Abstrak —Fokus masyarakat Indonesia tidak lepas dari kasus pandemi  Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) dengan mengikuti setiap informasi terkait perkembangannya setiap hari. Hal ini yang mendorong banyak pihak terlebih pemerintah untuk menyediakan layanan informasi terkini terkait COVID- 19. Namun, banyak berita online  menyajikan informasi palsu yang dikenal dengan berita hoax tentang COVID-19 yang dapat menyebabkan keresahan masyarakat. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan deteksi terhadap berita–berita  online  seputar informasi COVID-19 di Indonesia yang dibagi menjadi dua kategori, yaitu berita hoax  dan berita fakta. Proses deteksi berita  online  dilakukan dengan metode penggabungan Long- Short Term Memory dan Support Vector Machine (hybrid LSTM- SVM). LSTM menghasilkan fitur teks representatif yang selanjutnya digunakan untuk proses klasifikasi berita oleh SVM yang menghasilkan persentase nilai akurasi mencapai 94%. Nilai tersebut lebih tinggi dibandingkan dengan hanya mengimplementasikan Metode LSTM atau Metode SVM saja.
Kata Kunci —COVID-19, Deteksi Berita Hoax, LSTM, SVM.

## I. PENDAHULUAN
ADA penghujung akhir tahun 2019, hampir seluruh negara di dunia digemparkan dengan penyebaran virus influenza baru yang disebut dengan Coronavirus Disease 2019, kemudian dikenal dengan COVID-19. Awal mula penemuan penyakit COVID-19 yaitu di Wuhan, Negara Cina dengan kasus 5 orang terjangkit pada sekitar 18 –  29 Desember 2019 [1]. Dengan tingkat penyebaran tinggi, kasus terinfeksi COVID-19 telah terjadi hampir di seluruh negara di awal tahun 2020, termasuk Indonesia. Sejak 2 Maret 2020, tercatat telah ditemukan kasus terinfeksi COVID-19 di Indonesia, lebih tepatnya di kota Jakarta, untuk pertama kalinya dengan jumlah penderita sebanyak 2 orang[2]. Sebagai catatan pengingat bahwa kasus terinfeksi COVID-19 di Indonesia sampai 31 Mei 2021 menembus angka kumulatif 1.816.041. Setelah kurang lebih dua tahun lamanya, kasus terinfeksi COVID-19 masih ditemukan yang ditambah dengan penemuan varian baru dari COVID-19 seperti varian delta, varian omnicron, dan sebagainya[3]. Dengan mempertimbangkan jejak rekam kasus penyebaran COVID- 19 di Indonesia yang semakin meningkat semenjak bulan Maret 2020, pemerintah Indonesia segera membentuk suatu tim yang dikenal dengan Satuan Tugas (Satgas) Penanganan COVID-19 dan dibagi ke dalam dua kelompok, yaitu Satgas COVID-19 dan Satgas Pemulihan Ekonomi Nasional di bawah pengawasan Komite Pemulihan Nasional. Salah satu
tugas dari Satgas COVID-19, yaitu untuk melaporkan data terkait COVID-19 di Indonesia kepada seluruh masyarakat Indonesia agar mendapatkan perkembangan informasi terkini terkait penyebaran COVID-19 di Indonesia serta langkah pencegahan atau penanggulangannya. Pemberian informasi tersebut disebarluaskan melalui beberapa laman resmi pemerintahan, seperti https://covid19.go.id/, https://kawalcovid19.id/ dan lain sebagainya. Akan tetapi, berita-berita yang memberikan informasi palsu tentang COVID-19 banyak bermunculan sehingga mampu meresahkan dan mengakibatkan salah interpretasi dalam melawan pandemi COVID-19. Berita tersebut yang selanjutnya lebih dikenal dengan berita hoax . Pada penelitian ini, dilakukan deteksi terhadap berita hoax tentang COVID-19 di Indonesia sehingga dapat meminimalisir atau menghilangkan berita–berita hoax COVID-19 di Indonesia. Terdapat beberapa penelitian dalam mendeteksi berita hoax menggunakan berbagai metode, antara lain: Prannay S. Reddy dkk (2019) melakukan penelitian untuk mengidentifikasi berita palsu secara akurat dengan menerapkan teknik natural language processing dan machine learning serta menyelidiki dan membandingkan akurasi teknik Naïve Bayes, SVM, jaringan syaraf dan LSTM untuk menemukan metode yang paling cocok. Data yang digunakan pada penelitian ini berupa berita tentang politik Amerika Serikat yang diperoleh dari Kaggle sebanyak kurang lebih 33.000 artikel data. Langkah pertama yang dilakukan adalah pre-processing data. Kemudian, dilanjutkan dengan memprediksi class artikel berita yang diberikan menjadi nyata atau palsu. Data dipartisi menjadi train yang memiliki 26.000 korpus artikel berita dan test yang memiliki 7.000 korpus  artikel berita. Selanjutnya, akurasi keempat metode tersebut dibandingkan dan diperoleh persentase 94% untuk LSTM sebagai skor akurasi tertinggi[4]. Aditya Gusti Tamam dkk (2018) melakukan penelitian pendeteksian berita hoax pada media sosial dengan text mining berbasis sistem klarifikasi. Sistem pada penelitian ini dibangun menggunakan Algoritma Peringkat Teks untuk ekstraksi kata kunci dan Algoritma Cosine Similarity untuk menghitung tingkat kemiripan dokumen. Hasil ekstraksi kata kunci digunakan untuk mencari konten terkait menggunakan masukan dari pengguna melalui mesin pencari, kemudian menghitung nilai kemiripan. Jika konten yang terkait cenderung berasal dari media terpercaya, maka konten tersebut berpotensi faktual. Jika konten terkait cenderung
Deteksi Berita Online Hoax Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Hybrid Long Short-Term Memory dan Support Vector Machine
Dwi Fitriaini Nur Anisa, Mohammad Iqbal, dan Imam Mukhlash Departemen Matematika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : iqbal@matematika.its.ac.id; imamm@matematika.its.ac.id.
