Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Ilmiah Dinamika Rekayasa (DINAREK)

Perbandingan Metode LSTM dan GRU (RNN) untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia Hanifa, Aini; Fauzan, Sugih Ahmad; Hikal, Muhammad; Ashfiya, Muhammad Bahrul
Dinamika Rekayasa Vol 17, No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Dinamika Rekayasa - Februari 2021
Publisher : Jenderal Soedirman University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20884/1.dr.2021.17.1.436

Abstract

Berita telah menjadi konsumsi masyarakat setiap harinya, namun tidak semua berita yang beredar merupakan berita yang valid kebenarannya. Berita palsu dapat menggiring opini publik, dan berisiko terhadap keselamatan bangsa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi berita palsu untuk dapat meredamkan berita palsu yang beredar pada masyarakat. Penelitian sebelumnya telah dilakukan klasifikasi berita palsu menggunakan model Recurrent Neural Network (RNN) yaitu Long Short-Term Memories (LSTM), dengan nilai F1 sebesar 0,24 dan menyarankan untuk mencari parameter model sistem yang tepat agar dihasilkan kinerja model yang lebih baik. Maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan menggunakan perbandingan model Recurrent Neural Network yaitu LSTM dan Gated Recurrent Unit (GRU), serta mencari parameter terbaik untuk menghasilkan hasil kinerja klasifikasi paling optimal. Data yang digunakan merupakan berita mengenai kejadian yang terjadi di Indonesia dan berbahasa Indonesia. Didapatkan nilai parameter epochs: 15, fungsi optimizer gradient descent yaitu rmsprop, dan batch_size: 64 untuk mendapatkan kinerja optimal dalam klasifikasi berita palsu menggunakan metode LSTM. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model yaitu 73% untuk metode LSTM dan 64% dengan menggunakan metode GRU