## KLASIFIKASI BERITA HOAKS KAMPANYE PEMILIHAN UMUM (PEMILU) 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Samuel Fernando Yeremia, Apriade Voutama, Ade Andri Hendriadi Sistem Informasi, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur Karawang, Indonesia
Samuelyeremia11@gmail.com

## ABSTRAK
Internet telah menjadi media informasi  yang terkenal di berbagai bidang, termasuk pencarian berita, foto, ulasan produk, layanan masyarakat, film, dan lainnya. Semua ini disajikan melalui sumber berbagi seperti berita, media sosial, dan blog. Blog dan website sering disebut sebagai sumber berita. Berita dapat memiliki perspektif netral, negatif, atau positif. Dalam era informasi digital yang berkembang pesat, berita dan informasi menyebar dengan  cepat  melalui  platform  internet.  Pada  masa  pemilihan  umum  (pemilu),  banyak  buzzer  penyebar  berita hoaks yang muncul untuk mengelabui masyarakat demi kepentingan pribadi dan terkadang merugikan beberapa calon  legislative ataupun partai  politik.  Permasalahan ini dapat  diselesaikan dengan menggunakan text mining yang mengklasifikasikan judul berita menggunakan algoritma naïve bayes dan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dan menggunakan rapidminer sebagai alat pengujian. Algoritma naïve bayes dan metode KDD ini sering digunakan dan dianggap sangat baik dalam mengklasifikasikan dataset dengan jumlah yang besar. Hal ini  menimbulkan  tantangan  baru  dalam  membedakan  berita  hoaks  dan  fakta..  Hasil  penelitian  ini  akan menunjukkan nilai tertinggi dari akurasi sebesar 89.54% , nilai tertinggi presisi sebesar 86.44% dan nilai tertinggi dari recall sebesar 82.00%.
Kata kunci :  Klasifikasi, Pemilu 2024, Naïve Bayes, KDD, Hoaks.

