## Survei Literatur: Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Deep Learning
Rio Yunanto 1 , Apriani Puti Purfini 2 , Angga Prabuwisesa 3 1,2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, FTIK UNIKOM, Bandung, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia e-mail: 1 rio.yunanto@email.unikom.ac.id, 2 apriani.puti.purfini@email.unikom.ac.id,
3 anggashela@gmail.com

## Abstrak
Media  sosial  telah  menjadi  bagian  keseharian  yang  tak  terpisahkan  di  dalam  kehidupan masyarakat modern untuk dapat memudahkan saling berinteraksi dan berkomunikasi. Tujuan dari penelitian  survei  ini,  yaitu  untuk  mengulas  dan  membandingkan  metode  deep  learning  yang diimplementasikan pada kasus deteksi berita palsu dari beberapa penelitian sebelumnya, dan untuk mendapatkan gambaran korpus atau dataset yang digunakan oleh literatur sebelumnya. Penelitian ini juga untuk mengetahui dan memetakan pemanfaatan algoritma deep learning pada kasus deteksi berita  palsu.  Metode  penelitian  yang  digunakan,  yaitu  melakukan  survei  literatur  terhadap  12 literatur diperoleh dari website ScienceDirect dan IEEE Xplore. Kumpulan literatur yang disurvei tersebut  diseleksi  berdasarkan  tahun  terbit  2021  dengan  topik  penelitian  deteksi  berita  palsu menggunakan pendekatan deep learning. Hasil survei literatur  yang telah dilakukan  merangkum bahwa, strategi mendeteksi berita palsu dapat dilakukan dengan empat pendekatan, yaitu berbasis isi/kontennya, berbasis gaya penulisannya, pola penyebarannya, dan kredibilitas sumbernya. Hasil survei yang telah dilakukan juga memperlihatkan bahwa algoritma Convolutional Neural Network menjadi  favorit  pada  penelitian-penelitian  sebelumnya  dengan  muncul  6  kali  di  dalam  kumpulan paper  tersebut.  Algoritma yang  menjadi  favorit  berikutnya,  yaitu  Long  Short  Term  Memory  yang muncul pada 5 literatur dan Bidirectional LSTM yang muncul pada 4 literatur .
Kata kunci: artikel, bohong, klasifikasi, algoritma, media sosial

## Abstract
Social media has become an inseparable part of everyday life in modern society to make it easier  to  interact  and  communicate  with  each  other.  The  purpose  of  this  study  is  to  review  and compare  the  deep learning  methods implemented  in  the  case  of  detecting fake  news  from  several previous  studies,  and  to  get  an  overview  of  the  corpus  or  dataset  used  by  previous  studies.  This research is also to help researchers identify and map the use of deep learning algorithms in cases of detecting fake news. The research method is conducting a literature survey of 12 literatures obtained from the ScienceDirect and IEEE Xplore websites. The collection of literature that has been surveyed is selected based on the year published in 2021 with the topic of research on detection of fake news using a deep learning approach. The results of this study summarize that the strategy to detect fake news can be done with four approaches, based on the content, based on the writing style, based on the distribution pattern, and based on the credibility of the source. The results of this research also show that the Convolutional Neural Network algorithm is a favorite of researchers by appearing 6 times in  the  literature  collection.  The  next favorite  algorithm  is  Long  Short  Term  Memory  which appears in 5 literatures and Bidirectional LSTM which appears in 4 literatures .
Keywords: article, lie, classification, algorithm, social media
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## 1. Pendahuluan
Kehidupan masyarakat modern hari ini telah sangat akrab dengan media sosial yang dapat memudahkan seseorang atau kelompok untuk saling berinteraksi dan berkomunikasi. Jika  sebelumnya  seseorang  hanya  dapat  berkomunikasi  dengan  cara  menghubungi  orang tersebut  melalui  panggilan  suara  dan  pesan  teks,  saat  ini  setiap  aktifitas  pengguna  dapat diunggah  ke  media  sosial  sehingga  orang  lain  dapat  mengetahui  dan  mengikuti  aktifitas pengguna tersebut tanpa harus menanyakan langsung melalui panggilan suara atau berkirim pesan.  Penelitian  terkait  media  sosial  telah  mampu  membuat  beberapa  aplikasi  yang mengintegrasikan  konten  pengguna  media  sosial  dari  berbagai  wilayah  tertentu  untuk mengekstraksi  informasi  penting  dalam  waktu  yang  singkat.  Salah  satu  contohnya berdasarkan  kasus  gempa  bumi  Jepang  pada  tahun  2009,  dikembangkan  algoritma  yang menggabungkan pengguna Twitter sebagai sensor sosial untuk deteksi suatu peristiwa secara waktu nyata [1].
Media  sosial  sebagai  bagian  perkembangan  teknologi  yang  tidak  dapat  dihindari, tentunya akan memiliki pengaruh positif dan negatif bagi penggunanya. Beberapa dampak negatif  media  sosial,  antara  lain;  1)  privasi  pengguna  menjadi  tidak  ada  batasan  karena semua  informasi  diri  dan  aktivitas  harian  dapat  setiap  saat  diunggah  ke  media  sosial,  2) kejahatan pencurian data dan penipuan semakin meningkat karena pelaku kejahatan dapat berpura-pura  menjadi  seseorang  tertentu  menggunakan  data  pengguna  di  media  sosial,  3) kasus  perundungan  digital  dan  potensi  depresi  terhadap  anak-anak  meningkat  pesat,  4) penggiringan  opini  dengan  menggunakan  berita  palsu  meningkatkan  potensi  konflik horizontal terkait SARA (suku, ras, dan agama), dan lain-lain [2]. Media sosial secara tidak bijaksana  mengakibatkan  ketergantungan  teknologi  dan  penggunaan  yang  berlebihan berdampak negatif pada organisasi. Secara khusus, terdapat tiga dimensi penggunaan media sosial yang berlebihan di tempat kerja, yaitu sosial yang berlebihan, hedonis, dan kognitif. Dimensi ini terkait dengan konflik  penggunaan teknologi dan produktivitas kerja, yang pada gilirannya menurunkan kinerja kerja karyawan [3].
