SISTEM DETEKSI BERITA HOAX PEMILU 2024 INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) - DickiPrabowo, Reza; Widaningrum, Ida; Karaman, Jamilah (JURNAL INFORMATIKA DAN KOMPUTER, 2025)
Kemajuan teknologi pada era saat ini memberikan dampak yang signifikan, baik secara positif maupun negatif.Fenomena informasi palsu atau hoax semakin merajalela, terutama dalam konteks politik. Penyebaran informasi hoax telah menjadi strategi yang umum digunakan dalam kontestasi politik di berbagai negara, termasuk dalam pemilihan umum. Dengan melihat tren peningkatan serangan hoax politik sebelum, selama, dan setelah pemilu, penelitian ini menyoroti urgensi pengembangan teknologi deteksi hoax yang lebih canggih dan akurat.Telah dilakukan penelitian sebelumnya menggunakan metode identifikasi namun dinilai belum optimal, sebab akurasi yang dihasilkan masih kurang tinggi. Penelitian ini bertujuan menggunakan metode gabungan algoritma KNN dan SVM untuk mengembangkan sistem deteksi berita hoax yang lebih efektif dengan menggunakan kedua metode gabungan tersebut. Metode gabungan yang telah dilakukan menunjukkan akurasi yang sangat baik, mencapai sekitar 93.31%. KNN memberikan keunggulan dalam kesederhanaan dan kemampuannya menangkap pola non-linear, sementara SVM menonjol dalam kinerja di ruang berdimensi tinggi dengan margin yang besar. Dengan kombinasi kekuatan algoritma yang berbeda, model stacking menghasilkan model yang lebih akurat dan efektif daripada penggunaan satu algoritma.