Riwayat artikel: Received: 21 Juni   2022
Accepted: 8  Juli   2022
Published: 15 Agustus  2022

## Keywords:
3-5 keyword; Cloud Computing Google App Engine (GAE)
Hoax News
Hoax News Detection Model Machine Learning Corespondent Email: ahmadarbain000@gmail.com
How to cite this article :
Arbain, A. (2022). Komparasi
Implementasi Model Machine
Learning Hoax News Pada Local Dan Cloud Computing
Deployment Menggunakan Google App Engine. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(3).
© 2022 JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan). This article is an open-access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY NC)
Abstrak. Berita  hoax  merupakan  berita  palsu  yang  mengandung  informasi yang sengaja menyesatkan orang dan memiliki agenda politik tertentu. Seiring dengan  perkembangan  teknologi  perkembangan  berita  semakin  tidak  jelas apakah  kebenarannya  sesuai  dengan  fakta  atau  hanya  hoax  belaka. Berdasarkan permasalahan ini maka dilakukan identifikasi berita hoax salah satunya  menggunakan  machine  learning  yang  dapat  memproses  klasifikasi berita  secara  otomatis.  Machine  learning  diimplementasikan  menggunakan kerangka  kerja  bernama  framework  Flask  yang  dapat  berjalan  pada  server lokal dan cloud computing. Server lokal dengan keterbatasan komputasi yang bersifat  statis  memiliki  masalah  dalam  menjalankan  beban  komputasi  yang besar  pada  kerangka  kerja  sistem  hoax  news  classification  yang  ditandai dengan  lamanya  waktu  prediksi  sehingga  dibutuuhkan  sistem  penskalaan otomatis  terdistribusi  yang  dapat  mengatasi  masalah  beban  komputasi  yaitu dengan  teknologi  cloud  computing.  Cloud  computing  menawarkan skalabilitas  otomatis  pembagian  beban  komputasi  yang  dapat  memberikan kecepatan  komputasi  yang  stabil.  Sehingga  penelitian  ini  fokus  pada penerapan  model  machine  learning  hoax  news  classification  ke  dalam kerangka  kerja  pada  model  machine  learning  deployment  Platform  as  a Service  (PaaS)  di  Cloud  computing  bernama  Google  App  Engine  (GAE). Penerapan  sistem  hoax  news  classification  pada  lingkungan  Google  App Engine berjalan dengan rata-rata waktu prediksi 11,53 detik, lebih baik dan stabil dibandingkan dengan rata-rata waktu prediksi server lokal 17,50 detik.
Abstract. Hoax news is fake news that contains information that intentionally misleads  people  and  has  a  specific  political  agenda.  Along  with  the development of technological developments, the news is increasingly unclear whether the truth is only in accordance with facts or mere hoaxes. Based on this problem, hoax news is carried out, one of which uses a machine that can process news classification automatically. Machine learning is implemented using  a  framework  called  the  Flask  framework  that  can  run  on  both  on- premises  servers  and  cloud  computing.  Local  servers  with  computational limitations that are static in nature have problems running large computations on the hoax news classification system framework which is characterized by a predictable time schedule so that a distributed automatic-scaling computing system can handle cloud computing loads. Cloud computing offers compute load-sharing  automatic  scalability  that  can  provide  stable  compute computing. So this research focuses on the application of the machine learning hoax news classification model into the framework of the  machine learning deployment Platform as a Service (PaaS) model in Cloud computing called
A. Arbain 1* , Meizano A. Muhammad 2 , Trisya Septiana 3 , Hery D. Septama 4 , Raden Arum S.P. 5

## KOMPARASI IMPLEMENTASI MODEL MACHINE LEARNING  HOAX  NEWS  PADA  LOCAL  DAN  CLOUD COMPUTING  DEPLOYMENT  MENGGUNAKAN  GOOGLE APP ENGINE
1,2,3,4,5 Teknik Informatika, Universitas Lampung, Jl. Prof. Soemantri Brojonegoro, Bandar Lampung 35145
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk
Google  App  Engine  (GAE).  The  application  of  the  hoax  news  classification system in the Google App Engine environment runs with an average prediction time of 11.53 seconds, better and more stable than the local server's average prediction of 17.50 seconds.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara terbesar  di  dunia  yang  memiliki  jumlah penduduk  sebanyak  270,2  juta  jiwa  dimana angka  ini  berpengaruh  terhadap  pertumbuhan internet  di  Indonesia  yang  terus  mengalami peningkatan.  Hingga  saat  ini  Indonesia  telah menyandang  gelar  sebagai  negara  dengan pengguna  internet  terbanyak  ketiga  di  Asia. Dikutip  dari  situs  databoks.katadata.co.id, pengguna  internet  Indonesia  mencapai  212,35 juta  pada  Maret  2022.  Hal  ini  tentunya berpengaruh  terhadap  konsumsi  publik  terkait hausnya  informasi  media  digital  salah  satunya berita,  ini  dapat  dilihat  dari  banyaknya  media cetak  yang  bermigrasi  ke  media  digital. Berdasarkan survei yang dilakukan pada tahun 2016  oleh  UC  Browser  menunjukkan  data bahwa  ada  sekitar  95,4%  pengguna  internet Indonesia membaca berita melalui smartphone, dan hanya sekitar 45,9% dari media elektronik TV, PC sebanyak 15,3% dan radio yang hanya sebesar 6,7% [1], [2].