Berita  palsu  berdampak  sangat  buruk  bagi  penerima  yang  mudah  percaya,  bahkan dapat membunuh karakter manusia. Berita palsu dapat manipulasi individu atau kelompok dalam  jangka waktu yang lama, tanpa disadari mental masyarakat akan terbentuk ke arah pemahaman  yang salah.  Penelitian sebelumnya  melaporkan bahwa media sosial  memiliki dampak  yang  signifikan  terhadap  penyebaran  ketakutan  dan  kepanikan  terkait  wabah COVID-19  dan  berpotensi  munculnya  pengaruh  negatif  terhadap  kesehatan  mental  dan psikologis masyarakat.  Korelasi statistik positif yang signifikan antara penggunaan media sosial dan penyebaran kepanikan terkait COVID-19 menunjukkan bahwa mayoritas remaja dan dewasa berusia 18-35 tahun menghadapi kecemasan psikologis [4].
Berbagai upaya terus dilakukan oleh pemerintah dan tokoh-tokoh masyarakat, bahkan komunitas sosial masyarakat juga melakukan edukasi pencegahan beredarnya berita palsu. Sebuah  berita  palsu  yang  muncul  di  media  sosial  bisa  jadi  karena  disengaja  atau  tidak disengaja.  Berita  palsu  yang  cepat  sekali  viral  dan  tersebar  luas,  patut  dicurigai  sebagai bagian  dari  propaganda  digital  atau  penggiringan  opini  publik.  Diperlukan  adanya  suatu teknologi yang dapat melakukan deteksi dini berita palsu sehingga pihak-pihak terkait dapat melakukan penanggulangan dampak negatif yang terjadi.
Saat ini internet bukan lagi hal yang asing di Indonesia, internet bahkan sudah hadir di semua wilayah terdepan dan terluar di Indonesia meskipun dengan beberapa keterbatasan. Beberapa  keterbatasan  di  wilayah  terdepan  dan  terluar  di  Indonesia  berupa  sinyal  seluler yang tidak stabil, dan ketersediaan listrik yang belum maksimal, tidak menyurutkan antusias pengguna internet di wilayah tersebut. Pengguna internet di Indonesia tercatat mencapai 171
juta  penduduk,  dan  95%  dari  pengguna  internet  tersebut  memanfaatkan  internet  untuk beraktifitas di media sosial [5]. Aktifitas masyarakat yang cukup tinggi di media sosial dan layanan aplikasi pesan berakibat pada meningkatnya potensi terpapar berita palsu atau hoax. Survei  yang  dilakukan  Mastel  menunjukkan  bahwa  62,80%  penyebaran  berita  palsu  atau hoax melalui jejaring media sosial dan aplikasi berkirim pesan [6].
Paparan  yang  telah  diuraikan  mengindikasikan  bahwa  tantangan  dalam  menangani penyebaran berita palsu atau berita bohong di media sosial yaitu dengan membangun deteksi dini berita palsu  yang bekerja  secara otomatis dan cepat.  Mesin   deteksi  dini berita palsu tersebut harus mampu mengolah data dalam jumlah yang sangat besar dan diharapkan dapat mendeteksi  penyebaran  berita  palsu  secepat  mungkin,  agar  dampak  kerusakan  sosial  di masyarakat  dapat  dicegah  sedini  mungkin.  Tujuan  dari  penelitian  survei  ini,  yaitu  untuk mengulas dan membandingkan metode deep learning yang diimplementasikan pada kasus deteksi berita palsu dari beberapa penelitian sebelumnya, dan untuk mendapatkan gambaran korpus  atau dataset yang  digunakan  oleh  penelitian  sebelumnya.  Hasil  penelitian  ini membantu  untuk  mengetahui  dan  memetakan  pemanfaatan  algoritma deep  learning pada kasus  deteksi  berita  palsu,  dan  dapat  digunakan  sebagai  pondasi  pengetahuan  dalam menetapkan  area  penelitian  yang  telah  matang  pada  topik  deteksi  berita  palsu,  sekaligus membuka sudut pandang penelitian di wilayah yang baru.

## 2. Kajian Pustaka
Berita palsu boleh jadi dapat dipahami sebagai berita bohong atau hoax, yang mana di dalam KBBI disebutkan bahwa hoax merupakan informasi yang direkayasa untuk menutupi informasi  sebenarnya.  Hoax  juga  dapat  dipahami  sebagai  upaya  pemutarbalikan  fakta menggunakan  informasi  yang  seolah-olah  meyakinkan  tetapi  tidak  dapat  diverifikasi kebenarannya. Saat ini hoax tumbuh subur sebagai ekses negatif dari jejaring media sosial dan  aplikasi  pengiriman  pesan.  Salah  satu  contoh  pemberitaan  palsu  yang  paling  umum adalah  mengklaim  sesuatu  kejadian  dengan  suatu  sebutan  yang  berbeda  dengan  kejadian yang sebenarnya untuk tujuan menghasut atau pembunuhan karakter pihak lain [7].
