Try Netray, Free Trial!
Subscribe
Search
Home Blog Page 8

Arsitektur Neural Network: Membedah Otak Kecerdasan Buatan

Hasinadara P
-
0
Arsitektur Neural Network: Membedah Otak Kecerdasan Buatan

Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) kini menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan modern—mulai dari pengenal wajah, sistem rekomendasi, hingga chatbot pintar. Di balik kecanggihan AI dalam “belajar” dan mengambil keputusan, tersembunyi sebuah sistem kompleks yang menjadi fondasinya: arsitektur neural network.

Arsitektur neural network merujuk pada susunan atau struktur dari jaringan saraf tiruan, yang dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia. Sistem ini memungkinkan AI mempelajari pola dari data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan secara mandiri. Pemahaman mendalam tentang arsitektur neural network menjadi kunci untuk memahami bagaimana kecerdasan buatan berkembang pesat di berbagai bidang.

Apa Itu Neural Network?

Gambar 1. Ilustrasi neural Network

Neural network, atau jaringan saraf tiruan, adalah pendekatan dalam kecerdasan buatan yang dirancang menyerupai cara kerja otak manusia. Seperti halnya otak yang tersusun dari sel-sel saraf (neuron) yang saling terhubung, neural network dibentuk dari neuron buatan yang berfungsi memproses dan menyampaikan informasi dari satu titik ke titik lain dalam jaringan. Selanjutnya jaringan neuron buatan ini membentuk sebuah sistem yang digunakan untuk memproses data atau informasi.

Sistem ini terdiri dari beberapa lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan output. Informasi masuk melalui lapisan input, diproses oleh neuron-neuron di lapisan tersembunyi, lalu hasilnya muncul di lapisan output. Proses dasarnya mengikuti alur: menerima input → memproses → menghasilkan output. Sebagai contoh, untuk mengenali wajah dalam gambar, lapisan awal akan mengidentifikasi garis atau bentuk dasar, dan lapisan berikutnya akan menyusun informasi tersebut menjadi pengenalan wajah yang utuh.

Neural network tidak bekerja berdasarkan aturan tetap, melainkan belajar dari data yang diberikan. Proses ini disebut pelatihan (training), di mana jaringan diberi banyak contoh hingga mampu memahami pola dan membuat prediksi. Semakin kompleks jaringan dan semakin banyak data yang digunakan, semakin tinggi pula kemampuan sistem untuk melakukan tugas-tugas cerdas—mulai dari deteksi penyakit, pengenalan suara, hingga sistem rekomendasi konten.

Bagian-bagian Utama Neural Network

Neural network terdiri dari beberapa komponen penting yang bekerja secara berurutan untuk memproses informasi dan menghasilkan keputusan. Setiap bagian memiliki fungsi khusus yang saling mendukung dalam keseluruhan sistem.

  1. Input Layer

Lapisan ini berfungsi sebagai gerbang awal masuknya data ke dalam jaringan. Data yang diterima bisa berupa angka, gambar, teks, maupun suara, tergantung pada jenis permasalahan yang hendak diselesaikan. Setiap neuron di lapisan input mewakili satu fitur atau elemen dari data tersebut. Misalnya, dalam pengenalan gambar, setiap neuron bisa mewakili satu piksel.

  1. Hidden Layers

Lapisan tersembunyi yang menjadi tempat utama terjadinya proses komputasi atau “berpikir”. Di sinilah data yang masuk dianalisis dan diolah melalui berbagai perhitungan matematis. Neural network dapat memiliki satu atau banyak hidden layer. Ketika jumlah hidden layer cukup banyak dan kompleks, sistem ini disebut sebagai deep learning. Setiap lapisan tersembunyi membantu jaringan untuk memahami pola yang semakin rumit, misalnya membedakan wajah manusia dari latar belakang atau mengenali suara dengan akurasi tinggi.

  1. Output Layer

Lapisan ini menghasilkan output akhir dari proses jaringan, yang bisa berupa prediksi, klasifikasi, atau keputusan. Misalnya, dalam sistem deteksi penyakit, output-nya bisa berupa jenis penyakit yang terdeteksi berdasarkan gejala yang dimasukkan.

  1. Bobot (Weights) dan Bias

Bobot adalah nilai numerik yang menentukan seberapa kuat suatu input mempengaruhi output neuron. Setiap sambungan antar neuron memiliki bobot tersendiri yang akan disesuaikan selama proses pelatihan agar hasil yang dihasilkan semakin akurat. 

Sementara itu, bias nilai tambahan yang disisipkan ke dalam proses perhitungan pada neuron, yang berfungsi untuk menggeser hasil komputasi agar model bisa lebih fleksibel dalam belajar dan menangani berbagai pola data. Kombinasi bobot dan bias inilah yang membuat jaringan saraf dapat belajar dan menyesuaikan diri terhadap berbagai jenis data.

Bagaimana Neural Network Belajar?

Neural network belajar dengan menyesuaikan diri berdasarkan data dan kesalahan yang pernah dibuat. Proses ini dilakukan berulang kali agar sistem semakin akurat dalam menghasilkan prediksi. Berikut langkah-langkah utamanya:

  1. Forward Propagation

Pada tahap ini, data input dimasukkan ke dalam jaringan. Informasi mengalir dari lapisan input, melalui lapisan tersembunyi, hingga menghasilkan output. Output ini adalah prediksi awal dari sistem, yang nantinya akan dibandingkan dengan jawaban yang seharusnya.

  1. Menghitung Error (Loss)

Setelah output dihasilkan, sistem akan mengukur seberapa jauh hasilnya dari jawaban yang benar. Perbedaan ini disebut sebagai error atau loss. Tujuan pelatihan adalah meminimalkan error ini agar jaringan semakin akurat dalam membuat prediksi.

  1. Backpropagation

Berikutnya, sistem akan menghitung kembali dari belakang (backpropagate) untuk mengetahui bagian mana dari jaringan yang harus diperbaiki. Dengan kata lain, jaringan mencari tahu: “Di mana saya salah, dan apa yang perlu disesuaikan?”

  1. Pembaruan Bobot dan Bias

Setelah tahu letak kesalahannya, sistem akan menyesuaikan nilai bobot dan bias menggunakan algoritma optimasi seperti gradient descent. Dengan setiap iterasi (siklus data masuk dan keluar), jaringan menjadi lebih baik dalam mengenali pola dan memberikan prediksi yang mendekati kebenaran.

  1. Ulangi Proses (Epoch)

Langkah-langkah di atas diulang berkali-kali atau disebut sebagai epoch. Satu epoch berarti seluruh data pelatihan telah dimasukkan satu kali ke dalam jaringan. Semakin banyak epoch, semakin besar kemungkinan jaringan dapat memahami pola yang tersembunyi dalam data.

Jenis-jenis Arsitektur Neural Network

Seiring berkembangnya kebutuhan dan kompleksitas data, berbagai jenis arsitektur neural network dikembangkan untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Berikut adalah beberapa arsitektur utama yang paling dikenal: 

  1. Feedforward Neural Network (FNN)

Feedforward Neural Network merupakan bentuk paling dasar dari neural network. Dalam arsitektur ini, data mengalir satu arah, dari lapisan input menuju lapisan output, tanpa adanya aliran balik. Setiap neuron dihubungkan ke neuron di lapisan berikutnya, dan tidak ada siklus atau umpan balik. FNN sering digunakan dalam tugas-tugas klasifikasi dasar, seperti mengenali angka atau huruf.

  1. Convolutional Neural Network (CNN)

CNN dirancang khusus untuk menangani data visual, seperti gambar dan video. Arsitektur ini menggunakan lapisan konvolusi yang mampu mendeteksi pola lokal seperti garis, bentuk, atau tekstur. CNN banyak digunakan dalam pengenalan wajah, diagnosis berbasis citra medis, deteksi objek, dan berbagai aplikasi lain di bidang visi komputer (computer vision).

  1. Recurrent Neural Network (RNN)

Berbeda dengan FNN dan CNN, RNN memiliki loop di dalamnya, memungkinkan informasi untuk disimpan dan digunakan kembali. Hal ini membuat RNN sangat cocok untuk memproses data berurutan, seperti teks, suara, atau data waktu (time series). RNN digunakan dalam aplikasi seperti prediksi teks, transkripsi suara, dan analisis sentimen.

  1. Transformer

Transformer adalah arsitektur yang relatif baru namun sangat berpengaruh, terutama dalam bidang pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP). Tidak seperti RNN, Transformer tidak memproses data secara berurutan, melainkan menggunakan mekanisme perhatian (attention) untuk memahami hubungan antar kata dalam satu kalimat atau dokumen. Arsitektur ini menjadi dasar bagi model-model besar seperti ChatGPT, BERT, dan GPT-4, yang mampu memahami dan menghasilkan teks dengan sangat baik.

Analogi Sederhana: Otak Miniatur Digital

Neural network sering dianggap sebagai bentuk sederhana dari otak manusia dalam versi digital. Untuk memahami cara kerjanya, kita bisa menggunakan analogi proses berpikir manusia—mulai dari menerima informasi, memprosesnya, hingga akhirnya mengambil keputusan.

Dalam analogi ini, bagian pertama dari neural network yang disebut lapisan input berperan layaknya indra manusia. Ia menerima berbagai informasi dari lingkungan luar, baik berupa gambar, suara, teks, maupun data angka. Seperti halnya mata yang melihat atau telinga yang mendengar, lapisan ini belum memproses informasi secara mendalam. Tugas utamanya adalah menyampaikan data tersebut ke tahap selanjutnya dalam jaringan.

Informasi yang diterima kemudian memasuki lapisan tersembunyi atau hidden layers, yang bisa dianalogikan sebagai proses berpikir di otak. Di sinilah data mulai dianalisis, dibandingkan dengan pengalaman sebelumnya, dan diolah untuk menemukan pola atau makna tertentu. Semakin banyak dan kompleks lapisan tersembunyi ini, semakin dalam pula kemampuan jaringan dalam memahami dan menginterpretasi informasi yang masuk.

Setelah proses berpikir selesai, hasil akhirnya muncul melalui lapisan output. Bagian ini bekerja seperti keputusan atau tindakan yang diambil manusia setelah melalui proses pertimbangan. Berdasarkan hasil pemrosesan di dalam hidden layer, sistem akan menghasilkan sebuah prediksi, klasifikasi, atau respons tertentu. Misalnya, setelah melihat gambar seekor anjing, jaringan akan mengeluarkan output berupa label “anjing”.

Aplikasi Neural Network di Kehidupan Nyata

Gambar 2. Ilustrasi Aplikasi

Neural network kini menjadi bagian penting dari teknologi modern. Tanpa disadari, kita telah banyak berinteraksi dengan sistem ini dalam berbagai aspek kehidupan, mulai dari kesehatan hingga hiburan. Berikut beberapa contohnya:

  1. Kesehatan

Neural network digunakan dalam sistem diagnosis berbantuan komputer, misalnya untuk mendeteksi kanker dari citra medis seperti MRI atau rontgen. Selain itu, teknologi ini juga digunakan dalam aplikasi pemantauan kesehatan, seperti deteksi detak jantung tidak normal melalui wearable device.

  1. Transportasi dan Navigasi

Dalam kendaraan otonom (self-driving car), neural network memproses data dari kamera dan sensor untuk mengenali objek, memahami lingkungan, serta mengambil keputusan dalam waktu nyata. Aplikasi navigasi seperti Google Maps juga menggunakan jaringan ini untuk memprediksi waktu tempuh dan kondisi lalu lintas.

  1. Finansial

Dalam dunia keuangan, neural network membantu dalam mendeteksi transaksi yang mencurigakan (fraud detection), memprediksi pergerakan pasar, hingga memberikan rekomendasi investasi berbasis data historis.

