Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
10.51519/journalcisa.v4i2.397 | Published By APTIKOM SUMSEL

## 93
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Model Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)
Ari Muzakir 1 , Uci Suriani 2*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Rekayasa Multimedia, Politeknik Darussalam, Palembang, Indonesia Email: 1 arimuzakir@binadarma.ac.id, 2 uci.suryani1@gmail.com

## Abstrak
Isu berita palsu telah menarik perhatian masyarakat dan akademisi. Penyebaran informasi  yang  tidak  akurat  berpotensi  mengubah  pandangan  publik  dan memungkinkan  manipulasi  opini.  Dalam  konteks  data  yang  melimpah,  kami mengembangkan model untuk mendeteksi berita palsu dengan mengklasifikasikan  fitur  linguistik  murni.  Dengan  pendekatan  pembelajaran mendalam, kami mengevaluasi respons terhadap artikel tertentu  menggunakan model  Jaringan  Saraf  Rekuren Bidirectional  Long  Short-Term  Memory (BiLSTM) dan  representasi  kata  dari  embeddings  GloVe.  Hasil  evaluasi  menunjukkan adaptabilitas model pada data latih dengan kerugian terendah 0.30% dan akurasi tinggi 99.14%. Gabungan antara embeddings GloVe dan Bi-LSTM memunculkan hasil yang positif. Penelitian ini memiliki potensi untuk memberikan kontribusi dalam  penanggulangan  penyebaran  berita  palsu  yang  semakin  meresahkan  di berbagai bidang.
Kata Kunci : Berita palsu, Embeddings GloVe, Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM)

## 1. PENDAHULUAN
Penyebaran  berita  palsu  di  platform  media  sosial  telah  mengalami lonjakan  perhatian  yang  signifikan  karena  situasi  politik  akhir-akhir  ini dan meningkatnya kekhawatiran terhadap dampak negatif yang mungkin timbul. Sebagai contoh, pada bulan Januari 2017, juru bicara pemerintah Jerman mengungkapkan bahwa mereka menghadapi suatu fenomena yang belum pernah mereka alami sebelumnya, merujuk pada penyebaran berita palsu [3]. Lebih dari sekadar menjadi sumber informasi yang mengganggu

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
dalam kehidupan kita, berita palsu juga berpotensi untuk memanipulasi persepsi dan kesadaran publik secara massal.
Mendeteksi berita palsu merupakan tantangan kritis dalam bidang Natural Language  Processing (NLP).  Pertumbuhan  pesat  platform  jejaring  sosial tidak  hanya  menghasilkan  peningkatan  besar  dalam  akses  informasi, tetapi juga  mempercepat  penyebaran  berita  palsu  [1].  Fenomena  berita palsu,  desas-desus,  penyebaran  informasi  yang  keliru,  dan  upaya mendeteksi informasi yang menyesatkan saat ini menjadi perhatian utama karena potensinya untuk merusak tatanan sosial kita [2].  Kehadiran berita saat ini dapat menyebar dengan kecepatan tinggi melalui internet. Karena berita  palsu  dirancang  untuk  menarik  perhatian  pembaca,  mereka cenderung  menyebar  dengan  cepat.  Bagi  banyak  pembaca,  mengenali berita  palsu  bisa  menjadi  tugas  yang  rumit,  dan  pembaca  semacam  itu seringkali akhirnya meyakini bahwa berita palsu tersebut benar adanya [3].
Berita  palsu  memiliki  dampak  yang  sangat  merugikan  terutama  pada individu yang cenderung mudah percaya, bahkan bisa merusak reputasi seseorang  secara  permanen.  Berita  palsu  memiliki  potensi  untuk memanipulasi pikiran individu atau kelompok dalam jangka waktu yang panjang,  tanpa  disadari  bahwa  persepsi  masyarakat  sedang  terbentuk menuju  pemahaman  yang  keliru.  Penelitian  sebelumnya  telah  mencatat bahwa  media  sosial  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  dalam menyebarkan rasa takut dan kepanikan terkait wabah COVID-19, dan ini berpotensi  menyebabkan  dampak  negatif  pada  kesehatan  mental  dan psikologis  masyarakat.  Adanya  korelasi  statistik  yang  kuat  dan  positif antara  penggunaan  media  sosial  dan  penyebaran  kepanikan  terkait COVID-19 mengindikasikan bahwa mayoritas individu, terutama remaja dan orang dewasa berusia 18-35 tahun, menghadapi tingkat kecemasan psikologis yang tinggi [4], [5].
Karena data terkait berita palsu telah tersedia dalam jumlah yang besar, membangun  model  dengan  menerapkan  algoritme  berdasarkan sumber berita menjadi suatu tugas yang relatif mudah. Saat ini, belum ada platform umum yang dikenal luas yang telah menerapkan algoritma yang terfokus pada  sumber  berita  tertentu.  Meskipun  terdapat  metode  untuk mendeteksi  berita  palsu,  hingga  saat  ini  belum  ada  yang  berhasil mengintegrasikan  berbagai  model  ini  menjadi  satu  kesatuan  yang  utuh. Dalam  upaya  tersebut,  beberapa  pendekatan  telah  diusulkan  untuk

