Identifikasi Berita Hoax Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor

Berita merupakan suatu informasi yang terbaru ataupun baru yang didapat oleh wartawan buat dilansir dalam pesan berita sehingga bisa menarik atensi untuk pembaca. Dikala ini kabar yang disebarkan kerapkali tanpa menuliskan sumbernya secara jelas. Bersamaan dengan berkembangnya teknologi informasi yang sangat mempermudah masyarakat dalam mengakses internet. Dengan kemudahan akses internet tersebut membuka kesempatan bagi masyarakat untuk mendapatkan atau menyebarkan informasi berita di jejaring sosial ataupun media online. Perihal tersebut bisa menyebabkan salah pengertian dikarenakan berita atau informasi itu belum pasti benar ataupun salah, sehingga diperlukan sesuatu sistem untuk mengklasifikasikan berita tersebut ke dalam jenis berita hoax atau valid. Proses pengklasifikasian berita hoax melakukan beberapa tahapan mulai pengumpulan data yang didapat dari Mendeley periode 2018. Peneliti setelah itu melakukan tahapan preprocessing, dengan tahapan pembobotan kata menggunakan TF-IDF, menghitung derajat kemiripan dokumen dengan Cosine Similarity, serta proses klasifikasi dengan menggunakan algoritma Modified K- Nearest Neighbor. Serta dilakukan serangkaian pengujian dan implementasi dengan K-fold sebanyak K-fold3, K-fold4, K-fold5, K-fold6, K-fold8, K-fold10, K-fold12 serta k tetangga terdekat sebanyak k=5, k=7, k=9, k=11, k=13, dan didapatkan K-fold terbaik sebesar K-fold8 dengan k tetangga terbaik sebesar k=13. Adapun akurasi yang didapatkan melalui serangkain pengujian mendapatkan nilai akurasi sebesar 73%, presisi sebesar 100% serta recal sebesar 71%. Dengan rata- rata akurasi sebesar 61%, presisi sebesar 83% serta recall sebesar 63%. Berdasarkan pada hasil yang didapatkan pada pengujian tersebut dapat dilihat kalau penentuan nilai k bisa pengaruhi besarnya akurasi. Hasil ini masih sangat kecil disebabkan algoritma Modified K- Nearest Neighbor (MKNN) juga mempunyai kelemahan dan kekurangan yang sama dengan algoritma K- Nearest Neighbor (KNN) yaitu ada pada optimasi nilai k, komputasi yang kompleks dan terdapat atribut yang tidak relevan.