Menurut  Kementerian  Komunikasi  dan Informasi,  ada  sekitar  800.000  situs  web  di Indonesia  yang  menyebarkan  informasi  palsu. Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika melaporkan  bahwa  beberapa  orang  menyalah gunakan  internet  untuk  kepentingan  individu dan kelompok, menyebarkan konten negatif dan menyebabkan  kecemasan  dan  saling  tidak percaya  di  masyarakat.  Setidaknya  30-60% masyarakat Indonesia terpapar informasi palsu saat  mengakses  dan  berkomunikasi  di  dunia maya.  Di  sisi  lain,  hanya  21-36%  yang menyadari penipuan tersebut [3], [4].
Berdasarkan permasalahan tersebut, terdapat  sebuah  pendekatan  yang  dapat diterapkan  pada  penanganan  informasi  berita palsu  yaitu  dengan  membuat  sebuah  model machine learning.
Agar  model  machine  learning  dapat digunakan,  perlu  dilakukannya  implementasi model machine learningkedalam sebuah sistem. Framework  Flask  memungkinkan  penerapan model  machine  learning  kedalam  kerangka
kerja  yang  dapat  berjalan  pada  server  lokal maupun  pada  layanan  cloud  computing. Dikarenakan  machine  learning  membutuhkan sistem  komputasi  yang  besar  dan  keterbatasan server  lokal  dalam  komputasi  maka  hasil implementasi  sistem  hoax  news  classification pada  Framework  Flask  diimplementasikan  ke cloud computing.
Menurut  The  National  Institute    Standards and Technology (NIST) komputasi awan adalah model  untuk  memungkinkan  akses  jaringan yang  ada  di  mana-mana,  nyaman,  sesuai permintaan  ke  jaringan  bersama  kumpulan sumber daya komputasi yang dapat dikonfigurasi  (misalnya,  Jaringan,  server, penyimpanan, aplikasi, dan layanan) yang dapat dengan  cepat  disediakan  dan  dirilis  dengan upaya  manajemen  minimal  atau  interaksi penyedia  layanan.  Model  cloud  ini  terdiri  dari lima  karakteristik  penting  (On-demand  self- service,  Broad  network  access,  Resource pooling,  Rapid  elasticity,  Measured  service.), tiga model layanan yaitu Software as a Service (SaaS),  Platform  as  a  Service  (PaaS), Infrastructure  as  a  Service  (IaaS),  dan  empat penerapan  model  berupa  Private  cloud, Community cloud., Public cloud, Hybrid cloud [5].
Cloud  computing  dengan  karakteristiknya menawarkan skalabilitas penggunaan
komputasi secara terdistribusi yang memberikan  kecepatan  komputasi  yang  stabil. Sehingga penelitian ini fokus pada implementasi  model  machine  learning  hoax news  classification  ke  dalam  sistem  informasi pada  model  machine  learning  deployment Platform  as  a  Service  (PaaS)  di  cloud computing  bernama  Google  App  Engine (GAE).  GAE  dengan  skalabilitas  yang  tinggi menawarkan penskalaan penggunaan resources secara otomatis dimana biaya yang dibayarkan sesuai dengan apa yang digunakan [6], [7].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Berita Hoax
Berita  hoax  merupakan  berita  palsu  yang mengandung informasi yang sengaja menyesatkan orang dan memiliki agenda politik tertentu.  Hoax  adalah  berita  yang  misleading atau menyesatkan, informasi dalam berita hoax tidak  memiliki  landasan  faktual,  namun disajikan  seolah-olah  sebagai  serangkaian fakta[8].

