KLASIFIKASI BERITA HOAKS DAN FAKTA BERDASARKAN REPRESENTASI TF-IDF MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Dinda Aulika Elfarin Aritonang; Putri Maharani; Nabila Ramadhani; Ken Ditha Tania; Allsela Meiriza (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2026)
Perkembangan media digital yang pesat menyebabkan penyebaran informasi berlangsung sangat cepat, termasuk munculnya berita hoaks yang dapat menimbulkan misinformasi di masyarakat. Permasalahan dalam penelitian ini adalah sulitnya membedakan berita hoaks dan fakta secara otomatis karena tingginya volume informasi yang beredar. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis kinerja algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam membedakan berita hoaks dan fakta berbahasa Indonesia menggunakan fitur Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset yang dipakai berjumlah 1.896 berita yang terdiri dari 948 berita hoaks dan 948 berita fakta. Langkah-langkah penelitian mencakup pembersihan teks, ekstraksi fitur dengan TF-IDF, pembagian data menjadi data pelatihan (80%) dan data pengujian (20%), serta proses pengklasifikasian dengan SVM. Penilaian kinerja model dilakukan dengan confusion matrix dengan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ini berhasil mencapai akurasi 97% dengan nilai precision, recall, dan F1-score masing-masing sebesar 0,97. Temuan ini menandakan bahwa metode SVM yang menggunakan TF-IDF efektif dalam mengenali berita hoaks dan berita yang benar