## PENERAPAN METODE LSTM DALAM PEMBUATAN SISTEM PENDETEKSI BERITA PALSU BERBAHASA INDONESIA
M. Rifky Maulana R 1* , Yudi Wibisono 2 & Herbert Siregar 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pendidikan Indonesia Email: *rifkymr@upi.edu
Abstrak. Perkembangan  teknologi  informasi  membuat  masyarakat  dapat mengakses berita dimanapun dan kapanpun melalui internet maupun media sosial. Namun  berita online seringkali  mengandung  fakta  yang  direkayasa  untuk menyesatkan pembaca yang disebut sebagai berita palsu (hoaks). Berita palsu atau hoaks  merupakan  informasi  yang  dibuat  dan  direkayasa  dengan  tujuan  untuk menyesatkan  pembacanya.  Berita  palsu  umumnya  dibuat  dengan  judul  yang provokatif  dan  mengandung  fitnah,  dengan  bahasa  yang  dapat  meyakinkan pembacanya.  Berita  palsu  dapat  menyebar  dengan  cepat  akibat  ketidaktahuan masyarakat  dalam  menyaring  informasi  yang  didapat,  dan  tidak  sadar menyebarkan  berita  palsu  kepada  orang  lain.  Diperlukan  sistem  yang  dapat membantu  masyarakat  untuk  membedakan  antara  berita  palsu  dan  berita  yang merupakan fakta. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pendeteksi berita palsu  dengan  menggunakan  algoritma Long  Short  Term  Memory (LSTM)  yang memanfaatkan  Indobert.  Penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  berisi  3309 berita  hoaks  dan  non-hoaks.  Model  ini  dapat  memprediksi  berita  palsu  dengan tingkat akurasi sebesar 94.2%, precision 0.944, recall 0.940 dan f1-score sebesar 0.941 yang lebih baik daripada metode pembanding.
Kata kunci : hoaks; LSTM; hoax prediction system; Indobert.

## 1 Pendahuluan
Seiring dengan kemudahan membaca dan berbagi berita secara online , terdapat pihak  yang  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  ini  untuk  membuat  dan menyebarkan berita palsu. Berita palsu adalah berita yang berisi informasi yang tidak  akurat  dan  disebarkan  dengan  tujuan  untuk  menggiring  opini  pembaca terkait  suatu  kasus  atau  individu  [1].  Informasi  dalam  berita  palsu  dibuat menyerupai  bentuk  konten  aslinya,  namun  dimodifikasi  sehingga  mengubah tujuan dari konten tersebut [2]. Berita palsu sering dibuat dengan menggunakan judul yang provokatif dan mengandung fitnah, yang dapat memengaruhi emosi pembaca [3].

