## Identifikasi Berita Hoax dengan Recurrent Neural Network
Kevin Perdana 1 , Zulfachmi 2 , Dwi Nurul Huda 3
1,2,3 STT Indonesia Tanjungpinang Jln. Pompa Air No. 28 Tanjungpinang Kepulauan Riau Indonesia
1 kevin@sttindonesia.ac.id
2 fachmi@sttindonesia.ac.id
3 dwi.nurulhuda@gmail.com
Intisari — Berita hoax merupakan masalah universal yang dapat merubah sudut pandang seseorang. Dampaknya dapat menimbulkan ketakutan, memunculkan ide-ide rasis, dan mengarah pada penindasan dan kekerasan terhadap orang yang tidak bersalah. Masalah ini sudah sejak zaman dahulu walaupun belum ada akses informasi ke seluruh dunia. Saat ini terdapat 2,5 triliun byte data dan terus meningkat sehingga membawa ke masalah berikutnya yaitu menganalisis dan mengidentifikasi berita hoax dan berita nyata agar lebih cepat. Solusi yang ideal adalah dengan algoritma Deep Learning dan penulis memilih metode Recurrent Neural Network (RNN) dan variannya Long Short-Term Memory (LSTM). Akurasi yang didapat sebesar 99%, lebih besar daripada metode Machine Learning seperti Rocchio ataupun Multinomial Naive Bayes.
Kata kunci — Berita, Hoax , Machine Learning , RNN, LSTM.
Abstract — The problem of hoax news is something universal that can change someone perspective. The impact can generate fear, racism ideas, and lead to oppression and violence against innocent people. This problem has existed since time immemorial, even though there is no access to information throughout the world. Currently there are 2.5 trillion bytes of data and it increasing, leading to the next problem, i.e. faster at analyzing and identifying hoax news and real news. The ideal solution is using Deep Learning algorithm and the author chooses Recurrent Neural Network (RNN) method and it's particular method Long Short-Term Memory (LSTM). The accuracy obtained is 99%, greater than Machine Learning methods such as Rocchio or Multinomial Naive Bayes . Keywords — News, Hoax, Machine Learning, RNN, LSTM .

## I. P ENDAHULUAN
Fenomena  berita/informasi  palsu  atau  berita hoax sangat mempengaruhi  kehidupan  sosial  kita  [1].  Karena  informasi membentuk  cara  kita  memandang  alam  semesta,  berita hoax dan  fakta  menyesatkan  lainnya  dapat  memberikan  sudut pandang  yang  berbeda.  Penelitian  di  bidang  intelijen menunjukkan  bahwa  rumor  yang  menyebar  di  media  sosial meninggalkan  dampak  yang  bertahan  lama  pada  orang  yang kurang pintar dan membuat mereka tidak mengambil keputusan yang tepat. Berita hoax digunakan untuk membangun ketakutan orang,  memunculkan  ide-ide  rasis,  dan  mengarah  pada penindasan dan kekerasan terhadap orang yang tidak bersalah [2].
Sejak  dahulu  berita hoax merupakan  masalah  universal. Walaupun  di  masa  lalu  tidak  ada  akses  informasi  ke  seluruh dunia,  pendeteksian  berita hoax relatif  sulit  dan  tidak  efisien dari segi biaya. Namun saat ini sangat mudah dan layak untuk mengidentifikasi  apakah  berita  itu hoax atau  nyata.  Yang membawa kita ke masalah berikutnya dalam menganalisis dan mengidentifikasi berita hoax dari berita nyata dalam Gigabytes informasi. Ini mungkin fakta yang membingungkan bahwa ada 2,5 triliun byte data yang dibuat setiap hari dengan kecepatan kita  saat  ini  dan  kecepatan  ini  tidak  menurun  dari  waktu  ke waktu [3].
Penelitian  yang  berkaitan  dengan hoax adalah  yang dilakukan  Aulia  Afriza  dan  Julio  Adisantoso  dengan  judul Metode Klasifikasi Rocchio untuk Analisis Hoax . Nilai akurasi
yang  didapat  dengan  Metode  Rocchio  sebesar  83,501% sedangkan Multinomial Naive Bayes sebesar 65,835% [4].
Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  Putu  Kussa  Laksana Utama  dengan  judul  Identifikasi Hoax pada  Media  Sosial dengan  Pendekatan  Machine  Learning,  disimpulkan  bahwa solusi yang ideal untuk identifikasi konten hoax adalah dengan algoritma  Deep  Learning  agar  proses  klasifikasi  dapat dilakukan dengan cepat [5].