## 2.2. Machine Learning
Pembelajaran  mesin  adalah  studi  ilmiah tentang  algoritma  dan  metode  statistik  yang sistem komputer digunakan untuk secara efektif melakukan  tugas  tertentu  tanpa  menggunakan eksplisit  instruksi,  mengandalkan  pola  dan inferensi  sebagai  gantinya.  Hal  ini  dilihat sebagai  bagian  dari  kecerdasan  buatan, algoritma  pembelajaran  mesin  membangun model  matematika  dari  data  sampel,  yang dikenal  sebagai  "data  pelatihan",  untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa secara eksplisit  diprogram  untuk  melakukan  tugas. Ada  lima  jenis  algoritma  pembelajaran  mesin supervised,  semi-supervised,  active  learning, reinforcement and unsupervised learning [9] .

## 2.3. Cloud Computing
Menurut  The  National  Institute    Standards and Technology (NIST) komputasi awan adalah model  untuk  memungkinkan  akses  jaringan yang  ada  di  mana-mana,  nyaman,  sesuai permintaan  ke  jaringan  bersama  kumpulan sumber daya komputasi yang dapat dikonfigurasi  (misalnya,  Jaringan,  server, penyimpanan, aplikasi, dan layanan) yang dapat dengan  cepat  disediakan  dan  dirilis  dengan upaya  manajemen  minimal  atau  interaksi penyedia  layanan.  Model cloud ini  terdiri  dari lima  karakteristik  penting  ( On-demand  self- service,  Broad  network  access,  Resource pooling,  Rapid  elasticity,  Measured  service .), tiga model layanan yaitu Software as a Service (SaaS), Platform  as  a  Service  (PaaS) , Infrastructure  as  a  Service (IaaS),  dan  empat penerapan  model  berupa Private  cloud,
Community cloud., Public cloud, Hybrid cloud [5] .

## 2.4. Google Cloud Platform
Google  Cloud  Platform  (GCP)  adalah kumpulan  layanan  produk cloud  computing yang  memungkinkan  dunia  menggunakan bagian  dari  infrastruktur  internal  Google. Koleksi  ini  berisi banyak  layanan yang  umum untuk semua penyedia cloud , Misalnya, mesin virtual  on-demand,  menggunakan  Google Compute  Engine  untuk  penyimpanan  objek atau  menyimpan file menggunakan  Google Cloud Storage.  Termasuk  juga  mencakup  API untuk  teknologi  Google  yang  lebih  canggih seperti Bigtable,  Cloud  Datastore,  dan Kubernetes. Dimana dengan layanan yang terus berkembang  Google  menawarkan  beberapa layanan  yang  dapat  dikategorikan  sebagai berikut: 1.  Computing  resources,  2.  Storage resources,  3.  Databases,  4.  Networking services, 5. Identity management and security 6. Development  tools,  7.  Management  tools,  8. Specialized services [6], [10] .

## 2.5. Google App Engine
Google  App  Engine  merupakan  sebuah layanan Platform  as  a  Service  (PaaS) yang dimiliki  oleh  Google  Cloud  Platform.  App Engine mengelola komputasi dan infrastruktur jaringan  yang  mendasarinya.  Tidak  perlu mengkonfigurasi Virtual machine atau memperkuat jaringan untuk melindungi aplikasi karena  sudah  dikonfigurasi  oleh  penyedia layanan. App Engine sangat ideal untuk aplikasi backend web dan seluler. App Engine tersedia dalam  dua  jenis:  standar  dan  fleksibel.  Di lingkungan standar, pelanggan dapat menjalankan  aplikasi  dalam  sebuah  bahasa spesifik  sandbox,  jadi  aplikasi  diisolasi  dari sistem operasi server yang mendasarinya serta dari aplikasi lain yang berjalan di server itu. Lingkungan  standar  sangat  cocok  untuk aplikasi  yang  ditulis  dalam  salah  satu  bahasa yang  didukung  dan  tidak  perlu  dioperasikan paket sistem atau perangkat lunak terkompilasi lainnya  yang  harus  diinstal  bersama  dengan kode aplikasi..
3. METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian ini menggunakan metode waterfall. Metode waterfall merupakan model machine learning pengembangan sistem informasi yang sistematik dan sekuensial [11].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk
Gambar  1. Metodelogi  pengembangan  sistem waterfall dimulai  dari  tahap communication, planning, modeling, construction, dan deployment.

## 3.1. Communication
Tahapan  ini  terdiri  dari  proses  project initiation yaitu melakukan studi untuk mengetahui  kebutuhan  layanan  sistem  dari stakeholder,  kendala,  kapabilitas,  teknologi, serta  tujuan  yang  ditetapkan  dengan  hasil konsultasi  dengan  stakeholder  yang  kemudian didefinisikan secara rinci sebagai sebuah fungsi spesifikasi  sistem.  Tahapan  ini  dilakukan dengan  konsultasi  secara  langsung  melalui virtual meeting. Sedangkan proses requirements  gathering  yaitu  menentukan business requirements dan kebutuhan fungsional  dan  non-fungsional  pada  sistem. Hasil dari tahap ini berupa rancangan arsitektur hoax  news  classification  dengan  memadukan teknologi machine learning dan cloud
computing dan deteksi hoax news classification pada  Platform  as  a  Service  (PaaS)  Google Cloud Platform.