P
dipublikasikan oleh media yang tidak dapat diandalkan, maka ada potensi sebuah tipuan[5].
Penelitian sebelumnya memerlukan tahapan ekstraksi fitur yang membutuhkan waktu dan pengetahuan dari seorang ahli. Untuk menghindari hal tersebut, penelitian ini mengimplementasikan metode penggabungan antara Long Short Term Memory (LSTM) dan Support Vector Machines (SVM) yang disebut dengan hybrid LSTM-SVM. Penggabungan kedua metode tersebut dipilih  karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi dan dapat meningkatkan kinerja model LSTM dan performa model SVM[6]. Secara umum, LSTM digunakan untuk membangkitkan fitur representatif dan dilanjutkan dengan metode SVM untuk mendeteksi berita hoax dari hasil representasi fitur yang telah dibangkitkan.  Alur metode deteksi berita online hoax COVID-19 di Indonesia dapat dilihat pada Gambar 1.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini mengimplementasikan metode gabungan antara Long-Short Term Memory (LSTM) dan Support Vector Machines (SVM) untuk memperoleh hasil analisis dari klasifikasi berita mengenai COVID-19 di Indonesia. Metode yang digunakan memiliki beberapa tahap, yaitu pengumpulan berita, preprocessing data yang mencakup pembersihan data ( cleansing data) dan mengubah data ke bentuk frekuensi, membagi data menjadi data train dan data testing , pembentukan metode, pengujian metode serta analisis akurasi dan berita online hoax COVID-19 di Indonesia.
A. Long-Short Term Memory (LSTM)
Jaringan Long-Short Term Memory (LSTM) merupakan salah satu tipe asrsitektur jaringan dari Recursive Neural
Network (RNN) yang mampu mempelajari relasi jangka panjang antar data. LSTM juga dapat memecahkan masalah gradien yang menghilang, yaitu saturasi neuron lapisan sebelumnya saat informasi masuk lebih dalam ke jaringan. Artinya, neuron yang menyimpan informasi berharga tetapi terletak pada titik waktu yang jauh, berhenti berkontribusi ke jaringan yang mengakibatkan training yang tidak efisien[7].
Pada LSTM, terdapat kekhasan cell yang dikonfigurasikan oleh empat buah gerbang utama: input gate , input modulation gate , forget gate , dan output gate . Input gate mengambil poin input baru dari luar dan proses data yang baru. Memory cell input gate mengambil input dari output cell LSTM pada iterasi terakhir. Forget gate memutuskan kapan hasil output dilupakan dan dengan demikian memilih jeda waktu optimal untuk urutan input . Output gate mengambil seluruh hasil perhitungan dan menghasilkan output dari cell LSTM[8]. Proses tersebut diilustrasikan pada Gambar 2.
Keadaan tersembunyi dari memory cells ditunjukkan oleh perhitungan formula berikut[8]:
• fungsi input gate
𝑖𝑖 𝑡𝑡 = 𝜎𝜎 ( 𝑊𝑊 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑊𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡𝑡−1 + 𝑊𝑊 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐 𝑡𝑡−1 + 𝑏𝑏 𝑖𝑖 ) (1)
• fungsi forget gate
𝑓𝑓 𝑡𝑡 = 𝜎𝜎 ( 𝑊𝑊 𝑓𝑓𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑊𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡𝑡−1 + 𝑊𝑊 𝑓𝑓𝑖𝑖 𝑐𝑐 𝑡𝑡−1 + 𝑏𝑏 𝑓𝑓 ) (2)
• fungsi memory cell 𝑐𝑐 𝑡𝑡 = 𝑓𝑓 𝑡𝑡 ∗ 𝑐𝑐 𝑡𝑡−1 + 𝑖𝑖 𝑡𝑡 ∗ 𝑔𝑔 ( 𝑊𝑊 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑊𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡𝑡−1 + 𝑊𝑊 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑐𝑐 𝑡𝑡−1 + 𝑏𝑏 𝑖𝑖 ) (3)
Gambar 1. Alur metode deteksi berita online hoax COVID-19 di Indonesia.
Gambar 2. Desain unit memori LSTM.
Gambar 3. Model SVM linier.