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
mengotomatisasi deteksi respons , sering kali menggambarkan penyebaran berita palsu sebagai epidemi dalam jaringan sosial [6], [7]. Pendekatan lain mencakup penggunaan fitur yang dirancang secara manual, seperti jumlah suka  di  Facebook,  yang  diintegrasikan  dengan  metode  klasifikasi konvensional [8]. Namun, terdapat kendala, seperti keterbatasan akses ke data  jaringan  sosial  secara  praktis,  dan  kesulitan  dalam  memilih  fitur secara manual [9].
Dalam  penelitian  ini,  tujuan  utama  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengatasi isu yang berkaitan dengan penyebaran berita palsu di berbagai kategori umum, termasuk namun tidak terbatas pada politik, media sosial, olahraga, industri media, pendidikan, kejahatan, sains, dan teknologi. Kami melakukan klasifikasi berita palsu berdasarkan fitur-fitur linguistik murni dalam penelitian ini. Untuk meningkatkan ketepatan deteksi berita palsu, kami  memanfaatkan  tiga elemen  kunci  yang  ada  dalam suatu  berita:  isi teks, tanggapan dari pengguna, dan sumber berita itu sendiri. Kami tidak hanya mengandalkan seleksi fitur manual, melainkan kami mengusulkan suatu  model  berbasis  jaringan  saraf  yang  mendalam  berbasis  BiLSTM. Model ini memiliki kemampuan untuk secara otomatis mengidentifikasi fitur-fitur yang relevan. Pendekatan jaringan saraf ini juga memungkinkan model  untuk  memanfaatkan  informasi  dari  berbagai  aspek  dan  domain yang berbeda, serta menangkap hubungan temporal dalam cara pengguna berinteraksi dengan artikel. Dalam rancangan kami, tahap deteksi berita palsu  dipecah  menjadi  beberapa  modul  yang  memerhatikan  tiga  aspek: aktivitas pengguna, artikel berita, dan respons yang diterima oleh artikel tersebut.  Kami  mengembangkan  model  pembelajaran  mendalam  yang dirancang untuk menilai respons yang muncul terhadap artikel tertentu. Model  yang  dibangun  berdasarkan  Jaringan  Saraf  Rekuren  (BiLSTM) memanfaatkan informasi spesifik artikel, termasuk jarak temporal antara aktivitas  pengguna  dan  artikel,  serta  representasi  teks  menggunakan pendekatan doc2vec [10], yang mencerminkan teks yang dihasilkan dalam interaksi tersebut (seperti cuitan).