## 3.2. Planning
Tahapan perancangan ini melibatkan proses estimation,  scheduling,  dan  tracking  sistem sesuai  dengan  kebutuhan  yaitu  machine learning,  local  deployment  dan  deployment Google Cloud Platform.

## 3.3. Modeling
Tahap  modeling  terdiri  dari  tahap  analysis dan  design  system.  Tahapan  ini  melakukan sebuah analisa dari sistem hoax news detection. proses  analisis  dilakukan  berdasasrkan  hasil dari proses planning yang selanjutnya dilakukan proses desain arsitektur pada layanan yang  akan  digunakan  pada  Google  Cloud Platform,  hasil  dari  proses  ini  yaitu  sebuah desain topologi fisik rancangan arsitektur hoax news  detection  pada  layanan  GCP  yang  dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Model machine learning desain topologi fisik hoax news detection

## 3.4. Construction
Tahap ini terdiri dari proses penulisan kode program  dan  test  system.  Tahapan  penulisan kode program dilakukan
dengan
mengimplementasikan model machine learning
kedalam  kerangka  kerja  Flask  pada  local deployment  hingga  di  implementasikan  ke layanan  Platform  as  a  Service  (PaaS)  Google Cloud Platform bernama Google App Engine.
Pada  tahap  implementasi  model  machine learning  hoax  news  classification,  sistem dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman  Python  serta  beberapa  library yaitu  numpy,  pandas,  matplotlib,  keras,  dan tensorflow.  Proses  pembuatan  model  machine learning  dimulai  dari  Preparation,  Cleaning, Exploratory  Data  Analysis,  Modeling,  dan Evaluation.
Gambar 3. Proses construction implementasi kode kedalam sistem
Tahap  implementasi  sistem  mencakup pembuatan kerangka kerja yang berjalan diatas Framework  Flask.  Flask  merupakan  kerangka kerja  aplikasi  website  yang  menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan dependensi Werkzeug dan Jinja2. Dalam tahap pengemabangan sistem hoax news detection ini flask  berfungsi  sebagai  pengontrol  dalam pengembangan sistem hoax news detection. selain  itu  dalam  tahap  implementasi  model machine  learning  hoax  news  classification diperlukan  pemrosesan  data  berupa  proses pengambilan  input  berita,  cleaning  input, tokenization,  processing  input  dengan  model, hingga menghasilkan  output  berupa  fakta atau hoax.  Hasil  dari  sistem  yang  sudah  dapat berjalan secara lokal selanjutnya diimplementasikan ke Cloud computing dengan membuat konfigurasi requirements yang diimplementasikan  pada  environment  Google App Engine.
Sedangkan  pada  tahap  testing  dilakukan dengan  menguji  sistem  di  GCP  dan  lokal dengan  melihat  perbadingan  kecepatan  dan akurasi data testing. Skenario dalam penggunaan  sistem  ini  meliputi  beberapa tahapan sebagai berikut:
1.  Mengakses aplikasi website
Dalam  penggunaan  dalam  sistem  ini pengguna  dapat  mengakses  website  hoax news  detection  berbasis  website  dimana aplikasi  dapat  diakses  melalui  link  berikut: https://hoax-news-detection- 337906.et.r.appspot.com.
2.  Input berita Skenario  input  berita  merupakan  tahapan selanjutnya  setelah  pengguna  mengakses website  hoax  news  detection  dimana pengguna dapat melakukan input berita text yang akan dilakukan prediksi.
3.  Menunggu prediksi Tahapan  ini  merupakan  tahapan  ketiga dalam  skenario  penggunaan  sistem  dimana setelah pengguna menekan tombol prediksi sistem  yang  berjalan  di  cloud  computing akan memproses data tersebut. 4.  Melihat hasil Tahapan  skenario  ini  merupakan  tahapan akhir  dimana  setelah  pengguna  menunggu hasil prediksi maka sistem akan menampilkan  hasil  klasifikasi  prediksi sistem yang berupa informasi pengembalian input text, hasil prediksi hoax atau fakta dan nilai prediksi.
