## Implementasi Metode LSTM Untuk Mengklasifikasi Berita Palsu Pada PolitiFact
Alvinus Cardova 1 , Arief Hermawan 2
1 2 Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta
1 alvinus.5200411095@student.uty.ac.id*, 2 ariefdb@uty.ac.id

## Abstract
Fake news is an increasingly worrying issue in the digital age, as its spread has the potential to impact public perception and the democratic process. The information classified in this study consists of political claims assessed by Politifact, along with Politifact's evaluation of their accuracy. The purpose of this research is to create a fake news classification system concentrated on data from  Politifact using  Long  Short-Term  Memory  (LSTM).  The  methods to be used  include  data  collection  from  the PolitiFact.com website that provides fake news and fact news, followed by data labeling, Exploratory Data Analysis (EDA), data preprocessing, use of wordcloud visualization, data separation, LSTM model formation, evaluation, testing with new data to be classified. The data used amounted to 1500 news with the number of fact news as many as 34 and fake news as many as 1466. The results showed that the LSTM model was very good at classifying fake news in Politifact by being able to produce a very high accuracy rate of 97%. The ability of this model can be one of the right choices for classifying fake news and can be an invaluable tool in combating the spread of false information and supporting reliable media in disseminating accurate news to the public.
Keywords: Fake news, Politifact, LSTM, Classification, Accuracy

## Abstrak
Berita palsu adalah masalah yang semakin mengkhawatirkan di era digital, karena penyebarannya berpotensi berdampak pada persepsi masyarakat dan proses demokrasi. Informasi yang diklasifikasi dalam penelitian ini terdiri dari klaim politik yang dinilai oleh Politifact, beserta evaluasi keakuratannya dari Politifact.. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem klasifikasi berita palsu yang terkonsentrasi pada data dari Politifact dengan menggunakan Long Short-Term Memory (LSTM). Metode yang akan  digunakan meliputi pengumpulan data dari situs PolitiFact.com yang menyediakan  berita palsu dan berita fakta  ,  dilanjutkan  dengan  labeling  data,  Exploratory  Data  Analysis(EDA),  preprocessing  data,    penggunaan  visualisasi wordcloud, pemisahan data, pembentukan model LSTM,  evaluasi, pengujian dengan data baru untuk diklasifikasi. Data yang digunakan berjumlah 1500 berita  dengan jumlah berita fakta sebanyak  34 dan berita palsu sebanyak 1466. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM sangat baik dalam mengklasifikasi berita palsu di Politifact dengan mampu menghasilkan tingkat akurasi yang sangat tinggi  sebesar 97%. Kemampuan model ini  dapat menjadi salah satu  pilihan  yang tepat untuk mengklasifikasi berita palsu dan dapat menjadi alat yang sangat berharga dalam memerangi penyebaran informasi palsu dan mendukung media yang dapat diandalkan dalam menyebarkan berita akurat kepada publik.
Kata kunci: Berita palsu, Politifact, LSTM, Klasifikasi, Akurasi
.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License
1. Pendahuluan
Berita palsu atau “ fake  news ” telah menjadi  ancaman serius  di  era  informasi  digital.  Berkat  kemudahan penyebaran  melalui  jejaring  sosial,  berita  palsu  dapat menyebar dengan cepat dan menimbulkan konsekuensi serius,  termasuk  mempengaruhi  opini  publik  dan kebijakan  pemerintah  [1-2].  Oleh  karena  itu,  penting untuk  mengembangkan  metode  yang  efektif  untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan berita palsu. Salah satu pendekatan yang  menunjukkan hasil  menjanjikan adalah  penerapan  metode  Long  Short  Term  Memory (LSTM)  untuk  mengklasifikasikan  berita  palsu  di Politifact.
LSTM  adalah  model  Machine  Learning  (ML)  yang sangat  efektif untuk  memprediksi  berita palsu dengan
akurasi hingga 92,34% [1]. LSTM adalah jenis jaringan saraf  berulang  (RNN)  khusus    yang  dirancang  untuk memecahkan masalah hilangnya gradien, memungkinkan  model    belajar  dari  data  berurutan seperti teks [3-4]. Dalam konteks deteksi berita palsu, LSTM  dapat  menangkap  ketergantungan  jangka panjang  dalam  teks  dan  memahami  konteks  berita, yang    penting  untuk  mengidentifikasi  pola  yang mengindikasikan berita palsu [3].
Selain  itu,  LSTM  juga  dapat  dioptimalkan  melalui penyetelan hyperparameter dan dapat  dikombinasikan dengan teknik lain seperti  Continuous Bag of Words Word2vec  (CBOW)  untuk  memperkaya  pemahaman model  rayap  tentang  hubungan  antar  kata  dalam  teks [3].  Penelitian  lain  juga  menunjukkan  bahwa  LSTM
dapat  dikombinasikan  dengan  metode  lain  seperti Random Forest (RF) untuk mencapai hasil yang lebih baik dalam mengklasifikasikan berita palsu [5].
Namun,  meski  LSTM  telah  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan  dalam  mendeteksi  berita  palsu,  masih terdapat tantangan ke depan. Misalnya, perlu dilakukan perbaikan  dalam  hal  penyetelan  hyperparameter  dan integrasi dengan teknik lain untuk mencapai hasil yang optimal  [3-5].  Selain  itu,  penting    untuk  melakukan analisis kepentingan fitur untuk menentukan fitur mana yang paling penting dalam mendeteksi berita palsu [2].
Sebagai  bagian  dari  Politifact,  sebuah  situs  web yang memverifikasi  pernyataan  yang  dibuat  oleh  politisi, menggunakan  LSTM  untuk  mendeteksi  berita  palsu dapat sangat membantu dalam memastikan keakuratan dan kredibilitas keandalan informasi yang disebarluaskan  [6].  Oleh  karena  itu,  penelitian  dan pengembangan  lebih  lanjut  mengenai  penerapan metode  LSTM  untuk  mengklasifikasikan  berita  palsu di Politifact sangat penting dan tepat.
Secara  keseluruhan,  penerapan  metode  LSTM  oleh Politifact  untuk  klasifikasi  berita  palsu    menawarkan pendekatan  yang  menjanjikan  dalam  memerangi penyebaran  berita  palsu.  Dengan  penelitian  dan pengembangan lebih lanjut, saya berharap dapat  lebih meningkatkan efisiensi dan efektivitas metode deteksi dan klasifikasi berita palsu ini.