## 2. METODE
Penelitian ini melibatkan dua tahap inti. Tahap pertama merupakan tahap pelatihan,  dimulai  dengan  pengambilan  data  pelatihan  yang  tersimpan dalam basis data. Data pelatihan kemudian menjalani proses pembersihan guna menghilangkan data yang tidak berkualitas. Selanjutnya, dilakukan proses  augmentasi data untuk  menjaga  keseimbangan  antar  kelas. Data

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
yang telah diperbesar kemudian diolah dan diubah menjadi vektor kata menggunakan  penyematan  kata  yang  telah  sebelumnya  dilatih.  Vektor kata  yang  dihasilkan  dari  penyematan  GloVe  yang  sudah  terlatih digunakan  untuk  melatih  model  pembelajaran  mendalam  BiLSTM. Akhirnya,  model  yang  telah  dilatih  disimpan  dalam  basis  data  guna penggunaan pada tahap pengujian (Gambar 1).
Gambar 1. Tahapan penelitian pada data training dan data testing
2.1. Dataset
Dataset yang kami gunakan dalam penelitian ini terdiri dari dua kategori data, yaitu berita palsu dan berita asli, dengan distribusi sebagai berikut: berita palsu (23481 baris) dan berita asli (21417 baris). Kumpulan data pelatihan ini mencakup atribut utama seperti judul (judul artikel berita), teks  (teks  artikel),  subjek  (subjek  artikel  berita),  dan  tanggal  (tanggal artikel  diposting).  Subjek  dari  artikel  beragam,  mencakup  berita  dunia (26%),  berita  umum  (24%),  berita  politik  (29%),  politik  (15%),  serta informasi lainnya (6%) (lihat Gambar 2).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 2. Distribusi data palsu dan data asli dalam hal subjek

## 2.2. Data Cleaning
Sumber  informasi  berita  utamanya  berasal  dari  platform  media  sosial seperti  Twitter,  yang  seringkali  memuat  kalimat  dengan  simbol  dan karakter  yang  tidak  relevan.  Oleh  karena  itu,  kami  melakukan  tahap pembersihan  data  dengan  mengeliminasi  simbol  dan  karakter  tersebut, termasuk URL, tag HTML, tanda baca, dan tanda pagar (#).

## 2.3. Data Pre-processing
Pra-pemrosesan  teks  merupakan  serangkaian  langkah  penting  untuk membersihkan dan mempersiapkan data teks sebelum dilakukan analisis lebih lanjut.  Seperti  yang  ditunjukkan  dalam  Gambar  2,  beberapa  tahap umum  yang  biasanya  digunakan  dalam  pra-pemrosesan  data  termasuk: penyesuaian  huruf  ( case  folding ),  tokenisasi,  dan  penyaringan  atau penghapusan kata-kata umum ( stop word removing ). Tahap pertama, yaitu "penyesuaian huruf," mengubah  semua huruf dalam teks  menjadi huruf kecil guna menghindari variasi hasil dari kapitalisasi. Selanjutnya, dalam langkah  "tokenisasi,"  teks  dipecah  menjadi  unit-unit  yang  lebih  kecil seperti kata-kata atau simbol, sehingga mempermudah pemahaman dan analisis.  Terakhir,  langkah  "penyaringan"  atau  penghapusan  "kata berhenti"  dilakukan  untuk  menghilangkan  kata-kata  umum  yang  tidak memiliki  makna  signifikan,  sehingga  memungkinkan  penekanan  pada

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
kata-kata  kunci  yang  relevan  dalam  teks.  Proses-proses  ini  membantu meningkatkan  kualitas data,  mengurangi  dimensi,  dan  menyiapkan  teks untuk langkah selanjutnya, seperti klasifikasi atau analisis sentimen.
Gambar 2. Tahapan data pre-processing
2.4. Data Split
Pembagian data dilakukan menjadi dua bagian: dataset pelatihan (80%) dan dataset pengujian (20%) yang merupakan pendekatan standar dalam pembelajaran  mesin  [11].  Dalam  pendekatan  ini,  sebagian  besar  data digunakan untuk melatih model, memungkinkan model untuk memahami pola dan fitur-fitur dari dataset tersebut. Hal ini membantu mengurangi resiko overfitting dan memungkinkan model untuk menerapkan apa yang telah dipelajari pada data baru. Di sisi lain, dataset pengujian yang terpisah digunakan untuk mengukur kinerja model pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.  Dengan memisahkan dataset pengujian dari dataset pelatihan, validitas dan kemampuan generalisasi model dapat dievaluasi dengan  objektif,  sehingga  memastikan  bahwa  model  yang  dihasilkan mampu berkinerja baik dalam situasi apapun.