Gambar  4. Flowchart  scenario  pengujian  sistem hoax  news  classification pada  lokal  server  dan Google App Engine
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk
3.5. Deployment Tahapan
ini merupakan tahapan
pemeliharaan  sistem,  melibatkan  perbaikan kesalahan yang tidak ditemukan pada tahapan- tahapan
sebelumnya,
meningkatkan implementasi dari unit system, dan meningkatkan layanan sistem sebagai kebutuhan baru.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Machine Learning
Machine  learning  adalah  studi  ilmiah tentang  algoritma  dan  metode  statistik  yang sistem komputer digunakan untuk secara efektif melakukan  tugas  tertentu  tanpa  menggunakan eksplisit  instruksi,  mengandalkan  pola  dan inferensi sebagai gantinya [9].
Dalam  penelitian  ini  machine  learning merupakan  sebuah  pemrosesan  input  berita hoax,  machine  learning  berperan  dalam melakukan  klasifikasi  input  dengan  dataset dengan  mencocokan  kesamaan  antara  input pengguna dengan dataset yang digunakan pada data  training.  Dalam  penelitian  ini  model machine learning yang dikembangkan memiliki spesifikasi menggunakan algoritma Long-Short Term  Memory  (BiLSTM)  pada  berita  hoax news  detection  dengan  jumlah  data  500  berita dengan pembagian 80% data training dan 20% data uji memiliki nilai Precision 0.93, Recall 0 .86, dan Accuracy 0.90%.
Sedangkan pada pengujian testing pengukuran  kinerja  menggunakan  confusion matrix  pada  model  machine  learning  dari  100 data  berita  hoax  diperoleh  47  data  test diprediksi  sebagai  berita  hoax  (TP),  7  berita sebagai  berita  non-hoax  tetapi  diprediksi sebagai hoax (FN), 3 data berita hoax diprediksi sebagai non-hoax (FP) dan 43 data berita yang diprediksi  sebagai  berita  real  atau  non-hoax (TN).  Diamana  machine  learning  yang  sudah dibuat  selanjutnya  disimpan  ke  dalam  bentuk model machine learning dengan format .h5.
2. Local Deployment Hoax News Detection
Tahap local  deployment merupakan  tahap perancangan  implementasi  sistem hoax  news detection sebelum  diimplementasikan  ke  App Engine  Google  Cloud  Platform.  Dalam implementasi  rancangan  arsitektur  ini  sistem berjalan  diatas  bahasa  pemrograman  python versi  3.7  dan framework Flask.  Dalam  tahap implementasi rancangan arsitektur sistem hoax
news detection ini, sistem yang sudah di desain diimplementasikan menjadi sebuah sistem yang dapat berjalan pada lokal komputer yang terdiri dari  antarmuka  website  dan  sisi  server  yang memproses input user dalam mendeteksi hoax .
Gambar 5. Rancangan arsitektur implementasi hoax news detection
Pada  tahap  local  deployment  ini  model machine  learning  yang  sudah  dilatih  disimpan ke  dalam  model  machine  learning  .h5 selanjutnya  dapat  diimplementasikan  dengan menggunakan framework bernama flask. Flask berfungsi sebagai pengontrol dalam pengembangan  sistem  hoax  news  detection. Tahapan  dalam  mengembangkan  sistem  hoax news  detection  dimulai  dengan  melakukan konfigurasi kontrol sistem menggunakan flask,  dimana  proses  yang  dilakuan  yaitu menampilkan halaman utama sistem hoax news detection  kemudian  mengambil  input  dari pengguna  yang  selanjutnya  di  proses  hingga hasil pemrosesan tersebut ditampilkan menjadi output hasil dari pemrosesan berupa hoax atau fakta.  Dalam  tahap  pemrosesan  input,  input yang  diperoleh  dari  pengguna  selanjutnya dilakukan pemrosesan data yaitu cleaning yang mencakup remove number, whitespace, emoji, normalize contractions text dan lemmatization, kemudian  data  yang  sudah  bersih  selanjutnya diubah menjadi sebuah token agar data tersebut dapat  dilakukan  pemrosesan.  Kemudian  hasil dari  tokenization  tersebut  diproses  dengan menggunakan model machine learninghasil dari proses  Machine  learning  ini  berupa  sebuah array yang terdiri dari dua index, index pertama berisi nilai 0 atau 1 yang menandakan hoax atau bukan  kemudian  pada  index  1  berisi  nilai akurasi  prediksi,  semakin  mendekati  1  maka hasil  prediksi  menyatakan  bahwa  input  text berita tersebut adalah hoax.
