Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia
Machine learning digunakan untuk menganalisis, mengklasifikasikan, atau memprediksi data. Untuk melakukan tugas dari machine learning diperlukan alat bantu dengan kinerja serta lingkungan yang kuat demi mendapatkan akurasi dan efisiensi waktu yang baik. MLlib Apache Spark adalah library machine lea...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
University of Brawijaya
2022-06-01
|
| Series: | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| Online Access: | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3538 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1823858526180605952 |
|---|---|
| author | Antonius Angga Kurniawan Metty Mustikasari |
| author_facet | Antonius Angga Kurniawan Metty Mustikasari |
| author_sort | Antonius Angga Kurniawan |
| collection | DOAJ |
| description |
Machine learning digunakan untuk menganalisis, mengklasifikasikan, atau memprediksi data. Untuk melakukan tugas dari machine learning diperlukan alat bantu dengan kinerja serta lingkungan yang kuat demi mendapatkan akurasi dan efisiensi waktu yang baik. MLlib Apache Spark adalah library machine learning yang memiliki kemampuan dan kecepatan yang sangat baik. Hal ini dikarenakan dalam melakukan pemrosesan data, MLlib berjalan di atas memori. Penelitian ini menggunakan MLlib Apache Spark untuk melakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan jumlah data sebanyak 1786 yang diperoleh dari situs penyedia berita palsu dan fakta, yaitu TurnBackHoax.id. Algoritma klasifikasi yang diterapkan adalah Naïve Bayes, Gradient-Boosted Tree, SVM dan Logistic Regression. Keempat algoritma dipilih karena kemampuannya yang sudah terbukti baik dalam melakukan klasifikasi dan beberapa algoritma yang jarang digunakan namun memiliki kemampuan yang baik juga dalam hal klasifikasi. Tahap pengolahan data diantaranya adalah preprocessing, feature extraction, penerapan algoritma. Evaluasi dilakukan berdasarkan accuracy, test error, f1-score, confusion matrix, dan running time. Hasil menunjukkan bahwa MLlib Apache Spark terbukti memiliki kinerja yang cepat dan baik karena dalam melakukan pemrosesan machine learning, running time tercepat yang didapat adalah 6.46 detik dengan menggunakan algoritma Logistic Regression. Akurasi yang didapat juga cukup baik dengan rata-rata test error dari keempat algoritma hanya 0.180. F1-score yang diperoleh pada keempat algoritma juga cukup baik dengan rata-rata sebesar 0.818. Confusion matrix yang dihasilkan juga baik, karena jumlah prediksi benar jauh lebih banyak dibandingkan dengan jumlah yang salah.
Abstract
Machine learning is used to analyze, classify, or predict data. To do the task of machine learning, we need tools with a strong performance and environment to get good accuracy and time efficiency. MLlib Apache Spark is a machine learning library that has excellent capabilities and speed. This is because in performing data processing, MLlib runs on memory. This research uses MLlib Apache Spark to classify fake news in Indonesian language with 1786 data that were obtained from fake news and fact provider sites, TurnBackHoax.id. The classification algorithm applied was Naïve Bayes, Gradient-Boosted Tree, SVM and Logistic Regression. The four algorithms were chosen because of their proven ability to classify and several algorithms that are rarely used but have good abilities in terms of classification. Data processing stages include preprocessing, feature extraction, and algorithm implementation. Evaluation was done based on accuracy, error test, f1-score, confusion matrix, and running time. The results showed that MLlib Apache Spark was proven to have a fast and good performance because in doing machine learning processing, the fastest running time was 6.46 seconds using the Logistic Regression algorithm. The accuracy obtained was also quite good with an average test error of the four algorithms of only 0.180. F1-scores obtained on the four algorithms were also quite good with an average of 0.818. The result of confusion matrix was also good, because the number of correct predictions was far more than the number of incorrect ones.