## 2.5. Word Embedding
Penyematan kata atau representasi kata terdistribusi adalah teknik yang mengubah  kata-kata  menjadi  vektor  angka,  di  mana  kata-kata  yang memiliki makna serupa akan saling dekat dalam representasi visual [12]. Hal  ini  tercapai  dengan  memanfaatkan  fakta  bahwa  penyematan  kata mampu  menangkap  aspek  semantik  dan  sintaksis  dari  kata-kata  dalam kumpulan teks yang luas [13]. Metode ini semakin populer dalam berbagai penelitian seperti analisis sentimen, identifikasi entitas, pemberian label pada  bagian-bagian  kalimat,  dan  penelitian  lain  yang  berfokus  pada analisis  teks,  karena  memberikan  hasil  yang  menjanjikan  [14].  Contoh- contoh  penyematan  kata  yang  telah  dilatih  sebelumnya  yang  umum digunakan termasuk Word2Vec, GloVe, dan fastText.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Dalam penelitian ini, kami memilih menggunakan penyematan kata GloVe ( Global Vectors for Word Representation ). Pendekatan ini menggabungkan statistik matriks kemunculan kata dalam berbagai konteks dengan matriks kemunculan bersama kata-kata dalam korpus teks. Global Vectors (GloVe) juga  merupakan  penyematan  kata  sebelumnya  yang  populer, menggabungkan  informasi  matriks  kemunculan  kata  dalam  korpus dengan faktorisasi matriks untuk menghasilkan representasi vektor dari kata-kata  [15].  Pendekatan  GloVe  berawal  dari  pembentukan  matriks kemunculan kata dari data korpus yang luas. Setelahnya, dilakukan proses faktorisasi pada matriks tersebut untuk menghasilkan representasi vektor kata. Dengan memanfaatkan informasi ini, vektor representasi kata yang dihasilkan mampu menangkap hubungan semantik dan sintaksis antara kata-kata. Salah satu keunggulan utama dari GloVe adalah kemampuannya dalam  memahami  hubungan  sinonim,  antonim,  analogi,  serta  struktur sintaksis dalam teks.
Gambar 3. Jaringan BiLSTM dengan embeddings Glove

## 2.6. Building Model Deep Learning
Untuk membangun model klasifikasi guna mendeteksi berita palsu, kami mengadopsi  arsitektur  BiLSTM.  BiLSTM  merupakan  bentuk  arsitektur saraf berulang [16] yang terdiri dari dua bagian LSTM: satu maju ( forward ) dan satu mundur ( backward ). Forward LSTM membaca teks input dalam urutan  kronologis,  memanfaatkan  konteks  informasi  dari  masa  lalu. Sebaliknya, backward LSTM  membaca  teks  dalam  urutan  terbalik  dan menyimpan  informasi  kontekstual  dari  masa  depan.  Kedua  LSTM  ini

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
100 | Model Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Bidirectional .....
menghasilkan  dua  vektor  keluaran  urutan  yang  independen.  Kami memperoleh vektor keluaran untuk setiap kata dengan menggabungkan vektor maju dan mundur tersebut (lihat Gambar 3).
Deskripsi teks masukkan dipecah menjadi token dan diberikan ke lapisan embedding. Lapisan embedding memetakan urutan masukkan ke dalam matriks berbentuk n × d , di mana n adalah jumlah kata dalam deskripsi teks, dan d adalah dimensi vektor Glove yang digunakan. Matriks keluaran dari  lapisan embedding ini  kemudian  diberikan  sebagai  input  ke  dalam lapisan  BiLSTM. Dropout dengan  tingkat  0,2  diterapkan  pada  lapisan masukkan  BiLSTM,  sedangkan dropout dengan  tingkat  0,1  digunakan untuk lapisan output BiLSTM. Setelah lapisan BiLSTM, dilakukan lapisan global max-pooling, menghasilkan keluaran berbentuk d × 1 . Keluaran ini kemudian diteruskan melalui dua lapisan Dense dengan aktivasi Rectifier Linear  Unit ( ReLU ).  Keluaran  dari  lapisan  padat  ini  kemudian  dilalui melalui lapisan SoftMax yang memiliki m unit. Dimensi dari m tergantung pada jumlah kelas dalam tugas yang ada.
Gambar 4. Arsitektur BiLSTM dengan 5 layer
BiLSTM  merupakan  varian  dari  arsitektur Recurrent  Neural  Network (RNN) yang melibatkan dua Long Short-Term Memory (LSTM) berorientasi ke arah berlawanan. Tujuan di balik arsitektur ini adalah meningkatkan kapasitas memori LSTM dengan memberikan konteks informasi dari masa

