Salah satu sumber penghasilan media berita online adalah iklan yang terpampang pada halaman webnya. Model bisnis seperti ini memaksa beberapa situs berita untuk menggunakan beragam cara, salah satunya melalui clickbait, yang secara tidak langsung memperburuk citra dan kredibilitas suatu situs berita. Sebuah reccurent neural network dengan mekanisme attention untuk memproses informasi yang terdapat pada judul berita, diikuti dengan konkatenasi dengan variabel – variabel lain yang mengikutinya, dan dilapisi alat klasifikasi sigmoid dilatih untuk mendeteksi clickbait. Dengan menggunakan total 10000 data latih, model ini mampu menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.829 dan F1-Score sebesar 0.78, yang mengindikasikan model berhasil mengklasifikasikan 82.9% data dengan benar, dengan rata – rata klasifikasi benar untuk setiap kelasnya adalah 78% .
Kata Kunci : clickbait; indonesian; berita online; literasi dewasa; media massa; natural language processing.