  1. Pengenalan Wajah dan Suara

Teknologi pengenalan wajah pada ponsel, sistem keamanan, serta asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant bekerja dengan dukungan neural network untuk mengenali wajah, memahami perintah suara, dan merespons secara alami.

  1. Media Sosial dan Hiburan

Algoritma yang merekomendasikan konten di media sosial atau platform streaming seperti YouTube dan Netflix juga menggunakan neural network untuk mempelajari preferensi pengguna dan menyajikan konten yang relevan.

Tantangan dan Batasan

Meski neural network menawarkan berbagai keunggulan, teknologi ini tetap memiliki sejumlah tantangan dan keterbatasan yang perlu diperhatikan, baik dari segi teknis maupun etika.

  1. Kebutuhan Data yang Besar

Neural network membutuhkan jumlah data yang sangat besar untuk dapat belajar secara efektif. Data yang tidak cukup atau tidak representatif bisa menyebabkan hasil prediksi yang tidak akurat.

  1. Proses Latih yang Memakan Waktu dan Sumber Daya

Pelatihan model neural network, terutama yang kompleks seperti deep learning, memerlukan komputasi tinggi, waktu lama, dan perangkat keras yang canggih.

  1. Kurangnya Transparansi (Black Box)

Neural network sering dianggap sebagai “kotak hitam” karena proses pengambilan keputusannya sulit dijelaskan secara rinci. Ini menjadi tantangan, terutama dalam bidang seperti kesehatan dan hukum, yang memerlukan akuntabilitas tinggi.

  1. Potensi Bias pada Data

Jika data pelatihan mengandung bias, model juga akan mewarisi bias tersebut. Ini dapat menyebabkan diskriminasi atau ketidakadilan dalam hasil yang dihasilkan oleh sistem AI.

  1. Masalah Etika dan Privasi

Penggunaan neural network, terutama dalam pengenalan wajah dan analisis perilaku, memunculkan kekhawatiran terkait privasi dan etika, terutama jika digunakan tanpa persetujuan pengguna.

Neural network adalah fondasi penting dalam pengembangan kecerdasan buatan modern. Dengan meniru cara kerja otak manusia, sistem ini mampu mengenali pola dan membuat keputusan dari data yang kompleks. Berbagai arsitekturnya telah digunakan luas dalam bidang kesehatan, keuangan, transportasi, hingga hiburan.

Memahami dasar-dasar neural network memberikan gambaran yang lebih jelas tentang bagaimana kecerdasan buatan bekerja dan berkembang, serta peran pentingnya dalam berbagai aspek kehidupan manusia saat ini. Akan tetapi jika Anda hanya ingin merasakan manfaat dari teknologi AI, Anda cukup gunakan Netray Artificial Intelligence. Produk dari Netray ini dirancang sedemikian rupa sehingga mudah diaplikasikan oleh siapa saja meski tidak memiliki skill pemrograman.

Editor: Ananditya Paradhi

AI dalam Industri Kecantikan: Dari Personalisasi Produk hingga Konsultasi Virtual

Hasinadara P
-
0
AI dalam Industri Kecantikan: Dari Personalisasi Produk hingga Konsultasi Virtual

Kecerdasan buatan (AI) dalam industri kecantikan telah membawa perubahan besar dalam cara konsumen memilih dan menggunakan produk. Dengan teknologi AI, analisis kulit menjadi lebih akurat, produk kecantikan dapat dipersonalisasi, dan pengalaman belanja semakin interaktif melalui fitur virtual try-on serta chatbot AI.

Selain memberikan kemudahan bagi konsumen, AI dalam industri kecantikan juga membantu brand memahami tren pasar, mengembangkan produk inovatif, dan meningkatkan strategi pemasaran berbasis data. Namun, tantangan seperti privasi data dan bias algoritma dalam analisis kulit masih perlu diperhatikan agar teknologi ini semakin inklusif dan bermanfaat.

Artikel ini akan membahas bagaimana AI dalam industri kecantikan mengubah lanskap bisnis, manfaatnya bagi konsumen dan perusahaan, serta tantangan yang harus diatasi untuk menciptakan teknologi yang lebih baik dan adil bagi semua orang.

Peran AI dalam Industri Kecantikan, Transformasi Besar Pasca Pandemi

Sejak awal 2010-an, kemajuan teknologi digital dan kecerdasan buatan (AI) mulai mendorong berbagai sektor industri untuk bertransformasi, termasuk industri kecantikan. Penerapan AI dalam industri ini semakin berkembang pesat terutama setelah tahun 2020, ketika pandemi COVID-19 mengubah perilaku konsumen secara drastis—dari yang sebelumnya mengandalkan pengalaman langsung di toko menjadi lebih bergantung pada layanan digital. Situasi ini menciptakan kebutuhan mendesak akan pengalaman belanja yang tetap personal, akurat, dan higienis meski dilakukan secara online. 

Melalui teknologi berbasi data besar, AI dalam industri kecantikan menghadirkan tingkat personalisasi yang lebih tinggi dalam industri kecantikan dengan menganalisis berbagai faktor individu, seperti jenis kulit, warna kulit, kebiasaan perawatan, serta preferensi kosmetik. Berikut merupakan wajah baru implementasi AI dalam industri kecantikan:

ai dalam industri kecantikan
Gambar 1. Ilustrasi AI dalam Industri Kecantikan
  • Analisis Kulit Berbasis AI: Dengan menggunakan pemindaian wajah melalui kamera ponsel, AI dapat mengidentifikasi kondisi kulit secara real-time, mendeteksi masalah seperti jerawat, kerutan, dan hiperpigmentasi. Contoh teknologi ini adalah L’Oréal Skin Genius dan Neutrogena Skin360, yang memberikan rekomendasi produk berdasarkan analisis kulit pengguna.
  • Personalisasi Produk: AI dalam industri kecantikan juga membantu menciptakan produk yang diformulasikan khusus untuk kebutuhan individu. Misalnya, Proven Skincare dan Function of Beauty menggunakan algoritma AI untuk mengembangkan skincare dan produk perawatan rambut yang disesuaikan dengan kondisi pengguna.
  • Asisten Virtual dan Chatbot AI: Dengan teknologi Natural Language Processing (NLP), chatbot AI dapat memberikan saran produk dan menjawab pertanyaan konsumen berdasarkan kebutuhan mereka, seperti yang dilakukan oleh beberapa brand e-commerce kecantikan.

Meski mengalami akselerasi pada masa pandemi untuk memenuhi kebutuhan yang mendesak, kehadiran AI dalam industri kecantikan ternyata tidak hanya menjadi solusi jangka pendek. Bisa dibilang eksistensi AI malah malah berperan membuka jalan bagi transformasi jangka panjang menuju industri kecantikan yang lebih cerdas dan responsif terhadap kebutuhan individu.

Teknologi AI Hadirkan Pengalaman Produk Kecantikan Secara Personal

Penekanan terbesar dari kehadiran AI dalam industri kecantikan adalah cara produk dirancang dan disesuaikan dengan kebutuhan individu. Teknologi ini memungkinkan brand untuk menciptakan produk kecantikan yang lebih personal, bukan hanya berdasarkan jenis kulit secara umum, tetapi juga mempertimbangkan warna kulit hingga kondisi kulit terkini

Melalui analisis data yang mendalam—baik dari hasil pemindaian wajah, riwayat pembelian, maupun kuesioner digital—AI mampu memberikan rekomendasi produk yang sangat spesifik. Misalnya, algoritma dapat menyarankan shade foundation yang paling sesuai atau menyusun rutinitas skincare yang dipersonalisasi berdasarkan permasalahan kulit tertentu seperti jerawat, hiperpigmentasi, atau kekeringan.

Beberapa brand ternama telah memanfaatkan teknologi ini:

  • L’Oréal mengembangkan Perso, sebuah perangkat berbasis AI yang dapat menciptakan formula skincare, lipstick, dan foundation secara real-time sesuai analisis kebutuhan kulit pengguna.
  • Proven Skincare menggunakan AI untuk memproses lebih dari 20 juta titik data konsumen dan jurnal dermatologi demi menciptakan formula skincare unik untuk tiap individu.
  • Wardah, melalui Colour Intelligence, menghadirkan konsultasi warna berbasis AI yang membantu pengguna menemukan personal color mereka dan menyesuaikan produk makeup seperti  memilih warna lipstik yang cocok dengan warna kulit.​

Dengan personalisasi ini, pengalaman konsumen menjadi jauh lebih efisien dan memuaskan. Konsumen tidak lagi harus mencoba-coba banyak produk untuk menemukan yang paling cocok.

Perubahan Cara Menggunakan Produk Kecantikan, Virtual Try-On dengan Bantuan AI

Gambar 2. Ilustrasi virtual try-on AI dalam industri kecantikan

AI tidak hanya meningkatkan pengalaman personalisasi tetapi juga mengubah cara konsumen berbelanja dan menggunakan produk kecantikan. Pasalnya AI memberikan pengalaman belanja yang lebih interaktif dan efisien, khususnya dalam ekosistem digital. Salah satu penerapan AI yang paling mencolok adalah teknologi Virtual Try-On yang menggabungkan Augmented Reality (AR) dan AI.

Teknologi ini telah merevolusi cara konsumen mencoba dan memilih produk kecantikan. Dengan kombinasi Augmented Reality (AR) dan kecerdasan buatan (AI), pengguna dapat melihat bagaimana warna lipstik, foundation, eyeshadow, atau skincare akan terlihat di wajah mereka secara real-time tanpa harus datang ke toko untuk mengaplikasikannya langsung. Inovasi ini tidak hanya meningkatkan pengalaman belanja online, tetapi juga membantu mengurangi ketidakpastian dalam pemilihan produk.

Virtual Try-On memanfaatkan AR untuk mensimulasikan produk kecantikan di wajah pengguna melalui kamera ponsel atau komputer. AI berperan dalam menyesuaikan warna dan tekstur produk agar tampak natural sesuai dengan pencahayaan dan kontur wajah pengguna.

  • Teknologi Face Mapping: AI menganalisis fitur wajah pengguna, seperti bentuk bibir, mata, dan warna kulit, untuk menampilkan produk dengan presisi tinggi.
  • Simulasi Interaktif: Pengguna dapat mencoba berbagai warna dan jenis makeup dalam hitungan detik tanpa perlu menggunakan sampel fisik.
  • AI dalam Skincare Try-On: Beberapa platform juga menyediakan analisis kulit berbasis AI yang merekomendasikan produk perawatan berdasarkan kondisi kulit pengguna.

Beberapa brand kecantikan telah mengadopsi teknologi Virtual Try-On untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan, antara lain:

  • Sephora Virtual Artist: Fitur ini memungkinkan pengguna mencoba berbagai warna lipstick, eyeshadow, dan foundation secara virtual melalui aplikasi Sephora. Teknologi ini juga memberikan rekomendasi berdasarkan preferensi dan warna kulit pengguna.
  • Maybelline Virtual Try-On: Menggunakan teknologi AR, Maybelline memungkinkan pelanggan mencoba produk seperti lipstik dan maskara sebelum membeli, baik di aplikasi maupun situs web mereka.
  • MAC Cosmetics: MAC mengembangkan Virtual Try-On yang memungkinkan pengguna mencoba lebih dari 800 warna lipstick secara virtual untuk menemukan shade yang paling sesuai.

Secara lebih detail, teknologi Virtual Try-On telah mengubah cara konsumen berbelanja produk kecantikan secara online dengan beberapa manfaat utama:

  • Mengurangi Ketidakpastian: Konsumen dapat melihat secara langsung bagaimana produk akan terlihat di wajah mereka sebelum membeli, mengurangi kemungkinan salah pilih.
  • Meningkatkan Kepuasan Pelanggan: Dengan simulasi yang akurat, pelanggan lebih puas dengan hasil akhirnya, mengurangi risiko pengembalian produk.
  • Higienis dan Ramah Lingkungan: Penggunaan tester fisik sering kali menjadi perhatian karena faktor kebersihan. Virtual Try-On menghilangkan kebutuhan akan sampel produk, mengurangi limbah industri kecantikan.
  • Pengalaman Belanja yang Lebih Interaktif: Teknologi ini membuat proses belanja lebih menarik dan modern, meningkatkan engagement pelanggan dengan brand.

