@misc{eprints64031,
           month = {Juni},
           title = {KOMPARASI IMPLEMENTASI MODEL MACHINE LEARNING HOAX 
NEWS CLASSIFICATION PADA LOCAL DAN CLOUD COMPUTING 
DEPLOYMENT MENGGUNAKAN GOOGLE APP ENGINE},
          author = {1815061014 Arbain Ahmad},
         address = {UNIVERSITAS LAMPUNG},
       publisher = {FAKULTAS TEKNIK},
            year = {2022},
         journal = {KOMPARASI IMPLEMENTASI MODEL MACHINE LEARNING HOAX NEWS CLASSIFICATION PADA LOCAL DAN CLOUD COMPUTING DEPLOYMENT MENGGUNAKAN GOOGLE APP ENGINE},
             url = {http://digilib.unila.ac.id/64031/},
        abstract = {Berita hoax merupakan berita palsu yang mengandung informasi yang sengaja 
menyesatkan orang dan memiliki agenda politik tertentu. Seiring dengan 
perkembangan teknologi perkembangan berita semakin tidak jelas apakah 
kebenarannya sesuai dengan fakta atau hanya hoax belaka. Menurut Kementerian 
Komunikasi dan Informasi, ada sekitar 800.000 situs web di Indonesia yang 
menyebarkan informasi palsu dimana setidaknya 30-60\% masyarakat Indonesia 
terpapar informasi palsu dan hanya 21-36\% yang menyadari penipuan 
tersebut. Berdasarkan permasalahan ini maka dilakukan identifikasi berita hoax 
salah satunya menggunakan machine learning yang dapat memproses klasifikasi 
berita secara otomatis. Machine learning diimplementasikan menggunakan 
kerangka kerja bernama framework Flask yang dapat berjalan pada server lokal dan 
cloud computing. Server lokal dengan keterbatasan komputasi yang bersifat statis
memiliki masalah dalam menjalankan beban komputasi yang besar pada kerangka 
kerja sistem hoax news classification yang ditandai dengan lamanya waktu prediksi 
sehingga dibutuuhkan sistem penskalaan otomatis terdistribusi yang dapat 
mengatasi masalah beban komputasi yaitu dengan teknologi cloud computing.
Cloud computing menawarkan skalabilitas otomatis pembagian beban komputasi 
yang dapat memberikan kecepatan komputasi yang stabil. Sehingga penelitian ini 
fokus pada penerapan model hoax news classification ke dalam kerangka kerja pada 
model deployment Platform as a Service (PaaS) di cloud computing bernama 
Google App Engine (GAE). Penerapan sistem hoax news classification pada 
lingkungan Google App Engine berjalan dengan rata-rata waktu prediksi 11,53 
detik, lebih baik dan stabil dibandingkan dengan rata-rata waktu prediksi server 
lokal 17,50 detik.
Kata Kunci: Cloud Computing, Framework Flask, Google App Engine (GAE), 
Hoax News, Hoax News Detection, Model Machine Learning.}
}