Penerapan Metode SVM dan Random Forest untuk Mendeteksi Berita Hoaks pada PT. Global Arrow

Berdasarkan statistik aduan konten yang tercatat di website  kominfo yaitu https://www.kominfo.go.id pada bulan Maret 2022, total laporan mencapai 16.370 laporan dan sejak tanggal 29 Desember 2023, total laporan ada 1.713.103 laporan isu hoaks. Laporan isu hoaks dapat berupa fitnah, penipuan, kekerasan, perdagangan produk dengan aturan khusus, terorisme atau radikalisme, dan sebagainya. Beberapa karakteristik dan dampak berita hoaks atau palsu di Indonesia meliputi adanya peran media sosial seperti facebook, twitter, dan sebagainya. Pengaruhnya terhadap pemilihan umum terutama terkait pemilu pilpres 2024, serta adanya isu hoaks kesehatan terkait COVID-19 yang masih memiliki dampaknya pada tahun 2023 menuju 2024, walaupun tidak seburuk pada tahun 2020 yang lalu. Banyaknya berita hoaks telah membuat masyarakat menjadi enggan divaksinasi karena disebarkan informasi yang tidak akurat dan sejenisnya. Beberapa masalah yang timbul akibat berita hoaks antara lain ketidakpercayaan masyarakat, kekacauan sosial, ketidakstabilan politik, dampak ekonomi, diskriminasi dan perpecahan sosial. Berdasarkan permasalahan yang timbul, potensi dampak yang dapat terjadi, serta beberapa laporan mengenai isu-isu terkait berita hoaks, telah dikembangkan sebuah sistem yang mampu mendeteksi berita hoaks dengan menggunakan berbagai metode, termasuk di antaranya metode TF-IDF. Sebuah metode atau algoritma yang digunakan untuk menghitung kemunculan kata-kata tertentu pada berita asli, hoaks, dan lain sebaginya. Hasil evaluasi meggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan algoritma Random Forest menunjukkan tingkat akurasi di atas 90% pada pengujian pertama yang menunjukkan tingkat akurasi yang tinggi. Namun setelah dilakukan uji coba kedua, terjadi penurunan skor akurasi menjadi sekitar 55%. Meskipun demikian, hasil evaluasi tersebut menunjukkan bahwa model memeberikan prediksi yang cukup baik dengan performa sedang.