PENDEKATAN TEXT MINING SEBAGAI SISTEM PENDETEKSI PEMBERITAAN PALSU YANG TERSEBAR DALAM TWITTER - Tanjung, Budi Setiawan (Universitas Widya Kartika Surabaya, 2018)
Berita dari tweet menjadi informasi yang dibaca oleh ribuan pengguna twitter. Pengguna twitter memiliki kebebasan menambahkan berita menurut opininya sendiri dan dapat dibaca oleh hampir seluruh pengguna twitter. Sering kali ada berita yang tidak benar tersebar sangat luas tanpa diketahui sumber beritanya. Inilah yang menjadi penyebab penyebaran berita palsu menjadi sangat luas. Untuk mengurangi penyebaran berita palsu maka perlu ada pengelolaan tweet agar menjadi berita yang bermanfaat dengan mengecek apakah berita tersebut asli ataupun palsu. Sistem pendeteksi berita palsu ini menjadi suatu alat yang membantu dalam melakukan klasifikasi data dari twitter ke dalam kategori berita asli dan berita palsu. Klasifikasi yang dilakukan terhadap tweet menggunakan metode naïve bayes classifier. Dengan metode Naïve bayes classifier sebuah kalimat dapat dikelompokkan berdasarkan bobot probabilitas kata yang dihitung dalam kategori yang ditentukan. Dari hasil penjumlahan bobot per kategori tersebut maka dapat diambil nilai tertinggi yang menentukan suatu kalimat tweet merupakan kalimat palsu ataupun tidak.