AI dalam Prediksi Tren Kecantikan dan Pemasaran

Salah satu kekuatan utama AI dalam industri kecantikan adalah kemampuan dalam memprediksi tren secara lebih akurat dan cepat. Dengan memanfaatkan teknologi seperti machine learning, natural language processing (NLP), dan big data analytics, brand kini bisa mengidentifikasi perubahan preferensi konsumen secara real-time dari berbagai sumber, termasuk media sosial, review produk, dan perilaku pencarian online.

Misalnya, AI dapat menganalisis ribuan unggahan Instagram atau TikTok untuk mendeteksi warna makeup yang sedang naik daun, bahan aktif skincare yang sering dibahas, hingga gaya rambut yang menjadi viral. Dari data tersebut, perusahaan bisa langsung merancang kampanye pemasaran yang relevan atau bahkan mengembangkan produk baru yang sesuai dengan tren yang diprediksi.

Berikut beberapa contoh aplikasi yang memakai teknologi ini:

  • Trendalytics dan Heuritech adalah platform AI yang menganalisis data visual dan teks dari media sosial untuk memberi insight tren kecantikan dan fashion.
  • L’Oréal dan Estée Lauder telah menggunakan AI untuk memahami perilaku konsumen secara global dan mengatur strategi pemasaran yang dipersonalisasi berdasarkan lokasi, minat, dan kebiasaan belanja.
  • AI juga digunakan untuk predictive marketing, misalnya dengan mengirimkan rekomendasi produk otomatis ke konsumen yang kemungkinan besar akan tertarik berdasarkan data interaksi sebelumnya.

AI dalam industri kecantikan telah membawa transformasi besar dalam cara konsumen merawat diri dan memilih produk. Teknologi ini memungkinkan personalisasi yang lebih tepat, pengalaman virtual yang interaktif, serta strategi pemasaran yang lebih relevan dan prediktif. Brand-brand kecantikan kini dapat memahami kebutuhan pelanggan secara mendalam dan merespons tren dengan lebih cepat.

Ke depan, pemanfaatan AI tidak hanya akan meningkatkan efisiensi, tetapi juga memperluas akses terhadap layanan kecantikan yang cerdas, dan nyaman. Inovasi yang berfokus pada pengguna akan menjadi kunci kesuksesan di era kecantikan digital ini. Seperti pengembangan AI yang dilakukan oleh tim Netray. Netray AI memberi kemudahan pengaplikasian sesuai dengan kebutuhan Anda.

Editor: Ananditya Paradhi

Machine Learning vs. Deep Learning: Teknologi AI yang Mengubah Dunia

Hasinadara P
-
0
Machine Learning vs. Deep Learning: Teknologi AI yang Mengubah Dunia

Kecerdasan buatan (AI) semakin berkembang dan banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari, mulai dari rekomendasi film hingga teknologi mobil tanpa pengemudi. Teknologi ini berpotensi mengubah dunia dengan meningkatkan efisiensi, mengotomatisasi tugas-tugas kompleks, dan menciptakan solusi inovatif di berbagai bidang.

Dua konsep utama yang sering dibahas dalam AI adalah Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Keduanya sering dianggap sama, padahal memiliki cara kerja yang berbeda. Machine Learning memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara langsung, dengan algoritma yang dapat menyesuaikan diri berdasarkan pola yang ditemukan. Sementara Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cara yang lebih kompleks, mirip dengan cara kerja otak manusia.

Memahami perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning penting karena teknologi ini berperan besar dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, transportasi, keamanan, dan keuangan. Dengan memahami perbedaannya, kita dapat melihat bagaimana AI membawa perubahan besar dalam diagnosis medis, kendaraan otonom, keamanan siber, hingga analisis keuangan untuk mendukung keputusan bisnis.

Apa Itu Machine Learning?

Gambar 1. Ilustrasi machine learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan ML, sistem dapat mengenali pola, membuat prediksi, dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu berdasarkan pengalaman.

Cara Kerja Machine Learning

ML bekerja dengan menggunakan algoritma yang dilatih pada kumpulan data untuk menemukan pola atau hubungan. Proses ini umumnya melibatkan tiga tahap utama:

  1. Training (Pelatihan): Model dilatih menggunakan data yang telah diberi label atau tidak (tergantung jenis ML).
  2. Testing (Pengujian): Model diuji dengan data baru untuk menilai keakuratannya.
    Improvement 
  3. (Peningkatan): Model diperbaiki berdasarkan hasil pengujian agar semakin akurat.

Jenis-Jenis Machine Learning

  • Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)
     Dalam metode ini, model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Artinya, setiap input memiliki output yang sudah diketahui, sehingga model belajar dari hubungan antara keduanya. Contohnya adalah prediksi harga rumah berdasarkan luas dan lokasi, model dilatih dengan data rumah sebelumnya untuk memprediksi harga rumah baru.
  • Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)
    Berbeda dengan supervised learning, metode ini bekerja tanpa data berlabel. Model mencari pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa arahan eksplisit. Contohnya adalah pengelompokan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja, yang membantu bisnis dalam strategi pemasaran.
  • Reinforcement Learning (Pembelajaran dengan Penguatan)
    Metode ini melatih model melalui sistem trial and error. Model akan terus menyesuaikan tindakan untuk mencapai hasil terbaik. Contohnya adalah AI dalam permainan catur yang terus belajar dari setiap pertandingan untuk meningkatkan kemampuannya.

Contoh Penerapan Machine Learning

  • Rekomendasi Konten
    Platform seperti Netflix dan Spotify menggunakan Machine Learning untuk menganalisis preferensi pengguna dan menyarankan film, serial, atau lagu yang sesuai. Teknologi ini membantu meningkatkan pengalaman pengguna dengan memberikan rekomendasi yang lebih personal.
  • Deteksi Penipuan
    Di sektor keuangan, Machine Learning digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan pada transaksi kartu kredit dan perbankan. Algoritma mampu mengenali pola yang tidak biasa dan memberikan peringatan dini terhadap potensi penipuan.
  • Pengenalan Wajah
    Teknologi ini diterapkan pada fitur keamanan smartphone, memungkinkan pengguna membuka perangkat hanya dengan memindai wajah mereka. Machine Learning memastikan sistem dapat mengenali wajah dengan akurat, bahkan dalam kondisi pencahayaan yang berbeda.
  • Asisten Virtual
    Asisten seperti Google Assistant dan Siri memanfaatkan Machine Learning untuk memahami dan merespons perintah suara pengguna. Teknologi ini memungkinkan interaksi yang lebih alami dan membantu dalam berbagai tugas, seperti mencari informasi, mengatur jadwal, atau mengontrol perangkat pintar.

Apa Itu Deep Learning?

Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (Artificial Neural Networks/ANN) untuk memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar. Teknologi ini memungkinkan sistem belajar dari pengalaman tanpa memerlukan intervensi manusia dalam menentukan fitur penting dari data. Semakin dalam dan kompleks jaringan yang digunakan, semakin baik model dalam mengenali pola dan membuat keputusan.

Deep Learning bekerja berdasarkan konsep pembelajaran bertingkat (hierarchical learning), ketika informasi diproses melalui berbagai lapisan yang mengekstrak fitur dari yang paling sederhana hingga yang lebih kompleks.

ANN adalah inti dari Deep Learning yang meniru cara kerja otak manusia. ANN terdiri dari beberapa lapisan:

  • Lapisan Input (Input Layer): Menerima data awal, seperti gambar, teks, atau suara.
  • Lapisan Tersembunyi (Hidden Layers): Memproses informasi dengan mengenali pola dan hubungan dalam data. Semakin banyak lapisan tersembunyi, semakin kompleks analisis yang bisa dilakukan.
  • Lapisan Keluaran (Output Layer): Menghasilkan hasil akhir, seperti prediksi atau klasifikasi.

ANN memungkinkan Deep Learning melakukan tugas-tugas yang lebih kompleks dibandingkan metode Machine Learning tradisional, karena mampu menyesuaikan bobot dan koneksi antar neuron secara otomatis selama proses pelatihan.

Bagaimana Deep Learning Meniru Cara Kerja Otak Manusia

Deep Learning meniru cara kerja otak manusia dengan menggunakan neuron buatan yang saling terhubung dalam jaringan. Setiap neuron dalam jaringan menerima input, memproses, dan mengirimkan informasi ke neuron lain, mirip dengan bagaimana neuron di otak bekerja.

  • Pemrosesan Berjenjang: Sama seperti otak yang memahami informasi secara bertahap (misalnya, mengenali garis sebelum memahami bentuk wajah), Deep Learning memproses data melalui banyak lapisan.
  • Belajar dari Pengalaman: Model Deep Learning terus memperbaiki dirinya sendiri melalui pelatihan berulang menggunakan data dalam jumlah besar.
  • Pengenalan Pola Kompleks: Dengan banyaknya lapisan tersembunyi, Deep Learning dapat mengenali pola yang rumit dalam gambar, suara, atau teks yang sulit diidentifikasi oleh metode lain.

Contoh Penerapan Deep Learning

  1. Pengenalan Wajah
    Teknologi Face ID pada smartphone menggunakan Deep Learning untuk mengenali wajah pengguna dengan akurasi tinggi. Model ini mampu mendeteksi perubahan ekspresi, pencahayaan, hingga sudut wajah yang berbeda.
  2. Kendaraan Otonom
    Mobil tanpa pengemudi menggunakan Deep Learning untuk mengenali rambu lalu lintas, mendeteksi pejalan kaki, dan memahami kondisi jalan secara real-time.
  3. Asisten Virtual
    Siri, Google Assistant, dan Alexa menggunakan Deep Learning untuk memahami dan merespons perintah suara secara lebih akurat dan natural.
  4. Diagnosis Medis
    Model Deep Learning mampu menganalisis hasil pemindaian medis, seperti MRI atau CT scan, untuk mendeteksi penyakit seperti kanker dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Perbedaan Utama antara Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning, keduanya memiliki perbedaan mendasar dalam cara kerja, kompleksitas, dan penerapannya. Berikut adalah beberapa perbedaan utama:

1. Cara Pemrosesan Data

  • Machine Learning: Memerlukan teknik pra-pemrosesan data, seperti ekstraksi fitur manual, sebelum model dilatih. Manusia harus menentukan fitur penting dalam data agar model dapat belajar dengan baik.
  • Deep Learning: Tidak memerlukan ekstraksi fitur manual karena model dapat mengenali pola secara otomatis melalui jaringan saraf tiruan (ANN).

2. Kompleksitas Model

  • Machine Learning: Modelnya lebih sederhana dan sering kali menggunakan algoritma seperti Decision Trees, Random Forest, atau Support Vector Machine (SVM).
  • Deep Learning: Menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan (deep neural networks) yang membuat model lebih kompleks tetapi juga lebih akurat.

3. Kebutuhan Data

  • Machine Learning: Dapat bekerja dengan jumlah data yang relatif kecil, tetapi kinerjanya menurun jika menghadapi dataset besar dan kompleks.
  • Deep Learning: Memerlukan jumlah data yang sangat besar agar model dapat belajar dengan baik dan menghasilkan prediksi yang akurat.

4. Waktu dan Sumber Daya Komputasi

  • Machine Learning: Lebih cepat dalam pelatihan dan membutuhkan daya komputasi yang lebih rendah. Bisa dijalankan di komputer biasa.
  • Deep Learning: Memerlukan waktu pelatihan yang lebih lama serta sumber daya komputasi yang besar, seperti GPU atau TPU, untuk menangani proses yang kompleks.

