GithubHelp home page GithubHelp logo

deteksi_berita_hoax_bbm's Introduction

Logo

Deteksi Berita Hoax Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Algoritma K-Nearst Neighbor

Deteksi berita hoax mengenai bahan bakar minyak (BBM) menggunakan metode k-nearest neighbor (K-NN) dapat memberikan beberapa manfaat berikut:

  1. Meningkatkan keakuratan deteksi: Metode K-NN dapat digunakan untuk membangun model deteksi berita hoax yang dapat mempelajari pola dan karakteristik dari berita-berita hoax sebelumnya. Dengan menggunakan metode ini, model dapat membandingkan berita baru dengan berita-berita hoax yang sudah diketahui dan menentukan tingkat kemiripannya. Ini dapat membantu meningkatkan keakuratan dalam mendeteksi berita hoax mengenai BBM.

  2. Pengurangan penyebaran berita hoax: Dengan menggunakan deteksi berita hoax berbasis K-NN, kita dapat mengidentifikasi dan memperingatkan pengguna tentang berita-berita yang tidak valid atau hoax seputar BBM. Hal ini dapat membantu mencegah penyebaran berita hoax yang dapat mempengaruhi persepsi masyarakat dan menyebabkan kebingungan.

  3. Membantu mengamankan informasi publik: Deteksi berita hoax BBM menggunakan metode K-NN dapat membantu menjaga keamanan informasi publik dengan menghilangkan informasi yang tidak benar atau menyesatkan. Dengan memperkuat filter berita dan menghapus berita hoax dari lingkungan informasi, kita dapat memastikan bahwa publik mendapatkan informasi yang akurat dan terpercaya mengenai BBM.

  4. Meningkatkan literasi informasi: Dengan menggunakan metode K-NN dalam deteksi berita hoax, kita dapat memberikan edukasi kepada pengguna internet tentang bagaimana mengenali dan memverifikasi kebenaran berita. Ini dapat meningkatkan literasi informasi di kalangan masyarakat dan membantu mereka menjadi lebih kritis dalam mengevaluasi berita yang mereka terima terkait BBM.

  5. Menjaga kepercayaan masyarakat: Dengan adanya deteksi berita hoax berbasis K-NN, kepercayaan masyarakat terhadap informasi yang mereka terima mengenai BBM dapat tetap terjaga. Dengan adanya sistem yang dapat mendeteksi dan memfilter berita hoax, masyarakat dapat merasa lebih percaya dan yakin terhadap informasi yang mereka konsumsi.

Authors

Menjalankan project

Donwload code dari repository

  git clone https://github.com/syhrnfcrzy/deteksi_berita_hoax_bbm.git

Install requirements

  pip install -r requirements.txt

Jalankan perintah

  streamlit run app.py

Terima Kasih ๐Ÿ––

deteksi_berita_hoax_bbm's People

Contributors

syhrnfcrzy avatar

Watchers

 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    ๐Ÿ–– Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. ๐Ÿ“Š๐Ÿ“ˆ๐ŸŽ‰

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google โค๏ธ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.