• fungsi output gate
𝑜𝑜 𝑡𝑡 = 𝜎𝜎 ( 𝑊𝑊 𝑜𝑜𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑊𝑊 ℎℎ ℎ 𝑡𝑡−1 + 𝑊𝑊 𝑜𝑜𝑖𝑖 𝑐𝑐 𝑡𝑡−1 + 𝑏𝑏 𝑜𝑜 ) (4)
dimana, 𝑊𝑊 melambangkan matriks bobot, 𝑏𝑏 melambangkan vektor bias, 𝑔𝑔 dan ℎ melambangkan perpanjangan dari fungsi sigmoid dengan rentang perubahan ke [-2, 2] dan [-1, 1], ∗ melambangkan produk skalar dua vektor atau matriks dan σ merupakan singkatan fungsi sigmoid yang ditetapkan dalam Pers. 5[8].
𝜎𝜎 ( 𝑥𝑥 ) = 1 1+𝑒𝑒 𝑥𝑥 (5)
Untuk fungsi objektif digunakan fungsi loss kuadrat yang ditunjukkan oleh formula berikut[8]:
𝜎𝜎 ( 𝑥𝑥 ) = ∑ ( 𝑦𝑦 𝑡𝑡 − 𝑝𝑝 𝑡𝑡 ) 2 𝑛𝑛 𝑡𝑡=1 (6)
dimana, 𝑦𝑦 melambangkan output nyata dan 𝑝𝑝 melambangkan prediksi berita.
B. Support Vector Machine (SVM)
Pada awalnya, algoritma Support Vector Machines (SVM) diusulkan untuk membangun pengklasifikasian linier pada tahun 1963 oleh Vapnik. Hal ini bertujuan untuk membentuk batas keputusan antara dua class yang memungkinkan prediksi label dari satu atau lebih vektor fitur[9]. SVM merupakan metode learning  machines yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan
untuk menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space [10]. Gambar 3 memperlihatkan beberapa pattern yang merupakan anggota dari dua buah class , yaitu pattern pada class -1 disimbolkan dengan bentuk persegi sedangkan pattern Gambar 4. Arsitektur hybrid LSTM-SVM pada class +1 disimbolkan dengan bentuk lingkaran. Proses pembelajaran dalam masalah klasifikasi yang dapat diterjemahkan sebagai upaya untuk menemukan garis ( hyperplane ) optimal yang memisahkan antara kedua class tersebut. Batas keputusan yang dikenal sebagai hyperplane diorientasikan sedemikian rupa sehingga sejauh mungkin dari titik data terdekat dari masing-masing class . Titik terdekat ini disebut support vectors [10]. Diberikan set data pelatihan dengan label [10]:
( 𝑥𝑥 1 , 𝑦𝑦 1 ), ⋯ , ( 𝑥𝑥 𝑛𝑛 , 𝑦𝑦 𝑛𝑛 ), 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ∈ 𝑅𝑅 𝑑𝑑 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑦𝑦 𝑖𝑖 ∈ ( − 1, +1) (7)
dimana 𝑥𝑥 𝑖𝑖 merupakan representasi vektor fitur dan 𝑦𝑦 𝑖𝑖 merupakan label class (negatif atau positif) dari kompleks training 𝑖𝑖 . Hyperplane optimal dapat didefinisikan sebagai berikut[9]:
𝑤𝑤𝑥𝑥 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 = 0 (8)
dimana 𝑤𝑤 merupakan bobot vektor, 𝑥𝑥 merupakan vektor fitur masukan dan 𝑏𝑏 merupakan biasnya. 𝑤𝑤 dan 𝑏𝑏 akan memenuhi ketidaksetaraan berikut untuk semua elemen set pelatihan[9]:
Gambar 4. Arsitektur hybrid LSTM-SVM.
Tabel 1. Data berita online tentang COVID-19 di Indonesia N O Date Headline Label 1 2020-04-22  Dari Ratusan Ribu Tahanan Tidak Ada Satupun Aktivis Islam yang Dibebaskan di Tengah Wabah COVID-19 Hoax 2 2020-09-07  Ganjil Genap Di Jakarta Ditiadakan Mulai Senin, 7 September 2020 Hoax 3 2021-05-12  Analisis Data Covid-19 Indonesia (Update Per 09 Mei 2021) Fakta 4 2021-01-01  Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor Hk.01.07/Menkes/12757/2020 Fakta 5 2020-11-06  Pasien Sembuh Kumulatif Mencapai 360.705 Orang Fakta … … … … 1969  2021-03-12  Pasien Sembuh Meningkat Lagi Mencapai 1.231.454 Orang Fakta Gambar 5. Banyaknya data berita online tentang COVID-19 di Indonesia dengan label hoax dan fakta Tabel 2. Case folding Sebelum Sesudah Imigran China Sengaja Membawa Virus, Tujuannya Membasmi Rakyat +62 imigran china sengaja membawa virus, tujuannya membasmi rakyat +62 Kesembuhan COVID-19 Terus Meningkat Mencapai 1.426.145 Orang kesembuhan covid-19 terus meningkat mencapai 1.426.145 orang Tabel 3. Tokenizing Sebelum Sesudah imigran china sengaja membawa virus, tujuannya membasmi rakyat +62 imigran china sengaja membawa virus tujuannya membasmi rakyat 62 kesembuhan covid-19 terus meningkat mencapai 1.426.145 orang kesembuhan covid19 terus meningkat mencapai 1426145 orang
𝑤𝑤𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 ≥ +1 , jika 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = +1 (9)
𝑤𝑤𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑡𝑡 + 𝑏𝑏 ≤ − 1 , jika 𝑦𝑦 𝑖𝑖 = − 1 1 (10)
Tujuan dari melatih model SVM adalah untuk menemukan 𝑤𝑤 dan 𝑏𝑏 sehingga hyperplane memisahkan data dan memaksimalkan margin 1 ‖𝑤𝑤‖ 2 .
