<![CDATA[Penyebaran teknologi informasi media digital pada masyarakat sudah meningkat sangat pesat dan mempercepat penacarian sebuah informasi. Tetapi, kemudahan yang tersedia juga memunculkan penyebaran berita hoaks yang sangat tinggi sehingga berpotensi menimbulkan disinformasi, kepanikan, serta konflik sosial pada masyarakat. Proses verifikasi berita secara manual masih memiliki keterbatasan karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu, penelitian ini dibuat untuk mengembangkan sistem pendeteksi berita hoaks berbahasa Indonesia dengan memanfaatkan teknologi Artificial Intelligence (AI) melalui pendekatan Natural Language Processing (NLP) dan model IndoBERT. Penelitian ini dilakukan menggunakan dataset berita hoaks dan berita valid yang dikumpulkan dari berbagai sumber terpercaya yang ada di Indonesia selama 5 tahun terakhir. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks yang terdiri atas cleaning, case folding, tokenization, stopword removal, dan stemming, lalu dengan proses klasifikasi menggunakan model IndoBERT. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, serta Confusion Matrix. Penerapan model berbasis transformer IndoBERT diharapkan mampu memahami konteks bahasa Indonesia secara lebih baik dibandingkan metode klasifikasi konvensional sehingga menghasilkan performa deteksi yang lebih akurat. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi alternatif solusi dalam mendukung proses identifikasi berita hoaks secara otomatis, meningkatkan efisiensi kepastian informasi, serta memberikan kontribusi terhadap penerapan Artificial Intelligence pada bidang Sistem Informasi.]]>
Copyrights © 2026
