Berbagai jenis informasi bisa ditemukan di internet, mulai dari informasi yang valid kebenarannya sampai informasi yang tidak valid kebenarannya atau yang biasa disebut berita bohong (Hoax). Banyaknya berita hoax yang beredar dimasyarakat tentunya membuat masyarakat merasa tidak aman dan tidak nyaman serta kebingungan. Oleh karena itu tujuan penelitian ini adalah untuk mencari model klasifikasi berita hoax yang optimal dengan menggunakan algoritma Support Vector Machine. Data yang digunakan yaitu sebanyak 7.897 dari sumber github. Dalam penelitian ini digunakan beberapa splitting data untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik. Akurasi terbaik di dapatkan pada splitting data 80:20 dengan akurasi 82.29%, precision 85.71%, dan recall 80.39%.
Copyrights © 2025