Menurut Zhou dan Zafarani deteksi berita palsu secara manual dapat dibagi menjadi; 1) pemeriksaan fakta berbasis ahli atau pakar, dan 2) pemeriksaan fakta berbasis bersumber data  yang  banyak.  Pemeriksaan  fakta  manual  berbasis  ahli,  yaitu  mengandalkan  ahli  atau pakar di bidang pemeriksaan fakta menghasilkan data yang sangat kredibel, mudah dikelola, dan  mengarah  pada  hasil  yang  sangat  akurat,  tetapi  mahal.  Deteksi  berita  palsu  secara manual tidak sesuai dengan kondisi saat ini dimana volume informasi baru terus menerus muncul  dengan  cepat,  terutama  di  media  sosial.  Salah  satu  solusi  untuk  mengatasi skalabilitas  munculnya  berita  palsu,  teknik  pengecekan  berita  secara  otomatis  mulai dibutuhkan dan mengandalkan teknik Natural Language Processing (NLP) dan kecerdasan buatan.  Penelitian  terdahulu  yang  telah  menemukan  bahwa  strategi  yang  dapat  dilakukan untuk mendeteksi berita palsu terdiri dari empat perspektif, yaitu: 1) knowledge-based , 2) style-based , 3) propagation-based , dan 4) source-based [8].
Machine  learning adalah  cabang  dari  bidang  ilmu  kecerdasan  buatan  dan  menjadi salah satu cara yang dapat digunakan dalam kecerdasan buatan untuk mencapai hasil yang maksimal. Machine  learning mengandalkan  bekerja  dengan  kumpulan  data  kecil  hingga besar dengan memeriksa dan membandingkan data tersebut untuk menemukan pola umum dan mengeksplorasi perbedaannya. Salah satu penerapan yang umum dari machine learning adalah prediksi hasil berdasarkan data yang ada. Machine learning mampu mempelajari pola dari kumpulan data yang ada, dan kemudian menerapkannya ke kumpulan data yang tidak
diketahui  untuk  memprediksi  hasilnya.  Teknik  klasifikasi  adalah  teknik  yang  sering digunakan dalam machine learning untuk melakukan suatu proses prediksi hasil [9].
Deep learning dapat dipahami sebagai bentuk pembaruan dari neural network multiple layer yang  merupakan  bagian  dari  kecerdasan  buatan  dan machine  learning yang  dapat dimanfaatkan dalam tugas deteksi citra digital, pengenalan suara, dan lain-lain. Tahun 1950 tercatat bahwa deep learning mulai dikembangkan, akan tetapi bentuk penerapannya terlihat cukup  memuaskan  sejak  tahun  1990.  Algoritma  pembelajaran  yang  digunakan  sekarang pada  tugas  yang  kompleks  hampir  sama  seperti  algoritma  pembelajaran  yang  digunakan untuk menyelesaikan masalah permainan pada tahun 1980, meskipun model algoritma yang digunakan berubah menjadi training yang sederhana dari arsitektur deep learning . Hal yang penting pada pengembangan model yang sekarang, yaitu dukungan sumber daya perangkat keras yang dibutuhkan agar menjadi sukses [10]. Deep learning merupakan teknik modern terkini  untuk  pemrosesan  gambar  dan  analisis  data,  dengan  hasil  yang  menjanjikan  dan potensinya sangat besar. Telah dilakukan survei terhadap 40 penelitian yang menggunakan teknik deep learning . Selain itu, telah dilakukan juga perbandingan deep learning dengan teknik populer lainnya, sehubungan dengan perbedaan kinerja teknik klasifikasi atau analisis regresi.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa deep  learning memberikan  akurasi  tinggi, mengungguli teknik pemrosesan gambar yang umum digunakan [11].

## 3. Metode Penelitian
Studi  literatur  yang  dilakukan  adalah  untuk  mengetahui  dan  memetakan  hasil  studi terdahulu  yang  berkaitan  dengan  tema  literatur  tertentu.  Studi  literatur  juga  merupakan tahapan  penting  suatu  penelitian  karena  dapat  dijadikan  sebagai  pondasi  pengetahuan, menetapkan area penelitian yang telah matang, dan membuka sudut pandang penelitian di wilayah yang baru. Studi literatur yang baik akan menghasilkan peta pengetahuan tentang suatu topik penelitian yang dapat memandu para peneliti menggali lebih dalam area  yang belum matang [12]. Adapun metode penelitian yang digunakan seperti tampak pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram alur pencarian dan seleksi literatur
Data-data  literatur  pada  penelitian  ini  dikumpulkan  memanfaatkan  pangkalan  data penelitian ilmiah ScienceDirect dan IEEE Xplore dengan kata kunci “ Fake News Detection ” menggunakan  pendekatan deep  learning .  Kumpulan  literatur  dengan  topik  deteksi  berita palsu  atau  hoaks  tersebut  kemudian  diseleksi  secara  bertahap,  yaitu:  1)  pendekatan  yang digunakan  hanya  fokus  pada  model deep  learning ,  2)  tahun  terbit  dari  literatur  yang didapatkan,  diseleksi  hanya  tahun  2021  sebagaimana  terlihat  pada  Gambar  1.  Pencarian artikel menggunakan kata kunci dan tahun terbit artikel yang sudah ditentukan menghasilkan 208  artikel.    Kemudian  dilakukan  seleksi  judul  dan  abstrak  berdasarkan  kesesuaian  topik yang  diinginkan,  menghasilkan  64  artikel.  Kemudian  dilakukan  seleksi  kembali  dengan membaca full paper sehingga menghasilkan 12 artikel yang menjadi bahan survei literatur.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Salah  satu  sisi  gelap  dari  media  sosial  saat  ini,  yaitu  menjadi  sarana  penyebaran informasi  salah  dan  berita  palsu.  Informasi  yang  salah  dapat  mempengaruhi  opini  dan persepsi pembaca. Berita bohong bahkan dapat memanipulasi sentimen masyarakat untuk alasan politik atau ekonomi. Pengertian "berita palsu" atau "informasi salah" dapat dipahami sebagai informasi  yang tidak akurat bahkan tidak jarang dibuat salah secara sengaja  yang kemudian didistribusikan dengan maksud untuk menipu atau menggiring opini mereka yang membacanya.
