Studi Komparasi Metode Svm, Logistic Regresion Dan Random Forest Clasifier Untuk Mengklasifikasi Fake News di Twitter

Media sosial adalah salah satu platform utama untuk mendapatkan berita dan informasi. Internet media yang paling cerdas mudah didapat, juga secara signifikan membantu dalam mengembangkan kehidupan kita. Namun, itu memberikan kesulitan bagi tersebar luas palsu. Alasan di balik fakenews menciptakan sensasi perhatian audiens membangun dampak negatif pada saat itu. Deteksi palsu memurnikan lingkungan Internet. Maka perlu dilakukan pengklasifikasian menggunakan teknik klasifikasi dengan data mining 3 metode yaitu SVM, Logistic Regresion Random Forest Clasifier tingkat akurasi SVM = 98%, 97% 97%.