## KLASIFIKASI HOAX DAN FAKTA MENGGUNAKAN ALGORITMA
SHALLOW NEURAL NETWORK PADA BERITA POLITIK

## PEMILIHAN PRESIDEN INDONESIA 2024
Mohamad Frananda Adiezwara Ramadhan, Iwan Rizal Setiawan, Asriyanik Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113 mohamadfrananda031@ummi.ac.id

## ABSTRAK
Dalam beberapa tahun terakhir, isu hoaks telah menjadi ancaman serius terhadap integritas informasi dan proses  demokrasi.  Pada  tahun  2023,  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  (Kominfo)  mencatat  adanya peningkatan signifikan dalam penanganan isu hoaks, dengan 1.615 konten teridentifikasi. Menjelang Pilpres 2024, diperkirakan penyebaran berita hoaks akan meningkat, yang berpotensi mengancam kualitas proses demokrasi di Indonesia.  Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengatasi  masalah  ini  menggunakan  berbagai  metode klasifikasi, termasuk Naïve Bayes dan SVM. Namun, penelitian ini berfokus pada penggunaan Shallow Neural Network , yang diharapkan mampu menangkap pola non-linear dan mengolah berbagai jenis fitur dari data teks. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  efektivitas Shallow  Neural  Network dalam  klasifikasi  berita hoaks dan fakta  terkait  pemilihan  presiden  Indonesia  2024.  Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah SEMMA, yang meliputi tahapan Sample , Explore , Modify , Model, dan Assess . Hasil evaluasi menunjukkan bahwa model klasifikasi yang dikembangkan memiliki performa yang baik dalam membedakan berita valid dan hoaks , dengan akurasi sebesar 93%. Nilai presisi, recall , dan F1 score yang tinggi untuk kedua kelas menunjukkan bahwa model  ini  dapat  diandalkan  untuk  tugas  klasifikasi  berita,  dengan  keseimbangan  yang  baik  antara  presisi  dan recall , sehingga mampu meminimalkan kesalahan dalam mendeteksi berita valid maupun hoaks .
Kata kunci :   Pilpres 2024, Shallow Neural Network, Hoaks, Klasifikasi
1. PENDAHULUAN
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  isu hoaks telah menjadi ancaman serius terhadap integritas informasi dan proses demokrasi. Pada tahun 2023, Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo) mengidentifikasi  1.615  konten hoaks di  berbagai sektor, termasuk kesehatan, kebijakan pemerintah, dan politik.  Peningkatan  ini  menunjukkan  urgensi  untuk meningkatkan  kemampuan  deteksi  dan  pencegahan penyebaran  informasi  palsu,  terutama  dalam  konteks politik yang mempengaruhi proses demokrasi [1]
Menjelang  Pemilu  2024,  diperkirakan  akan terjadi  lonjakan  penyebaran  berita hoaks yang  dapat mengancam  kualitas  proses  demokrasi  di  Indonesia. Pada awal tahun 2024, Menkominfo Budi Arie Setiadi melaporkan  bahwa  terdapat  203  isu hoaks terkait Pemilu,  dengan  total  2.882  konten  yang  tersebar  di berbagai  platform  digital  seperti  Facebook,  Twitter, Instagram,  TikTok,  Snack  Video,  dan  YouTube. Banyaknya  konten  yang  diidentifikasi  dan  diambil tindakan  oleh  Kominfo  menyoroti  perlunya  langkah efektif  untuk  mengatasi  penyebaran hoaks dalam konteks politik guna menjaga integritas informasi dan proses demokrasi [2].
[3] dalam penelitian berjudul " Malware Classification  Based  on  Shallow  Neural  Network " menemukan bahwa algoritma Shallow Neural Network memiliki  tingkat  akurasi  hingga  98%  dalam mengklasifikasikan malware . Metode ini menunjukkan  potensi  besar  dalam  mendeteksi hoaks dengan  akurasi  tinggi  dan  waktu  pemrosesan  yang
cepat,  menjadikannya  pilihan  yang  ideal  untuk penelitian ini.
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk mengatasi  masalah  ini  dengan  berbagai  metode klasifikasi. Salah satu penelitian menonjol adalah oleh [4]  yang  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk mengklasifikasikan  berita  hoaks  selama  kampanye pemilu.  Algoritma  ini,  dalam  kombinasi  dengan metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dan alat  pengujian  RapidMiner,  menunjukkan  akurasi tinggi  sebesar  89,54%,  dengan  presisi  86,44%  dan recall 82,00%.  Metode  ini  efektif  dalam  mengelola dataset besar  dan  mengatasi  tantangan  dalam membedakan berita hoaks dari fakta [4].