C. Hybrid Long Short Term Memory dan Support Vector Machine (Hybrid LSTM-SVM)
Support Vector Machine (SVM) dikenal sebagai algoritma pembelajaran yang sangat efisien, namun algoritma ini menangkap fitur dengan minim dan berlainan dalam mengklasifikasi dokumen. Hal ini menjadi penyebab sulitnya mendeteksi hubungan dalam kalimat[11].
Long Short Term Memory (LSTM) mampu menangkap ketergantungan jangka panjang dalam sebuah kalimat. Jenis jaringan saraf ini memiliki keunggulan dalam mengklasifikasi beberapa tugas analisis sentimen sehubungan dengan algoritma pembelajaran yang umum digunakan[11].
Berdasarkan penjabaran mengenai LSTM dan SVM di atas, dapat diterapkan penggabungan antara kedua metode tersebut  untuk mengambil keuntungan dari dua strategi klasifikasi. Arsitektur hybrid LSTM-SVM ditunjukkan oleh Gambar 4.
Pada tahap training , LSTM dilatih dengan mempertimbangkan data training dan label yang sesuai. Setelah model statistik LSTM dihitung, embedding data
dihitung dengan memanfaatkan bobot yang diperoleh dari layer sebelum softmax classifier ( layer kedua dari belakang) dengan memberikan input dokumen yang dipertimbangkan pada LSTM untuk setiap data training . Embedding data digunakan sebagai fitur selama fase training pengklasifikasian SVM bersama dengan serangkaian fitur klasifikasi data yang banyak digunakan[11].
Pada tahap testing , untuk setiap data yang harus diklasifikasikan, vektor embedding diperoleh dengan memanfaatkan LSTM yang telah dilatih sebelumnya. Embedding digunakan bersama dengan fitur klasifikasi data lainnya oleh pengklasifikasian SVM yang menampilkan class yang diprediksi[11].

## D. Pendeteksi Berita Online Hoax COVID-19
Hal pertama  yang dilakukan dalam penelitian ini adalah pengumpulan data dari laman resmi pemerintahan, yaitu https://covid19.go.id/ dan https://kawalcovid19.id/. Data yang diambil merupakan data berita tentang COVID-19 di Indonesia dari Maret 2020 hingga Mei 2021. Pada kedua
Tabel 4. Filtering
Sebelum Sesudah imigran china sengaja membawa virus tujuannya membasmi rakyat 62 imigran china sengaja membawa virus tujuannya membasmi rakyat 62 kesembuhan covid19 terus meningkat mencapai 1426145 orang kesembuhan covid19 meningkat mencapai 1426145 orang Tabel 5. Stemming Sebelum Sesudah imigran china sengaja membawa virus tujuannya membasmi rakyat 62 “imigran”, ”china”, ”sengaja”, ”bawa”, ”virus”, ”tuju”, ”basmi”, ”rakyat” kesembuhan covid19 meningkat mencapai 1426145 orang
“sembuh”, ”tingkat”, ”capai”,
”orang”
Gambar 6. WordCloud berita online tenang COVID-19 di Indonesia dengan label hoax .
Gambar 7. WordCloud berita online tenang COVID-19 di Indonesia dengan label fakta.
Tabel 6. Hasil TF-IDF (Indeks Dokumen, Indeks Kata) Nilai TF-IDF (0, 4821) 0.3708399647590785 (0, 764) 0.3979937818159212 (0, 3434) 0.4195469789467403 (0, 3875) 0.4195469789467403 ... ... (2, 671) 0.29910835492758636 (2, 717) 0.32352910249292993 (2, 87) 0.32795931913186904 (3, 1913) 0.45441785384706573 (3, 957) 0.39116538894072317 ... ... (1964, 3687) 0.534397695734636 (1964, 4605) 0.3784934720448085 (1965, 965) 0.456776692280458 (1965, 3386) 0.456776692280458 ... ... (1968, 1821) 0.3779644730092272 (1968, 4803) 0.3779644730092272 (1968, 1966) 0.3779644730092272 (1968, 2001) 0.3779644730092272 (1968, 3849) 0.3779644730092272
laman resmi pemerintahan tersebut, terdapat halaman yang menyajikan kumpulan berita-berita terkini tentang COVID- 19, baik berita tentang COVID-19 dengan label hoax maupun berita tentang COVID-19 dengan label fakta.
