PENGELOMPOKAN BERITA PALSU DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING
Penyebaran berita palsu (hoaks) di Indonesia berpotensi memicu
disinformasi dan ketidakstabilan sosial. Penelitian ini menerapkan
metode unsupervised learning melalui Agglomerative Hierarchical
Clustering (AHC) untuk memetakan karakteristik struktural
kebahasaan antara berita fakta dan hoaks secara alami tanpa intervensi
label pada proses pelatihan. Dataset yang digunakan terdiri dari
31.327 dokumen judul berita dari Turnbackhoax, Tempo, Kompas, dan
CNN Indonesia, dengan proporsi awal tidak seimbang yaitu 66,9%
(20.951 artikel) berita fakta dan 33,1% (10.376 artikel) berita palsu.
Seluruh data naskah diproses melalui enam tahapan pre-processing
sistematis, diekstraksi menggunakan Word2Vec arsitektur Continuous
Bag-of-Words (CBOW) berdimensi 100, dan direduksi melalui
Principal Component Analysis (PCA) menjadi 7 komponen utama
teratas dengan mempertahankan 90% varians informasi. Penentuan
jumlah klaster terbaik dikendalikan secara otomatis menggunakan
Silhouette Threshold Method. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa
Average Linkage merupakan metode terbaik dengan jumlah klaster
optimal dua (K = 2), menghasilkan Silhouette Score sebesar 0,6708
dan Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0,8394. Sebaliknya, Single
Linkage mengalami kegagalan partisi struktural akibat chaining effect.
Distribusi final model terbaik menghasilkan Klaster 0 berisi 31.325
dokumen campuran fakta dan hoaks akibat kedekatan semantik bahasa
formal, serta Klaster 1 yang secara eksklusif mengisolasi 2 dokumen
pencilan hoaks murni. Model ini terbukti andal dalam mengisolasi
kosakata hoaks ekstrem, namun memerlukan teknik penyeimbangan
kelas (data balancing) pada riset mendatang agar mampu membelah
rumpun massa data utama secara lebih berimbang.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2608130017
Keyword
Agglomerative Hierarchical Clustering Clustering word2vec Berita Palsu Pengelompokan