## 2. Metode Penelitian
Alur metode penelitian  ini  dapat  dilihat pada  Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian
2.1. Dataset Preparation
Proses  penyiapan  kumpulan  data  untuk  penelitian merupakan  langkah  penting  yang  memerlukan perhatian  cermat  untuk  memastikan  bahwa  data  yang dihasilkan  valid  dan  dapat  secara  efektif  memenuhi tujuan penelitian ini.
Ekstraksi data yang dilakukan Untuk mengekstrak data dari platform Politifact menggunakan bahasa pemerograman
Python dan perpustakaan BeautifulSoup,  ada  beberapa  langkah  yang  harus dilakukan.  Pertama,  permintaan  dan  perpustakaan BeautifulSoup diimpor untuk mengambil data dari situs web.  Kedua,  data  HTML  dari  platform  Politifact diperoleh  dan  objek  BeautifulSoup  dibuat  untuk mengurai data. Menggunakan berbagai metode seperti ` find ()`  atau  ` find_all ()`,  data  yang  diperlukan kemudian dicari dalam objek BeautifulSoup. Misalnya, jika  tujuannya  adalah  untuk  mengambil  semua  judul berita, seseorang akan mencari elemen seperti `h2` atau `h3` bergantung pada struktur HTML situs web. Perlu dicatat bahwa proses ini mungkin berbeda untuk situs web  Politifact  dan  mungkin  memerlukan  modifikasi tag  pencarian  atau  penggunaan  metode  lain  untuk menemukan data yang diinginkan. Selain itu, beberapa situs web mungkin memiliki batasan untuk mencegah web  scraping,  oleh  karena  itu,  sangat  penting  untuk mematuhi  kebijakan  privasi  situs  web  dan  hukum  [7- 8].

## 2.2. EDA
EDA  atau  Analisis  Data  Eksplorasi  adalah  teknik statistik  yang  memeriksa  kumpulan  data  dan merangkum ciri-ciri utamanya, sering kali menggunakan  representasi  grafis.  EDA  memiliki beragam aplikasi di bidang seperti bisnis dan olahraga, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi tren dan perubahan  data  dari  waktu  ke  waktu[9-10].  Dalam konteks  penelitian  tentang  "klasifikasi  berita  politik palsu",  EDA  dapat  digunakan  untuk  memahami struktur,  pola,  dan  variasi  data  berita,  serta  hubungan yang ada antara berbagai karakteristik data[11].
Untuk  memulai  analisis  penelitian  ini,  Dapat  dengan menggunakan  teknik  analisis  data  eksplorasi  (EDA). Salah  satu  pendekatannya  adalah  dengan  menyelidiki distribusi  label  berita  (palsu  atau  asli),  mengevaluasi panjang  teks  berita,  dan  membandingkan  frekuensi kata-kata tertentu dalam berita palsu versus berita sah. Metodologi  ini meliputi  pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing , EDA, dan klasifikasi [11]. Selain itu,  dapat  menguji  dengan  korelasi  antara  fitur-fitur lain, seperti waktu publikasi dan sumber berita. Dengan melakukan EDA ini, Dapat mengembangkan pemahaman data yang lebih baik dan menggunakannya untuk memandu proses pemodelan [10].
2.3. Pre-Processing
Pre-processing merupakan  langkah  awal  pengolahan data sebelum dilakukan klasifikasi.
Data  Cleaning dilakukan  untuk  memastikan  bahwa data yang digunakan dalam penelitian berkualitas baik dan bebas dari noise atau kesalahan. Pembersihan data ini mencakup langkah-langkah seperti mengubah teks menjadi huruf kecil, menghapus angka, tanda baca, dan spasi  yang  berlebihan.  Pembersihan  data  juga  dapat membantu  memperbaiki  inkonsistensi  data  dan
melengkapi  data  yang tidak  lengkap.  Proses  ini  dapat membantu  meningkatkan  akurasi  dan  efisiensi  model klasifikasi yang digunakan [12-14].

