Deteksi Berita Palsu Menggunakan Algoritma Random Forest

Abstract

Dalam era digital yang dipenuhi oleh penyebaran berita palsu atau yang lebih dikenal dengan istilah "hoaks," tantangan untuk memerangi penyebaran informasi yang salah dan menyesatkan semakin mendesak. Berita palsu memiliki potensi untuk merusak kepercayaan publik, menciptakan kebingungan, dan berdampak negatif pada masyarakat. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi berita palsu yang menggunakan algoritma Random Forest, dengan tujuan mengeksplorasi cara menggunakan algoritma Random Forest dalam mengidentifikasi dan memisahkan berita palsu dari berita yang asli. Penelitian ini dilakukan dengan memanfaatkan dataset yang mencakup berbagai jenis berita, termasuk berita palsu dan berita asli, yang telah dianalisis dan dikategorikan oleh ahli faktual. Teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) digunakan untuk mengekstraksi fitur-fitur penting dari teks berita. Penelitian ini menggunakan algoritma Random Forest untuk klasifikasi. Random Forest bekerja dengan cara menggabungkan sejumlah besar pohon keputusan yang independen untuk membuat keputusan akhir. Setiap pohon membuat prediksi, dan hasil akhirnya didasarkan pada mayoritas prediksi dari pohon-pohon tersebut. Kelebihan utama Random Forest adalah kemampuannya dalam mengatasi overfitting dan meningkatkan akurasi dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa klasifikasi berita palsu menggunakan algoritma Random Forest mampu mengklasifikasikan berita dengan tingkat akurasi yang memuaskan. Hasil akhir menunjukkan bahwa sistem ini memiliki kinerja yang baik dalam membedakan berita palsu dari berita asli, dengan akurasi rata-rata di atas 87%.