Penelitian  lain  yang  relevan  dilakukan  oleh  [5] tidak  hanya  menggunakan Naïve  Bayes ,  tetapi  juga Support
Vector
Machine
(SVM) untuk membandingkan  kinerja  kedua  algoritma  tersebut. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa Naïve  Bayes mencapai  akurasi  97%,  dengan  presisi  94%, recall 100%,  dan  F1-score  97%.  Sementara  itu,  SVM menunjukkan akurasi 95%, dengan presisi 94%, recall 97%, dan F1-score 95%. Hasil ini menunjukkan bahwa kedua  algoritma  memiliki  kinerja  yang  baik  dalam mengklasifikasikan berita hoaks terkait pemilu. Penelitian ini berbeda  dengan  penelitian sebelumnya  karena  menggunakan shallow  neural network ,  yang  diharapkan  memberikan  kelebihan dalam  beberapa  aspek.  Pertama, shallow  neural network mampu  menangkap  pola  non-linear  yang mungkin  terlewat  oleh  algoritma Naïve  Bayes dan
SVM.  Kedua, shallow  neural  network memiliki fleksibilitas dalam menangani berbagai jenis fitur dari data  teks,  termasuk  fitur  yang kompleks dan berinteraksi satu sama lain. Ketiga, dengan kemampuan  generalisasi  yang  lebih  baik, shallow neural  network dapat  meningkatkan  akurasi  dalam mendeteksi berita hoaks dibandingkan dengan metode sebelumnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Setelah  penulis  menelaah  beberapa  penelitian, terdapat sejumlah  studi  yang  memiliki kaitan dengan penelitian ini.
Studi oleh [6] membahas penyebaran berita hoax selama Pemilihan Umum Presiden 2019 melalui media daring  dan  media  sosial.  Mereka  menganalisis  tren penyebaran  berita  palsu  serta  dampaknya  terhadap opini  publik  dan  proses  demokrasi.  Penelitian  ini memberikan  wawasan  penting  tentang  strategi  yang diperlukan  untuk  menanggulangi  penyebaran  berita palsu di masa mendatang.
Selanjutnya,  Studi  oleh  [7]  Penelitian  ini mengevaluasi  kemampuan  algoritma Random  Forest dalam  mendeteksi  berita  palsu  pada  pemilu  2024, menggunakan dataset berisi 859 record . Proses  yang dilakukan meliputi cleaning , tokenisasi , dan stemming , dengan hasil akurasi sebesar 84,88%. Selanjutnya,  Studi  oleh  [8]  Penelitian  ini mengklasifikasikan  sentimen  publik  tentang  pemilu menggunakan  1064  artikel  berita  online  dengan algoritma Naive  Bayes , Random  Forest ,  dan Support Vector  Machine .  Model  diuji  dengan  dan  tanpa SMOTE, menghasilkan akurasi tertinggi 92,05% oleh Support Vector Machine tanpa SMOTE.

## 2.1. Berita Hoax Politik
Berita  politik  memainkan  peran  krusial  dalam membentuk  opini  publik  dan  kebijakan.  Di  era informasi  saat  ini,  kecepatan  dan  volume  informasi yang  beredar  dapat  memicu  penyebaran hoax yang mempengaruhi  proses  demokrasi  dan  kepercayaan publik  [9]  Memahami  bagaimana  berita  politik diproduksi,  disebarkan,  dan  diterima  publik  sangat penting untuk memastikan integritas informasi. Berita palsu  tidak  hanya  mempengaruhi  opini  publik  tetapi juga  melayani  kepentingan  individu  atau  kelompok tertentu,  sering  kali  dengan  menarik  lebih  banyak pengunjung  ke  situs web yang  diiklankan.  Korban berita  palsu  dapat  mengalami  kerugian  materi  dan moral,  seperti  reputasi  yang  rusak,  serta  potensi permusuhan yang dapat membahayakan mereka.

## 2.2. Artificial Intelligence dan Machine Learning
Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) telah mengubah cara kita memproses informasi dan  membuat  keputusan.  AI  mengacu  pada  simulasi kecerdasan  manusia  dalam  mesin  yang  dirancang untuk  berpikir  dan  bertindak  seperti  manusia.  Di  sisi lain,  ML  adalah  cabang  AI  yang  berfokus  pada pengembangan algoritma yang memungkinkan mesin
belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis [10]. Teknologi ini memainkan peran penting dalam  mengidentifikasi  pola  dalam  data  besar, termasuk mendeteksi hoax dalam berita politik.

## 2.3. Natural Language Processing
NLP  memungkinkan  mesin  memahami  dan memproses  bahasa  manusia,  menjadi  kunci  dalam analisis  teks  dan  deteksi hoaks [11]  Melalui  teknik NLP,  sistem  dapat  menganalisis  struktur  dan  makna teks  untuk  mengidentifikasi  ciri-ciri  informasi  palsu atau  menyesatkan,  memungkinkan  pengembangan algoritma  canggih  untuk  menyaring  data  teks  besar dan  membedakan  konten  fakta  dari  hoaks  dengan akurasi  tinggi.  NLP  berperan  penting  dalam meningkatkan efisiensi dan efektivitas deteksi hoaks , berkontribusi  pada  upaya  memerangi  misinformasi dan menjaga integritas informasi di ruang digital .