Kemudian dilanjutkan dengan seleksi pada setiap data untuk mendapatkan data yang diinginkan sebelum masuk ke tahap implementasi. Cleansing data dilakukan untuk membersihkan data berupa kalimat utuh agar dapat diproses ke tahap implementasi. Terdapat empat langkah dalam cleansing data, yaitu: case folding , tokenizing , filtering , dan stemming . Selanjutnya, dilakukan proses konversi kata yang berupa karakter alphanumeric ke dalam bentuk vektor. Kemudian, data dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing dengan rasio yang telah ditentukan. Data training digunakan untuk melatih suatu algoritma dan data testing Gambar 1. Banyaknya data berita online tentang COVID-19 di Indonesia dengan label hoax dan fakta digunakan untuk menilai seberapa baik algoritma yang dilatih.
Selanjutnya, dilakukan prediksi label terhadap berita online , yaitu berita online tersebut tergolong ke dalam berita
hoax atau berita fakta dan juga untuk mengetahui seberapa akurat model yang digunakan dalam memprediksi berita online tersebut.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dijelaskan tentang analisis hasil prediksi deteksi berita hoax COVID-19 di Indonesia dalam rentang waktu Maret 2020 hingga Mei 2021 dengan metode yang diusulkan yaitu, hybrid LSTM-SVM.
A. Pengumpulan Data Berita Online tentang COVID-19 di Indonesia
Pada tahap ini, data berita online tentang COVID-19 di Indonesia dikumpulkan dengan mengakses website resmi Satuan Tugas Penanganan COVID-19, yaitu https://covid19.go.id/ dan https://kawalcovid19.id/. Pengumpulan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia dilakukan dengan bantuan software Microsoft Power BI Desktop. Dari kegiatan pengumpulan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia tersebut, diperoleh 1969 data berita online tentang COVID-19 di Indonesia. Selanjutnya, memberi label pada data berita online tentang COVID-19 di Indonesia. Pemberian label dilakukan dengan mengkategorikan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia ke dalam dua ketegori, yaitu berita hoax dan berita fakta. Hal ini seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Setelah dilakukan pelabelan pada data berita online tentang COVID-19 di Indonesia, dapat diketahui jumlah berita online tentang COVID-19 di Indonesia yang berlabelkan hoax dan
Gambar 8. Grafik akurasi hybrid LSTM-SVM.
Gambar 9. Grafik akurasi loss LSTM-SVM.
Tabel 7. Tabel performansi metode metode accuracy  precision recall f1-score SVM 76% 76% 75% 75% LSTM 92% 92% 91% 92% Hybrid LSTM-SVM 94% 94% 93% 93%
Gambar 10. Confusion matrix hybrid LSTM-SVM.
Gambar 11. Diagram hasil evaluasi metode
fakta, yaitu sebanyak 921 data berita online merupakan berita hoax dan sebanyak 1048 data berita online merupakan berita fakta seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.
B. Preprocessing Data Berita Online tentang COVID-19 di Indonesia
Pada tahap ini, preprocessing data dilakukan untuk memudahkan proses komputasi dalam mengenali data yang masih berupa kalimat utuh. Selanjutnya, dilakukan proses ekstraksi sentimen pada berita online. Tahap preprocessing data pada penelitian ini, yaitu:
1) Case Folding: untuk mengkonversi seluruh teks dalam suatu dokumen menjadi bentuk standar (diubah ke dalam bentuk huruf kecil). Hal ini dilakukan untuk menyamaratakan penggunaan huruf kapital karena data yang diperoleh tidak selalu konsisten dalam penggunaan huruf kapital. Perbedaan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia sebelum dan sesudah melalui proses case folding ditunjukkan oleh Tabel 2.
2) Tokenizing: untuk memotong sekumpulan karakter dalam suatu teks ke dalam satuan kata dengan membedakan karakter tertentu yang dapat digunakan sebagai pemisah kata atau bukan. Perbedaan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia sebelum dan sesudah melalui proses tokenizing ditunjukkan oleh .
3) Filtering : untuk mengambil kata penting dari hasil tokenizing dengan membuang kata yang kurang penting ataupun menyimpan kata yang penting.  Perbedaan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia sebelum dan sesudah melalui proses filtering ditunjukkan oleh Tabel 4.
4) Stemming : digunakan untuk memperkecil jumlah indeks yang berbeda dari sebuah dokumen dan untuk mengelompokkan kata yang memiliki kata dasar dan arti serupa namun memiliki bentuk berbeda karena mendapat imbuhan berbeda. Perbedaan data berita online tentang COVID-19 di Indonesia sebelum dan sesudah melalui proses stemming ditunjukkan oleh Tabel 5.