Gambar  6. Proses  input  berita  menjadi  hasil prediksi hoax news classification

## 3. Implementasi sistem pada App Engine
Google Cloud Platform
Tahap  selanjutnya  sistem  yang  sudah berhasil  di  implementasikan  secara  lokal selanjutnya diterpakan ke layanan App Engine Google  Cloud  Platform.  Langkah-langkah untuk  melakukan  implementasi  sistem hoax news classification pada Google App Engine: Step-1: Membuat file environment library requirements Step-2 : Registrasi akun Google Cloud Platform Step-3: Create new project pada GCP Step-4: Download Google Cloud SDK for App Engine Step-5: Deployment sistem hoax news classification ke Google Appp Engine menggunkan Goole Cloud
SDK
Step-6: Akses alamat domain yang tertera untuk melihat hasil output dan menggunakan sistem
4. Pengujian pada local deployment
Tahap  pengujian  pada  sistem  ini  dilakukan untuk mengukur kinerja dari sistem hoax news detection .  Tahap  pengujian  ini  dibagi  menjadi dua  bagian  yaitu  pengujian  pada  local deployment  dan  pengujian  pada  implementasi Google  App  Engine,  dimana  pada  tahap  ini pengujian  dilakukan  dengan  menguji  100 sample data berita. Pengujian sistem pada local Deployment sistem deteksi hoax news classification  dilakukan  dengan  menguji  100 sampel  data  berita  dengan  pembagian  50 sampel berita hoax dan 50 berita fakta dimana parameter  yang  diukur  dalam  pengujian  ini yaitu berita hasil deteksi machine learning dan waktu  pengujian  secara  local,  pada  spesifikasi Personal  Computer  yaitu  Processor  Intel  Core i3  1115G4-  3,0,  Ghz  2  Core  4  Threads,  RAM DDR4 8GB, ROM SSD 256GB NVMe, Sistem Operasi Windows 11.
Pada  pengujian  sampel  50 data  berita hoax diperoleh  hasil  sebanyak  48  sampel  data diklasifikasikan  sesuai  dengan  label  dengan nilai  rentang  akurasi  berita hoax yaitu  50%  - 100% sedangkan pada 2 sampel data berita hoax yang  diklasifikasikan  tidak  sesuai  memiliki nilai prediksi akurasi yaitu 28,56% dan 41,48%.
Gambar 7. Pengujian sample berita hoax pada local deployment
Pengujian sample  berita  dengan  label  fakta didapatkan hasil yaitu dari 50 sampel data berita sebanyak 42 data sampel data berita diklasifikasikan  sesuai  dengan  label  yaitu dengan rentang nilai prediksi akurasi antara 0%
– 35%, sedangkan 8 berita yang diklasifikasikan  tidak  sesuai  memiliki  rentang nilai  prediksi  akurasi  yaitu  91,38%,  99,94%, 99,98%,  99,90%,  99,05%,  99,97%,  93,69%, dan 99,79%.
Gambar 8. Pengujian sample berita fakta pada local deployment.
Pengujian  komputasi  prediksi  pada  100  data sampel  berita  yang terdiri dari  50 sampel  data berita berlabel hoax dan 50 data sample berita dengan label fakta dihasilkan waktu komputasi yang  diperlukan  sistem  untuk  melakukan sebuah  prediksi  berita  dengan  rentang  yaitu 7,04 detik - 26,94 detik.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk
Gambar  9. Pengujian  komputasi  waktu  prediksi pada local deployment.

## 5. Pengujan pada Google Cloud Platform
Pengujian sistem hoax news detection pada App Engine Google Cloud Platform dilakukan dengan data yang sama pada local deployment dan  parameter  yang  diukur  sama.  spesifikasi pada  sistem cloud  computing yaitu  CPU  2.4 GHz  dan  Memory  1024  MB  dimana  proses pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan akses internet dengan performa jaringan ping 21 ms, unduh 3,58 Mbps, dan unggah 3,25 Mbps.
Pada pengujian 50 sampel data berita dengan label hoax didapatkan  hasil  uji  testing  yaitu sebanyak 48 sampel data diklasifikasikan sesuai dengan label dengan nilai rentang akurasi berita hoax yaitu  50%  -  100%  sedangkan  pada  2 sampel  data  berita hoax yang  diklasifikasikan tidak  sesuai  memiliki  nilai  prediksi  akurasi yaitu 28,56% dan 41,48%.
Gambar  10. Pengujian  testing  sample  berita hoax Google App Engine.
Pengujian  sample  berita  dengan  label  fakta didapatkan  hasil  yaitu  dari  50  sampel  data  berita sebanyak 42 data sampel data berita diklasifikasikan sesuai  dengan  label  yaitu  dengan  rentang  nilai prediksi  akurasi  antara  0%  –  35%,  sedangkan  8 berita  yang  diklasifikasikan  tidak  sesuai  memiliki rentang nilai prediksi akurasi yaitu 91,38%, 99,94%,
99,98%,  99,90%,  99,05%,  99,96%,  93,66%,  dan 99,77%.
