KLASIFIKASI BERITA HOAX PADA BERITA POLITIK DI INDONESIA MENGGUNAKAN INDOBERT

Abstract

Dalam era informasi digital yang cepat, penyebaran berita hoaks menjadi ancaman serius bagi stabilitas politik di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi berita hoaks menggunakan IndoBERT, yang dirancang khusus untuk mendeteksi berita hoaks dalam konteks politik Indonesia. Dataset yang digunakan adalah ”Indonesian Fact and Hoax Po- litical News,” yang mencakup 31.726 artikel dari berbagai sumber kredibel dan tidak kredibel. Proses penelitian melibatkan pra-pemrosesan data seperti pembersihan teks, normalisasi, dan stopword removal, serta pelatihan model menggunakan teknik fine-tuning IndoBERT. Evaluasi model menunjukkan hasil yang sangat baik dengan accuracy, precision, recall, dan F1-score mencapai 99,62%. Analisis confusion matrix memperlihatkan bahwa model mampu membe- dakan dengan baik antara berita faktual dan hoaks. Namun, beberapa misklasifikasi ditemukan pada berita hoaks dengan narasi kompleks.