DETEKSI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA MENGGUNAKAN KOMBINASI TF-IDF DAN K-NEAREST NEIGHBOR - Ari Rizkita; Johanes Terang Kita Perangin Angin; Robet Robet; Octara Pribadi; Iqbal Giffari Ritonga (STMIK TIME, 2026)
Penyebaran berita hoaks di media digital Indonesia telah menjadi tantangan serius yang mengancam stabilitas sosial dan ketertiban publik. Berdasarkan data Kementerian Komunikasi dan Informatika, jumlah isu hoaks terus meningkat secara signifikan setiap tahunnya, sehingga diperlukan sistem deteksi otomatis yang cepat dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan menganalisis performa kombinasi metode ekstraksi fitur Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam mengklasifikasikan berita hoaks berbahasa Indonesia. Dataset yang digunakan berjumlah 1.000 entri seimbang yang bersumber dari TurnBackHoax.id sebagai representasi hoaks, serta Antaranews, Kompas, dan Detik sebagai representasi berita valid. Eksperimen dilakukan dengan pembagian data latih dan uji sebesar 80:20 serta pengujian iteratif pada nilai parameter K ganjil (3, 5, 7, 9, dan 11). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mencapai performa maksimal dengan nilai akurasi, presisi, dan recall sebesar 100% pada seluruh skenario nilai K. Hal ini mengindikasikan bahwa pembobotan statistik TF-IDF mampu membedakan pola kosakata antara klarifikasi hoaks dan teks jurnalistik secara sempurna. Kesimpulannya, algoritma KNN terbukti sangat efektif dan efisien secara komputasi untuk digunakan sebagai sistem penyaring misinformasi pada media digital di Indonesia.