## 1. PENDAHULUAN
Di  dalam  sejarah  nasional  Indonesia,  pemilihan umum telah diadakan beberapa kali, tetapi pemilihan umum  yang  dilakukan  secara  langsung  oleh  rakyat Indonesia  baru  pertama  kali  dilakukan  pada  era reformasi setelah runtuhnya era orde baru pada tahun 2004  [1] Pada masa pemilihan umum calon  presiden 2024  dipastikan  ada  kampanye  yang  dilakukan  oleh setiap  tim  sukses  dari  para  calon.  Kampanye  yang dilakukan  melalui  koran,  media  internet  dan penyebaran  spanduk.  Di  zaman  digital  saat  ini, mendapatkan  informasi  secara  online  menjadi  sangat mudah. [2].
Dalam  konteks  media  internet,  website  dapat dianggap  sebagai  suatu  platform  baru  untuk melakukan kampanye. Pada masa kampanye pemilihan umum 2024 ini, masyarakat harus memiliki pengetahuan tentang penyebaran berita yang cepat dan mudah  diakses  di  berbagai platform media  untuk mengatasi penyebaran berita hoaks.
Penyebaran berita hoaks dalam kampanye pemilu seringkali sulit untuk diawasi dan dihentikan. Hukum yang mengatur hoaks mungkin tidak selalu efektif, dan penegakan  hukum  bisa  sulit,  terutama  ketika  pelaku bersembunyi  di  balik  anonimitas  internet.  Para penyebar  hoaks  dapat  memiliki  agenda  politik  atau agenda pribadi tertentu yang ingin mereka promosikan. Mereka mungkin  ingin  mendiskreditkan lawan  politik  atau  menguntungkan  calon  tertentu, sehingga  mereka  menciptakan  atau  menyebarkan berita palsu yang mendukung tujuan mereka. Mereka mungkin  ingin  mendiskreditkan  lawan  politik  atau menguntungkan  calon  tertentu,  sehingga  mereka
menciptakan  atau  menyebarkan  berita  palsu  yang mendukung tujuan mereka.
Salah satu cara untuk menyelesaikan masalah ini adalah dengan menggunakan Text Mining yaitu teknik klasifikasi  yang  melibatkan  analisis  otomatis  teks berita untuk menentukan apakah berita itu hoaks atau tidak.  Text  mining  adalah  jenis  Data  Mining  yang menganalisis teks. Ini adalah proses menganalisis data berupa teks, yang biasanya diambil dari dokumen, dan bertujuan  untuk  menemukan  kata-kata  yang  dapat mewakili  isi  dokumen.  Dengan  menggunakan algoritma  text  mining,  kita  dapat  mengidentifikasi kata-kata kunci  atau frasa  yang sering muncul dalam sekelompok  dokumen.  Hal  ini  dapat  membantu  kita memahami  topik  atau  tema  yang  dominan  dalam dokumen tersebut [3]
Proses  teks  mining  menggunakan  berbagai algoritma,  termasuk Decision  Tree,  K-Means Clustering,  Naïve  Bayes  Classifier,  K-Nearest Neighbor  (KNN),  dan  Support  Vector  Machine (SVM).([4]
Algoritme klasifikasi yang populer seperti Naïve Bayes Classifiers (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) banyak digunakan oleh peneliti untuk deteksi berita hoaks [5]). Tujuan dari klasifikasi adalah untuk melakukan  prediksi  kelas  dari  obyek  yang  belum diketahui kelas dan karakteristik tipe datanya.
Penulis  akan  mengumpulkan  dan  menganalisis dataset  berita  yang  berasal  dari  berbagai  jenis  dan sumber, kemudian menggunakan metode Naive Bayes untuk membangun model klasifikasi serta menentukan apakah  teks  berita  itu  hoaks  atau  valid.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  potensi  dan keterbatasan  metode  ini  dalam  mengklasifikasikan
teks  berita  sebagai  berita  hoaks  atau  fakta.  Akurasi, presisi,  Recall,  dan  TF-IDF  akan  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model ini. Oleh karena itu judul dari  penelitian  ini  adalah  Klasifikasi  Berita  Hoax Kampanye Pemilihan Umum (Pemilu) 2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah  penulis  melakukan  telaah  terhadap beberapa  penelitian,  ada  beberapa  penelitian  yang memiliki  keterkaitan  dengan  penelitian  yang  penulis lakukan.
Studi  sebelumnya  oleh  [6]"Eksperimen  Naive Bayes Pada Deteksi Berita Hoax Berbahasa Indonesia" menemukan  bahwa  metode  klasifikasi  Naive  Bayes dapat digunakan sebagai algoritma untuk mengklasifikasikan  berita  di  internet,  dan  metode  ini memiliki  nilai  akurasi  yang  tinggi  karena  memiliki kinerja yang baik..
Selanjutnya,  studi  "Klasifikasi  Berita  Hoax Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes"  [7] menemukan  bahwa  sistem  klasifikasi  berita  dapat menggunakan metode Naive Bayes dengan memasukkan  teks.  Proses  preprocessing  mencakup tokenization, stopword, parsing, dan pembobotan kata, yang  kemudian  digunakan  untuk  klasifikasi.  Pada tahap  pengukuran  divalidasi  melalui  sepuluh  kali  uji cross-validation.  Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai keakuratan  terbaik  hasil  uji  keenam  dengan  nilai keakuratan 85,28%. Dokumen relevan diklasifikasikan  menjadi  307  dan  dokumen  tidak relevan,  masing-masing  dengan  tingkat  kesalahan 14,72%.  Nilai  rata-rata  untuk  berita  hoax  dan  benar adalah 0,896, dan nilai Recall adalah 0.853.
Penelitian yang dilakukan [8] menyatakan bahwa metode Naive Bayes, yang digunakan dengan 400 data dan  empat  kategori,  dapat  digunakan  untuk mengkategorikan judul berita di internet. Model yang dibuat  di  Rapid  Miner  menghasilkan  akurasi  akhir sebesar 78,75%, ketepatan sebesar 80,56%, dan Recall sebesar 78,75%.

