Implementasi Model IndoBERT Melalui Aplikasi Berbasis Website Untuk Deteksi Berita Palsu
Penyebaran berita palsu (hoax) semakin menjadi permasalahan serius di Indonesia, mengancam integritas informasi dan kepercayaan publik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendeteksi berita palsu dalam bahasa Indonesia yang akurat dan mudah diakses. Pendekatan yang digunakan adalah metode fine tuning pada model bahasa IndoBERT, dilatih dengan dataset sebanyak 3225 berita berlabel "positif" (berita asli) dan "negatif" (berita palsu) yang spesifik untuk konteks Indonesia. Hasil model IndoBERT dengan evaluasi lebih lanjut menunjukkan performa model yang memuaskan untuk akurasi, precision, dan recall masing masing sebesar 0.9938, 0.9907 dan 0.9969. Untuk memudahkan akses, sistem ini diintegrasikan dengan teknologi cloud computing menggunakan Google Cloud Run dan antarmuka web interaktif yang dibangun dengan Streamlit. Integrasi ini menghasilkan sistem pendeteksi berita palsu yang mudah diakses dan efisien dalam memberikan kontribusi positif dalam melawan penyebaran informasi yang tidak benar dalam bahasa Indonesia.
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2408210004
Keyword
Berita Palsu Cloud Computing Fine-tuning Google Cloud Run Hoax IndoBERT Streamlit