## 2.4. Shallow Neural Network
Shallow  Neural  Networks (SNN)  menawarkan pendekatan  yang  lebih  sederhana  dibandingkan deep neural  networks untuk  klasifikasi  teks,  termasuk deteksi hoaks [12].  Meskipun  memiliki  lebih  sedikit lapisan, SNN dapat efektif dengan memanfaatkan fitur teks  yang  menunjukkan  hoaks  atau  informasi  palsu. Arsitektur  yang  lebih  dangkal  membuat  SNN  lebih mudah  diinterpretasikan  dan  diimplementasikan, menjadikannya pilihan menarik untuk aplikasi deteksi hoaks di mana interpretasi hasil penting. Potensi SNN untuk  memberikan  performa  memadai  dengan kompleksitas lebih rendah menunjukkan kemampuannya dalam mengembangkan sistem deteksi hoaks yang efisien dan mudah dipahami.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  proses  pengembangan Deep  Learning algoritma shallow  neural  network ,  metode  SEMMA digunakan sebagai kerangka kerja yang  efektif untuk proyek-proyek data mining. Pendekatan ini menawarkan  panduan  yang  jelas  dalam  pembuatan model data  mining ,  dengan  fokus  khusus  pada strukturisasi pengembangan model [13].
Penelitian ini menggunakan metodologi SEMMA,  sehingga  tahapan  penelitian  disesuaikan dengan  kerangka  kerja  SEMMA,  yang  merupakan akronim  dari Sample , Explore , Modify , Model ,  dan Assess. Metodologi SEMMA dirancang khusus untuk memandu  proses  analisis  data,  terutama  dalam pembelajaran  mesin  dan data  mining .  Berikut  adalah tahapan  penelitian  yang  diadaptasi  menggunakan metodologi SEMMA:
Gambar 1. Metodologi semma
Pada Gambar 1. Diatas Kerangka kerja SEMMA ( Sample , Explore , Modify ,  Model, Assess )  adalah metodologi  yang  dirancang  untuk  memandu  proses data  mining  dan  pembelajaran  mesin  dengan memberikan  struktur  yang  jelas  dan  terarah  dalam pengembangan model. Dalam penelitian ini, SEMMA digunakan  untuk  mengembangkan shallow  neural network yang  bertujuan  mengklasifikasikan  berita hoax dan factual terkait pemilihan presiden Indonesia 2024.  Tahapan  pertama  dalam  metodologi  ini  adalah Sample .  Pada  tahap  ini,  data  yang  representatif dikumpulkan  dari  berbagai  sumber  berita  terpercaya. Data  yang  terkumpul  kemudian  dipra-proses  untuk menghilangkan duplikasi dan entri yang tidak relevan, serta  dibagi  menjadi dataset pelatihan  dan  pengujian untuk  memastikan  model  yang  dihasilkan  memiliki validitas yang tinggi.
Setelah  pengambilan  sampel,  tahap  berikutnya adalah Explore .  Pada  tahap  ini,  eksplorasi  data dilakukan  untuk  memahami  karakteristik  utama  dari dataset yang  dikumpulkan.  Analisis  deskriptif diterapkan untuk mengidentifikasi pola, distribusi, dan anomali dalam data. Berbagai teknik visualisasi seperti grafik batang, histogram, dan word clouds digunakan untuk mengeksplorasi distribusi kata dalam teks berita. Tahap  ini  juga  melibatkan  identifikasi  fitur  penting yang berpotensi mempengaruhi klasifikasi berita hoax dan factual ,  sehingga  dapat  memberikan  panduan dalam proses modifikasi data selanjutnya.
Tahap ketiga adalah Modify , di  mana data  yang telah dieksplorasi dimodifikasi dan dipersiapkan untuk pemodelan.  Pada  tahap  ini,  pembersihan  teks dilakukan,  termasuk  penghapusan stop  words , stemming, dan lemmatization untuk menyederhanakan teks.  Data  teks  kemudian  dikonversi  menjadi representasi  numerik  menggunakan  teknik  seperti tokenizer dan sequence and padding . Selain itu, seleksi fitur  dilakukan  untuk  memilih  fitur  yang  paling relevan dan mengurangi dimensi data jika diperlukan, memastikan bahwa  model  yang dibangun efisien  dan efektif.
