Sistem Deteksi Berita Hoax Berbahasa Indonesia Bidang Kesehatan

Abstract

Berita palsu (hoax) menyebarkan informasi yang salah atau sangat berbeda dengan fakta yang ada, dimana maksud utamanya adalah untuk memanipulasi dan menipu pembaca.  Pertumbuhan internet yang eksponensial, sebanding dengan penyebaran berita hoax yang juga sangat cepat. Saat ini hampir susah untuk membedakan berita yang fakta dan  hoax. Hoax menyebabkan banyak kerugian sosial dan nasional dengan dampak destruktif. Misalnya, penelitian medis di Taiwan menyatakan bahwa hoax mengenai vaksin COVID-19 mengurangi kepercayaan vaksin di masyarakat sehingga serapa dosis vaksin tidak sesuai target. Banyak masyarakat menjadi ragu bahkan menjadi anti vaksin. Oleh karena itu, pengendalian dan pendeteksian penyebaran berita hoax sangat mendesak dilakukan, terutama bidang kesehatan. Dalam mendeteksi berita hoax, metode yang dapat digunakan adalah machine learning, khususnya untuk klasifikasi teks. Makalah ini bertujuan untuk merancang dan membangun sistem deteksi hoax untuk berita bersahasa Indonesia khususnya bidang kesehatan dengan algoritma klasifikasi Naive Bayes. Metode ini menggunakan data dari hasil crawling sebagai data training Akurasi dari sistem ini mencapai 90,9%. Sistem ini dibangun dengan menggunakan bahasa CI 4 dengan metode pengembangan Waterfall. Sistem ini telah digunakan oleh dinas Kabupaten Madiun dalam memberikan informasi hoax bagi masyarakat.

GS Cited Analysis