5. Kinerja dalam Tugas Kompleks

  • Machine Learning: Cocok untuk tugas yang lebih sederhana seperti klasifikasi email spam, prediksi harga rumah, atau analisis data keuangan.
  • Deep Learning: Lebih unggul dalam tugas yang kompleks seperti pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan mobil otonom.

6. Contoh Algoritma yang Digunakan

  • Machine Learning: Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbors (KNN).
  • Deep Learning: Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Generative Adversarial Networks (GAN).

Machine Learning dan Deep Learning memiliki peran besar dalam berbagai industri. Machine Learning lebih fleksibel dan mudah diinterpretasikan, sedangkan Deep Learning lebih akurat tetapi membutuhkan sumber daya besar. Keduanya menghadapi tantangan seperti kebutuhan data besar, bias, dan isu etika. Namun, inovasi seperti model AI yang lebih efisien dan Explainable AI (XAI) terus berkembang.

Di masa depan, AI akan semakin terintegrasi dalam kehidupan, tetapi regulasi yang tepat diperlukan agar penggunaannya tetap aman dan bermanfaat. Machine Learning dan Deep Learning bukan sekadar konsep, tapi teknologi yang bisa Anda manfaatkan langsung. 

Jika Anda ingin merasakan kecanggihan ini, coba Netray Media Monitoring, Netray Artificial Intelligence, hingga Netray Translate! Dengan teknologi berbasis AI, Netray membantu Anda menganalisis data secara cerdas, memahami opini publik, mengoptimalkan terjemahan, hingga memproses teks dengan NLP yang akurat.

Editor: Winda Trilatifah

Media Monitoring untuk Kebijakan Publik: Cara Menganalisis Opini Masyarakat Secara Real-Time

Winda Trilatifah
-
0
Media Monitoring untuk Kebijakan Publik: Cara Menganalisis Opini Masyarakat Secara Real-Time

Dalam perumusan dan evaluasi kebijakan publik, memahami opini masyarakat menjadi aspek krusial. Pemerintah dan pembuat kebijakan perlu mengetahui bagaimana kebijakan yang mereka buat diterima oleh publik serta sejauh mana respons yang berkembang. Namun, opini masyarakat di era digital sulit untuk dianalisis karena terbentuk dan berkembang dengan cepat melalui media sosial, portal berita, dan forum diskusi online. 

Media monitoring hadir sebagai solusi untuk menganalisis opini masyarakat secara real-time. Dengan alat ini, pemerintah dapat mengidentifikasi sentimen publik, tren perbincangan, serta isu-isu yang sedang berkembang. Melalui pendekatan berbasis data, kebijakan dapat lebih responsif dan sesuai dengan kebutuhan masyarakat.

Apa Itu Media Monitoring?

Media monitoring adalah proses pemantauan, pengumpulan, dan analisis data dari berbagai sumber media digital untuk memahami opini dan sentimen publik. Alat ini bekerja dengan menyaring informasi dari media sosial, portal berita, forum diskusi, dan platform digital lainnya guna memberikan wawasan terkait respons masyarakat terhadap suatu isu atau kebijakan.

Secara umum, ada dua metode utama dalam media monitoring:

  • Manual: Mengumpulkan data secara manual dari berbagai media dan melakukan analisis sendiri. Media monitoring manual unggul dalam memahami konteks, ironi, dan nuansa budaya secara mendalam, tetapi kurang efisien untuk data dalam jumlah besar. 
  • Berbasis AI: Menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan Natural Language Processing (NLP) untuk mengidentifikasi pola, tren, dan sentimen secara otomatis. Metode ini mampu menganalisis data secara cepat dan real-time dalam skala luas, namun masih terbatas dalam menangkap makna tersirat yang kompleks.

Mengapa Media Monitoring Penting untuk Kebijakan Publik?

Media monitoring untuk kebijakan publik memainkan peran krusial karena memungkinkan pemerintah dan pemangku kepentingan untuk memahami opini masyarakat secara real-time. Dalam era digital, informasi berkembang dengan sangat cepat di berbagai platform seperti media sosial, portal berita, dan forum diskusi. Tanpa alat yang tepat, sulit bagi pemerintah untuk menyaring, mengelola, dan merespons berbagai tanggapan publik terhadap kebijakan yang diterapkan. 

Berikut adalah beberapa alasan mengapa media monitoring untuk kebijakan publik sangat penting untuk dimiliki oleh pemangku kebijakan:

  • Mengidentifikasi Respons Masyarakat: Memahami bagaimana kebijakan diterima oleh publik membantu pemerintah untuk menyesuaikan pendekatan yang lebih efektif.
  • Deteksi Dini terhadap Krisis: Media monitoring dapat mendeteksi potensi isu sensitif atau krisis sebelum berkembang menjadi lebih besar.
  • Evaluasi Efektivitas Kebijakan: Dengan analisis sentimen, pemerintah dapat mengevaluasi apakah suatu kebijakan berjalan dengan baik atau perlu revisi.
Gambar 1. Ilustrasi media monitoring untuk kebijakan publik Image by Gerd Altmann from Pixabay

Studi Kasus: Implementasi Media Monitoring untuk Kebijakan Publik

Beberapa negara dan lembaga telah berhasil mengimplementasikan media monitoring untuk kebijakan publik. 

1. Penanganan COVID-19 di Indonesia: Memantau Opini Publik dan Misinformasi

Selama pandemi COVID-19, pemerintah Indonesia menghadapi tantangan besar dalam mengkomunikasikan kebijakan kesehatan kepada masyarakat. Banyak informasi hoaks dan misinformasi yang tersebar di media sosial, memengaruhi kepercayaan publik terhadap vaksin dan protokol kesehatan. 

Dengan media monitoring untuk kebijakan publik, pemerintah dapat melacak sentimen masyarakat terhadap kebijakan kesehatan seperti PSBB, PPKM, dan vaksinasi. Analisis sentimen real-time membantu mengidentifikasi kelompok masyarakat yang masih ragu terhadap vaksin, sehingga sosialisasi dapat dilakukan lebih intensif dan terarah.

Selain itu, media monitoring memungkinkan pemerintah mendeteksi hoaks yang beredar luas dan bekerja sama dengan platform digital untuk menghapus atau memberi peringatan pada informasi palsu. Hasilnya, sentimen publik terhadap vaksinasi meningkat setelah kampanye edukasi yang disesuaikan dengan analisis media monitoring. Selain itu, hoaks terkait COVID-19 berhasil dikendalikan lebih cepat melalui kerja sama dengan media sosial dan platform berita, sehingga kebijakan yang diterapkan lebih efektif dalam mengendalikan pandemi.

2. Evaluasi Program Kartu Prakerja: Menyerap Umpan Balik Masyarakat

Program Kartu Pra Kerja yang diluncurkan pemerintah bertujuan untuk membantu masyarakat meningkatkan keterampilan dan mendapatkan pelatihan kerja secara online. Namun, sejak awal pelaksanaannya, program ini menerima banyak kritik dari masyarakat terkait teknis pendaftaran, kualitas pelatihan, hingga transparansi anggaran.

Melalui media monitoring, pemerintah dapat melacak respons masyarakat di media sosial dan berita online untuk memahami kendala utama yang dihadapi peserta, seperti kesulitan dalam proses pendaftaran dan keluhan terhadap penyedia pelatihan.

Dengan data yang diperoleh, pemerintah melakukan perbaikan pada sistem pendaftaran agar lebih mudah diakses. Selain itu, evaluasi terhadap penyedia pelatihan dilakukan berdasarkan feedback peserta, sehingga beberapa mitra yang dianggap kurang berkualitas dikeluarkan dari program. Hasilnya, program Kartu Prakerja menjadi lebih optimal dalam memberikan manfaat bagi masyarakat, sementara kredibilitas dan transparansi kebijakan semakin meningkat dengan adanya perbaikan berbasis data dari media monitoring.

3. Pemantauan Sentimen Publik terhadap Kenaikan Harga BBM

Saat pemerintah mengumumkan kenaikan harga BBM, kebijakan ini langsung memicu reaksi keras dari masyarakat. Gelombang kritik muncul di media sosial dan media massa, diiringi aksi demonstrasi di berbagai daerah. Melalui media monitoring untuk kebijakan publik, pemerintah dapat melacak sentimen publik secara real-time dan mengidentifikasi kekhawatiran utama masyarakat, seperti dampak kenaikan harga terhadap biaya hidup dan sektor ekonomi tertentu. 

Pemantauan ini juga membantu pemerintah memahami kelompok masyarakat yang paling terdampak dan narasi yang berkembang di berbagai platform digital. Dengan hasil analisis tersebut, pemerintah dapat menyesuaikan strategi komunikasi kebijakan agar lebih transparan dan dapat diterima oleh masyarakat. 

Selain menjelaskan alasan di balik kebijakan tersebut, pemerintah juga mengumumkan program kompensasi seperti bantuan sosial bagi masyarakat kurang mampu untuk mengurangi dampak ekonomi. Hasilnya, meskipun kebijakan tetap menuai pro dan kontra, respons pemerintah yang lebih cepat dan berbasis data membantu meredam gejolak di masyarakat dan meningkatkan efektivitas implementasi kebijakan.

Gambar 2. Ilustrasi media monitoring untuk kebijakan publik

Tantangan dalam Media Monitoring untuk Kebijakan Publik

Meskipun bermanfaat, media monitoring untuk kebijakan publik menghadapi beberapa tantangan, seperti:

  • Akurasi Analisis Sentimen: AI masih memiliki keterbatasan dalam memahami konteks tertentu, seperti sarkasme atau ironi.
  • Penyaringan Hoaks dan Disinformasi: Banyaknya informasi palsu yang beredar dapat mengaburkan analisis opini publik.
  • Etika dan Privasi: Pemantauan media harus tetap memperhatikan aspek privasi pengguna dan kepatuhan terhadap regulasi data.

Masa Depan Media Monitoring dalam Pengambilan Keputusan Publik

Seiring dengan berkembangnya teknologi, media monitoring akan semakin canggih dan menjadi bagian penting dalam pengambilan keputusan publik. Beberapa tren yang diprediksi akan berkembang:

  • Penggunaan AI yang Lebih Canggih: AI akan semakin mampu memahami nuansa bahasa dan konteks perbincangan publik.
  • Integrasi dengan Sistem Pengambilan Keputusan: Data media monitoring untuk kebijakan publik akan lebih terintegrasi dengan sistem analitik pemerintah.
  • Partisipasi Publik yang Lebih Besar: Media monitoring akan membantu menciptakan kebijakan yang lebih partisipatif dan demokratis.

Media monitoring memainkan peran penting dalam memahami opini masyarakat terhadap kebijakan publik. Dengan analisis real-time, pemerintah dapat merespons perubahan opini publik dengan cepat dan membuat kebijakan yang lebih efektif serta berbasis data. Oleh karena itu, penggunaan teknologi media monitoring menjadi langkah strategis bagi pemerintah dan pemangku kepentingan dalam menciptakan kebijakan yang lebih adaptif dan responsif terhadap kebutuhan masyarakat.

Dengan semakin berkembangnya teknologi, media monitoring untuk kebijakan publik akan menjadi alat yang tak terpisahkan dalam proses pengambilan keputusan yang lebih transparan dan berbasis bukti. Oleh karena itu, pemerintah dan institusi publik perlu mulai mengadopsi teknologi ini untuk mendukung kebijakan yang lebih inklusif dan partisipatif.

Salah satu solusi yang dapat diandalkan dalam hal ini adalah Netray, platform media monitoring berbasis AI yang dirancang untuk membantu memetakan opini publik secara akurat dan efisien. Dengan Netray, proses pemantauan media menjadi lebih mudah, cepat, dan data-driven, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran dan responsif terhadap dinamika sosial yang terjadi.