Tahap  keempat  dan  kelima  dalam  kerangka SEMMA adalah Model dan Assess . Pada tahap Model , shallow  neural  network dikembangkan  dan  dilatih menggunakan dataset yang  telah  dipersiapkan. Penentuan  arsitektur  jaringan  termasuk  jumlah lapisan, neuron, dan fungsi aktivasi dilakukan dengan cermat. Model dilatih menggunakan dataset pelatihan, dan validasi silang digunakan untuk mengoptimalkan hyperparameters.  Tahap  akhir, Assess ,  melibatkan evaluasi kinerja model dengan metrik evaluasi seperti akurasi,  presisi, recall ,  dan F1-score .  Hasil  model dibandingkan  dengan  baseline  sederhana  atau  model lain yang telah ada untuk menilai peningkatan kinerja. Analisis  error  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  area yang  memerlukan  perbaikan  dan  mengoptimalkan model  lebih  lanjut,  memastikan  bahwa  model  yang dihasilkan memiliki akurasi dan efektivitas yang tinggi dalam klasifikasi berita hoax dan factual .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan berita hoaks dalam pemilihan presiden Indonesia tahun 2024  menggunakan  metodologi  SEMMA,  yang meliputi tahapan Sample , Explore , Modify , Model , dan Assess.
4.1. Sample Tahap ini melibatkan pemilihan dan pengumpulan dataset yang digunakan dalam penelitian. Dataset utama berasal dari  Kaggle, terdiri dari 27 dataset berita hoaks politik dan fakta, ditambah dengan 2500 data berita politik fakta dan hoaks terkait pemilihan presiden Indonesia 2024, yang diambil dari sumber  berita  terpercaya  seperti  CNN,  Kompas, Tempo, Kominfo, dan Turnbackhoax. Selain itu, data tambahan  dikumpulkan  melalui  teknik scraping dari situs  web  Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika (Kominfo)  untuk  memperkaya dataset dengan informasi terbaru dan relevan .
Gambar 2. Program scraping
Gambar 3. Sample dataset
Pada  Gambar  3.  diatas  data  diperoleh  melalui proses web  scraping menggunakan  t ools Beautiful Soup  dan  disimpan  dalam  file  CSV  yang  terletak  di Google  Drive.  Kemudian,  pustaka  pandas  di  Python yang  dijalankan  di  Google  Colaboratory  digunakan untuk membaca file CSV tersebut. Dengan menggunakan metode pd.read_csv, data dari file CSV dimuat  ke  dalam  sebuah DataFrame pandas,  yang secara  default  memisahkan  kolom  dengan  koma  (,). Setelah  data  dimasukkan  ke  dalam DataFrame bernama  df,  metode  df.head()  digunakan  untuk menampilkan  lima  baris  pertama  dari DataFram e tersebut,  sehingga  pengguna  dapat  melihat  cuplikan awal data yang telah dibaca.
Dataset ini terdiri dari empat kolom: Judul, Link, Text_news,  dan Hoax .  Dua  atribut  utama  yang digunakan  untuk  klasifikasi  teks  adalah  Text_news dan Hoax .  Atribut  Text_news  berisi  teks  berita  atau
pernyataan  yang  dapat  berupa  judul  berita,  kutipan, atau  pernyataan  lengkap  yang  dianalisis  untuk menentukan kebenarannya, dengan tipe data teks/string. Atribut Hoax berisi label yang menunjukkan apakah teks yang diberikan  merupakan hoax atau tidak, digunakan sebagai target dalam proses klasifikasi.  Tipe  data Hoax adalah  numerik/biner, dengan nilai 0 untuk "bukan hoax " dan 1 untuk " hoax ". Atribut-atribut  ini  digunakan  bersama-sama  dalam proses klasifikasi teks untuk membangun model yang dapat  secara  otomatis  membedakan  antara  informasi yang  benar  dan  yang  menyesatkan,  yang  sangat berguna dalam konteks media sosial, portal berita, dan platform digital lainnya.

## 4.2. Explore
Pada  tahap  eksplorasi, dataset dianalisis  untuk memahami  karakteristik  dan  strukturnya,  termasuk distribusi  kelas  ( hoax vs.  fakta),  frekuensi  kata,  dan pola umum. Visualisasi data seperti word clouds dan distribusi frekuensi kata membantu dalam proses ini.
Gambar 4. Visualisasi data wordcloud
Gambar  4.  tersebut  adalah  word  cloud  yang menampilkan  kata-kata  paling  sering  muncul  dalam dataset berita  politik.  Kata-kata  seperti  "Ketua", "Umum", "saat", "ini", dan "partai" menonjol dengan ukuran besar, menunjukkan frekuensi kemunculannya yang tinggi. Kata-kata lain seperti "politik", "Jakarta", "Anies  Baswedan",  "Joko  Widodo",  dan  "Presiden" juga terlihat menonjol, mencerminkan topik dan tokoh yang  sering  dibahas.  Word  cloud  ini  memberikan gambaran  visual  tentang  frekuensi  dan  pentingnya kata-kata  dalam  konteks  politik,  menyoroti  topik, peristiwa, dan individu yang sering dibicarakan.
