Dosen UMS dan Yonsei University Berkolaborasi Kembangkan Model Pendeteksi Ujaran Kebencian
- account_circle Dwi Kurniadi
- calendar_month Rabu, 10 Sep 2025
- visibility 52
- comment 1 komentar
- print Cetak
info Atur ukuran teks artikel ini untuk mendapatkan pengalaman membaca terbaik.
KABARMUH.ID, SURAKARTA – Dosen Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta (UMS) Endang Wahyu Pamungkas, S.Kom., M.Kom., Ph.D. baru-baru ini melakukan penelitian untuk mengembangkan model pendeteksi kebencian di media sosial.
Pria yang akrab disapa Dadang itu berkolaborasi dengan Profesor Min Song dari Yonsei University, Korea Selatan, dan mahasiswa postdoctoral Yonsei University, Arida Ferti Syafiandini. Penelitian tersebut bertajuk “Deteksi Otomatis Konten Ujaran Kebencian di Media Sosial Multimodal”.
Dadang mengatakan penelitian tersebut merupakan penelitian fundamental. Targetnya saat ini adalah publikasi artikel penelitian. “Saat ini sedang proses review di jurnal ilmiah,” jelas dia, Rabu (10/9).
Dalam penelitian ini, Dadang menyiapkan 5.019 data. “Sekitar 3.600-an data berlabel kebencian dan 1.300-an berlabel bukan kebencian,” ujar Dadang.
Dadang memperoleh data tersebut dari media sosial X. Isinya berupa teks, gambar, maupun cuitan warganet. Ia juga mengambil data berupa cuitan yang berisi gambar. “Beberapa kata kunci (kata kunci) yang telah kami masukkan juga kami ambil datanya,” imbuh dia.
Dadang mengakui topik kebencian di Indonesia sangat luas. Ia lalu mengangkat topik kebencian tersebut menjadi tujuh sasaran. Meliputi perempuan atau wanita, muslim, individu LGBTQ, nonmuslim, etnis Arab, etnis Tionghoa, dan pengungsi Rohingya.
Proses analisis data, Dadang melanjutkan, juga melibatkan ahli bahasa dan pengamat sekaligus pengguna aktif media sosial. “Kami melibatkan mereka untuk menganotasi data yang kami peroleh,” tambahnya. Data hasil anotasi tersebut digunakan untuk melatih akal imitasi atau AI.
Perangkat komputer yang digunakan untuk melatih AI adalah komputer super milik Yonsei University. Dadang dapat mengakses sistem komputer Yonsei University langsung dari Indonesia. Hal itu merupakan bagian dari kesepakatan antara UMS dengan Universitas Yonsei yang ditandatangani pada akhir tahun 2023.
“Perangkat yang dimiliki Yonsei ini sangat membantu kami dalam penelitian ini,” jelasnya.
Jika dikalkulasikan ke dalam rupiah, Dadang mengatakan dukungan Yonsei University tersebut dapat bernilai Rp240 juta. Menurut kerja sama itu pula, kontrak penelitian berlangsung selama dua tahun.
Dadang mengakui jika penelitian fundamental yang ia lakukan perlu pengembangan lebih lanjut. Target besar yang ingin ia capai adalah menghasilkan model AI pendeteksi kebencian secara otomatis.
“Semoga nanti dapat kami eksplorasi lebih jauh dan mungkin kami libatkan eksperimen dengan bahasa lain,” tandasnya. (Gede/Humas)
Redaksi : Al Fadhlil Raihan Yunan
- Penulis: Dwi Kurniadi
I am helping organize relaxed family photos at home, and I want everyone to look like themselves rather than wear matching outfits. The room has one large window and a plain wall we can use as a backdrop. My first thought was a bright blue sheet. It may draw the eye away from the people. A neutral cloth might be calmer, although beige seems to wash out one person’s pale shirt. Skin tones vary across the group and nobody wants to purchase an outfit just for one afternoon. I have been reading about color analysis as one way to think about contrast, while keeping the actual clothing choices flexible. Would you start by photographing the background with each person standing in the same patch of window light? I could take a few unedited phone pictures and compare them side by side before we commit to the setup. I would welcome a simple rule for balancing clothing colors with the background without making the group look artificially coordinated. How do you keep the faces prominent in a mixed group? We can change the backdrop if needed and I am open to testing rather than guessing.
6 October 2026 1:59 pm