MENDETEKSI CLICKBAIT MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY (LSTM)

Proposal
NIM: 1207050131
Year: 2025

Description

Dalam era digital, clickbait menjadi tantangan dalam penyebaran informasi, terutama di media online. Clickbait merupakan judul yang dibuat secara manipulatif untuk menarik perhatian pembaca, sering kali dengan informasi yang menyesatkan. Deteksi clickbait menjadi penting untuk meningkatkan kualitas informasi yang dikonsumsi oleh masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model deteksi clickbait menggunakan algoritma Long Short-Term Memory (LSTM), yang merupakan salah satu jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang efektif dalam menangani data berbasis teks. Model ini akan dilatih menggunakan dataset berita dengan kategori clickbait dan non-clickbait untuk mengidentifikasi pola dalam struktur judul berita. Diharapkan hasil penelitian ini dapat berkontribusi dalam meningkatkan deteksi otomatis terhadap clickbait serta membantu platform digital dalam menyaring informasi yang lebih akurat dan terpercaya.