Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI
Maulidina Norick Eriyadi
Universitas Jenderal Achmad Yani
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Penanganan Overfitting pada Klasifikasi Berita Hoax berbasis Neural Networks dengan Dropout dan Regularization Ridwan Ilyas; Fatan Kasyidi; Maulidina Norick Eriyadi
JURNAL TEKNIK KOMPUTER AMIK BSI Vol 10, No 2 (2024): Periode Juli 2024
Publisher : Universitas Bina Sarana Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31294/jtk.v10i2.23121

Abstract

Penelitian ini mengevaluasi efektivitas berbagai teknik deteksi hoaks di Indonesia menggunakan model klasifikasi teks dengan dua ukuran dataset berbeda, yaitu 250 dan 650 sampel. Hoaks di media sosial memiliki dampak signifikan pada masyarakat, sehingga deteksi yang akurat sangat penting. Penelitian ini menguji tiga algoritma machine learning—ID CNN, Bi-LSTM, dan LSTM—dengan teknik regulasi seperti original, regularization, dan dropout. Hasil penelitian menunjukkan bahwa teknik regularisasi pada ID CNN memberikan akurasi tertinggi pada dataset 250 sampel, sementara Bi-LSTM dengan teknik original mencapai akurasi tertinggi pada dataset yang sama. Dataset yang lebih besar (600 sampel) menunjukkan bahwa teknik regularisasi pada ID CNN tetap stabil, sedangkan teknik dropout memberikan hasil yang bervariasi. Analisis menggunakan confusion matrix dan grafik learning menunjukkan adanya overfitting pada model, terutama pada dataset yang lebih kecil. Temuan ini menegaskan pentingnya penerapan teknik regulasi untuk mengurangi overfitting dan meningkatkan generalisasi model dalam deteksi hoaks. Penelitian ini memberikan kontribusi pada pengembangan sistem deteksi hoaks yang lebih efektif di Indonesia.
Co-Authors Kasyidi, Fatan Ridwan Ilyas