Editor: Ananditya Paradhi

Peran dan Masa Depan AI dalam Mitigasi Bencana

Hasinadara P
-
0
Peran dan Masa Depan AI dalam Mitigasi Bencana

Indonesia merupakan negara yang rentan terhadap bencana alam seperti gempa bumi, tsunami, dan banjir akibat letaknya di Cincin Api Pasifik serta dampak perubahan iklim. Dalam beberapa tahun terakhir, AI dalam mitigasi bencana telah menjadi solusi inovatif untuk meningkatkan deteksi dini, pemantauan, serta respons terhadap bencana.

Mitigasi bencana dengan AI membantu analisis data menjadi lebih cepat dan akurat dibandingkan metode konvensional. Teknologi ini membantu pemerintah dan lembaga terkait dalam sistem peringatan dini, prediksi risiko, serta distribusi bantuan pascabencana. AI dalam mitigasi bencana di Indonesia juga memanfaatkan sensor, satelit, dan media sosial untuk memberikan informasi yang lebih akurat di lapangan.

AI dalam Deteksi Dini dan Pemantauan Bencana

AI memungkinkan deteksi dan pemantauan bencana lebih cepat dan akurat dengan menganalisis data dalam jumlah besar dari berbagai sumber. Teknologi ini membantu dalam peringatan dini serta mengurangi dampak bencana dengan cara:

1. Analisis Data Cuaca dan Seismik

AI dalam mitigasi bencana berperan penting dalam menganalisis data dari sensor cuaca dan seismik guna mendeteksi potensi bencana seperti gempa bumi, tsunami, dan badai. 

Dengan algoritma machine learning, AI dapat mengenali pola dalam data historis dan real-time, memungkinkan prediksi lebih akurat. Teknologi ini membantu mengurangi keterlambatan dalam penyampaian peringatan, sehingga masyarakat dapat bersiap lebih awal sebelum bencana terjadi.

2. Pemantauan Satelit dan Citra Udara

Dengan bantuan AI, gambar dari satelit dan drone dapat dianalisis untuk mendeteksi perubahan lingkungan yang berpotensi memicu bencana. Contohnya, AI dapat mengidentifikasi pergerakan tanah yang menunjukkan risiko longsor atau perubahan warna air laut yang bisa menjadi indikasi tsunami. 

Jika dibandingkan dengan metode manual, AI memungkinkan pemrosesan data lebih cepat dan akurat, sehingga memberikan informasi yang lebih cepat kepada pihak berwenang.

3. Sistem Peringatan Dini

AI dalam mitigasi bencana menjadi bagian penting dalam sistem peringatan dini dengan mengintegrasikan data dari berbagai sumber, seperti sensor cuaca, laporan masyarakat, dan citra satelit. 

Dengan menganalisis data ini, AI dapat memberikan peringatan secara real-time dan memprediksi tingkat keparahan bencana. Hal ini memungkinkan pemerintah dan lembaga kebencanaan untuk mengambil langkah-langkah mitigasi lebih awal, seperti evakuasi atau persiapan bantuan, sehingga dapat mengurangi jumlah korban dan kerugian materi.

4. Model Prediksi Berbasis AI

AI dalam mitigasi bencana tidak hanya memproses data real-time, tetapi juga membangun model prediktif berdasarkan pola bencana sebelumnya. Model ini dapat memperkirakan kemungkinan terjadinya bencana di suatu wilayah dengan mempertimbangkan faktor geografis dan iklim. 

Sebagai contoh, AI dapat memprediksi area rawan banjir berdasarkan pola curah hujan dan kondisi tanah, sehingga upaya pencegahan dapat dilakukan sebelum bencana benar-benar terjadi. Dengan adanya model prediksi ini, kesiapsiagaan terhadap bencana dapat meningkat secara signifikan.

5. Deteksi Risiko dalam Infrastruktur

AI dalam mitigasi bencana juga digunakan untuk menilai risiko pada infrastruktur yang rentan terhadap bencana alam, seperti jembatan, bendungan, dan bangunan tinggi. Dengan analisis berbasis sensor dan citra visual, AI dapat mengidentifikasi kerusakan atau kelemahan struktural yang berpotensi membahayakan ketika terjadi gempa atau banjir. 

Teknologi ini membantu dalam perencanaan pemeliharaan dan penguatan bangunan agar lebih tahan terhadap bencana.

AI dalam Respons dan Manajemen Bencana

Setelah bencana terjadi, AI berperan dalam mempercepat respons darurat dan meningkatkan efektivitas manajemen bencana. Dengan menganalisis data secara real-time, AI membantu tim penyelamat, pemerintah, dan organisasi kemanusiaan dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efisien.

Gambar 1. Ilustrasi AI dalam mitigasi bencana

1. Analisis Media Sosial dan Crowdsourcing

AI dalam mitigasi bencana memanfaatkan media sosial dan laporan masyarakat untuk memahami kondisi di lapangan secara cepat. Teknologi ini membantu pemerintah dan organisasi kemanusiaan mengidentifikasi lokasi terdampak serta kebutuhan mendesak melalui:

  • Pemantauan Media Sosial
    Teknologi Natural Language Processing (NLP) menganalisis unggahan di Twitter, Facebook, dan platform lainnya untuk mendeteksi area terdampak dan permintaan bantuan. AI mengenali kata kunci terkait bencana dan menyaring informasi yang relevan, memastikan data yang dikumpulkan akurat dan dapat digunakan dalam pengambilan keputusan.
  • Crowdsourcing Data
    Melalui aplikasi, chatbot, atau platform khusus, masyarakat dapat melaporkan kondisi sekitar mereka, seperti jumlah korban dan kebutuhan mendesak. AI kemudian mengolah dan memprioritaskan laporan ini, membantu pemerintah menyalurkan bantuan dengan lebih cepat dan tepat sasaran.

2. Koordinasi Tim Penyelamat dan Logistik

AI mengoptimalkan strategi pencarian, evakuasi, dan distribusi bantuan agar lebih cepat dan efektif melalui: 

  • Pemetaan Jalur Evakuasi
    AI menganalisis data geografis dan infrastruktur untuk merekomendasikan rute evakuasi terbaik, menghindari jalur yang tertutup atau berbahaya akibat bencana. Dengan informasi dari sensor, citra satelit, dan data lalu lintas, sistem ini membantu tim penyelamat dan warga mengevakuasi diri dengan lebih aman dan cepat.
  • Optimasi Distribusi Bantuan
    AI membantu menentukan lokasi pusat bantuan dengan mempertimbangkan jumlah korban, aksesibilitas, dan kondisi wilayah terdampak. Dengan analisis data populasi dan kebutuhan mendesak, sistem ini memastikan distribusi bantuan lebih tepat sasaran, mengurangi keterlambatan, dan meningkatkan efisiensi dalam penyaluran logistik.

3. Pemanfaatan Drone dan Robot AI

Teknologi AI dalam mitigasi bencana membantu mempercepat pencarian korban dan penyaluran bantuan di area sulit dijangkau menggunakan alat berikut: 

  • Drone untuk Pemetaan dan Pencarian Korban

Drone AI dilengkapi kamera beresolusi tinggi dan sensor termal untuk mendeteksi korban di reruntuhan atau area terisolasi. Dengan pemetaan akurat, tim penyelamat dapat merespons lebih cepat dan efektif.

  • Robot Penyelamat

Robot berbasis AI dapat menjangkau lokasi berbahaya seperti bangunan runtuh atau zona banjir. Dilengkapi sensor lidar, kamera, dan lengan mekanik, robot ini membantu mengangkat puing atau membawa pasokan darurat, mengurangi risiko bagi tim penyelamat dan meningkatkan peluang keselamatan korban.

Tantangan dan Kendala Implementasi AI dalam Mitigasi Bencana

Meskipun AI dalam mitigasi bencana memiliki potensi besar dalam meningkatkan respons terhadap bencana alam, terdapat beberapa tantangan dalam implementasinya.

  1. Keterbatasan Infrastruktur dan Teknologi
    Penerapan AI memerlukan jaringan internet stabil, data berkualitas tinggi, dan perangkat canggih. Namun, di banyak daerah terdampak bencana, infrastruktur telekomunikasi sering mengalami kerusakan, sehingga menghambat pengolahan data secara real-time.
  2. Akses dan Ketersediaan Data
    AI membutuhkan data yang akurat dan terkini untuk berfungsi secara efektif. Namun, dalam situasi bencana, pengumpulan data seringkali terhambat oleh kondisi medan yang sulit dan keterbatasan sumber daya. Selain itu, masih terdapat kendala dalam berbagi data antar lembaga, yang dapat memperlambat proses analisis dan pengambilan keputusan.
  3. Biaya Implementasi yang Tinggi
    Pengembangan dan penerapan sistem AI, termasuk pemeliharaan perangkat keras dan perangkat lunak, memerlukan investasi besar. Hal ini menjadi tantangan bagi negara berkembang seperti Indonesia, di mana anggaran penanggulangan bencana sering kali terbatas.
  4. Kesiapan Sumber Daya Manusia
    AI membutuhkan tenaga ahli yang mampu mengelola, menganalisis, dan menginterpretasikan data. Namun, masih terdapat kesenjangan keterampilan dalam bidang AI dan data science, terutama di sektor kebencanaan, yang dapat menghambat pemanfaatan teknologi ini secara optimal.
  5. Etika dan Keamanan Data
    Penggunaan AI dalam mitigasi bencana melibatkan pengumpulan data pribadi dan informasi sensitif dari masyarakat. Tanpa regulasi yang ketat, ada risiko penyalahgunaan data serta ancaman terhadap privasi dan keamanan informasi. Oleh karena itu, dibutuhkan kebijakan yang jelas untuk memastikan AI digunakan secara etis dan bertanggung jawab.

Masa Depan dan Rekomendasi untuk Penguatan AI dalam Mitigasi Bencana

Di masa depan, AI dalam mitigasi bencana berpotensi menjadi solusi utama dalam meningkatkan kesiapsiagaan, respons, dan pemulihan dari bencana alam. Agar pemanfaatannya lebih optimal, diperlukan penguatan teknologi, infrastruktur, kebijakan, serta kolaborasi antar berbagai pihak.

  1. Pengembangan Teknologi AI yang Lebih Canggih
    AI dapat dikombinasikan dengan IoT, big data, dan edge computing untuk meningkatkan akurasi prediksi serta respons bencana secara real-time. Penggunaan drone cerdas, robot penyelamat, dan sensor berbasis AI juga dapat diperluas untuk mempercepat pencarian korban dan distribusi bantuan.
  2. Peningkatan Infrastruktur dan Akses Data
    Pemerintah dan sektor swasta perlu berinvestasi dalam penguatan infrastruktur digital, termasuk jaringan komunikasi yang lebih tangguh di daerah rawan bencana. Akses terhadap data satelit, pemetaan risiko, dan informasi cuaca juga harus diperluas untuk mendukung analisis AI.
  3. Pelatihan dan Penguatan Sumber Daya Manusia
    Diperlukan peningkatan kapasitas bagi tenaga profesional di bidang AI, data science, dan manajemen bencana. Program pelatihan serta kerja sama akademik dapat memastikan pemanfaatan AI yang lebih efektif di lapangan.
  4. Penguatan Regulasi dan Keamanan Data
    Regulasi yang jelas harus diterapkan untuk memastikan penggunaan AI dalam mitigasi bencana tetap etis, transparan, dan melindungi privasi masyarakat. Pemerintah perlu mengembangkan kebijakan yang mendukung pemanfaatan AI sambil menjaga keamanan data.
  5. Kolaborasi Antar Pihak untuk Implementasi AI
    Keberhasilan penerapan AI membutuhkan kerja sama antara pemerintah, lembaga penelitian, sektor swasta, serta masyarakat. Pendanaan, penelitian bersama, dan pengembangan platform berbagi data dapat mempercepat inovasi AI dalam menghadapi bencana.