Pada  awal  tahun  2020,  sejumlah  mitos  mulai  menjadi  berita  utama  terkait  dugaan pengobatan  COVID-19,  yang  biasa  disebut  dengan  virus  corona.  Banyak  klaim  palsu disajikan  sebagai  fakta,  termasuk  gagasan  bahwa  makan  lebih  banyak  daging  merah  atau minyak kelapa dapat mengobati virus. Contoh misinformasi tersebut dapat membahayakan wacana publik dengan mempengaruhi individu untuk membuat keputusan yang salah terkait politik  atau  kesejahteraan  pribadi.  Secara  sederhana  misinformasi  berarti  salah  informasi, yaitu  konten  informasi  didalamnya  memang  salah,  tetapi  oleh  pihak  yang  menyebarkan informasi  tersebut  percaya  bahwa  informasi  itu  benar.  Penyebar  informasi  tak  memiliki tendensi untuk membahayakan orang lain. Selain misinformasi ada juga disinformasi, yaitu pihak  penyebar  informasi  mengetahui  konten  informasi  didalamnya  salah.  Namun  pihak penyebar  tetap  dengan  sengaja  menyebarkan  informasi  salah  tersebut  untuk  menipu, mengancam,  bahkan  membahayakan  pihak  lain.  Ada  juga  malinformasi,  yaitu  konten informasi  yang  didalamnya  benar.  Tetapi  justru  informasi  tersebut  digunakan  untuk mengancam keberadaan pihak lain atau pihak dengan identitas tertentu. Malinformasi dapat bisa dikategorikan ke dalam hasutan kebencian [13].
Secara formal masih belum disepakati definisi universal untuk berita palsu, bahkan di dalam dunia jurnalisme. Pada dasarnya definisi yang jelas dan akurat dapat membantu untuk membedakan  dan  menganalisis  berbagai  jenis  berita  palsu,  sehingga  diperlukan  beberapa konsep untuk menyajikan definisi yang luas dan sempit pada beberapa istilah berita palsu tersebut. Berdasarkan bagaimana istilah dan konsep berita palsu tersebut didefinisikan, maka dapat  dibedakan  satu  dari  yang  lain  berdasarkan  tiga  karakteristik  utama,  yaitu  keaslian (mengandung pernyataan non-faktual  atau tidak),  niat (bertujuan untuk menyesatkan atau menghibur publik), dan konten informasi tersebut merupakan berita atau bukan. Rangkuman konsep-konsep  berita  palsu  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.,  contohnya,  disinformasi adalah informasi palsu (berita atau bukan berita) dengan niat jahat untuk menyesatkan publik [8].
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika

## Tabel 1. Perbandingan Konsep Berita Palsu [8]
Konsep Keaslian Maksud/Niat Berita? Deceptive news Non-faktual Menyesatkan Ya False news Non-faktual Tidak terdefinisi Ya Satire news Tidak Utuh Menghibur Ya Disinformation Non-faktual Menyesatkan Tidak terdefinisi Misinformation Non-faktual Tidak terdefinisi Tidak terdefinisi Cherry-picking Biasanya faktual Menyesatkan Tidak terdefinisi Clickbait Tidak terdefinisi Menyesatkan Tidak terdefinisi Rumor Tidak terdefinisi Tidak terdefinisi Tidak terdefinisi
Tantangan  penanggulangan  berita  palsu  pada  platform  media  sosial  salah  satunya, yaitu  seringkali  pendapat  dan  persepsi  pribadi  individu  kemudian  disalahpahami  sebagai sebuah berita selayaknya berita dari sumber resmi. Bahkan tidak jarang terdapat pihak-pihak yang dengan sengaja menggunakan bot dan algoritma jahat di media sosial untuk melakukan propaganda secara paksa sehingga membuat pembaca percaya bahwa berita palsu itu sesuatu yang benar [14].
Berita palsu lebih jauh juga dapat mempengaruhi makro ekonomi suatu kawasan atau negara  dimana  tidak  jarang  berita  palsu  dapat  mempengaruhi  opini  publik  sehingga memberikan peluang bagi  oknum  pelaku kriminal  keuangan untuk  melakukan manipulasi pasar  keuangan.  Padahal  berita  keuangan  yang  valid  merupakan  sumber  informasi  utama yang sangat diperlukan bagi investor untuk melakukan analisis dan pengambilan keputusan investasi. Sehingga fokus deteksi berita palsu tidak hanya pada berita politik, melainkan juga berita keuangan perlu diperhatikan sebagai faktor penting dalam usaha deteksi berita palsu secara multidimensi [22].
Studi literatur  yang telah dilakukan  oleh penelitian  sebelumnya juga melihat  bahwa teknik deep learning telah berkembang dengan baik sehingga menjadi populer. Salah satu sebabnya, yaitu para peneliti tidak harus menghabiskan banyak waktu pada tahapan ekstraksi fitur  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  andal  menggunakan deep  learning .  Strategi pendekatan berbasis konten dan berbasis konteks juga menjadi salah satu cara yang efektif untuk melakukan klasifikasi berita palsu secara tepat [26]. Meskipun pada penelitian Reis dkk. pada tahun 2019 menunjukkan bahwa XGBoost atau eXtreme Gradient Boosting yang merupakan algoritma berbasis pohon telah menunjukkan performa yang sangat baik dalam melakukan  deteksi  berita  palsu  pada  hitungan  interval  kepercayaan  95%  untuk  rata-rata AUC  dan  F1  dengan  melakukan  pembagian  5  kali  lipat  antara dataset pelatihan  dan pengujian, dan diulang 10 kali dengan versi acak yang berbeda dari dataset asli (total 50 kali eksekusi) [27].
