Berita telah menjadi konsumsi masyarakat setiap harinya, namun tidak semua berita yang beredar merupakan berita yang valid kebenarannya. Berita palsu dapat menggiring opini publik, dan berisiko terhadap keselamatan bangsa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi berita palsu untuk dapat meredamkan berita palsu yang beredar pada masyarakat. Penelitian sebelumnya telah dilakukan klasifikasi berita palsu menggunakan model <em>Recurrent Neural Network</em> (RNN) yaitu <em>Long Short-Term Memories</em> (LSTM), dengan nilai F1 sebesar 0,24 dan menyarankan untuk mencari parameter model sistem yang tepat agar dihasilkan kinerja model yang lebih baik. Maka pada penelitian ini dilakukan klasifikasi berita palsu berbahasa Indonesia dengan menggunakan perbandingan model <em>Recurrent Neural Network</em> yaitu LSTM dan <em>Gated Recurrent Unit</em> (GRU), serta mencari parameter terbaik untuk menghasilkan hasil kinerja klasifikasi paling optimal. Data yang digunakan merupakan berita mengenai kejadian yang terjadi di Indonesia dan berbahasa Indonesia. Didapatkan nilai parameter <em>epochs</em>: 15, fungsi <em>optimizer gradient descent</em> yaitu <em>rmsprop</em>, dan <em>batch_size</em>: 64 untuk mendapatkan kinerja optimal dalam klasifikasi berita palsu menggunakan metode LSTM. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model yaitu 73% untuk metode LSTM dan 64% dengan menggunakan metode GRU

Video-game merupakan sebuah teknologi multimedia yang didalamnya mengedepankan unsur hiburan dan memberikan interaksi dengan penggunanya atau biasa disebut dengan pemain. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode pengembangan Arnold Hendrick’s Game Development Life Cycle dalam pembuatan video game bergenre puzzle-RPG yang bernama Enigma’s Dungeon. Game ini merupakan sebuah game bertipe Top-Down RPG dengan genre adventure dan puzzle. Pada setiap area diharuskan untuk memecahkan beberapa puzzle agar bisa melanjutkan ke area selanjutnya. Selain puzzle, player juga harus berhati-hati terhadap jebakan dan monster pada setiap areanya, dan mencegah kematian karakter. Dengan adanya puzzle di dalam game ini, pemain dapat mengasah otaknya untuk mencari cara untuk menyelesaikan teka-teki pada setiap areanya. Hasil dari pengujian black box testing menyatakan aplikasi telah dibangun sesuai dengan yang diharapkan. Hasil pengujian compatibility testing menyatakan aplikasi dapat berjalan baik di system operasi Windows 7, Windows 8, dan Windows 10, sedangkan hasil user acceptance test, rata-rata persentase nilai setiap pertanyaan mencapai angka 96,75% dengan kategori “Sangat Baik”.