Deteksi Berita Palsu Pada Pemilu 2024 Dengan Menggunakan Algoritma Random Forest - Arizal Sabila Nurhikam; Rivaldi Syaputra; Saepul Rohman; Satrio Rully Priyambodo; Nova Agustina (Universitas PGRI Madiun, 2023)
Pemilu atau pemilihan umum merupakan proses penting dalam negara demokrasi yang digunakan untuk memilih pemimpin dan pemerintah. Namun, maraknya berita palsu yang beredar di media sosial menyebabkan keraguan terhadap informasi yang didapat. Oleh karena itu, dibutuhkan tektnik untuk mendeteksi berita palsu sebelum berita tersebut diterima dan dipercayai oleh masyarakat. Dalam penelitian ini, kami mengevaluasi kemampuan algoritma random forest dalam mendeteksi berita palsu pada pemilu 2024. Dataset yang digunakan berisikan 859 record yang berisi id, status_fakta, dan judul_berita, dimana status_fakta sebagai label. Proses yang dilakukan pada dataset meliputi cleaning, tokenisasi, dan stemming. Kemudian dilakukan proses training dan testing pada model untuk mendapatkan akurasi dari model tersebut. Hasil yang didapatkan dari pengujian ini adalah akurasi sebesar 84.88%. Penerapan cleaning, tokenisasi, dan stemming pada dataset juga meningkatkan kualitas dataset yang digunakan dalam proses klasifikasi.