Survei  literatur  dari  penelitian-penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya sebagaimana terlihat pada Tabel 2 bahwa telah diperoleh 12 literatur yang diterbitkan pada tahun  2021  dengan  topik  penelitian  deteksi  berita  palsu  menggunakan  pendekatan deep learning yang  diindeks  oleh  ScienceDirect,  dan  IEEE  Xplore.  Survei  ini  memperlihatkan bahwa  terdapat  7  literatur  yang  menggunakan  kumpulan  data  berbahasa  Inggris  sebagai objek  penelitian,  1  literatur  berbahasa  Slavik,  1  literatur  berbahasa  India,  1  berbahasa Mandarin, 1 berbahasa  Indonesia, dan 1 lagi  menggunakan  gabungan  dua kumpulan data
berbahasa  Mandarin  dan  Inggris.  Kondisi  tersebut  terjadi  karena  ketersedian  korpus  data berita palsu berbahasa non Inggris yang sifatnya terbuka dan mudah diakses masih sangat terbatas.  Pada  penelitian  Utami  dkk.pada  tahun  2020  telah  melakukan  implementasi algoritma Apriori dan Random Forest menggunakan korpus data berita berbahasa Indonesia dengan sumber data sebanyak 5.000 data berita pada periode 2016-2020 yang dikumpulkan dari  turnbackhoax.id  yang  telah  disusun  klasifikasi  kelas  hoax  dan  non-hoax,  dengan mengajukan permintaan [28]. Dataset berita palsu berbahasa Inggris seperti: LIAR Dataset, ISOT  Dataset,  dan  FA-KES  Dataset,  juga  sudah  cukup  populer  dikalangan  para  peneliti sehingga  memudahkan  untuk  menjadikannya  sebagai  tolak  ukur  tingkat  keberhasilan algoritma atau kerangka  kerja deep learning pada kasus  deteksi  berita palsu  yang sedang dikembangkan.
Tabel 2. Perbandingan Tinjauan Pustaka Berita Palsu
No Judul, Penulis, Tahun Dataset / Objek Penelitian Algoritma Deep Learning 1 A Temporal Ensembling Based Semi-Supervised Convnet for The Detection of Fake News Articles ., Meel & Vishwakarma, 2021  [14]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 70.257 data dari 3 sumber, yaitu; Fake News Detection (Jruvika), Fake News Data, dan Fake News Sample (Pontes), yang tersedia di Kaggle. Convolutional Neural Network (CNN) 2 Attention-based C-BiLSTM for Fake News Detection ., Trueman et al., 2021 [15]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 12.836 data yang bersumber dari LIAR Dataset, dengan 6 label, yaitu; true , half-true , mostly true , barely true , false , pants on fire . Kombinasi Bidirectional LSTM (Bi- LSTM) dan CNN di dalam AC- BiLSTM 3 BerConvoNet: A Deep Learning Framework for Fake News Classification ., M. Choudhary et al., 2021 [16]., Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 54.924 data yang bersumber dari dari 4 sumber, yaitu; FakeNewsNet George McIntire Dataset, Repository, Gossipcop, Politifact. CNN di dalam BerConvoNet yang menggunakan BERT sebagai encoder 4 Comparison of Fake News Detection using Machine Learning and Deep Learning Techniques ., Alameri & Mohd, 2021 [17]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 18.113 data yang bersumber dari ISOT Dataset yang tersedia di Kaggle. Long Short-Term Memory (LSTM) 5 Convolutional Neural Network with Margin Loss for Fake News Detection ., Goldani et al., 2021 [18]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 57.734 data yang bersumber dari LIAR Dataset dan ISOT dataset. CNN dengan margin loss 6 Fake News Detection and Analysis using Multitask Learning with BiLSTM CapsNet Model ., Sridhar & Sanagavarapu, 2021 [19]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 20.554 data yang bersumber dari Fake News Dataset yang tersedia di Kaggle.
Tersusun dalam 6 label kategori, yaitu; not fake , may be misleading title , partial accurate , parody ,
misinformation , false/fake .
Bidirectional LSTM (Bi- LSTM)
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
No Judul, Penulis, Tahun Dataset / Objek Penelitian Algoritma Deep Learning 7 Fake News Detection in Slovak Language using Deep Learning Techniques ., Ivancova et al., 2021 [20]. Kumpulan data berbahasa Slavik sebanyak 2.278 data yang bersumber dari 9 website, berisi potongan berita. Kombinasi CNN dan LSTM 8 Fake News Detection: A Hybrid CNN-RNN Based Deep Learning Approach ., Nasir et al., 2021 [21]. Kumpulan data berbahasa Inggris sebanyak 45.804 data yang bersumber dari ISOT Dataset dan FA-KES Dataset. Kombinasi CNN dan RNN 9 Financial Fake News Detection with Multi fact CNN-LSTM Model ., Zhi et al., 2021 [22]. Kumpulan data berbahasa Mandarin sebanyak 8.000 data berlabel, memiliki judul, konten, sumber, dan komentar. Kombinasi CNN dan LSTM 10 Hoax Analyzer for Indonesian News Using Deep Learning Models ., Nayoga et al., 2021 [23]. Kumpulan data berbahasa Indonesia sebanyak 1.000 data yang bersumber dari  data.mendeley.com/datasets, github.com/pierobeat/, dan kompas.com. DNN, LSTM, Bi- LSTM, GRU, Bi- GRU, dan 1D- CNN 11 Improving Fake News Detection with Domain- Adversarial and Graph- attention Neural Network ., Yuan et al., 2021 [24]. Kumpulan data berbahasa Mandarin dan berbahasa Inggris sebanyak 15.400 yang bersumber dari Twitter dan Weibo, berisi gambar dan teks, diberi label asli atau palsu. Kombinasi Bi- LSTM dan Graph Neural Network di dalam DAGA- NN (GNN) 12 Multiple Features Based Approach for Automatic Fake News Detection on Social Networks using Deep Learning ., Sahoo & Gupta, 2021 [25]. Kumpulan data berbahasa India sebanyak 42.277.247 yang bersumber dari Facebook, dengan rincian, yaitu; 5.026 data profiles , 15.328 data berita, dan 42.256.893 data post .