## M. Rifky Maulana, Yudi Wibisono, Herbert Siregar
Beredarnya  berita  palsu  didasari  oleh  dua  hal,  yaitu  ekonomi  dan  politik  [4]. Motif  ekonomi  dalam  penyebaran  berita  palsu  dapat  berbentuk  berita  yang sensasional sehingga menarik banyak pengunjung untuk mengakses situs berita tersebut  dan    menghasilkan  keuntungan  finansial.  Selain  itu,  berita  palsu  juga dapat dibuat sebagai alat politik yang dapat digunakan untuk menjatuhkan lawan politik dengan menyebarkan fitnah mengenai lawan politik tersebut.
Istilah  hoaks  disebut  juga  sebagai  “ virus  of  the  mind ”,  karena  kemampuannya yang  dapat  menyerang  pikiran  manusia  [5].  Jika  dibiarkan,  penyebaran  berita hoaks dapat mengakibatkan kerugian pada pribadi seseorang maupun kelompok [6].  Perlu  dibuat  sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  masyarakat  untuk membedakan antara berita palsu dengan berita fakta.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  LSTM  dengan  model pretrained  Indobert untuk  melakukan word  embedding pada  data  input  dalam  pembuatan  sistem prediksi berita palsu berdasarkan konten berita berbahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem pendeteksi berita palsu dan menguji seberapa  baik  kinerja  dari  sistem  tersebut.  Penelitian  ini  juga  berkontribusi membuat dataset hoaks  yang  dapat  digunakan  untuk  penelitian  lanjutan  yang dapat diunduh di https://drive.google.com/drive/folders/1eYKx7agpzgvXGCpyE1E57HXDhonk C3OR?usp=sharing
Penelitian  terkait  sistem  pendeteksi  berita  palsu  telah  banyak  dilakukan,  tetapi sebagian  besar  untuk  Bahasa  Inggris.  Penelitian  [7]  menggunakan Recurrent Neural  Network (RNN)  yang  ditingkatkan  dengan Deep  Structured  Semantic Model (DSSM)  untuk  membuat  sistem  pendeteksi  berita  palsu  dengan menggunakan dataset berbahasa  Inggris,  yaitu LIAR  dataset dan  berhasil membuat  sebuah  sistem  pendeteksi  berita  palsu  dengan  tingkat  akurasi  sebesar 99%.    Penelitian  lain  membuat  sebuah  sistem  pendeteksi  berita  palsu  dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dan menerapkannya pada postingan berita berbahasa  Inggris  di  media  sosial  Facebook  dengan  tingkat  akurasi  mencapai 74%  [3]. Deep  Convolutional  Neural  Network (FNDNet)  digunakan  membuat sistem  pendeteksi  berita  palsu  berbahasa  Inggris  yang  beredar  selama  masa pemilihan presiden US pada tahun 2016 dengan akurasi 98.4% [8]. Deteksi hoaks berbahasa Indonesia di bidang kesehatan dilakukan dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dengan tingkat akurasi 90.9% [9] .

## 2 Metode Penelitian
Untuk mendukung jalannya penelitian ini, digunakan beberapa tools, yaitu:
1. Sistem Operasi Windows 10

## PENERAPAN METODE LSTM DALAM PEMBUATAN SISTEM … .  45
2. Bahasa Pemrograman Python
3. Google Colaboratory
4. Visual Studio Code
5. Google Chrome Version 101.0.4951.54 64bit
Dalam  proses coding, penelitian  menggunakan  beberapa library pendukung, antara lain:
1. Tensorflow
2. Tensorflow Keras
3. Transformers
4. Regular Expression (re)
5. Natural Language Toolkit (NLTK)
6. Sastrawi
7. Scikit-learn (Sklearn)
Tahapan  di  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data,  praproses,  integrasi word embedding Indobert , training dan pengujian model. Gambar 1 memperlihatkan secara umum tahapan penelitian.

