primary topic: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA
comment: The repository administrator has not yet configured an RDF license.

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
has part: COVER.pdf
has file: COVER.pdf
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
has part: BAB I.pdf
has file: BAB I.pdf
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
has part: BAB V.pdf
has file: BAB V.pdf
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Archive)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Document

ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA
abstract: Penyebaran berita hoaks di media digital semakin meningkat dan memberikan dampak negatif terhadap masyarakat, seperti menurunnya kepercayaan publik, munculnya kesalahpahaman informasi, serta potensi gangguan stabilitas sosial. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan performa model klasifikasi berita hoaks berbahasa Indonesia menggunakan metode Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) dan Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU) dengan fitur ekstraksi word embedding FastText dan GloVe. Dataset berita hoaks dan non-hoaks diproses melalui tahap preprocessing yang meliputi case folding, cleaning, normalisasi singkatan, stopword removal, stemming dan tokenizing untuk persiapan pelatihan model. Selanjutnya model dilatih menggunakan hyperparameter tuning dan k-fold cross validation, kemudian di evaluasi menggunakan metrik evaluasi akurasi, presisi, recall, F1-score dan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh model menghasilkan performa yang sangat baik. Model BiLSTM dengan FastText memperoleh akurasi sebesar 98,90%, sedangkan BiLSTM dengan GloVe mencapai akurasi 98,72%. Model BiGRU menunjukkan performa yang lebih unggul, dengan akurasi 99,02% pada FastText dan 99,27% pada GloVe, disertai nilai Presisi, recall, dan F1-score di atas 99%. Hasil ini mengindikasian bahwa model BiGRU dengan word embedding GloVe merupakan kombinasi terbaik dalam penelitian ini untuk klasifikasi berita hoaks berbahasa Indonesia.
author list: authors
status: published
has version: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
date: 2026-01-27
is part of: repository
subject: 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
subject: 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
has document: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
has document: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Archive)
has published: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA (Text)
type: Article
type: Thesis
type: EPrint
type: ThesisEPrint

000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum
type: Concept

004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
type: Concept

HTML Summary of #32247 ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA
format: text/html
primary topic: ANALISIS PERFORMA BILSTM DAN BIGRU DALAM KLASIFIKASI BERITA HOAKS BAHASA INDONESIA

Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Universitas AMIKOM Yogyakarta
type: Organization

Theopilus Bayu Sasongko
family name: Sasongko
given name: Theopilus Bayu
type: Person

Adib Ramadhan
family name: Ramadhan
given name: Adib
type: Person