Setalah melalui empat tahap di atas, dapat diketahui kata apa saja yang paling sering muncul dengan mengimplementasikan WordCloud. Gambar 6  merupakan WordCloud untuk berita online tentang COVID-19 di Indonesia yang berlabel hoax dan Gambar 7  merupakan WordCloud untuk berita online tentang COVID-19 di Indonesia yang berlabel fakta. Dapat dilihat pada kedua WordCloud tersebut bahwa kata ’covid19’ dan ’vaksin’ memiliki ukuran yang paling besar. Hal ini menunjukkan bahwa kata ’covid19’ dan ’vaksin’ merupakan kata yang sering muncul dan merupakan topik yang banyak dibicarakan, baik pada kelompok berita hoax maupun berita fakta.
Pada kedua WordCloud tersebut juga dapat dilihat perbedaan kata yang muncul pada berita hoax dan berita fakta sebagai topik yang hangat dibicarakan pada kedua kelompok berita tersebut. Berdasarkan Gambar 6, kata-kata yang cenderung muncul pada berita online tentang COVID-19 di Indonesia yang berlabel hoax yaitu, video, foto, masker, positif, meninggal dan lain-lain sedangkan berdasarkan Gambar  7, kata-kata yang cenderung muncul pada berita online tentang COVID-19 di Indonesia yang berlabel fakta yaitu, pasien, data, sembuh dan lain-lain.
C. Mengubah Data Berita  Online tentang COVID-19 di Indonesia ke Bentuk Frekuensi
Data berita online tentang COVID-19 di Indonesia diubah ke dalam bentuk frekuensi dengan menggunakan metode TF- IDF ( Term Frequency-Inverse Document Frequency ) ditunjukkan oleh Tabel 6. Hal ini bertujuan untuk memberi bobot terhadap kemunculan kata dalam suatu dokumen. Kata yang sering muncul di satu dokumen dan jarang muncul di dokumen lain akan memiliki bobot yang tinggi sedangkan kata yang sering muncul di banyak dokumen akan memiliki bobot yang lebih rendah. Semakin tinggi bobot kata tersebut, maka semakin penting pula kata tersebut dalam kumpulan dokumen.

## D. Train-Test Split (80 : 20)
Pada tahap ini, dilakukan evaluasi performa metode machine learning dengan membagi dataset menjadi dua bagian, yaitu  data untuk training sebesar 80% dari keseluruhan dataset dan data untuk testing sebesar 20% dari keseluruhan datset . Selanjutnya, mengonversi setiap kata ke dalam bentuk vektor. Hal ini dilakukan karena machine learning tidak dapat menerima input dalam bentuk string tetapi hanya dapat menerima input dalam bentuk data numerik.

## E. Pembentukan Metode
Pada tahap ini, dilakukan proses pembentukan metode dan tahap pembelajaran metode hybrid LSTM-SVM. Pada metode LSTM, dibangun sebuah model klasik dengan menerapkan beberapa layer , yaitu embedding , spatial dropout , LSTM, dense serta activation . Nilai pada masing- masing layer ditentukan dengan mencoba beberapa kemungkinan hyperparameter yang berbeda untuk menghasilkan nilai akurasi yang optimal dan diperoleh nilai yang digunakan, yaitu spatial dropout = 0,2; LSTM = 200; dense = 512 dan activation = relu dan softmax . Selanjutnya, membuat class connector dan melakukan inisiasi SVM ke dalam suatu class yang diberi nama ModelSVMWrapper serta penambahan layer . Kemudian, dilakukan inisiasi input LSTM dan input SVM.

## F. Pengujian Metode
Pada tahap ini, pengujian metode dilakukan dengan mencari nilai akurasi berdasarkan nilai-nilai pada layer LSTM dan class connector yang telah didefinisikan ke dalam model sekuensial LSTM dengan epochs 100 dan batch 512. Selanjutnya, merancang grafik akurasi dan grafik loss dari pengujian metode yang telah dilakukan untuk memberi gambaran mengenai akurasi maupun loss metode yang telah diuji. Gambar 9  menunjukkan bahwa loss yang dihasilkan mengalami kenaikan tidak lebih dari 20% yang mana grafik tersebut masih dapat dianggap sebagai hasil yang cukup baik dalam mempelajari model yang dikonstruksikan. Selanjutnya, dari Gambar 8 dan Gambar 9 dapat disimpulkan bahwa proses training pada kasus ini dikatakan cukup baik, tidak mengalami overfitting mauun underfitting .