## 2.1 Pengumpulan Data

## 2.1.1 Pengumpulan Data Narasi Berita
Data narasi berita yang dikumpulkan dibagi menjadi dua yaitu narasi berita hoaks dan  narasi  berita  non  hoaks.  Narasi  berita  hoaks  diambil  dari  situs turnbackhoax.id,  sedangkan  narasi  berita  non-hoaks  diambil  dari  portal  berita online yang  dianggap  kredibel  seperti  detik.com,  cnnindonesia.com,  dan  situs web Kementerian Indonesia seperti kemkes.go.id dan kemenag.go.id. Data berita hoaks dan non hoaks berjumlah 3309 berita yang terdiri atas 1678 hoaks dan 1631 non-hoaks.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1.2 Pelabelan Data
Setelah  data  berhasil  terkumpul,  langkah  selanjutnya  adalah  pelabelan  setiap berita  yang  terkumpul.  Terdapat  dua  label  yang  digunakan,  yaitu  berita  non- hoaks, dan berita hoaks.
Tabel  1  memperlihatkan  contoh dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini. Data yang digunakan dalam pembuatan model klasifikasi adalah kolom konten dan label.
Tabel 1. Contoh Dataset Konten Label Anies patah semangat lihat ini, tni dan polri siap rapatkan barisan dukungan ganjar hoaks Sebanyak  1.000  jenderal  purnawirawan  TNI/Polri  yang  tergabung  dalam Relawan  Gapura  Nusantara  (RGN)  menyuarakan  dukungannya  terhadap bakal calon presiden (bacapres) 2024 dari PDIP, Ganjar Pranowo. Non- hoaks
Konten Label "“Laporan Resmi: Ventilators Membunuh Hampir Semua Pasien COVID- 19”.  “Hampir  semua  pasien  COVID-19  yang  meninggal  di  rumah  sakit ketika fase awal pandemi disebabkan langsung oleh penggunaan ventilator, sebuah laporan yang mengerikan telah menyimpulkan hal tersebut”. hoaks Pengobatan  VAP  tidak  berhasil  dikaitkan  dengan  kematian  yang  lebih tinggi.  LOS  yang  relatif  lama  untuk  pasien  dengan  COVID-19  terutama disebabkan oleh gagal napas yang berkepanjangan, menempatkan mereka pada risiko VAP yang lebih tinggi. Non- hoaks
Kelas  target  utama  yang  dicari  dalam  sistem  yang  dibuat  adalah  kelas  untuk narasi berita yang termasuk ke dalam kategori hoaks.

## 2.2 Praproses
Tahapan praproses yang dilakukan dalam penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Praproses Data

## 2.2.1 Data Cleaning
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  data  dengan  menghilangkan  karakter- karakter  yang  tidak  relevan  atau  tidak  diperlukan  dalam  data,  contohnya  yaitu tanda baca, tagar, link , hashtag , dan karakter khusus seperti emoji.

## 2.2.2 Tokenization
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemotongan  kalimat  yang  terdapat  dalam  dokumen menjadi sebuah array yang berisikan token (kata).

## 2.2.3 Filtering Stopword
Pada  tahap  ini  dilakukan  penyaringan  kata  dari  hasil tokenization yang  telah dilakukan dengan menghilangkan kata-kata yang tidak memiliki makna.
Contoh hasil praproses yang telah dilakukan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Contoh Hasil Praproses
Konten
Paris Polisi Prancis menembak mati remaja berusia imbas pelanggaran lintas  Ketegangan  langsung  memuncak  pembakaran  sisa  sisa ketegangan  kawasan  Nanterre  pinggiran  Kota  Paris  Prancis  Selasa malam

## 2.3 Word Embedding Indobert
Pembentukan word  embedding adalah  salah  satu  tahap  persiapan  data,  yang berfungsi  untuk  mengubah  setiap  kata  dalam  dokumen  atau dataset yang digunakan  menjadi  kumpulan  vektor  numerik,  dan    setiap  vektor  menunjukan proyeksi  kata  di  dalam  ruang  vektor.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk memetakan  setiap  kata  dalam  teks  dokumen  dan  menangkap  informasi  sintaks dan semantik dari data tersebut [10].
Pretrained word embedding yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Indonesian  Bidirectional  Encoder  Representations  from  Transformers atau Indobert [11] . Indobert menggunakan framework  transformer sebagai  model dasarnya dan dilatih sebagai masked model language (MLM). Pada penelitian ini digunakan model indobert-base-p2 yang memiliki 768 hidden layers dan 124 juta parameter.

## 2.4 Training Model
Training model dilakukan dengan menggunakan 2708 data yang terdiri dari 1380 hoaks dan 1328 data non-hoaks. Dataset tersebut selanjutnya dibagi menjadi data training dan data  testing dengan  rasio  80:20.  Hyperparameter  yang  digunakan dalam training model dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hyperparameter Model
Hyperparameter Loss function Binary cross-entropy Optimizer Adam Optimizer Learning rate 1e-5 Batch size 8 LSTM Unit 64 Jumlah epoch 3

## PENERAPAN METODE LSTM DALAM PEMBUATAN SISTEM … .  49

## 2.5 Pengujian Model
Pengujian  model  dilakukan  dengan  menghitung  nilai precision,  recall, dan accuracy dari model dalam melakukan klasifikasi teks pada 601 data baru di luar dataset sebagai data training .