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Algoritma  yang  digunakan  penulis  adalah  salah  satu  dari sekian  banyak  dalam  bidang  Deep  Learning  yaitu  Recurrent Neural  Network  (RNN)  dan  variannya  Long  Short-Term Memory (LSTM).

## Recurrent Neural Network (RNN)
Recurrent  Neural  Network  (RNN)  adalah  kelas  jaringan saraf tiruan dimana koneksi antar node membentuk garis yang diarahkan  di  sepanjang  urutan  temporal.  RNN  dapat menggunakan  keadaan  internal  (memori)  untuk  memproses inputan  variabel  sekuensial  [6].  Dengan  kata  lain  cara perhitungan state (keadaan)  berjalan  dengan  menerapkan fungsi ke state sebelumnya dan state inputan secara rekursif [7]. RNN  telah  berhasil  digunakan  untuk  berbagai  tugas  seperti pemodelan bahasa, word embedding yaitu proses konversi kata yang  berupa  karakter  ke  dalam  bentuk vector ,  pengenalan tulisan tangan, dan pengenalan ucapan [8].
Arsitektur RNN ditunjukkan pada gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Arsitektur RNN [7]
Lingkaran  mewakili node ,  x  =  input,  h  =  hidden,  dan  y  = output.  Simbol  di  dalam  kotak, dan adalah  matriks yang masing-masing mewakili bobot input, hidden dan output. Poligon mewakili transformasi non-linear yang dilakukan oleh neuron dan z-1 adalah unit delay operator [7].

## Long Short-Term Memory (LSTM)
Long  Short-Term  Memory  (LSTM)  adalah  salah  satu arsitektur  RNN  yang  banyak  digunakan  pada  masalah  Deep Learning  [9]  yang  melibatkan  teks  [10].  LSTM  dapat mengingat  informasi  jangka  panjang.  Ide  dari  LSTM  adalah dibuatnya jalur yang menghubungkan konteks lama ke konteks baru yang disebut juga cell state , memory cell atau jalur memori. Dengan  adanya  jalur  tersebut,  suatu  nilai  pada  konteks  yang lama akan dengan mudah dihubungkan ke konteks yang baru jika diperlukan, dengan sedikit sekali modifikasi [11]. Sebagai model RNN khusus, LSTM memiliki ekspresi fitur yang lebih detail daripada model RNN tradisional [12].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian ini terdiri dari beberapa langkah yaitu :
1. Koleksi judul berita Indonesia sebanyak 250 data.
2. Memberi label hoax dan valid secara manual dan disimpan dalam file csv.
3. Kemudian  memisahkan  file  csv  menjadi  2  file.  210  data sebagai data training dan 40 data sebagai data test .
4. Mengubah kalimat pada berita menjadi Bahasa Inggris.
5. Menghilangkan stopwords . Stopwords artinya  kata-kata tidak berarti yang memiliki daya diskriminasi rendah [13] atau kata-kata dengan nilai informatif rendah [14].
6. Stemming.  Secara  definisi  adalah  mengurangi  berbagai bentuk tata bahasa dari sebuah kata menjadi kata dasar [15].
7. Memulai training dengan RNN.

## Gambar 2. Grafik Proses Training
Berdasarkan  grafik  diatas  dapat  dilihat  klasifikasi  berita hoax  menggunakan  RNN  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 99%.

## IV. K ESIMPULAN
Klasifikasi dengan Recurrent Neural Network menghasilkan akurasi dengan sangat baik yaitu 99%. Nilai akurasi ini tentu lebih baik ketimbang menggunakan metode Machine Learning lain  seperti  Rocchio  ataupun  Multinomial  Naive  Bayes.  Dan proses  training  dilakukan  sangat  cepat,  tentunya  dapat diterapkan  untuk  menangani  data  dalam  jumlah  besar (Gigabytes).
Penelitian  selanjutnya  diharapkan  melakukan  analisa  tidak hanya judul beritanya saja melainkan isi beritanya juga.