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
lalu  dan  masa  mendatang  [17].  Gambar  4  mengilustrasikan  rancangan arsitektur Bidirectional LSTM yang diadopsi dalam penelitian ini, dengan lima  lapisan  total  dan  input  layer  berdimensi  500.  Desain  arsitektur melibatkan langkah-langkah seperti lapisan BiLSTM, di mana LSTM yang serupa  diterapkan  pada  kedua  arah.  Dilanjutkan  dengan  lapisan global max-pooling , diikuti oleh lapisan fully connected , dan lapisan output yang digunakan  untuk  memprediksi  kelas.  Pengaturan  parameter  untuk arsitektur model BiLSTM meliputi max_features = 10000 , embedding_vector = 300, EPOCHS = 5, BATCH_SIZE = 128, max_len = 500, dropout = 0.1 , serta learning_rate = 0.00001 .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  konteks  penelitian  ini,  sebuah  model  yang  menggabungkan embeddings GloVe  dengan  arsitektur  jaringan  rekuren  BiLSTM  telah dikembangkan  dan  dievaluasi  untuk  tugas  klasifikasi.  Pencapaian terpenting  adalah  peningkatan  signifikan  dalam  validasi  kinerja  model, yang naik dari 0.98% menjadi 0.99%. Ini menunjukkan peningkatan yang substansial dalam akurasi prediksi model, mengindikasikan kemampuannya  untuk  memahami  dan  mengklasifikasikan  data  secara lebih tepat.
(a) (b)
Gambar 5. Grafik pengujian. (a) akurasi data training dan validation. (b) training dan validation loss
Menariknya, proses perjalanan pada tahap pelatihan model tidak berjalan mulus. Meskipun awalnya dirancang untuk melatih model selama 9 epoch , tantangan muncul ketika sesi pertama terhenti pada epoch pertama karena masalah  kelebihan  penggunaan  memori.  Solusi  yang  diambil  adalah

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
102 | Model Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Bidirectional .....
mengunduh titik pemeriksaan model ( checkpoint ) setelah epoch ke-4, yang kemudian digunakan sebagai dasar untuk melanjutkan pelatihan dengan 5 epoch tambahan. Meskipun terjadi gangguan, hasil akhir yang berhasil dicapai menunjukkan bahwa adaptasi dan ketekunan dalam menghadapi hambatan teknis dapat menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan.
Hasil  evaluasi  kinerja  model    (Gambar  5)  menunjukkan  prestasi  yang mengesankan.  Model  mencapai  nilai loss terendah  sebesar  0.30%, menggambarkan  sejauh  mana  model  dapat  menyesuaikan  diri  dengan data  latihan.  Di  samping  itu,  akurasi  pada  data  pelatihan  dan  evaluasi mencapai  99.14%,  yang  menegaskan  kemampuan  model  dalam mengklasifikasikan  data  dengan  tingkat  keakuratan  yang  sangat  tinggi. Kombinasi antara representasi kata yang kaya dari embeddings GloVe dan kemampuan arsitektur rekuren Bi-LSTM dalam menangkap konteks jarak jauh dan dekat sepertinya memberikan hasil yang sangat positif.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa penggabungan metode  GloVe dan  BiLSTM  mampu  menghasilkan  model  yang  tangguh  dalam  tugas klasifikasi. Meskipun terdapat kendala teknis dalam perjalanan pelatihan, akhirnya model berhasil mencapai tingkat akurasi yang sangat  baik dan tingkat  loss  yang  rendah.  Meskipun  prestasi  ini  patut  diapresiasi, disarankan  untuk  melanjutkan  penelitian  dengan  lebih  banyak  variasi dataset dan analisis lebih dalam guna memastikan generalisasi yang lebih luas dan konsisten dari model yang dihasilkan.
Hasil  evaluasi  model  pada  data  pengujian  yang  berisi  berita  asli menunjukkan  performa  yang  sangat  mengesankan.  Dalam  hal  akurasi, model  mencapai  skor  sebesar  97.5%.  Ini  menunjukkan  bahwa  model memiliki kemampuan yang sangat baik dalam mengklasifikasikan berita asli  dengan  benar.  Kinerja  ini  secara  signifikan  melampaui  tingkat kebetulan  dan  mengindikasikan  bahwa  model  mampu  mengenali  dan memprediksi berita asli dengan presisi yang tinggi.
Selain itu, kami menggunakan metrik evaluasi AUC ( Area Under the Curve ) sebagai metrik evaluasi juga menghasilkan skor yang mengesankan, yaitu 99.4%. Skor AUC mencerminkan kemampuan model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif. Dengan skor AUC yang mendekati 1, model berhasil  mencapai  tingkat  diskriminasi  yang  sangat  tinggi,  memperkuat bukti  bahwa  model  memiliki  kemampuan  untuk  mengklasifikasikan dengan tepat (Gambar 6).

