Jurnal Sains dan Seni ITS
Vol 11, No 3 (2022)

Deteksi Berita Online Hoax Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Hybrid Long Short Term Memory dan Support Vector Machine

Dwi Fitriaini Nur Anisa (Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))
Imam Mukhlash (Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))
Mohammad Iqbal (Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS))



Article Info

Publish Date
14 Mar 2023

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.

Copyrights © 2022