Prosiding Semnastek
PROSIDING SEMNASTEK 2025

Identifikasi Beritas Palsu Pada Situs Berita Di Indonesia Menggunakan Model Naive Bayes

Akhdan, Nabil (Unknown)
Meilina, Popy (Unknown)
Mujiastuti, Rully (Unknown)
Hendra, Hendra (Unknown)

Article Info

Publish Date
09 Jul 2025

Abstract

Penyebaran berita palsu di internet menjadi tantangan utama di era digital. Penelitian ini bertujuan membangun model identifikasi berita palsu pada situs berita di Indonesia menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Dataset diperoleh dari Kaggle dan GitHub yang berisi berita dengan label fakta atau palsu. Tahapan penelitian mencakup text preprocessing, pembobotan TF-IDF, dan klasifikasi. Hasil evaluasi menggunakan data latih dan uji (skenario 80:20) menunjukkan model mampu mendeteksi berita palsu dengan akurasi sebesar 89%, precision 89%, dan recall 89%. Sistem yang dikembangkan diharapkan dapat membantu masyarakat mengenali berita palsu serta meningkatkan literasi digital.

Copyrights © 2025




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
Prosiding Semnastek
Website

Abbrev

semnastek

Publisher

Universitas Muhammadiyah Jakarta

Subject

Computer Science & IT

Description

Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SEMNASTEK) merupakan kumpulan paper atau artikel ilmiah yang telah dipresentasikan di acara Seminar Nasional Sains dan Teknologi (SEMNASTEK) yang diadakan secara rutin tiap tahun oleh Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta. ...