Long Short Term Memory (LSTM)
Algoritma deep  learning yang  digunakan  pada  12  literatur  tersebut  juga memperlihatkan  bahwa  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  menjadi  favorit dengan muncul 6 kali di dalam kumpulan paper tersebut. Algoritma yang menjadi favorit berikutnya,  yaitu Long  Short  Term  Memory (LSTM)  yang  muncul  pada  5  literatur  dan Bidirectional LSTM (Bi-LSTM) yang muncul pada empat literatur. Algoritma CNN tampak cukup  mudah  untuk  diterapkan  pada  kasus-kasus  yang  berkaitan  dengan  NLP  khususnya dalam hal ini deteksi berita palsu. CNN juga memiliki kinerja yang bagus dan tingkat akurasi yang tinggi pada hasilnya. Kesuksesan CNN ternyata masih menyisakan kekurangan, yaitu hanya dapat dioperasikan pada data terstruktur reguler (Euclidean), sementara kenyataannya banyak  juga  data  di  dunia  nyata  yang  di  mana  jumlah  koneksi node -nya  bervariasi,  tidak berurutan, tidak teratur, atau non-Euclidean. Sebagaimana pada penelitian  Benamira pada tahun 2019 yang melakukan klasifikasi atas kesamaan graph menggunakan 2 metode, yaitu: Graph Convolutional Networks (GCN) dan Attention Graph Neural Network (AGNN) untuk mendeteksi berita palsu pada sumber dataset dari “Horne 2017 Fake News Data” yang terdiri dari 150 data berita yang berlabel, 75 palsu dan 75 asli [29].
Gambar 2. Diagram arsitektur CNN untuk deteksi berita palsu [14]
Konsep kerja CNN yang diterapkan untuk kasus deteksi berita palsu sebagaimana pada tampilan Gambar 2, terlihat bahwa sampel data masukkan dibedakan menjadi 2 bentuk yaitu judul  berita  dan  teks  konten  berita.  Penggunaan  Word2Vec word  embedding yaitu  untuk mewakili setiap kata inputan ke ruang vektor 300 dimensi. Word2Vec merupakan metode yang dapat menghasilkan teknik pemrosesan bahasa alami yang digunakan untuk mewakili kata-kata dalam bentuk vektor numerik dalam ruang geometris dari makna semantiknya, di mana  jarak  antara  dua  vektor  akan  menggambarkan  hubungan  semantik  antara  dua  kata tersebut berkorelasi positif dengan kesamaan semantik kata-kata tersebut. Batas maksimum tensor  input  pada  judul  yaitu  25  kata  sedangkan  pada  teks  konten  berita  yaitu  1500  kata, yang kemudian dilanjutkan pada tahap proses kernel konvolusi, max polling , concatenate , dan flatten . Gabungan reshape fitur menjadi sebuah vector agar bisa digunakan sebagai input pada  tahap  proses fully-connected  layer [14]. Fully-connected  layer yaitu  suatu  susunan neuron-neuron  yang  semuanya  saling  berhubungan  dengan  neuron  lain  pada  lapisan sebelumnya. Setiap aktivasi dari lapisan sebelumnya perlu diubah menjadi data satu dimensi sebelum dapat terhubung ke semua neuron, kemudian layer terakhir ( loss layer ) pada CNN yang  bertugas  mengukur  penyimpangan  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual  (target)  lalu menghasilkan klasifikasi berupa label berita palsu atau asli [30].
Gambar 3. Diagram arsitektur Bi-LSTM untuk deteksi berita palsu [19]
Arsitektur BiLSTM untuk deteksi berita palsu sebagaimana pada Gambar 3., terlihat bahwa model yang dirancang mengambil data berita seperti konsep kerja CNN yaitu dengan dibedakan menjadi 2 bentuk yaitu judul berita dan teks konten berita. Kata-kata dari judul berita dan teks konten berita divektorkan ke dalam embedding matrix dan dimasukkan ke dalam  lapisan  Bi-LSTM.  Judul  dan  isi  berita  kemudian  masing-masing  dimodelkan menggunakan  unit  Bi-LSTM  dan  hasilnya  kemudian  digabungkan  kembali.  Vektor gabungan tersebut kemudian diproses lagi menggunakan lapisan konvolusi dan kemudian dimasukkan ke dalam capsule network untuk diprediksi apakah data berita tersebut asli atau palsu [19].