|
| format | Article |
| id | doaj-art-011a72e0ee314f88b12e72c95c7218ad |
| institution | Kabale University |
| issn | 2355-7699 2528-6579 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2022-06-01 |
| publisher | University of Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| spelling | doaj-art-011a72e0ee314f88b12e72c95c7218ad2025-02-11T10:42:48ZindUniversity of BrawijayaJurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer2355-76992528-65792022-06-019310.25126/jtiik.2022923538869Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa IndonesiaAntonius Angga Kurniawan0Metty Mustikasari1Universitas Gunadarma, DepokUniversitas Gunadarma, Depok Machine learning digunakan untuk menganalisis, mengklasifikasikan, atau memprediksi data. Untuk melakukan tugas dari machine learning diperlukan alat bantu dengan kinerja serta lingkungan yang kuat demi mendapatkan akurasi dan efisiensi waktu yang baik. MLlib Apache Spark adalah library machine learning yang memiliki kemampuan dan kecepatan yang sangat baik. Hal ini dikarenakan dalam melakukan pemrosesan data, MLlib berjalan di atas memori. Penelitian ini menggunakan MLlib Apache Spark untuk melakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan jumlah data sebanyak 1786 yang diperoleh dari situs penyedia berita palsu dan fakta, yaitu TurnBackHoax.id. Algoritma klasifikasi yang diterapkan adalah Naïve Bayes, Gradient-Boosted Tree, SVM dan Logistic Regression. Keempat algoritma dipilih karena kemampuannya yang sudah terbukti baik dalam melakukan klasifikasi dan beberapa algoritma yang jarang digunakan namun memiliki kemampuan yang baik juga dalam hal klasifikasi. Tahap pengolahan data diantaranya adalah preprocessing, feature extraction, penerapan algoritma. Evaluasi dilakukan berdasarkan accuracy, test error, f1-score, confusion matrix, dan running time. Hasil menunjukkan bahwa MLlib Apache Spark terbukti memiliki kinerja yang cepat dan baik karena dalam melakukan pemrosesan machine learning, running time tercepat yang didapat adalah 6.46 detik dengan menggunakan algoritma Logistic Regression. Akurasi yang didapat juga cukup baik dengan rata-rata test error dari keempat algoritma hanya 0.180. F1-score yang diperoleh pada keempat algoritma juga cukup baik dengan rata-rata sebesar 0.818. Confusion matrix yang dihasilkan juga baik, karena jumlah prediksi benar jauh lebih banyak dibandingkan dengan jumlah yang salah. Abstract Machine learning is used to analyze, classify, or predict data. To do the task of machine learning, we need tools with a strong performance and environment to get good accuracy and time efficiency. MLlib Apache Spark is a machine learning library that has excellent capabilities and speed. This is because in performing data processing, MLlib runs on memory. This research uses MLlib Apache Spark to classify fake news in Indonesian language with 1786 data that were obtained from fake news and fact provider sites, TurnBackHoax.id. The classification algorithm applied was Naïve Bayes, Gradient-Boosted Tree, SVM and Logistic Regression. The four algorithms were chosen because of their proven ability to classify and several algorithms that are rarely used but have good abilities in terms of classification. Data processing stages include preprocessing, feature extraction, and algorithm implementation. Evaluation was done based on accuracy, error test, f1-score, confusion matrix, and running time. The results showed that MLlib Apache Spark was proven to have a fast and good performance because in doing machine learning processing, the fastest running time was 6.46 seconds using the Logistic Regression algorithm. The accuracy obtained was also quite good with an average test error of the four algorithms of only 0.180. F1-scores obtained on the four algorithms were also quite good with an average of 0.818. The result of confusion matrix was also good, because the number of correct predictions was far more than the number of incorrect ones. https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3538 |
| spellingShingle | Antonius Angga Kurniawan Metty Mustikasari Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer |
| title | Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia |
| title_full | Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia |
| title_fullStr | Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia |
| title_full_unstemmed | Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia |
| title_short | Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia |
| title_sort | evaluasi kinerja mllib apache spark pada klasifikasi berita palsu dalam bahasa indonesia |
| url | https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/3538 |
| work_keys_str_mv | AT antoniusanggakurniawan evaluasikinerjamllibapachesparkpadaklasifikasiberitapalsudalambahasaindonesia AT mettymustikasari evaluasikinerjamllibapachesparkpadaklasifikasiberitapalsudalambahasaindonesia |