Implementasi Long-Short Term Memory (LSTM) pada Klasifikasi Kategori Berita

Authors:

Anak Agung Ngurah Andhika Satrya Nugraha, Ida Bagus Made Mahendra

Abstract:

“Karena banyaknya berita yang ada saat ini, diperlukan sebuah cara untuk memilah berita yang ingin dilihat. Salah satu cara untuk memilah berita adalah dengan membagi berita ke dalam beberapa kategori. Saat ini pembagian kategori pada berita masih dilakukan secara manual. Penelitian ini membahas tentang implementasi metode Long-Short Term Memory (LSTM) untuk mengklasifikasikan berita ke dalam 7 kategori. Terdapat dua model yang diimplementasikan pada penelitian ini, yaitu model LSTM dan model Bidirectional LSTM. Model LSTM yang dibuat berhasil mengklasifikasikan berita dengan akurasi sebesar 85.36%, model Bidirectional LSTM juga berhasil mengklasifikasikan berita dengan akurasi sebesar 84.15%.”

Keywords

Keyword Not Available

Downloads:

Download data is not yet available.

References

References Not Available

PDF:

https://jurnal.harianregional.com/jlk/full-92566

Published

2023-09-08

How To Cite

NUGRAHA, Anak Agung Ngurah Andhika Satrya; MAHENDRA, Ida Bagus Made. Implementasi Long-Short Term Memory (LSTM) pada Klasifikasi Kategori Berita.JELIKU (Jurnal Elektronik Ilmu Komputer Udayana), [S.l.], v. 12, n. 3, p. 563-568, sep. 2023. ISSN 2654-5101. Available at: https://ojs.unud.ac.id/index.php/JLK/article/view/92566. Date accessed: 08 Jul. 2024.

Citation Format

ABNT, APA, BibTeX, CBE, EndNote - EndNote format (Macintosh & Windows), MLA, ProCite - RIS format (Macintosh & Windows), RefWorks, Reference Manager - RIS format (Windows only), Turabian

Issue

Vol 12 No 3 (2024): JELIKU Volume 12 No 3, February 2024

Section

Articles

Copyright

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License