## 2.4. Visualization
Visualisasi  merupakan  teknik  penggambaran  data penelitian  dalam  bentuk  grafik  atau  diagram  agar mudah  dipahami  dan  memberikan  gambaran    hasil penelitian secara jelas.
Wordcloud adalah  salah  satu  teknik  visualisasi  yang dapat  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dengan mengidentifikasi  kata-kata yang paling sering  muncul dalam  kumpulan  data  berita  palsu,  hal  ini  membantu menciptakan  model  klasifikasi  yang  lebih  tepat. Misalnya,  dalam  sebuah  temuan  penelitian,  teknik wordcloud digunakan  untuk  memvisualisasikan  kata- kata yang paling sering  muncul dalam kumpulan data berita  palsu.  Hasil  visualisasi  yang  dihasilkan kemudian  digunakan  untuk  mengembangkan  model klasifikasi berita palsu yang lebih tepat [15].
2.5. LSTM Model
Long  Short-Term  Memory (LSTM)  adalah  jenis Recurrent  Neural  Network (RNN)  yang  dirancang untuk  mengatasi  masalah  gradien  hilang  yang  ada  di RNN  tradisional.  LSTM  mencapai  hal  ini  dengan menambahkan  sel  memori  tambahan  yang  mampu menyimpan  informasi  untuk  jangka  waktu  yang  lama [16-17].
Gambar 2. Sel Long Short-Term memory (LSTM) dengan unit gerbang
LSTM  terdiri  dari  tiga  bagian  utama  yang  disebut " gates ", yaitu input gate , forget  gate , dan output gate [16-17].  Berikut  adalah  rumus  matematis  yang digunakan dalam LSTM:
Input  Gate :  Mengontrol  sejauh  mana  nilai  input  baru mempengaruhi nilai dalam memory cell .
𝑖 𝑡 = 𝜎(𝑊𝑖𝑥𝑡 + 𝑈𝑖ℎ𝑡 − 1 + 𝑏𝑖) (1)
Dimana it adalah nilai input gate , xt adalah input saat ini, h{t-1}) adalah hidden state sebelumnya, Wi dan Ui adalah bobot, dan bi adalah bias [16-17].
Forget Gate : Mengontrol sejauh mana nilai lama dalam memory cell diingat.
Rumus forget  gate tidak  disebutkan  secara  eksplisit dalam hasil pencarian, tetapi biasanya memiliki bentuk yang mirip dengan input gate .
Output  Gate :  Mengontrol  sejauh  mana  nilai  dalam memory  cell digunakan  untuk  menghitung output LSTM.
Rumus output  gate juga  tidak  disebutkan  secara eksplisit  dalam  hasil  pencarian,  tetapi  biasanya memiliki bentuk yang mirip dengan input gate .
Cell  State :  Ini  adalah  komponen  utama  LSTM  yang memungkinkan  jaringan  untuk  mempertahankan informasi  dalam  jangka  waktu  yang  lama. Cell  state diperbarui berdasarkan input gate, forget gate , dan nilai input saat  ini.  Rumus  untuk  memperbarui cell  state biasanya memiliki bentuk seperti ini:
𝐶 𝑡 = 𝑓 𝑡 ∗ 𝐶 t−1 + 𝑖 𝑡 ∗ 𝐶 𝑡 (2)
Dimana Ct adalah cell  state saat  ini, ft adalah  nilai forget  gate , C{t-1} adalah cell  state sebelumnya, it adalah nilai input gate , dan ti{Ct} adalah kandidat cell state baru.
Hidden State : Ini adalah output akhir dari LSTM, yang dihitung berdasarkan cell state dan output gate .
ℎ 𝑡 = 𝑜 𝑡 ∗ 𝑡𝑎𝑛ℎ(𝐶 𝑡 ) (3)
Dimana ht adalah output  final , ot adalah  nilai output gate , Ct adalah nilai memory cell state yang baru dan tanh adalah fungsi hyperbolic tangent [16-17].
Perlu dicatat bahwa semua rumus di atas dihitung untuk setiap timestep dalam  rangkaian.  Jadi,  jika    memiliki rangkaian 10 timestep maka semua rumus di atas akan dihitung 10 kali, satu kali untuk setiap timestep .
2.6. Evaluation
Evaluasi dalam penelitian ini adalah Proses mengevaluasi kemampuan model untuk mengklasifikasikan  berita  palsu  melibatkan  penilaian kinerjanya.  Hal  ini  dicapai  dengan  menggunakan berbagai  metrik  seperti accuracy, test  error, f1-score, confusion  matrix,  dan  running  time [12]. Tujuan dari evaluasi ini adalah untuk mengetahui efektivitas model dalam  mengklasifikasikan  berita  palsu  dan  untuk mengidentifikasi  metode  yang  paling  tepat  untuk digunakan  dalam  penelitian  terkait  klasifikasi  berita palsu.
Akurasi  adalah  metrik  pengukur  kebenaran  ramalan atau  prediksi  yang  dilakukan  oleh  suatu  model  atau sistem.
Accuracy = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
(4)
Recall merupakan  pengukuran  sejauh  mana  suatu model atau sistem mampu mengidentifikasi data positif secara akurat.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (5) 𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑔 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = ∑ 𝑖=1 𝑙 𝑇𝑃 𝑇𝑃 𝑖 + 𝐹𝑁 𝑖 𝑙 (6)
Weighted Avg Recall = ∑ 𝑖=1 𝑙 𝑇𝑃 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑁 𝑖 ∗ N 𝑖 𝑙 (7)
Presisi adalah metrik pengukur kemampuan model atau sistem  untuk  memprediksi  data  positif  secara  akurat. Pengukuran  ini  secara  khusus  berfokus  pada identifikasi hasil positif yang benar.
Precision = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑇𝑃 (8) 𝑀𝑎𝑐𝑟𝑜 𝐴𝑣𝑔 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = ∑ 𝑖=1 𝑙 𝑇𝑃 𝑇𝑃 𝑖 + 𝐹𝑃 𝑖 𝑙 (9)
Weighted Avg Precision = ∑ 𝑖=1 𝑙 𝑇𝑃 𝑇𝑃 𝑖 +𝐹𝑃 𝑖 ∗𝑁 𝑖 𝑙 (10)
F1-Score adalah  metrik  yang  menghitung  rata-rata harmonik  dari precision dan recall .  Metrik  ini digunakan  untuk  menentukan  keseimbangan  antara precision dan recall .
F1-Score = 2 ⋅ Precision ⋅ Recall Precision + Recall (11)
Macro Avg F1-score = ∑ 𝑖=1 𝑁 𝐹1 𝑖 N (12)
Weighted Avg F1-score = ∑ 𝑖=1 𝑁 𝜔 𝑖 × 𝐹1 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑁 𝜔 𝑖 (13)

