Deteksi Berita Palsu Dwibahasa dengan Pemrosesan Bahasa Alami - Irfan Ramadhan; Eni Heni Hermaliani; Zico Pratama Putra (Asosiasi Pendidikan Tinggi Informatika dan Komputer Provinsi DKI Jakarta, 2026)
Mendeteksi berita palsu merupakan tantangan besar di era digital saat ini, terlebih lagi dalam konteks bilingual seperti Bahasa Indonesia dan Bahasa Inggris. Tujuan dari proyek ini adalah untuk membangun algoritma deteksi berita palsu bilateral yang akurat berdasarkan pemrosesan bahasa alami. Teknik yang digunakan adalah Naive Bayes, metode yang tidak rumit dan efektif untuk mengategorikan teks. Pendekatan penelitian meliputi pengumpulan dataset berita dalam bahasa Indonesia dan bahasa Inggris dan pra-pemrosesan teks yang meliputi normalisasi, tokenisasi, dan vektorisasi dengan metode TF-IDF. Teknik validasi silang kemudian digunakan untuk mengeksekusi dan mengevaluasi model Naive Bayes untuk menilai akurasi, presisi, dan penarikan kembali klasifikasi. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa model ini dapat secara efektif mendeteksi berita palsu dalam kedua bahasa dengan akurasi yang kompetitif sambil menawarkan keuntungan besar yang timbul dari aspek NLP yang meningkatkan kinerja. Dalam penelitian ini, kami menunjukkan bahwa Naive Bayes adalah metode yang ringan dan andal untuk aplikasi deteksi berita palsu multibahasa