Gambar 5. Program mengecek informasi dataset
Pada gambar 5. adalah sebuah program loop yang digunakan untuk mencetak informasi mengenai setiap file  CSV  dalam  daftar  csv_files.  Pada  setiap  iterasi
loop,  fungsi  info()  dipanggil  pada  objek  file,  yang kemungkinan  merupakan DataFrame dari  pustaka pandas,  untuk  menampilkan  ringkasan  informasi mengenai DataFrame tersebut, termasuk jumlah baris dan kolom, tipe data setiap kolom, serta jumlah  nilai non-null  di  setiap  kolom.  Setelah  itu,  string  "*****" diulang  sebanyak  10  kali  untuk  mencetak  garis pemisah,  memberikan  visualisasi  yang  jelas  antara informasi  dari  satu  file  CSV  dengan  file  CSV berikutnya.  Tujuan  dari  kode  ini  adalah  untuk memberikan gambaran umum dan terstruktur mengenai  konten  dari  setiap  file  CSV  dalam  daftar tersebut.
Gambar 6. Informasi dataset
Pada Gambar  6 output menunjukkan  informasi tentang dua DataFrame , masing-masing memiliki dua kolom:  'text_news'  dan  ' hoax '. DataFrame pertama berisi  2407  entri,  dengan  semua  nilai  di  kolom 'text_news' dan  ' hoax '  non-null.  Kolom  ' hoax '  bertipe int64,  sedangkan  'text_news'  bertipe object ,  dengan penggunaan  memori  sekitar  37.7  KB. DataFrame kedua  berisi  27447  entri,  juga  dengan  semua  nilai  di kolom  'text_news'  dan  'hoax'  non-null.  Kolom  ' hoax ' bertipe  int64  dan  'text_news'  bertipe object ,  dengan penggunaan memori sekitar 429.0 KB. Garis pemisah di antara informasi ini membantu membedakan detail masing-masing DataFrame .
4.3. Modify Sebelum  data  digunakan  untuk  melatih  model,
tahap preprocessing diperlukan, termasuk pembersihan  data  dari  noise,  normalisasi  teks (mengubah  semua  teks  menjadi  huruf  kecil, menghapus  tanda  baca,  dan  menghilangkan stop words ), serta tokenisasi untuk mengubah teks menjadi format  yang  dapat  diproses  oleh  model  ML  dan menangani ketidakseimbangan data dengan undersampling pada dataset berita politik.
Gambar 7. Program undersampling dataset Program pada
Gambar 7. melakukan undersampling pada  data  untuk  menyeimbangkan jumlah label antara dua kelas (' hoax ' dan ' valid ') dalam dataset .  Pertama,  program  menghitung  jumlah  setiap label  di  kolom  ' hoax '  dan  mengidentifikasi  kelas minoritas (kelas dengan  jumlah sampel  lebih sedikit) dan kelas mayoritas (kelas dengan jumlah sampel lebih banyak). Data dengan label minoritas disimpan dalam variabel hoax _data  dan  data  dengan  label  mayoritas disimpan dalam valid_data. Kemudian, kelas mayoritas  di-resample  (undersample)  menggunakan fungsi  resample  dari  scikit-learn  untuk  mendapatkan jumlah  sampel  yang  sama  dengan  kelas  minoritas. Data yang sudah di- resample ini digabungkan dengan data  kelas  minoritas  untuk  membentuk dataset seimbang  yang  baru,  balanced_data.  Data  ini kemudian  diacak  (shuffle)  dan  indeksnya  direset. Akhirnya,  program  menghitung  dan  menampilkan jumlah  setiap  label  dalam dataset yang  sudah seimbang.
Gambar 8. Dataset sebelum undersampling
Gambar  9  menunjukkan  distribusi  kelas  dalam bentuk diagram lingkaran ( pie chart ) yang terbagi rata antara  dua  kategori:  " hoax "  dan  " valid ".  Masing- masing kategori memiliki porsi yang sama, yaitu 50%. Hal  ini  diindikasikan  dengan  warna  biru  untuk kategori " hoax " dan warna merah muda untuk kategori " valid ".  Diagram  ini  menunjukkan  bahwa  data  yang
dianalisis  memiliki  distribusi  yang  seimbang  antara kedua kelas tersebut.
Gambar 9. Distribusi kelas setelah undersampling

## 4.4. Model
Setelah  data  siap,  tahap  selanjutnya  adalah pemodelan.  Penelitian  ini  menggunakan  model deep learning untuk klasifikasi teks. Model Shallow neural network dikembangkan  dengan  TensorFlow  dan Keras,  dengan  arsitektur  yang  dirancang  untuk mengoptimalkan  akurasi  dalam  mengklasifikasikan berita sebagai hoax atau fakta.
