Berita online telah menjadi gaya hidup di era saat ini. Berita online telah merubah cara lama masyarakat dalam mencari dan memperoleh informasi berita yang dulunya dari media cetak sekarang beralih ke media elektronik. Seiring dengan pesat dan mudahnya berita dibagikan, banyak produsen media memanfaatkan kesempatan ini dengan mengunggah berita online di beberapa platform untuk meningkatkan lalu lintas dan peringkat berita. Namun, informasi yang disampaikan hanya sebatas menarik perhatian pembaca dengan melebih-lebihkan headline pada berita. Dengan begitu, judul berita seringkali tidak sesuai dengan isi berita. Fenomena ini biasa dikenal dengan istilah “clickbait” di kalangan masyarakat. Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini mengklasifikasikan berita dengan judul berita clickbait dan judul berita non-clickbait. Selain itu, metode klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini yaitu metode Deep Learning menggunakan arsitektur RNN-LSTM. Hasil klasifikasi menunjukkan perhitungan akurasi terbaik sebesar 79% pada data latih dengan nilai epoch 27 dan nilai akurasi pada data validasi sebesar 77%.