PERBANDINGAN PERFORMA MODEL TRANSFORMER DALAM DETEKSI POTENSI MANIPULASI PADA TEKS IKLAN DIGITAL

Penulis Utama : Tri Yulianto
NIM / NIP : M0521077
× <p><span lang="EN-ID" xss=removed>Manipulasi teks iklan dirancang untuk mengeksploitasi kelemahan psikologis konsumen, yang berpotensi mengarah pada pilihan tidak rasional dan merugikan otonomi mereka.  Penelitian ini melakukan evaluasi komparatif terhadap performa lima arsitektur <i>Transformer </i>berbasis <i>BERT</i>, yaitu <i>mBERT, IndoBERT, ALBERT, DistilBERT</i>, dan <i>RoBERTa</i>, dalam deteksi potensi manipulasi pada teks iklan digital berbahasa Indonesia.  <i>Dataset</i> dikumpulkan dari <i>Meta Ad Library</i> sebanyak 1.500 teks iklan, kemudian divalidasi oleh dua ahli bahasa dengan nilai <i>Cohen’s Kappa (κ)</i> sebesar 0.7412, nilai ini menunjukkan kesepakatan antar penilai yang baik.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa <i>IndoBERT</i> mencapai nilai tertinggi di semua metrik evaluasi, yaitu <i>accuracy</i> </span><a name="_Hlk202164864"><span xss=removed>82,67%</span></a><span lang="EN-ID" xss=removed>, <i>precision</i> </span><a name="_Hlk202164878"><span xss=removed>82,28%</span></a><span lang="EN-ID" xss=removed>, <i>recall</i> </span><span xss=removed>82,67%</span><span lang="EN-ID" xss=removed>, dan <i>f1 score</i> </span><a name="_Hlk202164903"><span xss=removed>82,32%</span></a><span lang="EN-ID" xss=removed>.</span><span lang="EN-ID" xss=removed> </span><span lang="EN-ID" xss=removed>Hasil ini menunjukkan bahwa model <i>monolingual</i> yang dilatih khusus untuk suatu bahasa, menghasilkan representasi linguistik yang lebih akurat.  Selain itu, <i>DistilBERT</i> menjadi model paling efisien secara komputasi dengan nilai <i>training time</i> terkecil, yaitu 36,88 detik per <i>epoch</i>.</span></p>
×
Penulis Utama : Tri Yulianto
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0521077
Tahun : 2025
Judul : PERBANDINGAN PERFORMA MODEL TRANSFORMER DALAM DETEKSI POTENSI MANIPULASI PADA TEKS IKLAN DIGITAL
Edisi :
Imprint : Surakarta - Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data - 2025
Program Studi : S-1 Informatika
Kolasi :
Sumber :
Kata Kunci : Deteksi Manipulasi Teks, Iklan Digital, Transformer, BERT
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Link DOI : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Afrizal Doewes, S.Kom., M.Sc.
2. Arif Rohmadi, S.Kom., M.Cs.
Penguji : 1. RINI ANGGRAININGSIH, S.T., M.T. PhD.
2. Bambang Widoyono, S.T., M.T.I.
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. Teknologi Informasi dan Sains Data
×
Halaman Awal : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Halaman Cover : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB I : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB II : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB III : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB IV : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB V : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
BAB Tambahan : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Daftar Pustaka : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.
Lampiran : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.