eprintid: 31888
rev_number: 15
eprint_status: archive
userid: 12
dir: disk0/00/03/18/88
datestamp: 2026-07-02 04:16:40
lastmod: 2026-07-02 04:16:40
status_changed: 2026-07-02 04:16:40
type: thesis
metadata_visibility: show
creators_name: Ramadhan, Muhamad Aidhil Fitrah
creators_nim: 22.83.0841
contributors_name: -, Norhikmah
corp_creators: Universitas AMIKOM Yogyakarta
title: IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
PADA BERITA HOAX DAN FAKTUAL 
BERBASIS TF-IDF
ispublished: pub
subjects: 000.000.000A
divisions: tk
full_text_status: restricted
keywords: TF-IDF, Berita Hoax, Kernel RBF, Implementasi, Implementation
abstract: Penyebaran berita bohong atau hoaks melalui judul berita yang provokatif
telah menjadi tantangan serius di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk
mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk
mengklasifikasikan judul berita ke dalam kategori Hoax dan Faktual menggunakan
metode pembobotan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF).
Dataset yang digunakan berjumlah 2.000 dokumen yang diproses melalui tahapan
text preprocessing meliputi case folding, punctuation & number removal, dan
stopword removal. Penelitian ini membandingkan kinerja tiga fungsi kernel, yaitu
Linear, Radial Basis Function (RBF), dan Polynomial. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa kernel RBF memberikan performa terbaik dengan akurasi
sebesar 89,50% dan nilai AUC sebesar 0,96. Model tersebut kemudian
diimplementasikan ke dalam aplikasi berbasis web menggunakan React.js untuk
mendeteksi hoaks secara real-time. Pengujian validitas pada sistem menunjukkan
tingkat keberhasilan sebesar 90%, membuktikan bahwa implementasi SVM
berbasis TF-IDF sangat efektif dalam melakukan verifikasi validitas informasi pada
teks berita.
date: 2026-02-02
date_type: published
institution: Universitas AMIKOM Yogyakarta
department: Fakultas Ilmu Komputer
thesis_type: bachelor
thesis_name: skripsi
citation:   Ramadhan, Muhamad Aidhil Fitrah  (2026) IMPLEMENTASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA BERITA HOAX DAN FAKTUAL BERBASIS TF-IDF.  S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.   
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/1/COVER.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/2/BAB%20I.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/3/BAB%20II.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/4/BAB%20III.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/5/BAB%20IV.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/6/BAB%20V.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/7/Daftar%20Pustaka%20dan%20Lampiran.pdf
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/8/Sourcecode%20-%2022.83.0841.zip
document_url: https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/31888/9/Publikasi.pdf