Gambar 11. Pengujian Sample Berita Fakta Google App Engine
Pada pengujian komputasi prediksi pada 100 data  sampel  berita  yang  terdiri  dari  50  sampel data  berita  berlabel hoax dan  50  data  sample berita  dengan  label  fakta  dihasilkan  waktu komputasi  yang  diperlukan  sistem  untuk melakukan  sebuah  prediksi  berita  dengan rentang yaitu 9,60 detik – 14,32 detik.
Gambar  12. Pengujian Komputasi Waktu Prediksi pada Google App Engine.
Hasil  kesalahan  dalam  pengujian  prediksi pada  sistem hoax  news  detection disebabkan karena  data  yang  diujikan  tidak  terdapat  di dalam  dataset  berita  berlabel  fakta  maupun hoax sehingga  ketika  input  yang  diujikan dilakukan pemrosesan klasfikasi menglami bias dan hasilnya cenderung mirip dengan hasil pada dataset berita berlabel hoax ataupun fakta.
6. Perbedaan  implementasi local  deployment dan GAE
Secara  umum,  implementasi machine learning untuk deteksi hoax news classification pada  local  Deployment  maupun  pada  Google App Engine hampir memiliki kesamaan, tetapi untuk pengimplementasian sistem pada Google
App  Engine  diperlukan  beberapa  setup environment  agar  sistem  dapat  berjalan  yaitu entry point, pemilihan instances, dan runtime.
Pada  implementasi  sistem  secara  lokal sistem berjalan pada Personal Computer dengan spesifikasi  yaitu  Processor  Intel  Core  i3 1115G4-  3,0,  Ghz  2  Core  4  Threads,  RAM DDR4 8GB, ROM SSD 256GB NVMe, Sistem
Operasi Windows 11. Dimana sistem implementasi  deteksi hoax news  classification yang diterapkan secara lokal memiliki kelebihan yaitu sistem tidak perlu menggunakan akses internet untuk menggunakan  sistem,  selain  itu  sistem  yang diterapkan secara lokal lebih mudah dilakukan perbaikan  sistem  ataupun  pengembangan sistem, tetapi disisi lain sistem yang diterapkan secara lokal memiliki kekurangan yaitu sistem kurang  fleksibel  dalam  digunakan,  dimana ketika sistem akan digunakan perlu mengaktifkan  server  lokal  berupa  framework flask setiap kali sistem akan digunakan.
Selain  itu  kekurangan  sistem  yang diterapkan  secara  lokal  bergantung  pada komputasi  spesifikasi  sistem  secara  lokal dimana  semakin  baik  spesifikasi  komputasi pada  sistem  lokal  maka  sistem  akan  berjalan semakin  baik.  Kekurangan  lainya  yaitu  sistem yang  diimplementasikan  secara  lokal  ketika dijalankan bersamaan dengan aplikasi lain akan berbagi beban komputasi sehingga menyebabkan proses prediksi semakin lama.
Sedangkan  pada  sistem  yang  berjalan  pada Google  App  Engine  sistem  berjalan  pada komputasi  layanan  instance  F4  dengan spesifikasi  yaitu  CPU  2.4  GHz  dan  Memory 1024  MB  dimana  pemilihan  komputasi ditentukan berdasarkan kebutuhan user sistem. Sistem  yang  diimplementasikan  pada  Google App Engine memiliki kelebihan dimana sistem dapat  diakses  secara  fleksibel  dari  mana  saja dan  kapan  saja  serta  dapat  diakses  banyak pengguna hanya dengan mengaktifkan pengaturan  pada  application  setting  pada Google  App  Engine.  Kelebihan  lainnya  yaitu sistem  pada  Google  App  Engine  hanya membayar untuk apa yang digunakan. Kecepatan  dalam  proses  melakukan  prediksi cenderung stabil dan lebih cepat dibandingkan sistem  yang  berjalan  pada  local  Deployment serta kelebihan lainnya yaitu proses pengembangan  sistem  jauh  lebih  efisien  dan dapat di tracking. Selain itu pada Google App
Engine  pada  instance  F4  terdapat  fitur automatic  scaling  dimana  dengan  fitur  ini memungkinkan  penskalaan  beban  kerja  pada sistem mudah teratasi sehingga sistem berjalan lebih baik. Kelemahan sistem yang diimplementasikan  pada  Google  App  Engine yaitu  sistem  berbayar,  memerlukan  akses internet untuk dapat menggunakan sistem.