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Gambar 6. Metrik evaluasi dengan kurva AUC
Selanjutnya,  hasil  evaluasi  juga  melibatkan  presisi,  recall,  dan  skor  F1. Presisi,  yang  mengukur  jumlah  positif  yang  benar  dibagi  dengan  total positif yang diprediksi, mencapai skor 97.5%. Ini menunjukkan bahwa dari semua berita yang diprediksi sebagai asli oleh model, 97.5% di antaranya benar-benar merupakan berita asli. Recall, yang mengukur jumlah positif yang  benar  dibagi  dengan  total  positif  yang  sebenarnya,  juga  mencapai 97.5%. Ini menggambarkan bahwa model berhasil mendeteksi 97,5% dari seluruh  berita  asli  yang  ada  dalam  dataset.  Selanjutnya,  skor  F1,  yang menggabungkan  presisi  dan  recall,  juga  mencapai  97.5%.  Skor  F1  ini mencerminkan keseimbangan antara presisi dan recall, dan hasilnya yang tinggi mengindikasikan bahwa model memiliki performa yang baik dalam klasifikasi berita asli.
Secara  keseluruhan,  evaluasi  hasil  ini  menggambarkan  performa  yang sangat  baik  dari  model  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasikan  berita asli.  Skor  akurasi,  AUC,  presisi,  recall,  dan  skor  F1  yang  tinggi  semakin memvalidasi  kemampuan  model  yang  dikembangkan  dengan menggunakan embeddings GloVe dan arsitektur Bi-LSTM. Namun, penting untuk  mengevaluasi  model  pada  berbagai  dataset  yang  lebih  luas  dan beragam  untuk  memahami  sejauh  mana  generalisasi  yang  mungkin dicapai oleh model ini dalam berbagai konteks.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
104 | Model Deteksi Berita Palsu Menggunakan Pendekatan Bidirectional .....