## 3 Hasil dan Pembahasan
Pembuatan training model untuk  sistem  pendeteksi  berita  palsu  dibuat  dengan arsitektur  LSTM  dengan pretrained  Indobert .  Selain  itu,  penelitian  ini  juga membuat  empat  model  sebagai  metode  pembanding  yaitu,  LSTM  dengan Indobert, LSTM tanpa Indobert , RNN dengan Indobert , dan RNN tanpa Indobert . Setelah pembuatan model training selesai dilakukan, langkah selanjutnya adalah melakukan pengujian pada model tersebut.
Tabel  4    memperlihatkan  perbandingan  nilai precision,  recall, dan f-1 score dari model yang telah dibuat untuk kelas hoaks.
Tabel 4. Kinerja Model Kelas Berita Hoaks Model Precision Recall f-1 Score LSTM dengan Indobert 0.943 0.940 0.941 RNN dengan Indobert 0.909 0.973 0.940 LSTM tanpa Indobert 0.826 0.862 0.844 RNN tanpa Indobert 0.823 0.872 0.847
Dari hasil perhitungan tersebut maka dapat diketahui model terbaik yaitu model LSTM dengan Indobert dengan f-1 score sebesar 0.941.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh,  masih  terdapat  beberapa  kesalahan  prediksi, contoh-contoh  berita  yang  salah  diprediksi  dapat  dilihat  pada  Tabel  5. Penyebabnya  diperkirakan  karena dataset training masih  belum  banyak mengandung informasi terkait topik berita tertentu.
Tabel 5. Contoh Kesalahan Prediksi Cuplikan Konten Hasil Prediksi Label Asli Seorang pejabat tinggi Forum Ekonomi  Dunia  (WEF)  telah menyerukan  agar  kitab  suci agama  "ditulis  ulang"  oleh kecerdasan buatan (AI) ….. Fakta Hoaks

## M. Rifky Maulana, Yudi Wibisono, Herbert Siregar
Cuplikan Konten Hasil Prediksi Label Asli Peneliti  Australia  Sebut  : Jokowi Presiden Tak Berkemampuan Tapi Memiliki Daya Rusak Fakta Hoaks Partai  Buruh  beserta  serikat buruh  melangsungkan  aksi memperingati  Hari  Buruh Internasional di Istora. Hoaks Non-Hoaks Benarkah Makan Daging Kambing Bisa Sebabkan Hipertensi? BENARKAH makan  daging  kambing  bisa sebabkan  hipertensi  menjadi salah satu ketakutan membuat sebagian  orang  membatasi konsumsinya. Hoaks Non-Hoaks 4

## Kesimpulan
Penelitian  ini  membangun  sebuah  sistem  pendeteksi  berita  palsu  dengan menggunakan algoritma LSTM dan model pre-trained Indobert . Model training dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan dataset yang berisi 2708 data berita hoaks dan non-hoaks yang dikumpulkan oleh peneliti dengan rasio 1328 non-hoaks  dan  1380 hoaks.  Dari  keempat model  yang  telah  dibuat,  didapatkan model terbaik yaitu model LSTM dengan menggunakan Indobert , yang memiliki kinerja model untuk kelas hoaks dengan tingkat precision sebesar 0.943, recall 0.940, dan f-1 score sebesar 0.941.
Penelitian  ini  masih  memiliki  banyak  kekurangan  dan  dapat  dikembangkan kembali  untuk  membuat  model  yang  lebih  baik.  Data  yang  digunakan  masih terlalu  sedikit  dan  kurang  bervariasi,  sehingga  perlu  menambahkan  jumlah dataset yang digunakan untuk pembuatan model training dengan menggunakan data berita hoaks dan non hoaks yang lebih beragam. Sumber untuk pengambilan data  berita  hoaks  maupun non  hoaks  dapat  diambil  dari  berbagai  sumber  yang terpercaya dan tidak hanya berupa artikel berita, namun bisa juga berupa judul video, caption pada  gambar,  maupun  teks  yang  terdapat  dalam  gambar  atau poster  sehingga  model  yang  dibuat  dapat  lebih  akurat  dalam  melakukan klasifikasi berita palsu.

