Purba, Samuel Lamtama (2026) RANCANG BANGUN WEBSITE PENGECEKAN BERITA HOAX MENGGUNAKAN MODEL NLP IndoBERT. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta - Menteng.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-01 Cover - Samuel.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB 1)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-02 Bab 1 - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (564kB) |
|
Text (BAB 2)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-03 Bab 2 - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (621kB) |
|
Text (BAB 3)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-04 Bab 3 - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (689kB) |
|
Text (BAB 4)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-05 Bab 4 - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB 5)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-06 Bab 5 - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (573kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
41522010242-Samuel Lamtama Purba-08 Daftar Pustaka - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (399kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
Najhwa Up-Drive, NAS, Repository-09 Lampiran - Samuel.pdf Restricted to Registered users only Download (790kB) |
Abstract
Penyebaran berita hoax di media sosial mengancam kohesi sosial dan literasi digital masyarakat Indonesia, sementara pemeriksaan fakta secara manual terbatas dalam skala dan kecepatan. Penelitian ini merancang bangun aplikasi web pengecekan berita hoax berbahasa Indonesia (Checkhoax) yang memanfaatkan model NLP IndoBERT. Model IndoBERT (indobenchmark/indobert-base-p1) di-fine-tune pada dataset gabungan 28.160 sampel dari lima sumber dan mencapai akurasi 97,59% serta F1-score makro 0,9758 pada data uji held-out. Sistem dilengkapi tiga lapisan pendukung kepercayaan, yaitu kalibrasi confidence dengan temperature scaling (T*=2,1834) yang menurunkan Expected Calibration Error dari 2,29% menjadi 1,04%; pencocokan semantik berbasis SBERT terhadap indeks 14.779 hoaks terverifikasi untuk menangkap hoaks yang ditulis ulang; serta penilaian kredibilitas sumber yang direkonsiliasi dengan prediksi model. Aplikasi dibangun dengan arsitektur tiga lapis (React, Express, dan Flask) serta autentikasi dua peran (pengguna dan administrator) berbasis JSON Web Token dan bcrypt, mendukung analisis teks, URL, dan gambar (OCR), explainable AI, integrasi pemeriksa fakta eksternal, dasbor statistik, dan riwayat pribadi. Sistem lulus 20 skenario pengujian black-box serta 41 uji otomatis tanpa galat. Penelitian ini menjawab lima celah, yaitu implementasi end-to-end, integrasi multi-dataset, kalibrasi confidence, pencocokan semantik, dan integrasi kredibilitas sumber, sekaligus memposisikan sistem sebagai alat bantu literasi digital yang akurat, transparan, dan dapat dipercaya. Kata kunci: deteksi hoax, IndoBERT, confidence calibration, semantic matching, kredibilitas sumber, autentikasi, sistem web, NLP
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| NIM/NIDN Creators: | 41522010242 |
| Uncontrolled Keywords: | deteksi hoax, IndoBERT, confidence calibration, semantic matching, kredibilitas sumber, autentikasi, sistem web, NLP |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | NAJHWA LAILI SYAFAQOH |
| Date Deposited: | 07 Oct 2026 03:12 |
| Last Modified: | 07 Oct 2026 03:12 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/104300 |
Actions (login required)
 |
View Item |