Gambar  13. Perbandingan  waktu  komputasi local deployment dan google app engine.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian yang telah dilakuakn pada Implementasi model machine  learning  hoax  news  detection pada teknologi cloud  computing pada  Google  App Engine yaitu sistem berhasil diimplementasikan dan  dapat  digunakan.  Selain  itu  implementasi sistem hoax news  classification  pada  GAE berjalan  dengan  lebih  stabil  dan  lebih  baik, dikarenakan  terdapat  sistem  terdistribusi  auto scaling  yang  dapat  membagi  beban  komputasi secara  real-time  msekipun  dengan  spesifikasi hardware  yang  lebih  minim  dibandingkan dengan  server  lokal,  dibuktikan  dengan  100 data  testing  sistem  yang  diterapkan  pada Google  App  Engine  yang  berjalan  dengan waktu rata-rata  kecepatan prediksi  11,53  detik sedangkan  pada  sistem  lokal  memerlukan waktu rata-rata 17,50 detik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  dapat  dilaksanakan  dengan baik  berkat  bantuan  berbagai  pihak,  untuk  itu peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ir. Meizano  Ardhi  Muhammad,  S.T.,  M.T.,  Ir. Trisya  Septiana,  ST.,  MT.,  Ing.  Hery  Dian Septama,  S.T.,  MBKM  Bangkit  2021,  Mona Arif  Muda,  S.T.,M.T.  Program  Studi  Teknik Informatika  serta  Jurusan  Teknik  Elektro Universitas  Lampung  yang  telah  membantu
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Arbain dkk
dalam  penelitian  ini  sehingga  penelitian  ini dapat diselesaikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Akbar, “UC Browser: 95% Pengguna Internet  di  Indonesia  Membaca  Berita dari Perangkat Mobile,” https://www.pcplus.co.id/ , 2016.
[2] V.  B.  Kusnandar,  “Dukcapil:  Jumlah Penduduk  Indonesia  272,23  Juta  Jiwa pada 30 Juni 2021,” DUKCAPIL , 2021. https://databoks.katadata.co.id/datapubl ish/2021/09/07/dukcapil-jumlah- penduduk-indonesia-27223-juta-jiwa- pada-30-juni-2021  (accessed  Feb.  07, 2022).
[3] I.  R.  Cahyadi,  “Survei  KIC:  Hampir 60%  Orang  Indonesia  Terpapar  Hoax Saat  Mengakses  Internet,” Berita  Satu , 2020. https://www.beritasatu.com/digital/700 917/survei-kic-hampir-60-orang- indonesia-terpapar-hoax-saat- mengakses-internet  (accessed  Feb.  07, 2022).
[4] P.  KOMINFO,  “Ada  800.000  Situs Penyebar  Hoax  di  Indonesia,” Website Resmi  Kementerian  Komunikasi  dan Informatika RI . 2017. [Online]. Available: http:///content/detail/12008/ada- 800000-situs-penyebar-hoax-di- indonesia/0/sorotan_media%0Ahttp://fi les/66/sorotan_media.html
[5] P.  Mell  and  T.  Grance,  “The  NIST Definition  of  Cloud  Computing,” Gaithersburg, 2011.
[Online].
Available: https://csrc.nist.gov/publications/detail/ sp/800-145/final
[6] J.  Geewax, Google  Cloud  Platform  in Action . 2018.
[7] A.  Nugroho  and  T.  K.  Mustofa,
“Implementasi Komputasi
Awan menggunakan  teknologi  Google  App Engine  (GAE)  Dan  Amazon  Web Services (AWS).,” J. Inform. , vol. 6, no.
1, pp. 576–588, 2012, doi:
10.26555/jifo.v6i1.a2783.
[8] Nurhayati and A. Pasaribu,
“Perancangan  sistem  pendeteksi  berita hoax menggunakan algoritma
Levenshtein  Distance  berbasis  Php,” J.
SAINTIKOM  (Jurnal  Sains  Manaj. Inform.  dan  Komputer) ,  vol.  19,  no.  2, pp. 74–84, 2020, doi: 10.53513/jis.v19i2.2601. [9] M.  Razno,  “Machine  Learning  Text Classification Model with NLP Approach,”  in Proceedings  of  the  3rd
International Conference, COLINS 2019. Volume II: Workshop , 2019, vol. II,  pp.  71–73.  [Online].  Available: http://ceur-ws.org/Vol-2362/
[10] Dan  Sullivan, Official  Google  Cloud Certified  Associate  Cloud  Engineer Study Guide . John Wiley & Sons, 2019. [Online]. Available:
https://www.wiley.com/en-
us/Official+Google+Cloud+Certified+ Associate+Cloud+Engineer+Study+Gui de-p-9781119564393 [11] W. Suryn, Software Quality Engineering: A Practitioner’s Approach , vol. 9781118592. 2014. doi: 10.1002/9781118830208.