Penentuan Hoax pada Artikel Politik Berbahasa Indonesia di Sosial Media dengan Similarity Jaccard dan Algoritma Stemming

Le résumé fourni par la source

Pesatnya perkembangan teknologi di era globalisasi saat ini membawa pengaruh besar dalam proses pencarian informasi. Kita dapat melihat pertumbuhan yang sangat besar pada volume berita online yang tersedia pada jaringan internet, maupun pada jaringan lainnya. Salah satunya adalah sosial media yang memilik banyak informasi yang mengenai artikel-artikel berita atau artikel-artikel informasi lainnya. Berita merupakan sumber informasi mengenai kejadian terkini yang mana dapat ditemukan pada internet dan media sosial. Saat ini berita-berita yang disebarkan terutama berita mengenai politik yang dapat mengakibatkan salah penafsiran karena berita tersebut belum tentu benar atau salah sehingga dibutuhkan pengklasifikasian artikel politik apakah termasuk dalam kategori hoax atau non hoax. Hoax adalah berita kebohongan yang disebar untuk memperoleh kepercayaan agar masyarakat akan merasa yakin bahwa konten tersebut benar. Dampak lain dari hoax dapat merugikan emosi hingga finansial masyarakat. Proses klasifikasi hoax menggunakan tahap preprossessing yang terdiri dari tokenization dan stemming. Dilanjutkan dengan proses pembobotan kata dan jaccard similarity hingga proses klasifkasi dengan menggunakan metode Vector Space Model (VSM). Hasil evaluasi pada penelitian ini menggunakan confusion matrix, dimana diperoleh hasil precision sebesar 0,92 recall sebesar 0,80 dan akurasi didapatkan sebesar 87 %.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.