## 2.7. Text Classification
Text classification adalah tugas penting dalam Natural Language  Processing (NLP),  yang  melibatkan pengurutan teks atau dokumen ke dalam kategori atau label  yang telah ditentukan. Dalam  penelitian ini, text classification digunakan  untuk  menentukan  apakah suatu  berita  asli  atau  tidak  dari  model  yang  telah  di hasilkan oleh LSTM.

## 3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Data Extraction
Berdasarkan  hasil  ekstraksi  data,  ada  beberapa  poin penting. Pertama, Politifact menilai pernyataan politik berdasarkan kebenarannya, dengan sebutan ' False ' dan 'Pants  on  Fire '  yang  menandakan  tingkat  kepalsuan yang signifikan. Misalnya, pernyataan Mike Pence atas nama  Senator  Louis  Jacobson  dinilai  ' False '.  Dalam konteks  pernyataan  politik  yang  dievaluasi,  Politifact mengkategorikan  pernyataan  politik  berdasarkan
konteks pembuatannya, seperti janji kampanye May 12, 2023. Kesimpulannya, hasil ekstraksi data menunjukkan  berbagai  penilaian  yang  dilakukan Politifact  terhadap  pernyataan  politik,  yang  dapat membentuk persepsi dan kebijakan politik masyarakat.
Selain  itu,  Proses  ekstraksi  data  ini  dilakukan  pada tanggal  16  Juni  2023  dan  mencakup  data  pada  tahun 2019  hingga  2023.  Pengumpulan  data  menghasilkan total  1500  berita,  dengan  jumlah  34  berita  fakta  dan 1466  berita  palsu.  Setelah  pengekstraksian  data, Langkah selanjutnya adalah memberi  label  pada data. Pelabelan  data  merupakan  proses  penting  dalam membuat  model  klasifikasi.  Hal  ini  melibatkan pemberian tag atau label pada setiap bagian data untuk mengidentifikasi  atau  mengklasifikasikan  data  sesuai dengan  tujuan  analisis.  Tabel  1  di  bawah  ini menyajikan  gambaran  ilustratif  hasil  yang  diperoleh dari proses ekstraksi data.
Tabel 1. Contoh Hasil Ekstraksi Data Author Statement Source Dat e Targ et Lab el Maria Ramirez “Just last year,” Miami- Dade  Public Schools  “had
over  14,000 new  children,
10,000 of which  came from four countries  of Cuba, Nicaragua, Venezuela and Haiti.” Francis Suarez Ma y
23, 202 3 true 1 K=Ciara O'Rourke
“There  is  no war in Ukraine.”
Facebo ok posts Jun e  9, 202 3 pants -fire 0
Ciara
O'Rourke Video  shows Elon Musk and  Jack  Ma presenting  “a new  software
called ‘Quantum AI.’” Facebo ok posts Jun e  9, 202 3 false 0 Ciara O'Rourke
“Publix drops Ben and Jerry’s ‘for the  good  of our kids.’” Blogger s Jun e  9, 202 3 false 0 Ciara O'Rourke
“Cocaine, porn, evidence of child trafficking found in (Gov.
Gretchen) Whitmer’s car.”
TikTok posts Jun e  9,
202
3 pants -fire
0 Maria Ramirez
“A  place  like California,
they give
(immigrants in the country illegally) Ron DeSanti s • Jun e 9, half- true 0
benefits.
They give unemployme nt checks.” D.L. Davis Infertility  is treated differently than other issues and
"often excluded from
insurance coverage" Kelda Helen Roys
Ma y 26, 202 3 true 1 Ciara O'Rourke Video  shows cattle killed by  COVID-
19 vaccines. Viral image Jun e  8, 202 3 false 0
Louis Jacobson “The  family separation policy actually began  under the Obama administratio n.”
Mike Pence Jun e  8, 202 3 false 0
Marta Campabad al Video muestra un arresto de "inmigrantes en Florida". Facebo ok posts • Jun e 8, false 0

