app.py

import joblib
import gradio as gr
import numpy as np

# Muat model dan vectorizer
print("Memuat model dan vectorizer...")
vectorizer = joblib.load('vectorizer.joblib')  # Muat vectorizer
nb_model = joblib.load('naive_bayes.joblib')  # Muat model Naive Bayes
print("Model dan vectorizer berhasil dimuat.")

# Fungsi prediksi
def predict_text(title, content):
    try:
        # Transform teks menggunakan vectorizer yang sama
        title_vector = vectorizer.transform([title])
        content_vector = vectorizer.transform([content])

        # Gabungkan fitur
        X_new = np.hstack((title_vector.toarray(), content_vector.toarray()))

        # Prediksi menggunakan model Naive Bayes
        prediction = nb_model.predict(X_new)  # Prediksi kelas (0 atau 1)
        probability = nb_model.predict_proba(X_new)  # Probabilitas untuk setiap kelas

        # Format output
        predicted_class = int(prediction[0])  # Kelas yang diprediksi (0 atau 1)
        probability_fakta = float(probability[0][0] * 100)  # Probabilitas fakta (kelas 0)
        probability_hoaks = float(probability[0][1] * 100)  # Probabilitas hoaks (kelas 1)

        # Cetak output (untuk debugging)
        print(f"Kelas yang diprediksi: {predicted_class}")
        print(f"Probabilitas fakta: {probability_fakta:.2f}%")
        print(f"Probabilitas hoaks: {probability_hoaks:.2f}%")

        return predicted_class, probability_fakta, probability_hoaks
    except Exception as e:
        print("Error:", str(e))
        return -1, 0.0, 0.0  # Nilai default jika terjadi error

# Buat antarmuka Gradio
demo = gr.Interface(
    fn=predict_text,  # Fungsi prediksi
    inputs=[
        gr.Textbox(label="Judul Berita"),  # Input judul
        gr.Textbox(label="Isi Berita")     # Input isi
    ],
    outputs=[
        gr.Textbox(label="Kelas yang Diprediksi"),  # Output kelas
        gr.Textbox(label="Probabilitas Fakta"),     # Output probabilitas fakta
        gr.Textbox(label="Probabilitas Hoaks")      # Output probabilitas hoaks
    ],
    title="Deteksi Hoaks dengan Naive Bayes",
    description="Masukkan judul dan isi berita untuk memprediksi apakah berita tersebut hoaks atau fakta."
)

# Jalankan aplikasi
print("Menjalankan aplikasi...")
demo.launch()