Jika dimungkinkan untuk mengelompokkan algoritma LSTM dan Bi-LSTM sebagai satu kelompok yang sama, tentunya kelompok algoritma LSTM ini menjadi lebih populer dibandingkan  algoritma  CNN  berdasarkan  kumpulan  literatur  yang  telah  dikumpulkan. LSTM  merupakan  algoritma  yang  memiliki  keunggulan  dibandingkan  RNN  (Recurrent Neural Network) karena memiliki dua jenis ingatan yaitu memori jangka panjang dan jangka pendek  yang  memungkinkan  untuk  menyimpan  informasi  terhadap  pola-pola  data. Perbandingan  CNN  dengan  LSTM  dalam  melakukan  deteksi  berita  palsu  berbahasa Indonesia telah mampu menghasilkan nilai accuracy , precision , dan recall lebih dari 0,88 untuk CNN, dan lebih dari 0,84 untuk LSTM yang diimplementasikan pada kumpulan data yang dimiliki Masyarakat Anti Hoax Indonesia (MAFINDO) dan Forum Anti Fitnah Hasut dan Hoax (FAFHH) [31]. Keunggulan Bi-LSTM sedangkan dua lapisan jaringan saraf yang dapat  menangani  data  sekuensial  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  dengan  bergerak maju dan mundur. Beberapa catatan yang menarik salah satunya bahwa di balik keunggulan Bi-LSTM  tersebut,  masih  terdapat  beberapa  permasalahan,  salah  satunya  yaitu:  arsitektur algoritma  Bi-LSTM  yang  kompleks  menjadi  potensi  beban  komputasi  yang  tinggi  ketika diterapkan pada kasus berskala besar.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  survei  literatur  pada  12  artikel  yang  terpilih,  secara  garis  besar  bahwa algoritma CNN dan Bi-LSTM menjadi favorit para peneliti saat ini untuk diimplementasikan pada  kasus  pendeteksian  berita  palsu  karena  keunggulan  Bi-LSTM  yang  memiliki  dua
lapisan jaringan saraf  yang  dapat  menangani  data sekuensial untuk  meningkatkan akurasi prediksi dengan bergerak maju dan mundur. Sedangkan menurut Zhou dan Zafarani bahwa deteksi berita palsu secara manual  yang melibatkan pemeriksaan fakta berbasis ahli/pakar dapat  menghasilkan  data  yang  sangat  kredibel,  tetapi  berbiaya  mahal  dan  membutuhkan waktu cukup lama. Deteksi berita palsu secara manual tidak sesuai dengan volume informasi baru yang terus menerus muncul dengan cepat, terutama di media sosial. Tingkat masivitas berita  palsu  yang  sangat  tinggi  hanya  mungkin  diatasi  dengan  teknik  deteksi  berita  palsu secara  otomatis  dengan  mengandalkan  pendekatan  NLP  dan  kecerdasan  buatan.  Strategi mendeteksi  berita  palsu  dapat  dilakukan  dengan  empat  pendekatan,  yaitu;  berbasis isi/kontennya,  berbasis  gaya  penulisannya,  berbasis  pola  penyebarannya,  dan  berbasis kredibilitas sumbernya.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Fakultas  Teknik  dan  Ilmu  Komputer, Universitas Komputer Indonesia, atas dukungan teknisnya. Penelitian yang disajikan dalam makalah  ini  telah  dilakukan  di  Laboratorium  Sistem  Informasi  Akuntansi,  Prodi Komputerisasi Akuntansi.

## Daftar Pustaka
[1] C.  Reuter  and  M.  A.  Kaufhold,  “Fifteen  years  of  social  media  in  emergencies:  A retrospective  review  and  future  directions  for  crisis  Informatics,” J.  Contingencies Cris. Manag. , vol. 26, no. 1, 2018, doi: 10.1111/1468-5973.12196.
[2] N. Hidaya, N. Qalby, S. S. Alaydrus, A. Darmayanti, and A. P. Salsabila, “Pengaruh Media Sosial Terhadap Penyebaran Hoax Oleh Digital Native,” Makassar, 2019.
[3] X.  Cao  and  L.  Yu,  “Exploring  The  Influence  Of  Excessive  Social  Media  Use  At Work: A Three-Dimension Usage Perspective,” Int. J. Inf. Manage. , vol. 46, no. 1, pp. 83–92, 2019.
[4] A. R. Ahmad and H. R. Murad, “The Impact of Social Media on Panic During The COVID-19  Pandemic  in  Iraqi  Kurdistan:  Online  Questionnaire  Study,” J.  Med. Internet Res. , vol. 22, no. 5, 2020.
[5] M. R. Ramadhani and A. R. I. Pratama, “Analisis Kesadaran Cyber Security Pada Pengguna Media Sosial Di Indonesia,” AUTOMATA , vol.  1, no. 2, 2020, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/download/15426/10219.
[6] S. Gerintya, “Hoaks dan Bahaya Rendahnya Kepercayaan Terhadap Media,” 2018. https://tirto.id/hoaks-dan-bahaya-rendahnya-kepercayaan-terhadap-media-cKAx (accessed Jul. 28, 2021).
[7] E. Lararenjana, “Mengenal Arti Hoax Atau Berita Bohong, Ketahui Jenis dan Ciri- Cirinya,”  2020.  https://www.merdeka.com/jatim/mengenal-arti-hoax-atau-berita- bohong-dan-cara-tepat-menyikapinya-kln.html?page (accessed Jul. 28, 2021).
[8] X. Zhou and R. Zafarani, “A Survey of Fake News: Fundamental Theories, Detection Methods, and Opportunities,” ACM Comput. Surv. , vol. 53, no. 5, pp. 1–40, Oct. 2020, doi: 10.1145/3395046.
[9] C. B. C. Latha and S. C. Jeeva, “Improving The Accuracy Of Prediction Of Heart Disease  Risk  Based  On  Ensemble  Classification  Techniques,” Informatics  Med. Unlocked , vol. 16, 2019, doi: 10.1016/j.imu.2019.100203.
[10]  A. Yanuar, “Pengenalan Deep Learning,”
ugm.ac.id , 2018.
https://machinelearning.mipa.ugm.ac.id/2018/06/10/pengenalan-deep-learning (accessed Jul. 28, 2021).
[11]  A. Kamilaris and F. X. Prenafeta-Boldú, “Deep Learning In Agriculture: A Survey,” Computers and Electronics in Agriculture , vol. 147. 2018, doi: 10.1016/j.compag.2018.02.016.
[12]  C. Fisch and J. Block, “Six tips for your (systematic) literature review in business and management  research,” Manag.  Rev.  Q. ,  vol.  68,  no.  2,  pp.  103–106,  2018,  doi: 10.1007/s11301-018-0142-x.