AI dalam mitigasi bencana berperan penting dalam deteksi dini, respons cepat, dan pemulihan pascabencana. Teknologi seperti machine learning, drone, dan analisis data real-time membantu mengidentifikasi ancaman serta menyalurkan bantuan lebih efisien. 

Namun, tantangan seperti keterbatasan infrastruktur dan regulasi masih perlu diatasi. Kolaborasi antara pemerintah, sektor swasta, dan masyarakat sangat diperlukan untuk mengoptimalkan penerapan AI. Dengan investasi yang tepat, AI dapat menjadi solusi jangka panjang dalam meningkatkan ketahanan terhadap bencana di Indonesia.

Optimalkan mitigasi bencana dengan Netray AI! Dengan teknologi pemantauan real-time dan analisis data canggih, Netray AI membantu mendeteksi ancaman lebih cepat dan akurat. Dapatkan solusi berbasis AI untuk pengelolaan bencana yang lebih efektif. Pelajari lebih lanjut di Netray AI.

Editor: Winda Trilatifah

Sistem Pemantauan Media Otomatis Untuk Menghemat Waktu Dan Uang Anda

Ananditya Paradhi
-
0
Sistem Pemantauan Media Otomatis Untuk Menghemat Waktu Dan Uang Anda

Sistem pemantauan media otomatis memungkinkan bisnis menghemat waktu dan biaya dengan menganalisis data secara real-time. Dengan alat yang tepat, Anda dapat memantau tren, mengidentifikasi masalah lebih cepat, dan mengoptimalkan strategi tanpa perlu pemantauan manual yang memakan waktu.

Memantau peredaran informasi di media, baik media massa maupun media sosial, menjadi kebutuhan yang primer di era digital. Pasalnya di era ini informasi telah terdesentralisasi secara luas, baik dari segi produksi, distribusi, hingga konsumsi informasi. Kita tidak bisa lagi mengatur apa, dari siapa, kapan, dan bagaimana sebuah informasi muncul lantas memberikan pengaruh, baik positif maupun negatif.

Hanya saja, pemantauan ini bukanlah tugas yang mudah mengingat kuantitas media yang sangat besar. Memantau secara manual hampir tidak mungkin dilakukan mengingat keterbatasan manusia menerima dan mengolah data atau informasi spesifik. Untuk itu dibutuhkan sistem pemantauan media otomatis yang bisa membantu, atau bahkan menggantikan fungsi manusia. Yang pada akhirnya bisa menghemat sumber daya, seperti waktu dan uang, atau bekerja secara efektif dan efisien.

Secara definisi, sistem pemantauan media otomatis adalah teknologi yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menyajikan data dari berbagai sumber media secara real-time atau berkala tanpa intervensi manual yang signifikan. Sistem ini biasanya digunakan untuk memantau berita, media sosial, forum, dan sumber online lainnya guna mengidentifikasi tren, sentimen, serta topik yang relevan bagi pengguna.

Cara Kerja Sistem Pemantauan Media Otomatis

Sistem pemantauan media otomatis bekerja melalui beberapa tahapan utama yang memastikan pengumpulan data akurat dan relevan. Berikut adalah tahapan tersebut:

  1. Pengumpulan Data (Scraping & Crawling)
    Sistem pemantauan media otomatis menggunakan teknologi web scraping dan web crawling untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber media. Ini mencakup media online seperti portal berita, media sosial, forum diskusi, dan situs lainnya. Dengan menggunakan teknik ini, sistem dapat mengakses dan menyimpan data dalam jumlah besar secara cepat dan efisien tanpa perlu pemantauan manual oleh manusia.
  2. Pembersihan dan Penyaringan Data
    Setelah data dikumpulkan, langkah berikutnya adalah membersihkan dan menyaring informasi yang tidak relevan. Proses ini mencakup penghapusan spam, duplikasi data, serta konten yang tidak memiliki nilai analitis. Teknologi pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) juga digunakan untuk memahami dan mengkategorikan data berdasarkan topik atau kata kunci tertentu.
  3. Analisis Data
    Data yang telah tersaring kemudian dianalisis untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam. Beberapa analisis yang sering dilakukan oleh sistem pemantauan media otomatis meliputi analisis sentimen untuk mengetahui apakah opini dalam suatu teks bersifat positif, negatif, atau netral. Selain itu, sistem juga dapat mengidentifikasi tren yang sedang berkembang dan memetakan persebaran isu berdasarkan sumber serta lokasi penyebaran.
  4. Penyajian Data (Visualisasi & Pelaporan)
    Hasil analisis data kemudian disajikan dalam bentuk dashboard interaktif atau laporan yang mudah dipahami. Penyajian ini dapat berupa grafik, tabel ringkasan, atau peta persebaran isu yang membantu pengguna dalam pengambilan keputusan yang lebih cepat dan akurat.
Gambar 1. Analisi dengan sistem pemantauan media otomatis

Perbandingan Cost: Manual vs. Otomatis

Jika dibandingkan, sistem pemantauan media otomatis jauh lebih hemat dibandingkan metode manual. Berikut adalah perbandingan biaya serta waktu yang diperlukan untuk pemantauan media secara manual versus otomatis:

  1. Pemantauan Media Secara Manual
    • Sumber Daya Manusia: Dibutuhkan tim khusus yang terdiri dari minimal 3-5 orang untuk melakukan pemantauan dan analisis data secara manual.
    • Waktu: Untuk mengumpulkan data dari media sosial dan berita dalam satu hari, dibutuhkan setidaknya 6-8 jam kerja.
    • Biaya: Jika diasumsikan seorang analis media memiliki gaji Rp5.000.000 per bulan, maka biaya total untuk satu tim bisa mencapai Rp15.000.000 hingga Rp25.000.000 per bulan.
  2. Sistem Pemantauan Media Otomatis (Contoh: Netray Media Monitoring)
    • Sumber Daya Manusia: Hanya membutuhkan satu operator untuk memantau hasil analisis sistem.
    • Waktu: Data dikumpulkan dan dianalisis secara otomatis dalam hitungan detik hingga menit.
    • Biaya: Netray menawarkan layanan pemantauan media otomatis dengan harga mulai dari Rp350.000 per bulan, jauh lebih murah dibandingkan gaji tim pemantauan manual.

Dari perbandingan tersebut, jelas bahwa sistem pemantauan media otomatis tidak hanya menghemat tenaga kerja tetapi juga biaya operasional yang cukup signifikan. Dengan investasi yang relatif kecil, organisasi atau individu dapat memperoleh data yang lebih akurat dan cepat tanpa perlu mengeluarkan biaya besar untuk tenaga analis media.Kemudahan dan kepraktisan menggunakan sistem pemantauan media otomatis, seperti Netray Media Monitoring, terbukti sangat membantu masyarakat memenuhi salah satu kebutuhan primer di era digital.

Jika eksistensi individu atau organisasi di jagat maya tidak dikelola dengan baik, dampak yang ditimbulkan bisa sangat besar. Apabila Anda tertarik dengan layanan sistem pemantauan otomatis Netray, Anda bisa mengunjungi situs Netray, termasuk mencobanya secara gratis di sini.

Editor: Winda Trilatifah

5 Alat Terbaik untuk Mengumpulkan Feedback dan Meningkatkan Produk

Ananditya Paradhi
-
0
5 Alat Terbaik untuk Mengumpulkan Feedback dan Meningkatkan Produk

Umpan balik pelanggan (feedback) merupakan wawasan (insight) terbaik yang diharapkan dan dibutuhkan oleh produsen atau pelaku usaha. Feedback terhadap suatu produk atau layanan, akan menjadi batu tumpuan guna mengembangkan produk atau layanan, agar senantiasa relevan di masyarakat. Hanya saja merangkum umpan balik bukanlah hal yang mudah, terutama di era media sosial seperti saat ini. Produsen membutuhkan alat terbaik untuk mengumpulkan feedback pelanggan yang tidak hanya bisa mengumpulkan data secara real-time tetapi juga menganalisis pola dan tren dari berbagai sumber, seperti survei, ulasan pelanggan, hingga percakapan di media sosial. 

Dengan analisis berbasis data, perusahaan dapat memahami kebutuhan pelanggan lebih akurat, mengidentifikasi masalah lebih cepat, serta meningkatkan kualitas produk atau layanan secara berkelanjutan. Oleh karena itu, memilih alat yang tepat menjadi langkah krusial dalam strategi pengembangan bisnis yang lebih responsif dan customer-centric.

Dari sekian banyak alat di luar sana, jelas tidak semua memiliki kapasitas dan kapabilitas sesuai dengan harapan produsen atau pelaku usaha. Melalui artikel ini, kami ingin merekomendasikan 5 alat terbaik untuk mengumpulkan feedback dari hasil penelusuran tim. Alat-alat ini adalah alat-alat pilihan yang memiliki banyak kelebihan dibandingkan dengan milik pesaing. Meskipun, tidak menutup kemungkinan masih ada kekurangan-kekurangan yang dimiliki oleh alat terbaik ini. 

Gambar 1. Ilustrasi alat terbaik untuk mengumpulkan feedback pelanggan Image by Gerd Altmann from Pixabay

1. SurveyMonkey

SurveyMonkey adalah salah satu alat paling populer untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan dalam bentuk survei. Dengan platform ini, pengguna dapat dengan mudah membuat kuesioner yang dapat disesuaikan dengan kebutuhan bisnis mereka.

SurveyMonkey cocok untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan karena memiliki berbagai fitur analisis yang dapat memberikan wawasan mendalam terkait preferensi dan kepuasan pelanggan. Kelebihan utama dari alat ini adalah kemudahannya dalam pembuatan survei, fleksibilitas dalam desain kuesioner, serta fitur analisis otomatis. Namun, kekurangannya adalah biaya berlangganan yang cukup tinggi untuk mendapatkan fitur premium dan keterbatasan dalam paket gratis.

Pengguna dapat mengakses SurveyMonkey melalui situs resminya di www.surveymonkey.com dan memilih paket berlangganan yang sesuai dengan kebutuhan bisnis.

2. Google Forms

Google Forms adalah alat sederhana dan gratis yang dapat digunakan untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan. Dengan fitur yang mudah digunakan, Google Forms memungkinkan bisnis untuk membuat survei dan formulir secara cepat tanpa biaya tambahan.

Alat ini sangat cocok bagi bisnis yang ingin mengumpulkan umpan balik pelanggan dengan cara yang sederhana dan efektif. Kelebihannya adalah gratis digunakan, terintegrasi dengan Google Drive untuk penyimpanan data, serta mudah dibagikan melalui berbagai saluran. Namun, kekurangan Google Forms adalah fitur analisisnya yang terbatas dan kurangnya opsi kustomisasi dibandingkan dengan alat berbayar.

Google Forms dapat diakses melalui forms.google.com tanpa perlu instalasi tambahan.

3. Netray Media Monitoring

Netray Media Monitoring adalah alat terbaik untuk mengumpulkan feedback pelanggan yang dirancang untuk memantau percakapan di berbagai platform media sosial dan forum online. Dengan menggunakan teknologi AI, Netray dapat mengidentifikasi tren, sentimen, dan opini pelanggan terhadap suatu produk atau layanan.

Alat ini sangat cocok untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan karena mampu menangkap percakapan secara real-time dan menyajikan analisis data yang komprehensif. Kelebihan Netray adalah kemampuannya dalam memonitor berbagai sumber media secara otomatis, memberikan visualisasi data yang mudah dipahami, serta harganya yang lebih terjangkau dibandingkan dengan alat sejenis. Namun, kekurangannya adalah hasil analisis terkadang memerlukan interpretasi tambahan agar lebih akurat dan sesuai konteks yang diinginkan.

