Fake news merupakan informasi palsu yang menyerupai seakan-akan itu adalah benar. Berita dapat juga dikatakan sebagai senjata politik yang kebenarannya tidak bisa dipertanggungjawabkan yang disebarkan secara sengaja untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Klasifikasi teks berita membutuhkan kalkulasi suatu metode terhadap setiap kata pada dokumen. Setiap kata yang diproses per dokumen mengartikan bahwa jumlah dimensi data sama dengan jumlah kata. Semakin banyak jumlah kata pada suatu dokumen, semakin banyak juga jumlah dimensi pada setiap data (high dimension). Jumlah dimensi yang besar (high dimension), menyebabkan proses pembuatan model (training) yang lama dan juga terlihat jelas kekurangannya dalam melihat kemiripan dokumen (document similarity). Dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 20000 dan 17 atribut. Metode yang digunakan dalam penelitian dengan menggunakan Random Forest Classifier(RFC), Support Vector Machine(SVM) dan Logistic Regression(LR) dengan high dimension dan hasil penelitian ini untuk mendapatkan perbandingan nilai akurasi pada masing-masing metode yang digunakan.