Perbandingan TF-IDF–SVM dan IndoBERT Deteksi Hoaks Berbahasa Indonesia

NAMA PENULIS : Andrian Hidayat, S.Kom., M.Kom.
ISBN : Proses
JUMLAH HALAMAN : 155 Halaman
UKURAN : 15,5 x 23 CM
Sinopsis : Arus informasi digital yang semakin cepat menghadirkan tantangan dalam mengenali hoaks berbahasa Indonesia. Pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP) menawarkan cara untuk mengolah teks dan mengenali pola bahasa yang dapat membantu proses penyaringan informasi. Namun, bagaimana memilih model yang tepat, membaca hasil prediksinya, dan memahami batas kemampuannya?
Buku Perbandingan TF-IDF–SVM dan IndoBERT untuk Deteksi Hoaks Berbahasa Indonesia membahas dua pendekatan klasifikasi teks: representasi leksikal TF-IDF dengan Support Vector Machine dan representasi kontekstual melalui IndoBERT. Pembahasan disusun mulai dari karakteristik bahasa Indonesia, penyiapan korpus dan label, transformasi teks menjadi data numerik, hingga pemodelan dan evaluasi. Persoalan ketidakseimbangan kelas, kebocoran data, serta batas panjang masukan turut dijelaskan sebagai faktor yang memengaruhi mutu prediksi.
Melalui contoh, ilustrasi, dan perbandingan pada korpus yang sama, pembaca diajak memahami accuracy, precision, recall, F1-score, confusion matrix, serta uji McNemar. Analisis kesalahan memperlihatkan bahwa pemilihan model perlu mempertimbangkan karakteristik data dan tujuan penggunaan; kerumitan arsitektur saja tidak menjamin hasil yang lebih baik.
Ditujukan bagi mahasiswa, dosen, dan praktisi, buku ini memberikan landasan untuk membangun serta menilai sistem deteksi hoaks secara kritis. Prediksi model ditempatkan sebagai bantuan untuk menentukan prioritas pemeriksaan, sedangkan penilaian kebenaran informasi tetap memerlukan penelusuran sumber, bukti, konteks, dan pertimbangan manusia.