Pengguna dapat mengakses Netray melalui www.netray.id dengan berbagai paket berlangganan yang disediakan.

Gambar 2. Ilustrasi alat terbaik untuk mengumpulkan feedback Image by Gerd Altmann from Pixabay

4. Qualtrics

Qualtrics adalah platform yang digunakan oleh banyak perusahaan besar untuk mengumpulkan dan menganalisis umpan balik pelanggan. Alat ini memiliki fitur yang canggih seperti analisis prediktif dan segmentasi pelanggan berdasarkan data yang diperoleh.

Qualtrics sangat cocok bagi perusahaan yang ingin memahami pelanggan mereka secara lebih mendalam. Kelebihannya adalah kemampuannya dalam menyediakan wawasan berbasis data yang mendalam serta berbagai fitur analisis tingkat lanjut. Namun, kelemahannya adalah harga yang cukup mahal dan kurva pembelajaran yang cukup curam bagi pengguna baru.

Untuk mengakses Qualtrics, pengguna dapat mengunjungi www.qualtrics.com dan mendaftar sesuai kebutuhan bisnis mereka.

5. Zendesk Survey

Zendesk Survey adalah alat yang terintegrasi dengan sistem layanan pelanggan Zendesk, memungkinkan perusahaan untuk mengumpulkan umpan balik pelanggan setelah interaksi dengan tim layanan pelanggan mereka.

Alat ini cocok bagi bisnis yang ingin memahami kepuasan pelanggan setelah mendapatkan layanan tertentu. Kelebihannya adalah integrasi yang baik dengan sistem Zendesk dan kemampuannya dalam mengotomatisasi survei berdasarkan interaksi pelanggan. Namun, kekurangannya adalah keterbatasan dalam penggunaan jika tidak mengambil layanan Zendesk secara keseluruhan.

Zendesk Survey dapat diakses melalui www.zendesk.com dengan paket berlangganan yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis.

Dari ke-5 alat terbaik untuk mengumpulkan feedback pelanggan ini, Netray Media Monitoring adalah alat yang paling aksesibel. Pasalnya alat ini adalah alat termurah dibandingkan dengan alat lain di pasar dalam negeri. Pelanggan cukup membayar 350 ribu/bulan saja untuk menggunakan dan merasakan keistimewaan alat berkelas seperti ini. Jika masih ragu, pelanggan juga bisa mencoba dulu Netray secara gratis dengan mengikuti tautan ini. Semoga bermanfaat!

Editor: Winda Trilatifah

Kecerdasan Buatan untuk Media Monitoring: Cara AI Meningkatkan Pemantauan Digital

Winda Trilatifah
-
0
Kecerdasan Buatan untuk Media Monitoring: Cara AI Meningkatkan Pemantauan Digital

Di era digital, informasi berkembang dengan sangat cepat melalui berbagai platform, seperti media sosial, portal berita, dan forum online. Dalam situasi ini, kecerdasan buatan untuk media monitoring menjadi solusi penting dalam melacak tren, menganalisis opini publik, serta memahami sentimen terhadap suatu brand, organisasi, atau isu tertentu.

Dibandingkan metode pemantauan media secara manual yang sering kali lambat dan kurang akurat, dengan AI, media monitoring menjadi real-time, lebih presisi, dan dapat menganalisis sentimen secara otomatis. Dengan teknologi ini, perusahaan dan organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih cepat dan tepat berdasarkan data yang terverifikasi.

Selain itu, kecerdasan buatan untuk media monitoring juga mampu mengidentifikasi pola percakapan, mendeteksi potensi krisis lebih awal, dan memberikan wawasan mendalam berdasarkan data yang luas. Dengan kemampuan analisis berbasis AI, organisasi dapat memahami bagaimana audiens merespons suatu isu atau kampanye, sehingga strategi komunikasi dapat disesuaikan dengan lebih efektif. 

Teknologi ini tidak hanya menghemat waktu dan tenaga, tetapi juga meningkatkan akurasi dalam pengambilan keputusan di berbagai sektor, mulai dari bisnis hingga pemerintahan. Untuk memahami bagaimana AI berperan dalam media monitoring, kita perlu mengetahui apa itu media monitoring dan mengapa ini penting di era digital.

Apa Itu Media Monitoring dan Mengapa Penting?

Sebelum memahami peran AI dalam media monitoring, penting untuk mengetahui apa sebenarnya media monitoring dan mengapa hal ini sangat krusial di era digital saat ini. Media monitoring adalah proses pemantauan dan analisis konten yang dipublikasikan di berbagai platform media, termasuk media sosial, portal berita, blog, dan forum diskusi. Beberapa manfaat utama media monitoring antara lain:

  • Melacak tren terbaru di berbagai industri
  • Menjaga reputasi brand atau organisasi dengan mendeteksi opini publik lebih cepat
  • Mencegah penyebaran hoaks atau berita negatif dengan respons cepat
  • Memantau efektivitas kampanye pemasaran berdasarkan reaksi audiens

Dalam dunia bisnis, media monitoring membantu perusahaan memahami persepsi publik terhadap produk atau layanan mereka, sehingga dapat menyesuaikan strategi pemasaran dengan lebih baik.

kecerdasan buatan untuk media monitoring
Gambar 1. Ilustrasi kecerdasan buatan untuk media monitoring

Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Media Monitoring?

Tradisionalnya, pemantauan media dilakukan secara manual oleh tim khusus yang harus memilah-milah ribuan artikel, komentar, dan unggahan setiap hari. Kini, dengan kecerdasan buatan untuk media monitoring, semua proses tersebut bisa dilakukan secara otomatis dan lebih efektif. AI tidak hanya mempercepat analisis data tetapi juga meningkatkan akurasi dalam mendeteksi tren, sentimen publik, dan potensi risiko yang muncul dari berbagai kanal media.

1. Analisis Sentimen Otomatis

Kecerdasan buatan untuk media monitoring memungkinkan sistem mengenali emosi dalam sebuah teks dan mengklasifikasikannya sebagai positif, negatif, atau netral. Hal ini sangat berguna bagi perusahaan, organisasi, maupun individu untuk memahami reaksi publik terhadap suatu brand, produk, atau kebijakan tertentu. Dengan AI, analisis sentimen tidak hanya lebih cepat tetapi juga lebih akurat dibandingkan metode manual.

  • Brand Management: Mengetahui bagaimana pelanggan bereaksi terhadap peluncuran produk baru.
  • Krisis Manajemen: Mendeteksi lebih awal sentimen negatif yang berkembang sebelum menjadi viral.

2. Pemantauan Media dalam Waktu Nyata

Kecerdasan buatan untuk media monitoring memungkinkan pemantauan media secara real-time, sehingga perusahaan atau individu dapat segera merespons isu yang berkembang di masyarakat. AI dapat menangkap mention brand atau topik tertentu dalam hitungan detik dari berbagai platform, termasuk media sosial, forum, dan portal berita.

  • Mengidentifikasi tren yang sedang berkembang sebelum pesaing.
  • Mengurangi risiko reputasi dengan respons cepat terhadap isu sensitif.
  • Meningkatkan strategi pemasaran berbasis data real-time.

3. Penyaringan dan Kategorisasi Informasi

Dengan kemampuan Natural Language Processing (NLP), AI dapat memilah informasi berdasarkan kategori tertentu, sehingga pengguna tidak perlu lagi menelusuri ribuan data secara manual. Kategori utama dalam media monitoring AI:

  • Brand Mentions: Menemukan sebutan tentang merek tertentu, baik positif maupun negatif.
  • Tren Industri: Menganalisis perkembangan terbaru dalam sektor tertentu.
  • Isu Krisis: Mendeteksi kontroversi atau berita negatif yang sedang berkembang agar dapat segera ditangani.

Teknologi ini sangat berguna bagi tim PR, pemasaran, dan analisis kompetitor dalam memahami bagaimana brand mereka dibandingkan dengan pesaing serta mempersiapkan strategi komunikasi yang lebih efektif.

4. Pendeteksian Hoaks dan Disinformasi

Di era digital, penyebaran hoaks dan disinformasi semakin marak. Kecerdasan buatan untuk media monitoring dapat membandingkan suatu berita dengan berbagai sumber terpercaya untuk mengecek keasliannya. Dengan memanfaatkan AI, perusahaan media, pemerintah, dan organisasi dapat mengurangi penyebaran informasi palsu yang dapat merugikan individu maupun bisnis. Bagaimana AI menangani hoaks?

  • Menggunakan fact-checking otomatis dengan membandingkan berita dengan database informasi terpercaya.
  • Mendeteksi pola clickbait atau berita yang mengandung informasi menyesatkan.
  • Memantau penyebaran hoaks di media sosial dengan melacak sumber asli dari berita yang viral.

Studi Kasus: Implementasi AI dalam Media Monitoring

Penerapan kecerdasan buatan untuk media monitoring pada derajat tertentu sudah dilakukan ke dalam sejumlah sektor. Melalui contoh konkret, kita bisa mengetahui bahwa implementasi AI ini adalah hal yang tangible untuk dilakukan. Berikut adalah bukti nyata penerapan kecerdasan buatan di sejumlah kasus.

  • Studi Kasus 1: AI dalam Media Monitoring untuk Pemilu Indonesia

Pada Pemilu 2024 lalu, media sosial menjadi arena utama bagi diskusi politik. Banyak berita hoaks, kampanye hitam, dan opini publik yang berkembang secara cepat. Guna menangkal hal ini, platform media monitoring berbasis AI pada saat itu digunakan untuk menganalisis sentimen publik terhadap calon presiden dan partai politik, mendeteksi berita hoaks dengan membandingkan informasi dari sumber terpercaya, hingga mengidentifikasi isu sensitif atau serangan politik yang berpotensi memengaruhi opini pemilih.

Hasilnya pemerintah dan organisasi pemantau pemilu dapat merespons berita hoaks dengan lebih cepat, sementara tim kampanye dapat menyesuaikan strategi komunikasi mereka berdasarkan opini publik.

  • Studi Kasus 2: Brand Management oleh Perusahaan E-Commerce

Sebuah platform e-commerce besar di Indonesia mengalami lonjakan keluhan pelanggan di media sosial terkait keterlambatan pengiriman selama festival belanja online. Dengan memanfaatkan media monitoring yang telah memiliki teknologi kecerdasan buatan, perusahaan dapat menganalisis ribuan komentar pelanggan di Twitter, Instagram, dan Facebook untuk mengukur sentimen negatif.

Selain itu, teknologi ini bisa dimanfaatkan untuk menemukan pola utama keluhan, seperti keterlambatan dari gudang tertentu atau layanan ekspedisi tertentu. Serta memberikan laporan real-time kepada manajemen untuk perbaikan cepat.

Hasilnya perusahaan tersebut segera mengeluarkan pernyataan resmi, menawarkan kompensasi kepada pelanggan terdampak, dan berkoordinasi dengan ekspedisi untuk mengatasi masalah sehingga mencegah krisis reputasi lebih lanjut.

  • Studi Kasus 3: Deteksi Hoaks di Sektor Kesehatan

Selain berhadapan dengan situasi kesehatan yang sedang kritis, selama pandemi COVID-19 ternyata banyak berita palsu mengenai vaksin menyebar di media sosial dan WhatsApp.

Untuk itu dibutuhkan sejumlah solusi dengan AI seperti mendeteksi pola penyebaran hoaks dengan menganalisis kata kunci dan sumber berita. Media monitoring digunakan untuk memantau berita hoaks lantas dibandingkan dengan database informasi dari WHO dan Kementerian Kesehatan. Termasuk menyaring dan menandai konten yang berpotensi menyesatkan, yang kemudian diteruskan ke pihak berwenang atau platform media sosial untuk tindakan lebih lanjut.

Hasil dari memanfaatkan kecerdasan buatan untuk media monitoring adalah penyebaran berita palsu dapat dikendalikan lebih cepat, sehingga masyarakat mendapatkan informasi yang lebih akurat terkait vaksinasi.