## 4. KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  model  yang  menggabungkan  embeddings  GloVe dengan  arsitektur  BiLSTM  telah  dievaluasi  dengan  hasil  yang mengesankan. Terjadi peningkatan signifikan dalam validasi kinerja dari 98%  menjadi  99%,  menunjukkan  akurasi  prediksi  yang  lebih  baik. Meskipun menghadapi kendala teknis, model berhasil mencapai akurasi tes  berita  asli sebesar  97.5%,  dan  nilai  AUC,  presisi,  recall, dan  skor  F1 semuanya  mencapai  97.5%,  menegaskan  kinerja  yang  konsisten. Penggabungan  GloVe  dan  BiLSTM  terbukti  efektif  dalam  meningkatkan kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  data  dan  memahami konteks.  Meskipun  hasil  ini  mengesankan,  pengujian  lebih  lanjut  pada dataset yang lebih luas dan variasi masih diperlukan untuk memastikan generalisasi yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] R. Oshikawa, J. Qian, and W. Y. Wang, “A survey on natural language processing for fake news detection,” arXiv Prepr. arXiv1811.00770 , 2018.
[2] A. Roy, K. Basak, A. Ekbal, and P. Bhattacharyya, “A deep ense mble framework for fake news detection and classification,” arXiv Prepr. arXiv1811.04670 , 2018.
[3] H. Jwa, D. Oh, K. Park, J. M. Kang, and H. Lim, “exbake: Automatic fake news  detection  model  based  on  bidirectional  encoder representations from transformer s (bert),” Appl. Sci. , vol. 9, no. 19, p. 4062, 2019.
[4] R.  Yunanto,  A.  P.  Purfini,  and  A.  Prabuwisesa,  “Survei  Literatur: Deteksi  Berita  Palsu  Menggunakan  Pendekatan  Deep  Learning,” J. Manaj. Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 118 – 130, 2021.
[5]  A. R. Ahmad an d 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, p. e19556,
2020.
[6]  F.  Jin,  E.  Dougherty,  P.  Saraf,  Y.  Cao,  and  N.  Ramakrishnan,
“Epidemiological  modeling  of  news  and  rumors  on  twitter,”  in Proceedings  of  the  7th  workshop  on  social  network  mining  and analysis , 2013, pp. 1 – 9.
[7] S.  Kumar,  R.  West,  and  J.  Leskovec,  “Disinformation  on  the  web: Impact,  characteristics,  and  detection  of  wiki pedia  hoaxes,”  in

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 4, No. 2, May 2023 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Proceedings of the 25th international conference on World Wide Web , 2016, pp. 591 – 602.
[8] S. Kwon, M. Cha, and K. Jung, “Rumor detection over varying time windows,” PLoS One , vol. 12, no. 1, p. e0168344, 2017.
[9] N. Ruchansky, S. Seo, and Y. Liu, “Csi: A hybrid deep model for fake news detection,” in Proceedings of the 2017 ACM on Conference on
Information and Knowledge Management , 2017, pp. 797 – 806.
[10] Q. Le and T. Mikolov, “Distributed representations of sentences and documents,” in International conference on machine learning , 2014,
pp. 1188 – 1196. doi: 10.48550/arXiv.1405.4053.
[11] A. Muzakir, H. Syaputra, and F. Panjaitan, “A Comparative Analysis of Classification  Algorithms  for  Cyberbullying  Crime  Detection:  An Experimental  Study  of  Twitter  Social  Media  in  Indonesia,” Sci.  J. Informatics; Vol 9, No 2 Novemb. 2022, Doi: 10.15294/sji.v9i2.35149 .
[12]  W.  Lopez,  J.  Merlino,  and  P.  Rodriguez- Bocca,  “Learning  semantic information fro m Internet Domain Names using word embeddings,” Eng. Appl. Artif. Intell. , vol. 94, p. 103823, 2020.
[13] S.  Lai,  K.  Liu,  S.  He,  and  J.  Zhao,  “How  to  generate  a  good  word embedding,” IEEE Intell. Syst. , vol. 31, no. 6, pp. 5 – 14, 2016.
[14]  A. B. Soliman, K. Eissa, and S. R. El- Beltagy, “Aravec: A set of arabic word embedding models for use in arabic nlp,” Procedia Comput. Sci. , vol. 117, pp. 256 – 265, 2017.
[15] S. M. Rezaeinia, A. Ghodsi, and R. Rahmani, “Improving the accuracy of  pre-trained  word  embedding s  for  sentiment  analysis,” arXiv Prepr. arXiv1711.08609 , 2017.
[16] M.  Schuster  and  K.  K.  Paliwal,  “Bidirectional  recurrent  neural networks,” IEEE  Trans.  Signal  Process. ,  vol.  45,  no.  11,  pp.  2673 – 2681, 1997.
[17] G.  Rao,  W.  Huang,  Z.  Feng,  and  Q.  Cong,  “L STM  with  sentence representations  for  document- level  sentiment  classification,” Neurocomputing , vol. 308, pp. 49 – 57, 2018.