## 3.2. EDA
Perbandingan berita palsu dan berita asli dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Distribusi Berita Palsu dan Berita Asli
Grafik  hitungan  di  atas  menunjukkan  sebaran  berita palsu  dan  berita  nyata  dalam  kumpulan  dataset. Menggunakan  warna  merah  muda  untuk  berita  palsu dan    biru  muda  untuk  berita  nyata,  grafik  ini  dengan jelas  menunjukkan  perbandingan  antara  jumlah  berita palsu  dan  berita  nyata.  Dari  grafik  ini,  dapat  terlihat bahwa kumpulan data berisi lebih banyak berita palsu dibandingkan berita asli.
Gambar 4. Sumber-sumber Postingan Teratas Berita Asli dan Palsu
Pada  Gambar  4  di  atas  terdapat  dua subplot , subplot pertama menunjukkan grafik batang yang menunjukkan  lima  sumber  teratas  yang  menerbitkan berita  nyata,  sedangkan subplot kedua  menunjukkan lima sumber teratas yang menerbitkan berita palsu. Di kedua  subgraf,  warna  berbeda  digunakan  untuk membedakan  sumber,  dan  setiap  grafik  batang menunjukkan  jumlah  postingan  dari  sumber  tersebut. Dari grafik tersebut terlihat bahwa sumber yang paling banyak  memposting  berita  nyata  adalah  postingan Instagram,  sedangkan  sumber  yang  paling  banyak memposting berita palsu adalah postingan Facebook.

## Gambar 5. Distribusi Kategori Kelas Target
Dari  grafik  diatas,  dapat  terlihat  perbedaan  distribusi berdasarkan kelas target (Palsu vs. Nyata) mengungkapkan bahwa kumpulan data yg berisi 1.500 pernyataan  atau  klaim  yang  telah  dikategorikan  ke dalam beberapa kategori seperti " barely-true ," " false ," " full-flop ,"  " half-flip ,"  " half-true ,"  " mostly-true ," " pants-fire ,"  dan  "true."  Kategori  “0”  mendominasi sebagian  besar  kategori  dalam  dataset,  kecuali  kelas “ true ”, yang berpusat pada kategori “1”.
Gambar 6. Korelasi Antara Panjang Kata dan Jumlah karakter

## Dalam Berita
Berdasarkan  grafik  panjang  kata  dan  jumlah  karakter dalam  berita,  terlihat  bahwa  kumpulan  data  tersebut memiliki  rata-rata  14,6  kata  dan  90  karakter  per pernyataan. Namun, terdapat variasi panjang pernyataan  yang  dibuktikan  dengan  standar  deviasi sekitar  6,5  kata  dan  38,4  karakter.  Distribusi  ini dijelaskan lebih lanjut dengan nilai kuartil, dengan 25% pernyataan  memiliki  kurang  dari  10  kata  atau  62 karakter, 50% pernyataan memiliki kurang dari 13 kata atau 83 karakter, dan 75% pernyataan memiliki kurang dari 18 kata atau 111 karakter.

