Text
“Klasifikasi Pesan Hoaks Lowongan Kerja Freelance Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM)”
- Bagikan:
ABSTRAK
Penelitian ini dilakukan untuk membangun model yang mampu
mengidentifikasi pesan lowongan kerja freelance ke dalam kategori hoaks maupun
non-hoaks dengan memanfaatkan algoritma Support Vector Machine (SVM).
Dataset yang digunakan terdiri dari 250 data teks, meliputi 125 data hoaks dan 125
data non-hoaks. Data hoaks diperoleh dari sumber verifikasi fakta seperti Turn
Back Hoax, sedangkan data non-hoaks dikumpulkan dari platform penyedia
lowongan kerja yang terpercaya, yaitu LinkedIn. Setiap data diberi label sesuai
kategorinya sebelum diproses lebih lanjut. Tahap pengolahan data diawali dengan
proses preprocessing yang mencakup pembersihan teks, normalisasi huruf,
pemecahan teks menjadi token, penghapusan kata yang kurang informatif, serta
proses stemming. Setelah itu, teks direpresentasikan secara numerik dengan metode
Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Dataset kemudian dibagi
menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20 untuk membangun dan
mengevaluasi model klasifikasi. Berdasarkan hasil pengujian, model mampu
mengklasifikasikan 45 data dengan benar, yang terdiri dari 23 data non-hoaks dan
22 data hoaks. Sementara itu, terdapat 5 data yang mengalami kesalahan klasifikasi,
yaitu 2 data non-hoaks diprediksi sebagai hoaks dan 3 data hoaks diprediksi sebagai
non-hoaks. Hasil evaluasi mencakup accuracy sebesar 90%, precision sebesar
90,06%, recall sebesar 90%, dan f1-score sebesar 90%. Hasil ini menunjukkan
bahwa metode TF-IDF dan SVM mampu mengklasifikasikan pesan lowongan kerja
freelance ke dalam kategori hoaks dan non-hoaks dengan baik.
Kata kunci : Hoaks, Lowongan Kerja Freelance, TF-IDF, Support Vector Machine,
Klasifikasi Teks
Detail Information
| Item Type |
Skripsi (S1)
|
|---|---|
| Penulis |
Ide Tia Karina Sikettang - Personal Name
|
| Student ID |
222510025
|
| Dosen Pembimbing |
Indra M Sarkis, S.T M.Kom, - - Dosen Pembimbing 1
Jimmy F. Naibaho, S.T, M.Kom - - Dosen Pembimbing 2 |
| Penguji |
Dr. Sri Agustina Rumapea.,S.Kom., MT, - - Ketua Penguji
|
| Kode Prodi PDDIKTI |
57401
|
| Edisi |
Published
|
| Departement | |
| Kontributor | |
| Bahasa |
Indonesia
|
| Penerbit | Universitas Methodist Indonesia : Medan., 2026 |
| Edisi |
Published
|
| Subyek | |
| No Panggil | |
| Copyright |
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia
|
| Doi |