Filtering Hoax Menggunakan Naive Bayes Classifier

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Putri Dinda Utami
Risna Sari

Abstract

Abstrak - Forum merupakan salah satu tempat berinteraksi dan berpartisipasi dalam komunitas dunia maya yang memiliki minat yang sama. Forum mempunyai topik yang bermacam-macam, salah satunya adalah topik tentang kecantikan. Isi dari forum kecantikan adalah tentang tips dan trik tentang kecantikan. Namun, banyaknya komentar serta opini-opini dari pengguna lain membuat sulitnya mencari fakta dan hoax pada komentar forum. Laporan ini, menjelaskan tentang pendekatan algoritma naïve bayes classifier untuk mendeteksi hoax pada komentar forum Female Daily. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mempermudah pengguna dalam mendeteksi hoax pada komentar thread forum. Penelitian ini memuat rancangan, membangun implementasi sistem dan melakukan tahapan data testing. Data training pada sistem ini didapat dari artikel pada website Female Daily. Dilakukan proses text preprocessing terlebih dahulu pada komentar sebelum data dihitung jumlah probabilitasnya dengan menggunakan algoritma naïve bayes classifier. Pada tahap testing didapatkan hasil akurasi sebanyak 88% dengan data testing sebanyak 50 komentar.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##

How to Cite
Utami, P. D., & Sari, R. (2018). Filtering Hoax Menggunakan Naive Bayes Classifier. MULTINETICS , 4(1), 57–61. https://doi.org/10.32722/multinetics.v4i1.1179

References

  1. Budi, D. S., Siswa, T. A., & Abijono, H. (2016). Analisis Pemilihan Penerapan Proyek Metodologi Pengembangan Rekayasa Perangkat Lunak. Teknika, 24-31.
  2. M. Granik and V. Mesyura, "Fake News Detection Using Naive Bayes Classifier," IEEE First Ukraine Conference on Electrical and Computer Engineering (UKRCON) , pp. 900-903, 2017.
  3. Informatikalogi, "Informatikalogi.com," 27 November 2017. [Online]. Available: https://informatikalogi.com/ text-preprocessing/. [Accessed 29 Mei 2018].
  4. Aida, I. (2014). Klasifikasi Data Forum dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi (Snati), 5-10.
  5. Trinanda, R. P. (2014). Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Aplikasi Perpustakaan. Jurnal Teknologi Dan Informasi Unikom, 1-7.
  6. Mahmudy, W. F., & Widodo, A. W. (2014). Klaisifikasi Artikel Berita Secara Otomatis Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier yang Dimodifikasi. Tekno, 21.