## R EFERENSI
[1] S. Vinit Bhoir, “An efficient fake news detector,” 2020 Int. Conf. Comput. Commun. Informatics, ICCCI 2020 , 2020, doi: 10.1109/ICCCI48352.2020.9104177.
[2] M. G. Hussain, M. Rashidul Hasan, M. Rahman, J. Protim, and S. Al Hasan, “Detection of Bangla Fake News using MNB and SVM Classifier,” Proc. - 2020 Int. Conf. Comput. Electron. Commun. Eng. iCCECE 2020 , pp. 81–85, 2020, doi: 10.1109/iCCECE49321.2020.9231167.
[3] S. Sharma and D. K. Sharma, “Fake News Detection: A long way to go,” 2019 4th Int. Conf. Inf. Syst. Comput. Networks, ISCON 2019 , pp. 816–821, 2019, doi: 10.1109/ISCON47742.2019.9036221.
[4] A. Afriza and J. Adisantoso, “Metode Klasifikasi Rocchio untuk Analisis Hoax,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika , vol. 5, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.29244/jika.5.1.1-10.
[5] P. K. Laksana Utama, “Identifikasi Hoax pada Media Sosial dengan Pendekatan Machine Learning,” Widya Duta J. Ilm. Ilmu Agama dan Ilmu Sos. Budaya , vol. 13, no. 1, p. 69, 2018, doi: 10.25078/wd.v13i1.436.
[6] S. Naderian, “A Novel Hybrid Deep Learning Approach for Non- Intrusive Load Monitoring of Residential Appliance Based on Long Short Term Memory and Convolutional Neural Networks.”
[7] F. M. Bianchi, E. Maiorino, M. C. Kampffmeyer, A. Rizzi, and R. Jenssen, An overview and comparative analysis of Recurrent Neural Networks for Short Term Load Forecasting , no. November. 2017.
[8] R. Pascanu, C. Gulcehre, K. Cho, and Y. Bengio, “How to construct deep recurrent neural networks,” 2nd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2014 - Conf. Track Proc. , no. December, 2014.
[9] A. S. Talita and A. Wiguna, “Implementasi Algoritma Long Short- Term Memory (LSTM) Untuk Mendeteksi Ujaran Kebencian (Hate Speech) Pada Kasus Pilpres 2019,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 37–44, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.495.
[10] O. Ajao, D. Bhowmik, and S. Zargari, “Fake News Identification on Twitter with Hybrid CNN and RNN Models,” arXiv , no. June,
2018.
[11] J. Pardede and R. G. Ibrahim, “Implementasi Long Short-Term Memory untuk Identifikasi Berita Hoax Berbahasa Inggris pada Media Sosial,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no. 2, pp. 179–187, 2020, doi: 10.29303/jcosine.v4i2.361.
[12] C. Pan, J. Tan, D. Feng, and Y. Li, “Very Short-Term Solar Generation Forecasting Based on LSTM with Temporal Attention Mechanism,” 2019 IEEE 5th Int. Conf. Comput. Commun. ICCC 2019 , pp. 267–271, 2019, doi: 10.1109/ICCC47050.2019.9064298.
[13] H. Saif, M. Fernandez, Y. He, and H. Alani, “On stopwords, filtering and data sparsity for sentiment analysis of twitter,” Proc. 9th Int. Conf. Lang. Resour. Eval. Lr. 2014 , no. i, pp. 810–817, 2014.
[14] H. Saif, M. Fernandez, and H. Alani, “Automatic stopword generation using contextual semantics for sentiment analysis of Twitter,” CEUR Workshop Proc. , vol. 1272, no. i, pp. 281–284, 2014.
[15] Anjali, G. Jivani, and M. Anjali, “A Comparative Study of Stemming Algorithms,” October , vol. 2, no. 2004, pp. 1930–1938, 2007.