Sistem Deteksi Berita Hoaks Berbasis Android Menggunakan Model One-Dimensional Convolutional Neural Network (1D-CNN) - Muhammad Zuama Al Amin (Fakultas Ilmu Komputer, 2025)
Penyebaran berita hoaks (hoaks) semakin meningkat seiring dengan perkembangan teknologi digital, yang diperburuk oleh rendahnya tingkat literasi masyarakat. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengembangkan sistem deteksi berita hoaks berbasis android menggunakan model 1D-Convolutional Neural Network (1D-CNN). Sistem ini mampu menganalisis teks berita untuk mendeteksi informasi palsu dengan tingkat akurasi tinggi.Dengan dataset berita berbahasa Indonesia yang mencakup lebih dari 12.000 dataset berita, model 1D-CNN menunjukkan performa andal dengan accuracy rata-rata 97,74% melalui teknik 10-fold cross-validation. Aplikasi android yang dihasilkan menyediakan fitur untuk memeriksa berita melalui analisis tautan atau teks, dengan antarmuka yang ramah pengguna.Penelitian ini menunjukkan bahwa 1D-CNN menjadi solusi efektif untuk mendeteksi berita hoaks, sekaligus membuka peluang pengembangan lebih lanjut melalui persamaan proporsi jumlah berita tiap kategori dataset berita , serta peningkatan fitur aplikasi untuk pengalaman pengguna yang lebih baik. Sistem ini diharapkan dapat mendukung upaya pengurangan hoaks di Indonesia
Reupload file repository 26 Januari 2026_Ratna
Keywords: berita hoaks (hoaks; Teknologi Digital