Dwi Fitriaini Nur Anisa
Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Deteksi Berita Online Hoax Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Hybrid Long Short Term Memory dan Support Vector Machine Dwi Fitriaini Nur Anisa; Imam Mukhlash; Mohammad Iqbal
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 3 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i3.83227

Abstract

Fokus masyarakat Indonesia tidak lepas dari kasus pandemi Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) dengan mengikuti setiap informasi terkait perkembangannya setiap hari. Hal ini yang mendorong banyak pihak terlebih pemerintah untuk menyediakan layanan informasi terkini terkait COVID-19. Namun, banyak berita online menyajikan informasi palsu yang dikenal dengan berita hoax tentang COVID-19 yang dapat menyebabkan keresahan masyarakat. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan deteksi terhadap berita–berita online seputar informasi COVID-19 di Indonesia yang dibagi menjadi dua kategori, yaitu berita hoax dan berita fakta. Proses deteksi berita online dilakukan dengan metode penggabungan Long-Short Term Memory dan Support Vector Machine (hybrid LSTM-SVM). LSTM menghasilkan fitur teks representatif yang selanjutnya digunakan untuk proses klasifikasi berita oleh SVM yang menghasilkan persentase nilai akurasi mencapai 94%. Nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan hanya mengimplementasikan Metode LSTM atau Metode SVM saja.