Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Identifikasi Berita Hoax Pada Media Sosial - ,; ,; ,; , (Jurnal Mahasiswa Aplikasi Teknologi Komputer dan Informasi (JMApTeKsi); Vol 7 No 1 (2025), 2025)
Media sosial telah menjadi platform utama bagi individu untuk berbagi informasi, namun, dengan pertumbuhan pesatnya, juga meningkatkan risiko penyebaran berita palsu atau hoax. Identifikasi berita hoax menjadi tantangan yang signifikan dalam upaya menjaga integritas informasi di media sosial. Dalam skripsi ini, kami mengeksplorasi penerapan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) untuk mengidentifikasi berita hoax pada media sosial. Metode ini memanfaatkan pendekatan pembelajaran mesin tanpa pengawasan untuk mengklasifikasikan berita sebagai hoax atau non-hoax berdasarkan fitur-fitur teks yang diekstraksi dari konten berita. Kami menggunakan dataset yang terdiri dari berbagai berita yang telah di identifikasi sebagai hoax atau non-hoax untuk melatih dan menguji model KNN. Hasil eksperimen terbaik diperoleh pada skenario pertama dengan rasio (90:10) menggunakan nilai k=3 dengan hasil akurasi sebesar 84 %, precision sebesar 85 %, recall sebesar 99 % dan f1-score sebesar 91 %.