Pendeteksian berita palsu menggunakan RoBERTa dengan Optimalisasi Word Embedding - Dalam bentuk buku karya ilmiah
ADISAPUTRA NUR ARMINTA
Informasi Umum
Kode
25.04.587
Klasifikasi
000 - General Works
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Science
Dilihat
88 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Penyebaran berita palsu (hoax) telah menjadi permasalahan serius yang mempengaruhi opini publik dan menciptakan polarisasi di masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi berita palsu menggunakan model RoBERTa yang dioptimalkan dengan tiga teknik word embedding. Word embedding yang digunakan adalah RoBERTa, Word2Vec, dan GloVe. Dataset yang digunakan adalah "Indonesian fact and hoax political news" yang diambil dari Kaggle, Dataset ini memerlukan tahap pre-processing untuk membersihkan ketidakkonsistenan data, seperti mengubah singkatan menjadi kata lengkap dan menghapus tanda baca. Selanjutnya, dilakukan representasi teks menggunakan tiga metode word embedding yaitu Word2Vec, GloVe, dan RoBERTa. Proses pelatihan model dilakukan dengan validasi silang K-Fold untuk meningkatkan generalisasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa embedding RoBERTa mencapai akurasi terbaik 96%, sedangkan word embedding Word2Vec mendapatkan akurasi 94%. Word Embedding Glove menunjukkan performa paling rendah dengan ak
- CII4G3 - PEMROSESAN BAHASA ALAMI
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ADISAPUTRA NUR ARMINTA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Yuliant Sibaroni |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2025 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
