SISTEM DETEKSI BERITA HOAX MENGGUNAKAN PLATFROM MOBILE PHONE

Abstrak

Penyebaran berita hoaks di era digital menjadi tantangan serius yang berdampak pada kepercayaan publik terhadap informasi daring. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem deteksi berita hoaks berbasi aplikasi mobile menggunakan Flutter yang terintegrasi dengan API Flask. Sistem ini mengadopsi metode machine learning dengan algorita Support Vector Machine (SVM) untuk mengklasifikasikan berita kedalam kategori hoaks atau fakta. Data dikumpulkan melalui teknik web scraping dari berbagai portal berita nasional dan situs verifikasi fakta, kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Proses pelatihan model menghasilkan tingkat akurasi 0.9648–0.9805, presisi 0.9640–0.9800, recall mencapai 1.000, F1-Score antara 0.9817–0.9899, dan ROC-AUC antara 0.9961–0.9994. Hasil menunjukkan kinerja klasifikasi yang andal dan konsisten. Aplikasi ini menyediakan fitur pencarian berita berdasarkan kata kunci, penampilan detail berita, serta hasil deteksi secara real-time melalui antarmuka yang responsif. Hasil integrasi antara frontend dan backend menunjukkan bahwa sistem mampu bekerja dengan baik dan memberikan respon cepat. Dengan demikian, aplikasi ini dapat menjadi solusi efektif untuk membangun pengguna dalam memverifikasi informasi secara praktis, cepat, dan akurat melalui satu platfor terpadu