Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia
Berita telah menjadi konsumsi masyarakat setiap harinya, namun tidak semua berita yang beredar merupakan berita yang valid kebenarannya. Berita palsu dapat menggiring opini publik, dan berisiko terhadap keselamatan bangsa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi berita palsu untuk dapat meredamkan be...
Saved in:
| Main Authors: | , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Indonesian |
| Published: |
Universitas Jenderal Soedirman
2021-01-01
|
| Series: | Dinamika Rekayasa |
| Online Access: | https://dinarek.unsoed.ac.id/jurnal/index.php/dinarek/article/view/436 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| _version_ | 1849310508690178048 |
|---|---|
| author | Aini Hanifa Sugih Ahmad Fauzan Muhammad Hikal Muhammad Bahrul Ashfiya |
| author_facet | Aini Hanifa Sugih Ahmad Fauzan Muhammad Hikal Muhammad Bahrul Ashfiya |
| author_sort | Aini Hanifa |
| collection | DOAJ |
| description | Berita telah menjadi konsumsi masyarakat setiap harinya, namun tidak semua berita yang beredar merupakan berita yang valid kebenarannya. Berita palsu dapat menggiring opini publik, dan berisiko terhadap keselamatan bangsa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi berita palsu untuk dapat meredamkan berita palsu yang beredar pada masyarakat. Penelitian sebelumnya telah dilakukan klasifikasi berita palsu menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) yaitu Long Short-Term Memories (LSTM), dengan nilai F1 sebesar 0,24 dan menyarankan untuk mencari parameter model sistem yang tepat agar dihasilkan kinerja model yang lebih baik. Maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan menggunakan perbandingan model Recurrent Neural Network yaitu LSTM dan Gated Recurrent Unit (GRU), serta mencari parameter terbaik untuk menghasilkan hasil kinerja klasifikasi paling optimal. Data yang digunakan merupakan berita mengenai kejadian yang terjadi di Indonesia dan berbahasa Indonesia. Didapatkan nilai parameter epochs: 15, fungsi optimizer gradient descent yaitu rmsprop, dan batch_size: 64 untuk mendapatkan kinerja optimal dalam klasifikasi berita palsu menggunakan metode LSTM. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model yaitu 73% untuk metode LSTM dan 64% dengan menggunakan metode GRU |
| format | Article |
| id | doaj-art-4cba43c6372f4e5f9eccfd6eb6c71b7e |
| institution | Kabale University |
| issn | 1858-3075 2527-6131 |
| language | Indonesian |
| publishDate | 2021-01-01 |
| publisher | Universitas Jenderal Soedirman |
| record_format | Article |
| series | Dinamika Rekayasa |
| spelling | doaj-art-4cba43c6372f4e5f9eccfd6eb6c71b7e2025-08-20T03:53:42ZindUniversitas Jenderal SoedirmanDinamika Rekayasa1858-30752527-61312021-01-01171334010.20884/1.dr.2021.17.1.436238Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa IndonesiaAini Hanifa0Sugih Ahmad Fauzan1Muhammad Hikal2Muhammad Bahrul Ashfiya3Jurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal SoedirmanJurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal SoedirmanJurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal SoedirmanJurusan Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal SoedirmanBerita telah menjadi konsumsi masyarakat setiap harinya, namun tidak semua berita yang beredar merupakan berita yang valid kebenarannya. Berita palsu dapat menggiring opini publik, dan berisiko terhadap keselamatan bangsa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi berita palsu untuk dapat meredamkan berita palsu yang beredar pada masyarakat. Penelitian sebelumnya telah dilakukan klasifikasi berita palsu menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) yaitu Long Short-Term Memories (LSTM), dengan nilai F1 sebesar 0,24 dan menyarankan untuk mencari parameter model sistem yang tepat agar dihasilkan kinerja model yang lebih baik. Maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan menggunakan perbandingan model Recurrent Neural Network yaitu LSTM dan Gated Recurrent Unit (GRU), serta mencari parameter terbaik untuk menghasilkan hasil kinerja klasifikasi paling optimal. Data yang digunakan merupakan berita mengenai kejadian yang terjadi di Indonesia dan berbahasa Indonesia. Didapatkan nilai parameter epochs: 15, fungsi optimizer gradient descent yaitu rmsprop, dan batch_size: 64 untuk mendapatkan kinerja optimal dalam klasifikasi berita palsu menggunakan metode LSTM. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model yaitu 73% untuk metode LSTM dan 64% dengan menggunakan metode GRUhttps://dinarek.unsoed.ac.id/jurnal/index.php/dinarek/article/view/436 |
| spellingShingle | Aini Hanifa Sugih Ahmad Fauzan Muhammad Hikal Muhammad Bahrul Ashfiya Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia Dinamika Rekayasa |
| title | Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia |
| title_full | Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia |
| title_fullStr | Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia |
| title_full_unstemmed | Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia |
| title_short | Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia |
| title_sort | perbandingan metode lstm dan gru rnn untuk klasifikasi berita palsu berbahasa indonesia |
| url | https://dinarek.unsoed.ac.id/jurnal/index.php/dinarek/article/view/436 |
| work_keys_str_mv | AT ainihanifa perbandinganmetodelstmdangrurnnuntukklasifikasiberitapalsuberbahasaindonesia AT sugihahmadfauzan perbandinganmetodelstmdangrurnnuntukklasifikasiberitapalsuberbahasaindonesia AT muhammadhikal perbandinganmetodelstmdangrurnnuntukklasifikasiberitapalsuberbahasaindonesia AT muhammadbahrulashfiya perbandinganmetodelstmdangrurnnuntukklasifikasiberitapalsuberbahasaindonesia |