pesan yang  berbeda,  dengan  tingkat  literasi  yang  berbeda dapat  mempengaruhi  masyarakat  dalam  berpikir  dan bertindak.
Hal  yang  terpenting  dari  penelitian  ini  adalah seringkali  informasi  yang  disampaikan  melalui  media sosial merupakan informasi yang tidak akurat, sehingga untuk mendapatkan informasi yang lebih akurat, harus diperoleh melalui saluran resmi yang dikeluarkan oleh pemerintah.  Untuk  mengatasi  hal  tersebut,  diperlukan sebuah  alat  bantu  yang  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  berita  hoax  secara  otomatis,  sehingga nantinya  masyarakat  dapat  lebih  berhati–hati  dalam membaca  dan  mencerna  berita  yang  disampaikan melalui media sosial (Roflin et al., 2021). Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  berita  yang disebarkan melalui media sosial merupakan berita hoax atau tidak, sehingga nantinya masyarakat tidak mudah terprovokasi.

## METODE PENELITIAN Framework penelitian
Tahapan  ini  terdiri  dari  beberapa  tahapan, adapun  tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Framework Penelitian

## Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data mengenai  seberapa  besar  kemungkinan  masyarakat dapat  percaya  dengan  adanya  hoax  yang  tersebar  di media  sosial  dan  seberapa  banyak  orang  yang  sudah terpengaruh  dengan  berita  hoax  tersebut.  Adapun pengumpulan data pada penilitian ini yaitu:

## Pengumpulan Data Hoax
Data berita hoax diambil dari website Kominfo. Data hoax tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Hoax Kominfo
No. Test
1 Beredar sebuah unggahan video … terkait dengan perebutan Pulau Pasir.
2 Beredar unggahan di media sosial Twitter …   di Cianjur, pada Senin, 21 November 2022.
3 Telah beredar pesan berantai WhatsApp … Piala Dunia Qatar.
4 Beredar di media sosial, sebuah foto … Rumah Sakit Umum Daerah (RSUD) Sayang Cianjur
5 Beredar sebuah video di media sosial … Amerika Serikat usai mengikuti KTT G20.
6 Beredar di media sosial Facebook … sinyal 5G untuk mengumpulkan dan mengirimkan data.

## Pengumpulan Data Validasi Pada Media
Mainstream Beberapa macam validasi pada media mainstream yang dilakukan pada penelitian ini yaitu:
a.  Berita  yang  disampaikan  secara  akurat  didapatkan dari website www.kominfo.go.id.
b.  Data  berita  yang  sudah  dikumpulkan  tersebut kemudian  akan  disimpan  dalam  format  CSV  dan akan  melewati  tahap  text  preprocessing  terlebih dahulu.  Di  dalam  tahap  text  preprocessing,  proses yang pertama kali akan dilakukan yaitu tokenizing. Didalam proses tokenizing ini, semua kalimat dari data  yang  telah  dikumpulkan  dipisah  berdasarkan tanda spasi.
c.  Proses  folding  case.  Didalam  proses  ini,  semua huruf  besar  akan  diganti  menjadi  huruf  kecil,  dan kata-kata  yang  mempunyai  arti  yang  sama,  akan dinormalisasi menjadi satu kata yang sama.
d.  Proses  filtering.  Didalam  proses  ini,  bila  terdapat karakter  lain  kecuali  huruf  dan  angka,  maka
karakter  tersebut  akan  dihapuskan,  misalnya karakter tanda baca titik (.).
e.  Proses  stopwords  removing.  Di  dalam  proses  ini, jika terdapat kata-kata yang tidak penting dan tidak unik, maka kata tersebut akan dihapuskan.
f.  Proses  stemming.  Di  dalam  proses  ini,  semua awalan dan akhiran yang terdapat pada sebuah kata akan dihilangkan, sehingga yang tersisa hanya kata dasarnya saja.
g.  Tahap  terakhir  yaitu  menghitung  bobot  pada  tiap kata  dengan  menggunakan  pembobotan  TF-IDF dengan kombinasi fitur unigram dan bigram.

