Latent Semantic Analysis (LSA) Dengan Metode Support Vector Machine (SVM) dan Algoritma Naïve Bayes Pada Identifikasi Berita Palsu - Dito, Aliffia Putri; Pulung Nurtantio Andono; M. Arief Soeleman (Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika Indonesia (IP2MI), 2025)
Berita palsu atau disebut hoax banyak beredar di masyarakat. Penyebaran berita palsu dapat mudah menyerap masyarakat terlebih melalui media sosial. informasi yang tersebar melalui platform media sosial sangat mudah terserap bagi masyarakat. Para pengguna media sosial biasanya menjadi pembuat konten dengan jumlah penyebaran informasi yang cukup luas, dan memungkinkan adanya misinformasi yang tidak dapat diabaikan. Kredibilitas dari sumber informasi tersebut juga sangat penting untuk menghindari resiko mengkonsumsi berita palsu. Menurut data statistik yang diterbitkan oleh Stanford University academics, sebanyak 72,3 persen berita palsu berasal dari outlet berita sosial dan platform media sosial online. Identifikasi dalam berita palsu tersebut semakin meningkat penggunaannya namun pemeriksaan fakta dalam banyak kasus cukup sulit, memakan waktu dan memerlukan biaya yang besar. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan latent semantic analysis dengan metode support vector machine dan algoritma naïve bayes dalam identifikasi berita palsu. Hasil pengujian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 82,28% dengan metode support vector machine dan 81,39% pada algoritma naïve bayes.