## 2.1. Berita Hoaks
Hoax adalah informasi atau berita yang berisi hal- hal  yang  belum  dapat  dipastikan  atau  benar-benar bukan  fakta  yang  terjadi.  Penyebaran  hoax  memiliki berbagai  tujuan,  seperti  untuk  bahan  lelucon,  iseng, promosi, atau sebagai alat untuk menjatuhkan pesaing. Sebagai  akibatnya,  penerima  berita  hoax  mudah terpancing  dan  menyebarkannya  kepada  rekan- rekannya,  sehingga  berita  hoax  tersebut  menyebar dengan cepat.[9]

## 2.2. Teks Mining
Text  mining  merupakan  salah  satu  jenis  Data Mining  yang  fokus  pada  analisis  teks.  Proses  ini melibatkan  analisis  data  dalam  bentuk  teks  yang biasanya diambil dari dokumen, dengan tujuan untuk menemukan  kata-kata  yang  dapat  merepresentasikan isi dokumen tersebut. Text mining merupakan bidang
ilmu  yang  dapat  mengatasi  masalah  ini  dengan  cara mengekstraksi  kata-kata  unik  guna  mendapatkan keunikan dari setiap dokumen.[10]

## 2.3. Klasifikasi
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  pengkalsifikasian data pada dataset berita hoax berdasarkan atribut yang dimiliki oleh dataset tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan  adalah  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  adalah metode  klasifikasi  yang  berdasarkan  pada  teorema Bayes.[11]
Untuk  menggambarkan  sebuah  kelas  dokumen, terdapat karakteristik petunjuk yang diperlukan untuk melakukan klasifikasi. Karakteristik petunjuk ini dapat berupa  kata-kata  kunci,  topik,  atau  atribut  lain  yang relevan  dengan  kelas  dokumen  tersebut.  Dalam penelitian  ini,  atribut-atribut  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  berita  hoax  adalah  atribut-atribut yang terdapat dalam dataset berita hoax.
Pada  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes,  terdapat asumsi bahwa keberadaan atau ketiadaan ciri tertentu dalam  suatu  kelas  tidak  memiliki  hubungan  dengan ciri dari kelas lainnya. Dengan kata lain, atribut-atribut yang digunakan untuk mengklasifikasikan berita hoax tidak saling bergantung satu sama lain.

## 3. METODE PENELITIAN
Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang  sering digunakan  dalam  bidang  machine  learning  dan  Data Mining  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  data  yang tidak  terstruktur.  Algoritma  ini  menggunakan Teorema Bayes dengan menggunakan teknik probabilitas  dan  statistik  untuk  memperkirakan  atau memprediksi peluang kejadian berdasarkan pengalaman  sebelumnya.  Dalam  Naïve  Bayes Classifier, kita mengasumsikan bahwa setiap fitur atau atribut  dalam  data  tidak  bergantung  satu  sama  lain. Meskipun  asumsi  ini  seringkali  tidak  realistis  dalam dunia  nyata,  namun  Naïve  Bayes  Classifier  tetap memberikan  hasil  yang  cukup  akurat  dalam  banyak kasus [12]
Naive  Bayes  merupakan  klasifikasi  paling sederhana  dan  paling  umum  digunakan  dalam menghitung  probabilitas  kelas  berdasarkan  distribusi kata  dalam  data.  Teori  klasifikasi  Bayes  adalah pendekatan statistik yang mendasar dalam memprediksi peluang pada data. [13]
Metodologi Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  adalah  metode  penelitian  yang  digunakan penulis.  Tahapan  KDD  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
a. Data Selection. (Pemilihan Data)
b. Data Preprocessing. (Pemrosesan Data)
c. Transformation. (Transformasi Data)
d. Data Mining. (Penggalian Data)
e. Interpretation/Evaluation.
Beberapa  proses  tersebut  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
Gambar 1. Proses KDD
KDD  ( Knowledge  Discovery  Database )  adalah teknik penambangan data yang dapat digunakan proses penambangan  data  untuk  menemukan  pola  dan informasi penting dalam data.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasifikasi  berita  hoaks  dalam  pemilihan  umum (pemilu)  tahun  2024.  Metodologi  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  yang  melibatkan  beberapa  tahapan, yaitu Data Selection, Data Preprocessing, Transformasi, Data Mining, dan Evaluasi.
4.1. Pemilihan Data Untuk mengumpulkan data, peneliti menggunakan  teknik  Scrapping  data  dari  website Google News dan Turnbackhoaks.id. Total data berita yang berhasil dikumpulkan sebanyak 3255 data dalam rentang  waktu  satu  tahun,  mulai  dari  Januari  2023 hingga  Januari  2024  dan  data  tersebut  di  konversi menjadi file excel untuk selanjutnya dilakukan tahapan preprocessing data.