## G. Hasil Anlisis Akurasi
Pada tahap ini, klasifikasi data dilakukan dengan mengkategorikan data menjadi empat jenis, yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP) dan False Negative (FN). True Positive (TP) adalah jumlah data
positif yang diklasifikasikan ke kelas positif. True Negatif (TN) adalah jumlah data negatif yang diklasifikasikan ke kelas negatif. False Positive (FP) adalah jumlah data positif yang diklasifikasikan ke kelas negatif. False Negative (FN) adalah jumlah data negatif yang diklasifikasikan ke kelas positif. Kemudian dilakukan tahap evaluasi akurasi, presisi, recall dan f1-score . Akurasi mengukur ketepatan dan kemiripan hasil pada waktu  yang sama dengan membandingkan terhadap nilai absolut. Nilai akurasi dapat dihitung dengan:
𝑑𝑑𝑐𝑐𝑐𝑐𝑎𝑎𝑎𝑎𝑑𝑑𝑐𝑐𝑦𝑦 = 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (11)
Presisi menunjukkan seberapa dekat perbedaan nilai pada saat dilakukan pengulangan pengukuran. Nilai presisi dapat dihitung dengan:
𝑝𝑝𝑎𝑎𝑝𝑝𝑐𝑐𝑖𝑖𝑝𝑝𝑖𝑖𝑜𝑜𝑑𝑑 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (12)
Recall merupakan tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Nilai recall dapat dihitung dengan:
𝑎𝑎𝑝𝑝𝑐𝑐𝑑𝑑𝑟𝑟𝑟𝑟 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇+𝐹𝐹𝑇𝑇 (13)
F1-Score dapat diinterpretasikan sebagai rata-rata dari presisi dan recall . Nilai F1-Score dapat dihitung dengan:
𝑓𝑓 1 − 𝑝𝑝𝑐𝑐𝑜𝑜𝑎𝑎𝑝𝑝 = 2 × 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑒𝑒𝑖𝑖𝑒𝑒𝑝𝑝𝑖𝑖𝑜𝑜𝑛𝑛 × 𝑝𝑝𝑒𝑒𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑝𝑝𝑝𝑝𝑒𝑒𝑖𝑖𝑖𝑖𝑝𝑝𝑖𝑖𝑜𝑜𝑛𝑛+𝑝𝑝𝑒𝑒𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟
(14)
Dari penghitungan komputasi confusion matrix yang ditunjukkan oleh Gambar 10, diperoleh nilai akurasi dan nilai presisi dengan persentase yang sama besar, yaitu 94%. Kemudian untuk nilai recall dan nilai f1-score juga memiliki nilai persentase yang sama besar, yaitu 93% yang telah dirangkum pada Gambar 11.
Selaras dengan pembahasan performansi metode di atas, Tabel 7 merupakan tabel perbandingan hasil akurasi dari pengimplementasian tiga metode: LSTM, SVM, dan Hybrid LSTM-SVM. Pada Tabel 7 ditunjukkan bahwa nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score dari metode Hybrid LSTM-SVM merupakan nilai yang paling tinggi dibandingkan dengan dua metode lainnya, yaitu LSTM dan SVM. Hal ini menunjukkan bahwa Metode Hybrid LSTM-SVM lebih baik dalam memprediksi berita online hoax COVID-19 di Indonesia dan dapat mengoptimalkan metode LSTM dan SVM.
H. Analisis Berita Online Hoax COVID-19 di Indonesia Berita online merupakan informasi baru mengenai suatu hal yang sedang terjadi dan disajikan dalam bentuk cetak, siaran, internet bahkan dari mulut ke mulut kepada orang ketiga atau banyak orang.  Seiring perkembangan zaman, terdapat berbagai media sosial dalam menyebarluaskan berita online , seperti Weblog , Whatsapp , Instagram , Twitter dan lain-lain, bahkan terdapat fitur dimana berita online dapat tersebar kepada banyak orang hanya dalam satu klik.
Dilihat dari kemudahan dalam mengakses media sosial, pengguna aktif media sosial terbiasa untuk berkomentar, memberi kritik dan membagikan informasi yang diperoleh.
Terlebih pada dua tahun terakhir ini, dimana munculnya virus baru yang disebut dengan Coronavirus disease 2019 (COVID-19) yang kemudian menjadi perbincangan hangat setiap harinya. Beberapa dari kita, bahkan tidak
mengkonfirmasi atau mencari tahu terlebih dahulu mengenai kebenaran berita online yang tersebar. Hal ini dapat terjadi karena kepanikan yang muncul setelah membaca berita online tentang COVID-19 atau keinginan untuk menjadi orang pertama dalam menyebarkan berita online tentang COVID-19.
Hal semacam ini sangat tidak dibenarkan karena apabila berita online tentang COVID-19 yang tersebar merupakan berita online yang tidak terbukti benar, maka berita online tersebut bersifat bohong atau lebih dikenal dengan berita online hoax . Kemunculan berita online hoax tentang COVID- 19 ini mampu mengakibatkan salah interpretasi dalam melawan pandemi COVID-19. Untuk menghindari hal tersebut, mengetahui terlebih dahulu kebenaran dari berita online tentang COVID-19 yang tersebar sangat diperlukan. Namun, dengan banyaknya informasi yang diberikan, ada kalanya menemui kesulitan dalam mencari informasi yang tepat untuk mengklarifikasi berita online tentang COVID-19 yang tersebar. Sehubungan dengan itu, dalam mengenali sebuah berita online merupakan berita online hoax atau berita online fakta dapat dilihat dari karakteristik kalimat berita online tentang COVID-19 tersebut. Di bawah ini, diberikan beberapa contoh dari berita online hoax tentang COVID-19 di Indonesia:
