The repository administrator has not yet configured an RDF license.
ALGORITMA MACHINE LEARNING YANG DITINGKATKAN DENGAN GRIDSEARCHCV UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAKS PADA PLATFORM BERITA INDONESIA
Di media sosial dan platform berita, mendeteksi berita palsu menjadi krusial. Lima algoritma pembelajaran mesin, yaitu K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes, Random Forest, Support Vector Machine, dan XGBoost, digunakan dalam sistem deteksi berita palsu yang diusulkan dalam studi ini untuk mengklasifikasikan berita. Prapemrosesan teks, prosedur klasifikasi, dan penyetelan hiperparameter GridSearchCV merupakan tiga bagian utama sistem ini. Persentase hoaks dan berita yang sah cukup tinggi dapat ditemukan dalam 3000 item berita dalam dataset, yang dibagi menjadi 80% pelatihan dan 20% pengujian. Pembersihan data, tokenisasi, eliminasi stopword, dan komputasi TF-IDF untuk ekstraksi fitur merupakan langkah-langkah dalam prosedur prapemrosesan teks. Berdasarkan hasil evaluasi, model SVM memiliki akurasi terbaik (97%), diikuti oleh Random Forest dan XGBoost, yang keduanya memiliki akurasi 96%. Model-model ini berkinerja sangat baik dalam hal presisi, recall, dan skor F1, yang secara efektif membedakan antara berita yang sah dan palsu. Semua algoritma menunjukkan peningkatan kinerja yang signifikan selama penyetelan GridSearchCV, dengan SVM mempertahankan akurasinya yang lebih baik. Dengan temuan-temuan yang relevan dan aplikasi yang bermanfaat dalam sistem deteksi otomatis, studi ini menunjukkan bahwa penggunaan algoritma pembelajaran mesin dalam identifikasi berita hoaks dapat meningkatkan efektivitas verifikasi berita di Indonesia
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
ALGORITMA MACHINE LEARNING YANG DITINGKATKAN DENGAN GRIDSEARCHCV UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAKS PADA PLATFORM BERITA INDONESIA (Text)
ALGORITMA MACHINE LEARNING YANG DITINGKATKAN DENGAN GRIDSEARCHCV UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAKS PADA PLATFORM BERITA INDONESIA (Archive)
HTML Summary of #31514 ALGORITMA MACHINE LEARNING YANG DITINGKATKAN DENGAN GRIDSEARCHCV UNTUK KLASIFIKASI BERITA HOAKS PADA PLATFORM BERITA INDONESIA
000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
005 Pemrograman komputer, program dan data