TEXT MINING TO IDENTIFY HOAXES AND ITS IMPLICATIONS IN INDONESIAN SOCIETY

• Main Author: Dwi Putra Nugraha, Yana
• Format: Theses
• Language: Indonesia
• Online Access: https://digilib.itb.ac.id/gdl/view/64286
• Institution: Institut Teknologi Bandung

menjadi salah satu negara dengan jumlah pengguna internet terbanyak di dunia yang mana lebih dari setengahnya mengakses media sosial. Media sosial kini merupakan salah satu moda populer untuk bertukar informasi. Namun sayangnya, terdapat juga pihak tak bertanggungjawab yang menyebarkan berita palsu di dalamnya. Berita palsu adalah salah satu contoh perkara yang mencuri perhatian banyak pihak serta menimbulkan kekhawatiran. Fenomena berita palsu terjadi di banyak sektor, menyebabkan kekhawatiran di dalam masyarakat. Akibat karakteristiknya yang menipu, pembaca dapat memercayainya sebagai kebenaran daripada fakta yang benar-benar terjadi. Pengambil keputusan dapat berupaya untuk menghindari terjadinya kekacauan akibat hal ini. Saat ini terdapat beberapa metode yang dapat memilah berita palsu dari berita-berita yang benar. Dengan memanfaatkan penambangan teks pada berita palsu, pola-pola yang tidak terlihat mungkin dapat muncul sehingga dapat membantu untuk membangkitkan sebuah model yang efektif. Tujuan dari studi ini adalah untuk membangun ide teknis untuk mengenali berita palsu yang beredar di internet melalui analisis gaya penulisan menggunakan neural network. Proses ini dapat kemudian membuka kesempatan bagi sistem pendeteksi hoaks dini pada artikel daring melalui pola yang sudah tervalidasi. Studi ini menemukan bahwa model yang dibangun dapat memprediksi berita palsu dalam konteks sosial praktis. Namun untuk dapat menilai subyek lain dengan akurat, karakteristik tambahan di luar gaya penulisan mungkin diperlukan. Studi ini merekomendasikan untuk melibatkan lebih banyak konteks dalam pesan untuk meningkatkan akurasi, sehingga dapat membangkitkan model pendeteksi berita palsu dini yang dapat diandalkan.