## 3.3. Data Cleaning
Perubahan data yang telah melalui tahap pembersihan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Contoh Hasil Data Cleaning
Data Asli “Cocaine, porn, evidence of child trafficking found in (Gov. Gretchen) Whitmer’s car.”
Hasil cocaine porn evidence of child trafficking found in gov gretchen whitmers car
Hasil  dari  data cleaning adalah  teks  yang  telah dibersihkan, yang dapat digunakan untuk analisis teks lebih  lanjut.  Jenis  pembersihan  data  ini  merupakan langkah    umum  dalam  pemrosesan  data,  yang meningkatkan  kualitas  dan  konsistensi  data,  sehingga lebih mudah untuk dianalisis dan diproses.
3.4. WordCloud
Dalam penelitian ini, ditemukan bahwa topik atau kata yang paling umum digunakan dalam berita ditunjukkan pada  Gambar  7  yang  menggambarkan  visualisasi wordcloud untuk semua kategori.
Gambar 7. Contoh Hasil WordCloud Pada Berita
Penggunaan  5  kata  yang  paling  banyak  digunakan dalam berita dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Tabel Frekuensi Kata Kelas Kata Frekuensi Berita Palsu De 1153
Us 524 Video Shows 107 Joe Biden 85 New 77 Berita Asli Year 8
Wisconsin 7 Rate 5 Public
5 State 4
Tabel  frekuensi  kata-kata teratas menunjukkan bahwa berita palsu cenderung mengarah pada masalah politik, dan  menggunakan  beberapa  kata  pilihan  dengan frekuensi tinggi. Sebaliknya, berita autentik mencakup berbagai  topik  dan  tidak  didominasi  oleh  kata-kata tertentu.

## 3.5. LSTM Model
Sebelum melakukan pemodelan, pertama memisahkan dataset  menjadi  dua subset :  data  pelatihan  dan  data pengujian. Pembagian ini dibuat dengan mempertimbangkan  rasio  tertentu.  Sekitar  80%  data dialokasikan  untuk  set  pelatihan,  sedangkan  20% sisanya  dialokasikan  untuk  set  pengujian.  Untuk gambaran  mengenai  pendistribusian  dataset,  dapat dilihat pada Tabel 4 di bawah ini.
Tabel 4. Pembagian Dataset Data Rasio Jumlah Data Latih 80% 1200 Data Uji 20% 300
Hyperparameter yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hyperparameter LSTM Hyperparameter LSTM Input_size Tokenizer.word_index + 1 Embedding_size 100 Hidden_size 128 Num_layers 1 Num_classes 1 Dropout_rate 2 Batch_size, 32 Learning_rate 0.001 Epochs 20 Optimizer Adam
Berikut  adalah  grafik train dan validation dari  hasil kerja model LSTM dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Train dan Validation
Pada Gambar 8 diatas adalah grafik yang memvisualisasikan  performa  model  selama  proses pelatihannya,  dan  dibagi  menjadi  dua  bagian.  Grafik yang  ada  diatas  menampilkan  dua  garis:  garis  biru menggambarkan keakuratan model pada data pelatihan,  sedangkan  garis  oranye  menampilkan keakuratan  model  pada  data  validasi.  Grafik dibawahnya  juga  menggunakan  dua  garis:  garis  biru menunjukkan kerugian pada data pelatihan, sedangkan garis oranye menunjukkan kerugian pada data validasi. Tujuan  grafik  ini  adalah  untuk  melacak  kemajuan model  seiring  kemajuannya  melalui  fase  pelatihan. Untuk peninjauan lebih lanjut dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Train dan Validation
Epochs Train Accuracy Validation Accuracy Train Loss Validation Loss 1 0.960000 0.983333 0.229811 0.086715 2 0.975833 0.983333 0.116966 0.085168 3 0.975833 0.983333 0.127537 0.086200 4 0.975833 0.983333 0.117735 0.086280 5 0.975833 0.983333 0.112480 0.086316 6 0.975833 0.983333 0.096717 0.089347 7 0.975833 0.983333 0.066567 0.100508 8 0.990833 0.976666 0.024471 0.122206 9 1.0 0.970000 0.006849 0.141346 10 1.0 0.983333 0.002181 0.146146 11 1.0 0.980000 0.001853 0.152946 12 1.0 0.973333 0.000953 0.172829 13 1.0 0.973333 0.000711 0.180024 14 1.0 0.973333 0.000538 0.184239 15 1.0 0.973333 0.000501 0.191947 16 1.0 0.970000 0.000485 0.201641 17 1.0 0.973333 0.000332 0.201220 18 1.0 0.973333 0.000349 0.205614 19 1.0 0.973333 0.000302 0.210768 20 1.0 0.973333 0.000265 0.212672
Pada Tabel  6 diatas  model LSTM telah menunjukkan kapasitasnya untuk memahami dan membuat prognosis
data pelatihan dengan presisi mutlak.  Beberapa epoch telah  mencapai  tingkat  akurasi  100%.  Data  validasi juga menunjukkan akurasi yang cukup baik, tetap stabil pada  angka  97%  ke  atas,  tanpa  peningkatan  nyata  di setiap epoch .  Dengan setiap siklus, loss pelatihan dan validasi  terus  menurun,  sehingga    menunjukkan kemajuan dalam pelatihan model.
3.6. Evaluation
Setelah peneliti selesai melatih data, maka output yang dihasilkan  berupa confusion  matrix ,  seperti  yang tergambar pada confusion matrix pada Gambar 9.

## Gambar 9. confusion matrix
Setelah  melakukan  penghitungan  yang  diperlukan, hasil accuracy, recall , precision , f1 -score, macro average , dan weighted average diperoleh, seperti yang digambarkan pada Gambar 10.