## 4.2. Preprocessing Data
Setelah  data  terkumpul,  langkah  selanjutnya adalah tahap Preprocessing untuk membersihkan data berita dari kata-kata atau karakter  yang tidak relevan dalam  proses  klasifikasi.  Selain  itu,  kata-kata  juga disesuaikan  menjadi  huruf  kecil  (lowercase).  Setelah melalui  tahap  pembersihan  data  manual  dan menggunakan  tools  rapidminer,  jumlah  data  yang digunakan dalam penelitian ini menjadi 1031 data.
Gambar 2. Pre-processing data
Pada  Tahap  Preprocessing  data  terdapat  beberapa tahapan yaitu :
a. Tokenize  :  untuk  melakukan  pemecahan kalimat menjadi kata per kata
b. Case folding : untuk melakukan perubahan kata kata menjadi huruf kecil
c. Stopwords  :    untuk  melakukan  penghapusan karakter, link,  kata kata  yang tidak digunakan dalam penelitian, dan emoticon.
d. Stemming  :  untuk  melakukan  penghapusan kata imbuhan dari kata tersebut.

## 4.3. Transformasi data
Tahap  berikutnya  adalah  transformasi  data,  di mana kata-kata atau term dalam dokumen diberi bobot. Proses  ini  menggunakan  metode  TF-IDF  dengan menggunakan operator stopword removal dan operator stemming  menggunakan  kamus  yang  diperoleh  dari github genediazjr dan github sastrawi.

## 4.4. Data Mining
Setelah  pembobotan  kata  dilakukan,  tahap selanjutnya  adalah  pembagian  data  menggunakan operator  split  data.  Data  dibagi  menjadi  data  testing dan data training secara otomatis dengan menggunakan  empat  skenario,  yaitu  90:10,  80:20, 70:30,  dan  60:40.  Tools  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan berita hoaks dalam masa pemilihan umum (pemilu) 2024 adalah RapidMiner.
Gambar 3. Proses Datamining

