Deteksi Berita Rumor pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Multinomial dengan Pembobotan TF-IDF

REFKA MUHAMMAD FURQON

Informasi Umum

Kode

20.04.2098

Klasifikasi

515 - Analysis, Calculus, Theory of functions

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Analysis

Dilihat

246 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Media sosial adalah sarana tempat untuk berkomunikasi dan bertukar informasi sesama manusia, dan salah satu media sosial yang digunakan adalah Twitter. Ada beberapa informasi yang kita dapatkan belum tentu benar adanya, ada berita yang kurang tepat ataupun tidak tepat kebenarannya bisa disebut berita rumor. Berita rumor sudah sangat sering kita lihat dimedia sosial, banyak sekali pihak yang dirugikan dengan adanya berita rumor. Pada penelitian tugas akhir ini, penulis membangun sistem untuk mendeteksi berita rumor pada twitter. Diperlukan nilai bobot pada tweet yang diambil dari berita rumor yang disebarkan oleh beberapa orang di Twitter, Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF) pembobotan yang digunakan penulis dalam penelitian ini dengan fitur ekstraksi TF-IDF N-gram. Klasifikasi data menggunakan metode Naïve bayes Multinomial untuk memprediksi hasil akurasi dari penelitian ini. Hasil performansi yang diperoleh menggunakan TF-IDFdalam pengujian sebesar 78,53% dengan data uji sebesar 10%. Sedangkan untuk klasifikasi tanpa menggunakan TF-IDF sebesar 77,98% dengan data uji sebesar 10%.