Gambar 10.Program modelling
Pada gambar 10. program ini mendefinisikan dan melatih  model  jaringan  saraf  sederhana  ( Shallow Neural  Network )  untuk  klasifikasi  teks  biner menggunakan  TensorFlow  dan  Keras.  Model  ini dimulai dengan lapisan Embedding untuk representasi vektor  kata,  diikuti  dengan  lapisan  Flatten  untuk meratakan  input.  Selanjutnya,  terdapat  dua  lapisan Dense,  lapisan  pertama  dengan  32  unit  dan  aktivasi ReLU serta regularisasi L2, dan lapisan kedua dengan satu  unit  dan  aktivasi  sigmoid  untuk  keluaran  biner. Dropout  digunakan  untuk  mencegah overfitting . Model ini dikompilasi menggunakan binary crossentropy  sebagai  fungsi  loss,  optimizer  Adam dengan  learning  rate  0.00001,  dan  metrik  akurasi. Callback khusus dibuat untuk menghentikan pelatihan dini jika akurasi pelatihan dan validasi melebihi 95%.
Model kemudian dilatih menggunakan data yang telah diproses dengan padding, selama maksimal 30 epoch , dengan  ukuran  batch  64,  dan  validasi  dilakukan menggunakan  data  validasi  yang  terpisah.  Diagram arsitektur model  juga dihasilkan dan disimpan dalam file 'model_no8_plot.png'.
Gambar 11. Output arsitektur model
Pada  gambar  11    tersebut  menunjukkan output arsitektur  dan  hasil  pelatihan  dari  sebuah shallow neural  network .  Model  ini  bernama  " sequential "  dan terdiri  dari  beberapa  lapisan:  lapisan  embedding dengan  output  shape  (None,  100,  50)  dan  1600000 parameter, lapisan flatten dengan output shape (None, 5000),  lapisan  dense  dengan  6732368  parameter, lapisan dropout dengan output shape (None, 32) dan 0 parameter, serta lapisan dense terakhir dengan output shape  (None,  1)  dan  33  parameter.  Total  parameter dari model ini adalah 8332701, yang semuanya adalah parameter yang dapat dilatih. Selanjutnya, terdapat log dari  proses  pelatihan  selama  2 epoch ,  yang menunjukkan  metrik  akurasi  dan  loss  untuk  data training  dan  validation.  Pada epoch pertama,  akurasi training  adalah  0.7437  dan  validation  adalah  0.8047, dengan  loss  masing-masing 5.7087 dan 5.7697. Pada epoch kedua,  akurasi  training  meningkat  menjadi 0.7583  dan  validation  menjadi  0.8086,  dengan  loss masing-masing 5.7198 dan 5.7421. Log ini memberikan  gambaran  bahwa  model  mengalami peningkatan  performa  seiring  dengan  bertambahnya epoch .

## 4.5. Assess
Setelah  model  dilatih,  tahap  evaluasi  dilakukan untuk  menilai  kinerjanya.  Metrik  seperti  akurasi, presisi, recall ,  dan  F1- score digunakan  untuk mengukur kemampuan model dalam mengidentifikasi berita  hoax  dan  fakta.  Berdasarkan  hasil  evaluasi, model  dapat  disempurnakan  lebih  lanjut  untuk meningkatkan  kinerjanya.  Berikut  adalah  informasi yang  diubah  ke  dalam  bentuk  tabel,  disertai  dengan pembagian  data  menjadi  tiga  set:  pelatihan,  validasi, dan pengujian.
Tabel 1. Pembagian Data Set Data Persentase Jumlah Data Pelatihan 60% 9207 Validasi 20% 3069 Pengujian 20% 3070
Gambar 12. Program evaluasi  model
Kode  ini  menghitung dan  menampilkan  matriks kebingungan (confusion matrix) menggunakan scikit- learn. Pertama, modul confusion_matrix diimpor dari sklearn.metrics.
Dengan asumsi bahwa y_pred_classes_row_array (prediksi kelas) dan y_test_nump  (label  sebenarnya)  sudah  didefinisikan sebelumnya,  fungsi  confusion_matrix  digunakan untuk  menghitung  matriks  kebingungan,  yang kemudian  disimpan  dalam  variabel  conf_matrix. Matriks  kebingungan  ini  menunjukkan  jumlah prediksi  benar  dan  salah  untuk  masing-masing  kelas dalam  bentuk  tabel.  Setelah  dihitung,  matriks kebingungan dicetak ke layar dengan label "Confusion Matrix:".  Catatan  tambahan  menunjukkan  percobaan peningkatan False Positives (FP) dari 50 menjadi 140 dan kemudian menjadi 200
Gambar 13. Output evaluasi  model
Gambar  13  menunjukkan  matriks  kebingungan ( confusion matrix ) dari sebuah model klasifikasi yang memprediksi  apakah  berita  adalah valid atau hoax . Sumbu  y  menunjukkan  kelas  aktual  ( Valid  news dan Hoax  news ),  sedangkan  sumbu  x  menunjukkan  kelas prediksi ( Valid news dan Hoax news ). Dari matriks ini, kita  bisa  melihat  bahwa  model  mengklasifikasikan 1386  berita valid sebagai valid ( True  Positives )  dan 146  berita valid sebagai hoax ( False  Negatives ). Sebaliknya, 1466 berita hoax diklasifikasikan sebagai hoax ( True  Negatives )  dan  72  berita hoax diklasifikasikan  sebagai valid ( False  Positives ). Warna  dan  skala  di  sebelah  kanan  menunjukkan jumlah  kasus  dalam  setiap  sel  matriks.  Matriks  ini menunjukkan  bahwa  model  memiliki  kinerja  yang baik dengan kesalahan yang relatif sedikit.