## PENERAPAN METODE LSTM DALAM PEMBUATAN SISTEM … .  51
5 Referensi
[1] Y.  yie  Chen,  S.-P.  Yong,  and  A.  Ishak,  “Email  hoax  detection  system  using levenshtein distance method,” J. Comput. , vol. 9, no. 2, pp. 441–446, 2014.
[2] D.  M.  J.  Lazer,  M.  A.  Baum,  Y.  Benkler,  et  al,  “The  science  of  fake  news,” Science , vol. 359, no. 6380, pp. 1094-1096, 2018, doi: 10.1126/science.aao2998.
[3] M. Granik and V. Mesyura, “Fake news detection using naive Bayes classifier,” 2017 IEEE 1st Ukr. Conf. on Electr. and Comput. Eng. (UKRCON) , pp. 900–903, 2017, doi: 10.1109/UKRCON.2017.8100379.
[4] S.  E.  Nugroho,  “Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika,”  Kementerian Komunikasi dan Informatika, 2017.
[5] M. Vuković, K. Pripužić, and H. Belani, “An intelligent automatic hoax detection system,” Lect.  Notes  Comput.  Sci.  Subser.  Lect.  Notes  Artif.  Intell.  Lect.  Notes Bioinforma. , vol. 5711 LNAI, no. PART 1, pp. 318–325, 2009, doi: 10.1007/978- 3-642-04595-0_39/COVER.
[6] A. B. Prasetijo, R. R. Isnanto, D. Eridani, Y. A. A. Soetrisno, M. Arfan,  and A. Sofwan,  “Hoax  detection  system  on  Indonesian  news  sites  based  on  text classification  using  SVM  and  SGD,” 2017  4th  International  Conference  on Information Technology, Computer, and Electrical Engineering (ICITACEE), pp. 45–49, Okt. 2017. doi: 10.1109/ICITACEE.2017.8257673.
[7] S. S. Jadhav and S. D. Thepade, “Fake news identification and classification using dssm and improved recurrent neural network classifier,” Appl. Artif. Intell. , vol.
33, no. 12, pp. 1058–1068, 2019, doi: 10.1080/08839514.2019.1661579.
[8] R.  K.  Kaliyar,  A.  Goswami,  P.  Narang,  and  S.  Sinha,  “FNDNet  –  A  deep convolutional neural network for fake news detection,” Cogn. Syst. Res. , vol. 61, pp. 32–44, 2020, doi: 10.1016/j.cogsys.2019.12.005.
[9] T. A. Roshinta, E. Kumala, and I. F. Dinata, “Sistem deteksi berita hoax berbahasa indonesia bidang kesehatan,” Remik , vol. 7, no. 2, pp. 1167–1173, Apr. 2023, doi: 10.33395/remik.v7i2.12369.
[10] Y.  Li  and  T.  Yang,  “Word  embedding  for  understanding  natural  language:  A survey,” Stud.  Big  Data ,  vol.  26,  pp.  83–104,  2018,  doi:  10.1007/978-3-319- 53817-4_4/COVER.
[11] J. Devlin, M.-W. Chang, K. Lee, and K. Toutanova, “BERT: Pre-training of deep bidirectional  transformers  for  language  understanding,” arXiv ,  24  Mei  2019.
[Online]. Tersedia: http://arxiv.org/abs/1810.04805. [Diakses: 21 Mei 2023].