## Gambar 10. Hasi Evaluasi
Setelah mengevaluasi model ditemukan bahwa akurasi keseluruhan model adalah 97%, dapat dikatakan bahwa model  menampilkan  kinerja  luar  biasa  dalam mengidentifikasi data " Fake " dengan tingkat precision , recall ,  dan f1-score yang  tinggi,  serta  tingkat  akurasi yang layak. Namun, performa model dalam mendeteksi data  " Real "  di  bawah  standar,  dengan precision dan recall hampir  mendekati  nol.  Hal  ini  menyoroti perlunya  perluasan  data  agar lebih  efektif  mendeteksi data  " Real "  dan  mencapai  representasi  yang  lebih seimbang antara kedua kelas.
3.7. Text Classification
Pemanfaatan klasifikasi teks bertujuan untuk menentukan keaslian suatu artikel berita, mengklasifikasikannya  sebagai  " Real "  atau  " Fake " dengan menggunakan model yang telah dilatih. Peneliti bertugas memasukkan artikel berita dalam format teks,
yang selanjutnya ditransformasikan menjadi inventarisasi artikel. Setiap artikel kemudian dianalisis oleh  model,  diproses,  dan  diubah  menjadi  rangkaian token  untuk  memperkirakan  kemungkinan  artikel tersebut  " Real "  atau  " Fake ".  Hasil  setiap  prediksi ditampilkan kepada peneliti, yang kemudian mengklasifikasikan artikel berdasarkan probabilitasnya. Probabilitas apa pun yang lebih besar atau sama dengan 0,5 diklasifikasikan sebagai "Real", sedangkan  probabilitas  yang  kurang  dari  0,5 diklasifikasikan  sebagai  " Fake ".  Berikut  adalah  hasil dari klasifikasi teks dapat dilihat pada Tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Contoh Hasil Text Classification Berita Label “Just  last  year,”  Miami-Dade  Public Schools  “had  over  14,000  new  children, 10,000  of  which  came  from  four  countries of Cuba, Nicaragua, Venezuela and Haiti.” Real “There is no war in Ukraine.” Fake Infertility  is  treated  differently  than  other issues  and  "often  excluded  from  insurance coverage" Real Video  shows  cattle  killed  by  COVID-19 vaccines. Fake
Tabel  7  di  atas  merupakan  hasil  pengklasifikasian berita menurut model yang  dilatih. Pada tabel tersebut, terdapat  dua  berita  yang  ditetapkan  sebagai  “ Real ”, artinya  memuat  fakta  nyata  dalam  konteks  yang dijelaskan. Salah satunya mengungkapkan peningkatan jumlah siswa di sekolah negeri Miami-Dade, termasuk asal  negara  mereka,  sementara  yang  lain  membahas masalah  perlakuan  berbeda  untuk  infertilitas  dalam lingkup  asuransi.  Sebaliknya,  dua  laporan  lainnya dinyatakan “ Fake ”, artinya tidak memiliki dasar faktual yang kuat. Satu orang mengklaim  tidak ada perang di Ukraina,  sementara  yang  lain  mengklaim    vaksin Covid-19  membunuh  ternak.  Singkatnya,  hasil klasifikasi  ini  mencerminkan  upaya  model  dalam membedakan  berita nyata dan berita palsu berdasarkan informasi yang tersedia.

## 4.   Kesimpulan
Penelitian  yang  dilakukan  memanfaatkan  metode LSTM  untuk  mengklasifikasi  berita  palsu  pada PolitiFact.  Model  LSTM  ditemukan  efektif  dalam mengklasifikasikan  berita  palsu  berdasarkan  konten tekstual.  Tingkat  akurasi  modelnya  luar  biasa, mencapai 97%. Meskipun demikian, untuk meningkatkan hasil penelitian selanjutnya. Disarankan agar  perhatian  menyeluruh  harus  diberikan  pada pengumpulan data untuk memastikan hasil yang lebih baik.