## Klasifikasi Random Forest
Proses  klasifikasi  yang  dilakukan  dengan menggunakan metode Random Forest  akan digunakan untuk  mengelompokkan  kategori  dari  berita  hoax (Roihan  et  al.,  2020).  Metode  Random  Forest menerapkan  metode  boostrap  aggregating  (bagging) dan random feature selection (Primajaya & Sari, 2018). Deretan gugus data terdiri dari n amatan, m features dan p peubah penjelas. Berdasarkan 200 data postingan dan komentar yang bersumber dari media sosial Facebook akan  dilakukan  analisis  statistika  deskriptif  terhadap peubah  untuk  mendapatkan  hasil  klasifikasi  berita hoax.  Secara  umum  alur  kerja  Random  Forest  dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Alur Kerja Random Forest
Adapun  alur  kerja  implementasi  metode Random  Forest  dalam  mendeteksi  berita  hoax  dapat dilihat pada diagram Gambar 3.
Gambar 3. Alur Kerja Implementasi Metode Random Forest
Pada  Gambar  3,  alur  implementasi  metode random  forest  bekerja  secara  independen  untuk membentuk  outputnya  sendiri  dan  memberikan  hasil prediksi.  Metode  Random  Forest  kemudian  akan memprediksi dari setiap pohon dan memilih mayoritas kelas yang diprediksi  oleh setiap pohon sebagai  kelas prediksi  sebenarnya  dari  kumpulan  data.  Terdapat  3 sampel  kalimat  berita  yang  nantinya  akan  dilakukan proses klasifikasi. Sebelum dilakukan proses klasifikasi, akan dilakukan split dataset terlebih dahulu yang  akan  menghasilkan  vaote  pada  masing-masing pohon sebelum rata-rata kata yang sesuai dengan berita hoax  ditemukan  sampai  hasil  akhir  klasifikasi ditemukan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pengumpulan Data Trainning
Pengumpulan  data  training  dilakukan  dengan cara crawling (Putra et al., 2022). Data ini berupa berita yang  diambil  dari  laman  website  Kominfo  dan dikumpulkan menggunakan aplikasi  rapid  miner serta disimpan  kedalam  file  data  dengan  format  csv. Kemudian data yang telah dikumpulkan tersebut  akan digolongkan sentimennya secara manual  kedalam dua golongan sentimen yaitu hoax atau fakta pada setiap isi beritanya.    Data  training  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  sebanyak  200  data.  Data  training tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
Gambar 4. Dataset

## Preprocessing Data
Preprocessing data adalah tahapan pembersihan sebelum data diolah lebih lanjut. Tahapan preprocessing  data  pada  penelitian  ini  menggunakan aplikasi phyton karena penggunaanya yang praktis dan efisien  serta  dapat  dengan  mudah  diimplementasikan.
Dari  data  yang  telah  dikumpulkan  sebelumnya,  akan dilakukan  proses  text  preprocessing  yang  dilakukan dalam beberapa tahapan yaitu cleansing, case folding, tokenizing, filtering, dan stemming. Hasil dari tahapan text preprocessing dengan menggunakan phyton dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Tahapan Text Processing Dengan Menggunakan Phyton

## Pengujian Dengan Data Uji
Tahapan  pengujian  merupakan  tahapan  yang utama didalam proses analisis data. Pada penelitian ini, tahapan  pengujiandilakukan  dengan  menggunakan bahasa  pemrograman  Python  yang  dijalankan  melalui Jupyter Notebook. Data training yang sebelumnya telah dibersihkan  dan  diberikan  bobotnya  akan  diunggah terlebih dahulu dan diimport datanya kedalam program menggunakan  library  pandas.  Kemudian  data  training tersebut  dibagi  kedalam  dua  variabel  yaitu  hoax  dan fakta.
Variabel  hoax  merupakan  variabel  yang menampung  bobot  dari  tiap  kata  dan  variabel  fakta merupakan  variabel  yang  menampung  hasil  sentimen dari tiap berita yang ada. Kemudian data uji diinputkan
kedalam  program  yang  sudah  tersedia.  Data  yang diinputkan  merupakan  data  dari  hasil  pembobotan. Kemudian,  program  akan  menggolongkan  berita mengunakan metode Random Forest dengan memanfaatkan  library  sklearn  yang  tersedia  pada Python.  Output  yang  dihasilkan  merupakan  nilai akurasi  dari  proses  pengujian  dengan  menggunakan data  uji.  Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan sebagai  data  training  ada  sebanyak  100  data  dan data yang digunakan sebagai data uji ada sebanyak 100 data. Hasil pengujian dari data uji tersebut dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Pengujian Data Uji