[13]  R.  Asyik,  “Inilah  Beda  Misinformasi,  Disinformasi,  dan  Malinformasi,” ayobandung.com , 2019. https://ayobandung.com/read/2019/02/01/44283/inilah- beda-misinformasi-disinformasi-dan-malinformasi.
[14]  P. Meel and D. K. Vishwakarma, “A Temporal Ensembling Based Semi-Supervised Convnet for The Detection of Fake News Articles,” Expert Syst. Appl. , vol. 177, p. 115002, Sep. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2021.115002.
[15]  T. E. Trueman, A. K. J., N. P., and V. J., “Attention-based C-BiLSTM for Fake News Detection,” Appl.  Soft  Comput. ,  vol.  110,  p.  107600,  Oct.  2021,  doi: 10.1016/j.asoc.2021.107600.
[16]  M.  Choudhary,  S.  S.  Chouhan,  E.  S.  Pilli,  and  S.  K.  Vipparthi,  “BerConvoNet:  A Deep Learning Framework for Fake News Classification,” Appl. Soft Comput. , vol. 110, p. 107614, Oct. 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2021.107614.
[17]  S. A. Alameri and M. Mohd, “Comparison of Fake News Detection using Machine Learning and Deep Learning Techniques,” in 2021 3rd International Cyber Resilience Conference (CRC) , Jan. 2021, pp. 1–6, doi: 10.1109/CRC50527.2021.9392458.
[18]  M. H. Goldani, R. Safabakhsh, and S. Momtazi, “Convolutional Neural Network with Margin  Loss  for  Fake  News  Detection,” Inf.  Process.  Manag. ,  vol.  58,  no.  1,  p. 102418, Jan. 2021, doi: 10.1016/j.ipm.2020.102418.
[19]  S. Sridhar and S. Sanagavarapu, “Fake News Detection and Analysis using Multitask Learning with BiLSTM CapsNet Model,” in 2021 11th International Conference on Cloud  Computing,  Data Science  &  Engineering  (Confluence) ,  Jan.  2021,  pp.  905– 911, doi: 10.1109/Confluence51648.2021.9377080.
[20]  K.  Ivancova,  M.  Sarnovski,  and  V.  Maslej-Krcsnakova,  “Fake  News  Detection  in Slovak  Language  using  Deep  Learning  Techniques,”  in 2021  IEEE  19th  World Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI) , Jan. 2021, pp. 000255–000260, doi: 10.1109/SAMI50585.2021.9378650.
[21]  J. A. Nasir, O. S. Khan, and I. Varlamis, “Fake News Detection: A Hybrid CNN-RNN Based Deep Learning Approach,” Int. J. Inf. Manag. Data Insights , vol. 1, no. 1, p. 100007, Apr. 2021, doi: 10.1016/J.JJIMEI.2020.100007.
[22]  X. Zhi et al. , “Financial Fake News Detection with Multi fact CNN-LSTM Model,” in 2021 IEEE 4th International Conference on Electronics Technology (ICET) , May 2021, pp. 1338–1341, doi: 10.1109/ICET51757.2021.9450924.
[23]  B.  P.  Nayoga,  R.  Adipradana,  R.  Suryadi,  and  D.  Suhartono,  “Hoax  Analyzer  for Indonesian News Using  Deep  Learning Models,” Procedia  Comput. Sci. ,  vol.  179, pp. 704–712, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.059.
[24]  H. Yuan, J. Zheng, Q. Ye, Y. Qian, and Y. Zhang, “Improving Fake News Detection with  Domain-Adversarial  and  Graph-attention  Neural  Network,” Decis.  Support Syst. , p. 113633, Jul. 2021, doi: 10.1016/j.dss.2021.113633.
[25]  S. R. Sahoo and B. B. Gupta, “Multiple Features Based Approach for Automatic Fake News Detection on Social Networks using Deep Learning,” Appl. Soft Comput. , vol. 100, 2021, doi: 10.1016/j.asoc.2020.106983.
[26]  A.  Bondielli  and  F.  Marcelloni,  “A  survey  on  fake  news  and  rumour  detection
OJS: https://ojs.unikom.ac.id/index.php/jamika
techniques,” Inf. Sci. (Ny). , vol. 497, 2019, doi: 10.1016/j.ins.2019.05.035.
[27]  J.  C.  S.  Reis,  A.  Correia,  F.  Murai,  A.  Veloso,  F.  Benevenuto,  and  E.  Cambria, “Supervised Learning for Fake News Detection,” IEEE Intell. Syst. , vol. 34, no. 2, pp. 76–81, Mar. 2019, doi: 10.1109/MIS.2019.2899143.
[28]  M. P. Utami, O. D. Nurhayati, and B. Warsito, “Hoax Information Detection System Using  Apriori  Algorithm  and  Random  Forest  Algorithm  in  Twitter,”  2020,  doi: 10.1109/ICIDM51048.2020.9339648.
[29]  A. Benamira, B. Devillers, E. Lesot, A. K. Ray, M. Saadi, and F. D. Malliaros, “Semi- supervised learning and graph neural networks for fake news detection,” 2019, doi: 10.1145/3341161.3342958.
[30]  H. K. Farid, E. B. Setiawan, and  I. Kurniawan,  “Implementation  Information Gain Feature Selection for Hoax News Detection on Twitter using Convolutional Neural Network (CNN),” Indones. J. Comput. , vol. 5, no. 3, pp. 23–36, 2020.
[31]  A. A. Kurniawan and M. Mustikasari, “Implementasi Deep Learning Menggunakan Metode CNN dan LSTM untuk Menentukan Berita Palsu dalam Bahasa Indonesia,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, pp. 544–552, 2021.