## Daftar Rujukan
[1] D.  Rohera et  al. ,  “A  Taxonomy  of  Fake  News Classification  Techniques:  Survey  and  Implementation
Aspects,” IEEE  Access ,  vol.  10,  pp.  30367–30394,  2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3159651.
[2] S. Bussa, A. Bodhankar, V. H. Patil, H. Pal, S. K. Bunkar, and A. R. Khan Qureshi, “An Implementation of Machine Learning  Algorithm  for  Fake  News  Detection,”
International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication , vol. 11, no. 9s, pp. 392– 401, Aug. 2023, doi: 10.17762/ijritcc.v11i9s.7435.
[3] E.  P.  Widhi,  D.  H.  Fudholi,  and  S.  Hidayat, “Implementation  Of  Deep  Learning  For  Fake  News Classification In Bahasa Indonesia,” Journal Research of Social  Science,  Economics,  and  Management ,  vol.  3,  no.
02, pp. 370–381, Sep. 2023, doi: 10.59141/jrssem.v3i02.546. [4] A.  Agarwal,  A.  Kumar,  M.  Tomar,  and  Dr.  N.  Sharma,
“Fake  News  Classification  Using  Different  Methods,”
2022. [Online]. Available: https://api.semanticscholar.org/CorpusID:249038957 [5]
P. S. Yadav, K. S. Reddy, S. Ashwini, J. Santhosh, M. N.
Devi, and K. Singh, “An Innovative Method for Fake News Classification  using  LSTM-RF  Approach,”  in 2023  4th International  Conference  on  Electronics  and  Sustainable Communication  Systems  (ICESC) ,  2023,  pp.  1152–1158.
doi: 10.1109/ICESC57686.2023.10193549.
[6] D. K. Dixit, A. Bhagat, and D. Dangi, “Automating fake news detection using PPCA and levy flight-based LSTM,” Soft comput , vol. 26, no. 22, pp. 12545–12557, 2022, doi: 10.1007/s00500-022-07215-4.
[7] Y. KRYVENCHUK and M. BURAK, “COMPARATIVE ANALYSIS  OF  SELENIUM  AND  BEAUTIFULSOUP EFFICIENCY,” Herald  of  Khmelnytskyi  National University ,  vol.  305,  no.  1,  pp.  50–52,  Feb.  2022,  doi:
10.31891/2307-5732-2022-305-1-50-52.
[8] A.  Abodayeh,  R.  Hejazi,  W.  Najjar,  L.  Shihadeh,  and  R. Latif, “Web Scraping for Data Analytics: A BeautifulSoup Implementation,” in 2023  Sixth  International  Conference of  Women  in  Data  Science  at  Prince  Sultan  University (WiDS  PSU) ,  2023,  pp.  65–69.  doi:  10.1109/WiDS- PSU57071.2023.00025.
[9] N.  T.  M.  Sagala and  F. Y.  Aryatama,  “Exploratory  Data Analysis  (EDA):  A  Study  of  Olympic  Medallist,” SISTEMASI ,  vol.  11,  no.  3,  p.  578,  Sep.  2022,  doi: 10.32520/stmsi.v11i3.1857.
[10] M. Radhi, A. Amalia, D. R. H. Sitompul, S. H. Sinurat, and E.  Indra,  “ANALISIS  BIG  DATA  DENGAN  METODE EXPLORATORY  DATA  ANALYSIS  (EDA)  DAN METODE VISUALISASI MENGGUNAKAN JUPYTER NOTEBOOK,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu Komputer Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 4, no. 2, pp. 23–
27, Feb. 2022, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.24 75. [11] M. H. Mori Hovipah, E. Hearani, J. Jasril, and F. Syafria, “Klasifikasi  Clickbait  Menggunakan  Transformers,” Jurnal  CoSciTech  (Computer  Science  and  Information Technology) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  172–181,  Apr.  2023,  doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4713.
[12] A.  A.  Kurniawan  and M.  Mustikasari,  “Evaluasi  Kinerja MLLIB  APACHE  SPARK  pada  Klasifikasi  Berita  Palsu dalam Bahasa Indonesia,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu  Komputer ,  vol.  9,  no.  3,  p.  489,  Jun.  2022,  doi: 10.25126/jtiik.2022923538.
[13] J.  A.  Pakpahan,  Y.  C.  Panjaitan,  J.  Amalia,  and  M.  B. Pakpahan, “Model Klasifikasi Berita Palsu Menggunakan Bidirectional LSTM dan Word2vec sebagai Vektorisasi,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol.  9,  no.  4,  pp.  3319–3331,  Dec.  2022,  doi: 10.35957/jatisi.v9i4.1332.
[14] A.  Hanifa,  S.  A.  Fauzan,  M.  Hikal,  and  M.  B.  Ashfiya, “Perbandingan  Metode  LSTM  dan  GRU  (RNN)  untuk Klasifikasi Berita Palsu Berbahasa Indonesia,” Dinamika Rekayasa ,  vol.  17,  no.  1,  p.  33,  Jan.  2021,  doi: 10.20884/1.dr.2021.17.1.436.
[15] K. Shu, A. Sliva, S. Wang, J. Tang, and H. Liu, “Fake News Detection on Social Media,” ACM SIGKDD Explorations
Newsletter ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  22–36,  Sep.  2017,  doi:
10.1145/3137597.3137600.
[16] Z.  Zhao,  W.  Chen,  X.  Wu,  P.  C.  Y.  Chen,  and  J.  Liu, “LSTM network: a deep learning approach for short‐term traffic forecast,” IET Intelligent Transport Systems , vol. 11, no.  2,  pp.  68–75,  Mar.  2017,  doi:  10.1049/iet- its.2016.0208.
[17] H.  Chung  and  K.  Shin,  “Genetic  Algorithm-Optimized Long  Short-Term  Memory  Network  for  Stock  Market
Prediction,” Sustainability ,  vol.  10,  no.  10,  p.  3765,  Oct. 2018, doi: 10.3390/su10103765.