Metrik evaluasi digunakan untuk menilai kinerja model berdasarkan hasil dari confusion matrix . Berikut adalah perhitungan untuk beberapa metrik utama  yaitu
a. Accuracy, proporsi prediksi yang benar dari total prediksi. Rumusnya adalah
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 Dengan nilai : 𝑇𝑃 = 1466, 𝑇𝑁 = 1386, 𝐹𝑃 = 146, 𝐹𝑁 = 72 Maka :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 1466 + 1386 1466 +  1386 +146 +  72 = 2852 3070 = 0.93
Akurasi  sebesar  93%  menunjukkan  bahwa model shallow  neural  network mampu  membuat prediksi  yang  benar  sebanyak  93%  dari  seluruh data  yang  diuji.  Ini  berarti  dari  3070  instance (berita) yang diuji, model membuat 2852 prediksi yang benar.
b. Precision, mengukur proporsi prediksi positif yang benar. Presisi dihitung sebagai:
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃
Untuk kelas “Hoax News” :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 1466 1466+146 = 0.91
Untuk kelas   “Valid News” :
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 1386 1386+72 = 0.95
Penjelasan : Presisi  untuk  " Hoax  news "  sebesar  91% menunjukkan  bahwa  dari  semua  prediksi  yang mengatakan berita adalah hoax , 91% di antaranya benar-benar hoax .  Presisi  untuk  " Valid  news " sebesar  95%  menunjukkan  bahwa  dari  semua prediksi yang mengatakan berita adalah valid , 95% di antaranya benar-benar valid .
c. Recall,  mengukur  proporsi  kasus  positif  yang benar-benar terdeteksi. Recall dihitung sebagai:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 Untuk kelas " Hoax news ":
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 1466 1466+72 = 0.95 Untuk kelas "Valid news": 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 1386 1386 + 146 = 0.90
Penjelasan :
Recall untuk  "Hoax  news"  sebesar  95% menunjukkan bahwa dari semua berita yang benar- benar hoax ,  95%  di  antaranya  terdeteksi  dengan benar  oleh  model. Recall untuk  " Valid  news " sebesar  90%  menunjukkan  bahwa  dari  semua berita  yang  benar-benar valid ,  90%  di  antaranya terdeteksi dengan benar oleh model.

## Tabel 2. Evaluasi Model
Precision Recall F1- Score Support 0 0.95 0.90 0.93 1532 1 0.91 0.95 0.93 1538 Accuracy 0.93 3070 Macro AVG 0.93 0.93 0.93 3070 Weighted AVG 0.93 0.93 0.93 3070
Data  dibagi  menjadi  tiga  set:  pelatihan  (60%), validasi  (20%),  dan  pengujian  (20%).  Proses pembagian dimulai dengan memisahkan data menjadi set  pelatihan  (60%)  dan  set  sementara  (40%).  Set sementara  ini  kemudian  dibagi  lagi  menjadi  set validasi dan set pengujian, masing-masing mengambil 50%  dari  set  sementara  (20%  dari  total  data). Akhirnya,  set  pelatihan  berukuran  9207,  set  validasi 3069, dan set pengujian 3070. Pembagian ini bertujuan untuk  memastikan  bahwa  model  dilatih  dengan  data yang cukup untuk mempelajari pola, divalidasi dengan data terpisah untuk menyesuaikan hiperparameter dan mencegah overfitting ,  serta  diuji  dengan  data  yang tidak  pernah  dilihat  sebelumnya  untuk  memberikan evaluasi  kinerja  yang  objektif  dan  akurat.  Evaluasi kinerja  model  dilakukan  dengan  metrik  seperti precision , recall ,  dan F1-score untuk  kedua  kelas  (0 dan  1),  serta  akurasi  keseluruhan.  Hasil  evaluasi menunjukkan precision , recall ,  dan F1-score yang seimbang antara kedua kelas, dengan nilai makro dan weighted average yang konsisten, menandakan model memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan data sebagai hoax atau fakta.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulannya,  model deep  learning dengan arsitektur shallow neural network yang dikembangkan mampu  mengklasifikasikan  berita  sebagai hoax atau fakta  dengan  akurasi, precision , recall ,  dan F1-score yang  seimbang  antara  kedua  kelas,  menunjukkan kinerja  yang  baik.  Pembagian  data  yang  tepat memastikan bahwa model diuji dengan data yang tidak digunakan  selama  pelatihan,  memberikan  evaluasi kinerja yang akurat. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah  mencoba  arsitektur  model  yang  lebih kompleks,  seperti deep  neural  networks atau transformer-based  models ,  untuk  melihat  apakah dapat  meningkatkan  kinerja  lebih  lanjut.  Selain  itu, penggunaan  teknik  augmentasi  data  atau  metode pengurangan bias dapat dieksplorasi untuk memperbaiki  hasil  pada dataset yang  mungkin  tidak seimbang atau memiliki variasi yang lebih besar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B. H. K. Kominfo, “Hingga  Akhir Tahun 2023, Kominfo Tangani 12.547 Isu Hoaks,” Kominfo. Accessed:  Jan.  25,  2024.  [Online].  Available: https://www.kominfo.go.id/content/detail/53899 /siaran-pers-no-02hmkominfo012024-tentang- hingga-akhir-tahun-2023-kominfo-tangani- 12547-isu-hoaks/0/siaran_pers
[2]  B.  H.  K.  Kominfo,  “Jaga  Ruang  Digital, Menkominfo:  Kami  Tangani  203  Isu  Hoaks Pemilu  2024,”  Kominfo.  Accessed:  Apr.  01, 2024. [Online].