## 4.5. Interpretasi dan Evaluasi
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  performa menggunakan  operator  cross  validation  dengan menggunakan confusion matrix. Selain itu, dilakukan pengujian  menggunakan  operator  apply  model  dan operator  performance  untuk  mendapatkan  nilai akurasi, presisi, dan recall dari klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes.
Tabel 1. Hasil Pengujian Skenario Accuracy Precision Recall 90:10 89.54% 86.44% 82.00% 80:20 88.71% 84.58% 81.62% 70:30 88.63% 84.18% 81.97% 60:40 88.83% 84.85% 81.60%
Setelah  menjalankan  operator,  dalam  pengujian akurasi,  skenario  70  :  30  memiliki  akurasi  terendah sebesar 88.63% dan skenario 90 : 10 memiliki akurasi tertinggi  sebesar  89.54%.  Pada  pengujian  presisi, skenario  70  :  30  memiliki  presisi  terendah  sebesar 84.18% dan skenario 90 : 10 memiliki presisi tertinggi sebesar 86.44%. Pada pengujian recall, skenario  90 : 10  memiliki  recall  tertinggi  sebesar  86.44%  dan skenario  70  :  30  memiliki  recall  terendah  sebesar 84.18%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  klasifikasi  naïve  bayes  untuk mencegah  penyebaran  berita  hoaks  pada  pemilihan umum (pemilu) 2024 dengan menggunakan algoritma naïve  bayes  dan  metode  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) serta menggunakan sumber data dari website  google  news  dan  website  turnbackhoax.id menampilkan hasil  akurasi, presisi dan recall dengan pengujian  4  skenario  memiliki  hasil  valid  yang  baik. Jumlah presentase berita hoaks pada masa kampanye pemilihan  umum  2024  sebanyak  25%  atau  255  data. Penulis  menyarankan  untuk  Dataset  yang  digunakan pada  penelitian  selanjutnya  dapat  lebih  besar  untuk meningkatkan nilai akurasi, presisi dan recall. Setelah itu  lakukan  penelitian  pada  sumber  berita,  metode klasifikasi  dan  tools  yang  berbeda,  agar  dapat dibandingkan  serta  mengedukasi  Masyarakat  sumber website berita mana saja  yang dapat  di  percaya serta memiliki berita yang valid atau tidak. Lakukan validasi hasil klasifikasi dengan sumber data lain atau metode lain untuk memastikan keakuratannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Kurniawan  and  A.  Susanto,  “Implementasi Metode  K-Means  dan  Naïve  Bayes  Classifier untuk  Analisis  Sentimen  Pemilihan  Presiden (Pilpres) 2019,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 1–10, Sep.
2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.237.
[2]  V.  R.  PASARIBU,  A.  Abdiansah,  and  A.  S. Utami,  “Penerapan  Algoritme  Naive  Bayes Classifiers Pada Sistem  Pendeteksi  Berita Hoax Berbahasa Indonesia,”
2021. [Online]. Available:
https://repository.unsri.ac.id/49533/%0Ahttps://r epository.unsri.ac.id/49533/11/RAMA_55201_0 9021281722044_0001108401_0022127804_01_ front_ref.pdf
[3]  N. Silalahi and G. Leonarde Ginting,
“Rekomendasi Berita Berkaitan dengan Menerapkan  Algoritma  Text  Mining  dan  TF- IDF,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 4, pp. 276–282, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i4.266.
[4]  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,”  2022.  doi: 10.14710/jmasif.13.2.47983.
[5]  S.  Soleman,  “Pemanfaatan  Metode  Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Pendeteksi Berita Hoax Pada Artikel Berbahasa Indonesia,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 7, no.
2, p. 83, Dec. 2021,
doi:
10.24014/coreit.v7i2.14290.
[6]  F.  Rahutomo,  I.  Y.  R.  Pratiwi,  and  D.  M. Ramadhani,  “Eksperimen  Naïve  Bayes  Pada Deteksi  Berita  Hoax  Berbahasa  Indonesia,” J. Penelit. Komun. Dan Opini Publik , vol. 23, no. 1, 2019, doi: 10.33299/jpkop.23.1.1805.
[7]  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.
[8]  M. Sholih ’afif, M. Muzakir, M. I. Al, and G. Al Awalaien, “TEXT MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI JUDUL BERITA ONLINE STUDI KASUS RADAR BANJARMASIN MENGGUNAKAN METODE  NAÏVE  BAYES,” Kumpul.  J.  Ilmu
Komput. , vol. 08, no. 2, 2021.
[9]  C. S. Sriyano and E. B. Setiawan, “Pendeteksian Berita Hoax Menggunakfile:///D:/SEMESTER_8/ref/113- 345-1-PB.pdfan Naive  Bayes  Multinomial  Pada Twitter  dengan  Fitur  Pembobotan  TF-IDF,” 2021.
[10]  R.  Nanda,  E.  Haerani,  S.  K.  Gusti,  and  S. Ramadhani,  “Klasifikasi  Berita  Menggunakan Metode  Support  Vector  Machine,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 269–278, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i2.4193.
[11]  A. Yonathan, H. Saujaini, E. Esyudha Pratama, J. H.  Nawawi,  and  K.  Barat,  “Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Pendeteksian Hoax pada Media Sosial”, doi:
10.26418/juara.v1i1.53126.
[12]  D.  P.  Utomo  and  M.  Mesran,  “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi  Atribut  Pada  Data  Set  Penyakit Jantung,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4, no. 2, p. 437, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2080.
[13]  D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol.  21,  no.  1,  pp.  49–54,  2019,  doi: 10.31294/p.v21i1.4979.