Politik
Pemberitaan mengenai kebijakan eksekutif, sidang parlemen/DPR, dinamika kabinet, diplomasi internasional, penyelenggaraan pemilu dan pilkada, serta isu partai politik nasional.
Teknologi NLP Indonesia Terkini
Klasifikasi Otomatis Berita Online dengan IndoBERT Base
Platform intelijen ruang redaksi bertenaga model bahasa IndoBERT berbasis Transformer. Dirancang khusus untuk mengelompokkan naskah berita nasional ke dalam lima kategori esensial secara objektif, berakurasi tinggi, dan mempertahankan koherensi konteks semantik judul serta naskah artikel.
92.00%
Akurasi Uji
91.68%
Macro Recall
512
Maks. Token
5
Kategori Berita
INTERACTIVE EDITORIAL DESK
Meja Redaksi & Deteksi Berita
Uji coba inferensi langsung model IndoBERT terhadap naskah berita daring. Tuliskan judul dan isi naskah, atau klik salah satu contoh preset berita untuk simulasi instan 1-klik.
Pilih Naskah Uji Cepat (1-Click Sample Preset — 5 Contoh per Kategori):
Lembar Naskah Redaksi
Menunggu Naskah Berita
Masukkan naskah berita di panel sebelah kiri atau gunakan tombol preset 1-klik di atas, lalu klik Klasifikasikan Berita untuk menampilkan hasil inferensi IndoBERT.
EVALUASI & BENCHMARK MODEL
Dashboard Evaluasi & Metrik Akurasi
Hasil evaluasi kuantitatif arsitektur IndoBERT Pre-trained pada data uji terkunci (Locked Test Set N=50) dan pengujian validasi silang (5-Fold Cross Validation).
Akurasi Keseluruhan
92.00%
46 dari 50 artikel uji terprediksi tepat
Recall Macro
91.68%
Weighted Recall: 92.00%
Precision Macro
91.56%
Weighted Precision: 92.44%
F1-Score Macro
91.52%
Weighted F1: 92.13%
Tabel Evaluasi Ilmiah Per Kategori (Locked Test Set)
Pengujian independen pada 50 naskah berita acak yang belum pernah dilihat selama proses pelatihan.
N = 50 Berita Uji
| Kategori Berita | Jumlah Data (Support) | Recall | Precision | F1-Score | Keterangan Performa |
|---|---|---|---|---|---|
| Ekonomi | 8 | 87.50% | 77.78% | 82.35% | Sangat Baik |
| Hukum | 10 | 90.00% | 90.00% | 90.00% | Unggul |
| Olahraga | 10 | 90.00% | 90.00% | 90.00% | Unggul |
| Pendidikan | 11 | 100.00% | 100.00% | 100.00% | Sempurna (100%) |
| Politik | 11 | 90.91% | 100.00% | 95.24% | Unggul |
| Macro Average | 50 | 91.68% | 91.56% | 91.52% | Rata-rata tidak berbobot |
| Weighted Average | 50 | 92.00% | 92.44% | 92.13% | Rata-rata berbobot populasi |
PIPELINE TEKNIS DEEP LEARNING
Arsitektur Model & Alur Kerja IndoBERT
Transformasi teks naskah berita mentah dari meja redaksi menjadi inferensi multi-kelas menggunakan tahapan pembersihan regex, tokenisasi pair encoding, dan Transformer sequence classifier.
01
Input Title-Content Pair
Sistem menerima pasangan judul berita dan isi naskah. Judul memberikan sinyal semantik utama yang dipasangkan
dengan isi artikel dalam skema [CLS] Judul [SEP] Isi [SEP]. Jika judul tidak diisi, mode bertransisi
secara otomatis ke content_only.
02
NFKC Normalization & Regex Cleaner
Naskah dibersihkan dari artefak portal berita online: frasa boilerplate ("Baca Juga: ...", "Editor : ..."), tautan URL (http/https), karakter non-standar melalui Unicode NFKC normalization, dan normalisasi spasi redundan.
03
WordPiece Tokenizer (Maks. 512 Token)
Teks dipecah menjadi sub-kata token menggunakan vocab khusus bahasa Indonesia dari
indobenchmark/indobert-base-p1 dengan batasan max_length=512, padding, dan attention
mask untuk komputasi tensor terarah.
04
Transformer Encoder (12 Lapisan Bidirectional)
124 juta parameter representasi kontekstual diproses melalui 12 layer multi-head self-attention. Mekanisme bidirectional memungkinkan model memahami relasi sintaksis dan konteks kata dari kiri ke kanan serta sebaliknya.
05
Sequence Classification Head
Vektor embedding representasi token [CLS] dilewatkan ke dropout layer dan linear classifier untuk
menghasilkan 5 nilai logit unnormalized yang merepresentasikan kelas Politik, Ekonomi, Hukum, Olahraga, dan
Pendidikan.
06
Softmax Normalization & Hasil Prediksi
Fungsi aktivasi Softmax mengonversi logit menjadi distribusi probabilitas 0-100%. Label dengan probabilitas tertinggi ditetapkan sebagai kategori prediksi utama disertai confidence score dan visualisasi perbandingan kelas.
KORPUS BERITA PENELITIAN
Distribusi 5 Kategori Berita
Korpus penelitian dikurasi dari berbagai portal media berita daring nasional berbahasa Indonesia terverifikasi, mencakup lima pilar topik pemberitaan utama.
Ekonomi
Isu pergerakan pasar modal (IHSG), suku bunga perbankan, laju inflasi, investasi UMKM, devisa negara, harga bahan pokok komoditas pangan, serta perdagangan internasional.
Hukum
Pemberitaan seputar persidangan kasus tindak pidana korupsi (Tipikor), penegakan hukum kepolisian, putusan Mahkamah Konstitusi/MA, kriminalitas, serta reformasi regulasi perundangan.
Olahraga
Liputan kompetisi sepak bola nasional (Liga 1), perjuangan Timnas Indonesia di ajang internasional, turnamen bulu tangkis, atletik, dan perkembangan dunia olahraga profesional.
Pendidikan
Informasi implementasi kurikulum merdeka, seleksi penerimaan mahasiswa baru (SNBP/SNBT), program beasiswa perguruan tinggi, kompetisi sains, serta fasilitas pendidikan sekolah dan kampus.
KEMITRAAN & KORPUS BERITA
Mitra Media: Harian Medan Pos & medanposonline.com
Sistem klasifikasi cerdas IndoBERT ini dibangun dan diselaraskan dengan standar redaksional serta korpus berita harian dari mitra media pers terkemuka di Sumatera Utara, Medan Pos.
Harian Medan Pos / PT Sinar Agung Berdikari
"Cepat & Aktual" • Portal Berita Digital Sumatera UtaraMedan Pos (medanposonline.com) adalah institusi pers terpercaya yang menyajikan informasi berita aktual, investigasi, hukum, peristiwa, politik, ekonomi, olahraga, dan pendidikan di kawasan Sumatera Utara serta nasional.
Struktur Redaksional & Manajemen
- Pemimpin Redaksi / Direktur Utama: H. Farianda Putra Sinik, S.E
- Wakil Pemimpin Redaksi: Tuah Armadi Tarigan, S.H
- Penanggung Jawab: Rifki Warisan, S.Sos
- Koordinator Liputan: Ardi Yanuar, S.Kom
- Penerbit: PT Sinar Agung Berdikari