Evaluasi Kinerja MLLIB APACHE SPARK pada Klasifikasi Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia - Antonius Angga Kurniawan; Metty Mustikasari (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
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.