Available:
https://www.kominfo.go.id/content/detail/53920 /siaran-pers-no-03hmkominfo012024-tentang- jaga-ruang-digital-menkominfo-kami-tangani- 203-isu-hoaks-pemilu-2024/0/siaran_pers
[3]  P. Yang, H. Zhou, Y. Zhu, L. Liu, and L. Zhang,
“Malware classification based on shallow neural network,” Futur. Internet , vol. 12, no. 12, pp. 1– 17, 2020, doi: 10.3390/fi12120219.
[4]  S. F. Yeremia, A. Voutama, and A. A. Hendriadi, “MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES,” vol. 8, no. 2, pp. 2112–2115, 2024.
[5]  B.  Imran,  M.  N.  Karim,  and  N.  I.  Ningsih, “Klasifikasi  Berita  Hoax  Terkait  Pemilihan Umum Presiden Republik Indonesia Tahun 2024 Menggunakan  Naïve  Bayes  Dan  Svm,” Din. Rekayasa ,  vol.  20,  no.  1,  pp.  1–9,  2024,  doi: 10.20884/1.dinarek.2024.20.1.27.
[6]  E.  A.  Sosiawan  and  R.  Wibowo,  “Kontestasi Berita  Hoax  Pemilu  Presiden  Tahun  2019  di Media  Daring  dan  Media  Sosial,” J.  Ilmu Komun. ,  vol.  17,  no.  2,  p.  133,  2020,  doi: 10.31315/jik.v17i2.3695.
[7]  A. S. Nurhikam, R. Syaputra, S. Rohman, and ..., “Deteksi Berita Palsu Pada Pemilu 2024 Dengan Menggunakan  Algoritma  Random  Forest,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 7, no. 1, pp. 41–50, 2023, [Online]. Available: http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick/artic le/view/15456%0Ahttp://e- journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick/artic le/download/15456/5393
[8]  A. Nasir,  et,  “ANALISIS  SENTIMEN ARTIKEL  BERITA  PEMILU  BERBASIS

## METODE  KLASIFIKASI  THESIS  Oleh :
FATHIR  200605220005  PROGRAM  STUDI MAGISTER  INFORMATIKA  FAKULTAS SAINS  DAN  TEKNOLOGI  UNIVERSITAS ISLAM NEGERI MAULANA MALIK IBRAHIM  MALANG  2023,”  vol.  9,  pp.  356– 363, 2023.
[9]  H. Allcott and M. Gentzkow, “Social Media and Fake News in the 2016 Election,” vol. 31, no. 2, pp. 211–236, 2017.
[10]  I.  Goodfellow,  Y.  Bengio,  and  A.  Courville, Deep learning . MIT press, 2016.
[11]  D.  Jurafsky  and  J.  H.  Martin,  “Speech  and language processing (draft),” Chapter A Hidden Markov Model. (Draft Sept. 11, 2018). Retrieved March , vol. 19, p. 2019, 2018.
[12]  A.  Géron,  “Hands-on  machine  learning  with Scikit-Learn,” Keras,  TensorFlow  Concepts, tools, Tech. to build Intell. Syst. , vol. 1, 2019.
[13]  Y. A. Suwitono and F. J. Kaunang, “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network (CNN) Untuk Klasifikasi Daun Dengan Metode  Data  Mining  SEMMA  Menggunakan Keras,” J. Komtika (Komputasi dan Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 109–121, 2022, doi:
10.31603/komtika.v6i2.8054.