1. Ketika rakyat muak dan jijik, tak ada lagi yang minta salaman dan selfie dengan Presiden Jokowi Widodo.
2. Corona Adalah Kedok dari Penyakit Radiasi.
3. Vaksin Sinovac Kadaluwarsa 25 Maret 2021 dan Dibuat Sebelum Pandemi.
4. China Lakukan Uji Coba Vaksin di Indonesia Karena Kekurangan Monyet.
5. Berita Terbaru Hari Ini 48 Orang Tewas Setelah Di Vaksin Corona, Agenda Jahat Rezim Terungkap!
Di bawah ini, diberikan beberapa contoh dari berita online fakta tentang COVID-19 di Indonesia:
1. Silaturahmi Virtual Upaya Melindungi Keluarga di Kampung Halaman Tanpa Mudik Lebaran.
2. Pasien Sembuh Terus Meningkat Mencapai 1.266.673 Orang.
3. BPOM Kawal Uji Klinik Vaksin COVID-19 di Indonesia.
4. Data Vaksinasi COVID-19 (Update per 14 April 2021).
5. Satgas Covid-19: Meskipun PSBB Transisi Harus 3M.

## IV. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian ini mengusulkan metode terkait Hybrid Long Short Term Memory dan Support Vector Machine pada data berita tentang COVID-19 di Indonesia untuk mendeteksi bahwa berita tersebut merupakan berita hoax atau berita fakta. LSTM digunakan untuk membangkitkan fitur yang representatif. Kemudian, SVM digunakan untuk mendeteksi berita hoax dengan memanfaatkan hasil representasi fitur yang telah dibangkitkan. Pada proses pengimplementasian Metode Hybrid LSTM-SVM, menerapkan beberapa layer . Nilai dari masing-masing layer ditentukan dengan mencoba beberapa kemungkinan hyperparameter yang berbeda untuk menghasilkan nilai akurasi dan nilai loss yang optimal. Hasilnya, nilai loss mengalami kenaikan namun tidak lebih dari 20% yang mana masih dapat dianggap sebagai hasil yang cukup baik dalam mempelajari model yang dikonstruksikan. Nilai akurasi mencapai 94%, yang mana hal ini menunjukkan
bahwa Metode Hybrid LSTM-SVM memiliki performa yang lebih tinggi dibandingkan dengan hanya mengimplementasikan Metode LSTM atau Metode SVM saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. A. Rothan and S. N. Byrareddy, “The epidemiology and pathogenesis of coronavirus disease (COVID-19) outbreak,” J Autoimmun , vol. 109, p. 102433, 2020, doi:
10.1016/J.JAUT.2020.102433.
[2] A. Susilo et al. , “Coronavirus disease 2019: Tinjauan literatur terkini,” Jurnal Penyakit Dalam Indonesia , vol. 7, no. 1, pp. 45–67, 2020, doi: 10.7454/JPDI.V7I1.415.
[3] X. He, W. Hong, X. Pan, G. Lu, and X. Wei, “SARS-CoV-2 Omicron variant: Characteristics and prevention,” MedComm (Beijing) , vol. 2, no. 4, pp. 838–845, 2021, doi: 10.1002/MCO2.110.
[4] P. S. Reddy, D. E. Roy, P. Manoj, M. Keerthana, and P. v Tijare, “A study on fake news detection using Naïve Bayes, SVM, Neural Networks and LSTM,” Journal of Advanced Research in Dynamic and Control Systems , vol. Volume 11, no. 06-Special Issue, pp. 942– 947, 2019.
[5] S. Sucipto, A. G. Tammam, and R. Indriati, “Hoax detection at social
media with text mining clarification system-based,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) , vol. 3, no. 2, 2018, doi: 10.29100/JIPI.V3I2.837.
[6] P. Fulzele, R. Singh, N. Kaushik, and K. Pandey, “A hybrid model for music genre classification using LSTM and SVM,” 2018. doi: 10.1109/IC3.2018.8530557.
[7] G. Petmezas et al. , “Automated atrial fibrillation detection using a hybrid CNN-LSTM Network on imbalanced ECG datasets,” Biomed Signal Process Control , vol. 63, p. 102194, 2021, doi: 10.1016/J.BSPC.2020.102194.
[8] R. Fu, Z. Zhang, and L. Li, “Using LSTM and GRU neural network methods for traffic flow prediction,” in Proceedings - 2016 31st Youth Academic Annual Conference of Chinese Association of Automation,
YAC 2016 , 2017, pp. 324–328. doi: 10.1109/YAC.2016.7804912.
[9] S. Huang, C. A. I. Nianguang, P. Penzuti Pacheco, S. Narandes, Y. Wang, and X. U. Wayne, “Applications of Support Vector Machine (SVM) learning in cancer genomics,” Cancer Genomics Proteomics , vol. 15, no. 1, p. 51, 2018, doi: 10.21873/CGP.20063.
[10]  E. Susilowati, M. K. Sabariah, and A. A. Gozali, “Impelentasi metode support vector machine untuk melakukan klasifikasi kemacetan lalu lintas pada twitter,” eProceedings of Engineering , vol. 2, no. 1, pp. 1478–1484, 2015.
[11]  A. Cimino and F. Dell’Orletta, “Tandem LSTM-SVM approach for sentiment analysis,” in CEUR Workshop Proceedings , 2016, vol. 1749, pp. 172–177. doi: 10.4000/BOOKS.AACCADEMIA.2003.