## Evaluation Measure
Evaluation  Measure  merupakan  tahapan  yang dilakukan  untuk  menguji  hasil  klasifikasi  dari  sistem dengan cara menguji  nilai  kebenarannya  (Khan et  al., 2021).  Data  set  dibagi  kedalam  dua  kelompok  kelas yaitu  hoax  dan  fakta.  Data  yang  digunakan  untuk pengukuran  evaluasi  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak 200 data. Data tersebut kemudian akan diuji dengan  menggunakan  evaluation  measure  sehingga diperoleh  nilai  akurasinya.  Hasil  dari  perhitungan dengan menggunakan evaluation measure dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Evaluation Measure
Dari  hasil  pengujian  sistem  diperoleh  nilai akurasi sebesar 0.9803 atau 98%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah dilakukan,  maka  kesimpulan  yang  dapat  ditarik  yaitu metode Random Forest terbukti dapat menggolongkan sentimen  berita  berdasarkan  data  yang  telah didapatkan.  Uji  coba  yang  dilakukan  dengan menggunakan  data  testing  didapatkan  hasil  berupa sentiment  positif  sebanyak  28  dan  sentimen  negatif sebanyak 23. Dari perhitungan menggunakan evaluation measure, dimana nilai k optimalnya = 3 dan data  yang  digunakan  sebanyak  80%  data  training  dan 20%  data  testing  dari  200  dataset  diperoleh  hasil accuracy  sebesar  98%,  precision  sebesar  50%,  recall sebesar 100% dan F1-Score sebesar 89%.

## DAFTAR PUSTAKA
Bahri, S. (2021). Literasi Digital Menangkal Hoaks Covid-19 Di Media Sosial. Jurnal Ilmu Komunikasi , 10 (1), 16–28. Edy, S., & Florina, I. D. (2021). ANALISIS
SEBARAN HOAKS PADA FACEBOOK PERIHAL INFO SEPUTAR COVID-19.
JURNAL SIGNAL , 9 (2), 344. https://doi.org/10.33603/signal.v9i2.6290
Khan, M. Y., Qayoom, A., Nizami, M. S., Siddiqui, M. S., Wasi, S., & Raazi, S. M. K.-R. (2021). Automated Prediction of Good Dictionary EXamples (GDEX): A Comprehensive Experiment with Distant Supervision, Machine Learning, and Word Embedding-Based Deep Learning Techniques. Complexity , 2021 , 1–18.
https://doi.org/10.1155/2021/2553199
Manalu, D. R., L. Tobing, M. C., & Yohanna, M.
(2022). Analisis Sentimen Twitter Terhadap Wacana Penundaan Pemilu Dengan Metode Support Vector Machine. METHOMIKA Jurnal Manajemen Informatika Dan Komputerisasi Akuntansi , 6 (6), 149–156.
https://doi.org/10.46880/jmika.Vol6No2.pp149- 156
Primajaya, A., & Sari, B. N. (2018). Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and
Data Mining , 1 (1), 27. https://doi.org/10.24014/ijaidm.v1i1.4903 Putra, P., Indra, I. B., & Eniyati, S. (2022). Analisis
Pola Pembelian Konsumen pada Data Transaksi Penjualan Suku Cadang Mobil dengan Algoritma FP-Growth (Studi Kasus: PT. Sun Star Motor Kudus). Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi , 22 (2), 882. https://doi.org/10.33087/jiubj.v22i2.2004 Roflin, E., Andriyanu, I., & Liberti, P. (2021).
Penaksiran rataan dan variasi populasi pada sampel acak terstratifikasi dengan auxiliary variabele. Intelektiva : Jurnal Ekonomi, Sosial &
Humaniora , 2 (7).
Roihan, A., Sunarya, P. A., & Rafika, A. S. (2020).
Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang: Review paper. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , 5 (1). https://doi.org/10.31294/ijcit.v5i1.7951 Susanti, N. A., Walid, M., & Hoiriyah, H. (2022). Klasifikasi Data Tweet Ujaran Kebencian di Media Sosial Menggunakan Naive Bayes Classifier. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (2), 538–543. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5174