Gambar 2. Ilustrasi monitoring pemberitaan media memanfaatkan teknologi AI

Masa Depan Media Monitoring dengan AI

Teknologi kecerdasan buatan terus berkembang, dan di masa depan, media monitoring akan semakin presisi dengan fitur-fitur canggih seperti:

  • Prediksi Tren: AI akan semakin mampu memprediksi tren sebelum menjadi viral
  • Interaksi Otomatis: Chatbot cerdas yang bisa menanggapi komentar negatif secara otomatis
  • Analisis Multimodal: Pemantauan tidak hanya berbasis teks, tetapi juga analisis video dan suara

Penggunaan kecerdasan buatan untuk media monitoring mengubah cara individu, perusahaan, dan organisasi melacak serta menganalisis informasi digital. Teknologi ini membuat pemantauan lebih akurat, cepat, dan efisien, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik. Seiring perkembangannya, AI semakin canggih dalam memahami informasi, menjadikan media monitoring alat vital untuk mengelola reputasi dan strategi bisnis di era digital.

Salah satu platform yang telah menerapkan AI untuk media monitoring adalah Netray Artificial Intelligence, yang membantu bisnis dan organisasi melacak tren, menganalisis sentimen, dan mendapatkan insight strategis dari berbagai sumber media. Kini saatnya bisnis dan organisasi mengadopsi AI agar tetap kompetitif. Platform seperti Netray AI memungkinkan Anda menggali wawasan lebih dalam dari media digital.

Editor: Ananditya Paradhi

Metrik Kinerja Media yang Akan Mengubah Cara Anda Menilai Konten!

Ananditya Paradhi
-
0
Metrik Kinerja Media yang Akan Mengubah Cara Anda Menilai Konten!

Bagi praktisi media, khususnya media sosial, penilaian kualitas kinerja (KPI) guna mengevaluasi performa biasanya berbasis capaian statistik hasil dari produksi konten. Metrik penilaian kinerja ini kerap berubah sesuai dengan tren teknologi dan perilaku konsumen media. Apa yang relevan di beberapa tahun lalu, mungkin tidak cukup berarti di era digital saat ini.

Di era media sosial modern, metrik kinerja media tidak lagi sekadar soal jumlah tayangan atau jumlah like seperti pada era kemunculan media sosial antara tahun 2000-an hingga pertengahan 2010-an. Waktu itu likes dan views dianggap sebagai bukti nyata bahwa konten dilihat dan disukai oleh audiens. Platform seperti Facebook, Instagram, dan YouTube masih berkembang, dan metrik tersebut dianggap sebagai indikator utama keberhasilan konten.

Seiring perkembangan peradaban media sosial, cara kita menilai efektivitas konten terus berkembang, terutama dengan munculnya platform video pendek seperti TikTok, Instagram Reels, dan YouTube Shorts. Metrik likes dan views mulai dianggap kurang mendalam memotret aktivitas pengguna media sosial yang lebih kompleks.

Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana metrik kinerja media telah berubah, mengapa banyak kreator beralih ke video pendek, serta bagaimana Anda dapat menyesuaikan strategi konten agar lebih efektif.

Metrik Kinerja Media Lama vs. Baru dalam Evaluasi Konten

Dulu, metrik utama dalam menilai performa konten digital sering kali hanya berfokus pada jumlah views, like, dan subscriber. Namun, seiring perubahan perilaku pengguna, metrik yang lebih kompleks kini menjadi lebih penting.

Perubahan metrik lama ke metrik baru ini didasari sejumlah perubahan yang mendasar dalam aktivitas bersosial media dan evaluasi konten, yang akhirnya membuat metrik lama menjadi kurang relevan meskipun tidak ditinggalkan secara total. Perubahan tersebut antara lain:

  • Platform Media Sosial Menjadi Lebih Kompleks
    Munculnya metrik yang lebih canggih seperti engagement rate, click-through rate (CTR), dan sentiment analysis. Platform seperti Instagram dan YouTube mulai menyoroti metrik seperti save, share, dan watch time.
  • Perubahan Algoritma
    Algoritma mulai memprioritaskan interaksi yang lebih bermakna, seperti komentar, shares, dan durasi tontonan, daripada sekadar likes atau views.
  • Tuntutan ROI yang Lebih Tinggi
    Brand dan bisnis mulai menuntut bukti nyata dari kampanye media sosial, seperti lead generation, sales, dan customer retention. Likes dan views tidak lagi cukup untuk mengukur dampak bisnis.
  • Perubahan Perilaku Pengguna
    Pengguna media sosial menjadi lebih selektif dalam berinteraksi dengan konten. Likes dan views tidak selalu mencerminkan keterlibatan yang sebenarnya.

Perubahan-perubahan di atas memunculkan metrik kinerja media baru yang mampu menangkap kebutuhan performa media sosial yang lebih kompleks. Metrik kinerja media baru tersebut antara lain:

  1. Retention Rate – Berapa lama audiens menonton konten sebelum mereka beralih? Retention rate sangat penting karena mencerminkan daya tarik sebuah konten. Semakin lama seseorang menonton, semakin besar kemungkinan mereka tertarik dengan isi konten tersebut. Platform seperti YouTube dan TikTok menggunakan metrik ini untuk merekomendasikan konten ke pengguna lain.
  2. Engagement Depth – Apakah audiens hanya menonton, atau mereka juga berkomentar dan berbagi? Engagement depth mengukur sejauh mana keterlibatan pengguna dalam konten. Komentar yang panjang dan diskusi yang mendalam menunjukkan bahwa audiens benar-benar terlibat, bukan hanya sekadar memberikan like tanpa interaksi lebih lanjut.
  3. Shareability – Seberapa sering konten dibagikan oleh pengguna? Konten yang sering dibagikan menunjukkan bahwa pesan dalam konten tersebut dianggap relevan atau menarik bagi audiens. Semakin tinggi tingkat shareability, semakin besar jangkauan organik yang bisa diperoleh tanpa perlu membayar iklan tambahan.
  4. Dwell Time – Berapa lama seseorang bertahan di suatu platform setelah mengonsumsi konten tertentu? Dwell time mengindikasikan apakah konten dapat menarik perhatian audiens dalam jangka waktu tertentu. Konten yang menarik akan membuat pengguna tetap berada di platform dan meningkatkan kemungkinan interaksi lebih lanjut.
  5. Scroll Depth – Untuk artikel atau website, seberapa jauh pengguna menggulir halaman sebelum meninggalkan? Metrik ini sangat penting bagi publisher atau pemilik website. Jika pengguna hanya membaca bagian awal artikel sebelum pergi, berarti ada sesuatu yang kurang menarik dalam isi konten atau penyajian informasinya.

Metrik-metrik ini memberikan gambaran lebih akurat tentang seberapa menarik dan berpengaruhnya suatu konten.

Mengapa Banyak Kreator Beralih ke Video Pendek?

Salah satu tren terbesar dalam industri konten saat ini adalah peralihan dari video panjang ke video pendek yang memiliki cara pengukuran metrik kinerja media yang baru. Berikut beberapa alasan mengapa banyak kreator lebih memilih format ini:

  1. Algoritma yang Menguntungkan Video Pendek
    YouTube Shorts, TikTok, dan Instagram Reels secara aktif mempromosikan video pendek ke lebih banyak pengguna, memungkinkan kreator untuk mendapatkan lebih banyak eksposur tanpa harus memiliki banyak subscriber terlebih dahulu.
  2. Perubahan Pola Konsumsi Audiens
    Dengan semakin sibuknya kehidupan sehari-hari, audiens lebih cenderung memilih konten yang cepat, langsung ke inti, dan mudah dikonsumsi dalam beberapa detik.
  3. Monetisasi dan Peluang Kerja Sama
    Meskipun video panjang lebih unggul dalam monetisasi berbasis iklan, platform kini mulai memberikan insentif finansial bagi kreator video pendek melalui skema bonus dan sponsorship.
  4. Efektivitas dalam Membangun Brand Awareness
    Video pendek lebih mudah viral dan sering kali lebih banyak dibagikan dibandingkan video panjang, sehingga lebih efektif untuk membangun brand.

Contoh Sederhana: Mengapa Orang Beralih ke TikTok, Reels, dan Shorts?

Seorang pengguna YouTube yang sebelumnya rutin menonton vlog berdurasi 15-20 menit kini lebih sering menghabiskan waktunya di TikTok atau YouTube Shorts. Alasannya? Dalam 10 menit, mereka bisa mengonsumsi 20 video pendek yang bervariasi, dibandingkan hanya satu video panjang.

Selain itu, algoritma TikTok dan Shorts memungkinkan konten lebih cepat ditemukan oleh pengguna baru tanpa perlu pencarian secara manual. Hal ini membuat platform video pendek menjadi lebih menarik bagi pengguna yang ingin mendapatkan hiburan instan atau informasi cepat.

Lantas apa yang bisa dipelajari dari pergeseran Ini? Jika Anda seorang kreator atau pemasar digital, ada beberapa pelajaran penting dari tren ini:

  1. Gunakan Data untuk Memahami Audiens – Perhatikan metrik seperti retention rate dan engagement depth untuk mengetahui jenis konten yang disukai audiens Anda.
  2. Eksperimen dengan Format Konten – Jangan terpaku pada satu format. Cobalah berbagai jenis konten untuk melihat mana yang paling efektif.
  3. Optimalkan untuk Platform yang Berbeda – Setiap platform memiliki audiens dan algoritma yang berbeda. Sesuaikan strategi konten agar lebih relevan di setiap platform.

Perubahan dalam metrik kinerja media menuntut kreator dan pemasar untuk lebih adaptif dalam strategi mereka. Dengan memahami bagaimana audiens berinteraksi dengan konten dan memanfaatkan format yang paling efektif, Anda dapat meningkatkan jangkauan, engagement, dan keberhasilan konten. Video pendek seperti TikTok, Reels, dan Shorts bukan hanya tren sementara, tetapi merupakan evolusi cara kita mengonsumsi konten di dunia digital yang terus berkembang.

Menggunakan tools analisis yang menunjang metrik kinerja media baru juga tidak kalah penting. Karena dapat memudahkan evaluasi terhadap strategi media sosial yang sedang dijalankan. Netray Media Monitoring adalah tools yang cukup membantu Anda karena dilengkapi sejumlah fitur canggih yang sesuai dengan kebutuhan zaman. Coba dulu secara gratis Netray di sini.

Editor: Winda Trilatifah

Kontroversi Revisi UU TNI: Kekhawatiran Selubungi Media dan Warganet TikTok

Hasinadara P
-
0
Kontroversi Revisi UU TNI: Kekhawatiran Selubungi Media dan Warganet TikTok

Revisi Undang-Undang Nomor 34 Tahun 2004 tentang Tentara Nasional Indonesia (TNI) tengah menjadi sorotan publik dan media. Salah satu perubahan utama adalah perluasan peran prajurit aktif TNI dalam pemerintahan, memungkinkan mereka menduduki lebih banyak jabatan di kementerian dan lembaga negara dibandingkan sebelumnya.

Pada 18 Maret 2025, Komisi I DPR dan pemerintah sepakat membawa revisi ini ke rapat paripurna untuk disahkan. Kemudian pada 20 Maret 2025 RUU ini resmi disahkan sebagai undang-undang setelah mendapat persetujuan dalam rapat paripurna DPR. 

Tiga poin utama revisi UU TNI meliputi: penambahan jumlah kementerian dan lembaga yang dapat ditempati prajurit aktif dari 10 menjadi 16, perpanjangan usia pensiun, serta penguatan peran TNI dalam operasi militer selain perang. Beberapa instansi yang masuk dalam daftar tersebut antara lain Kementerian Pertahanan, Badan Intelijen Negara (BIN), Badan Siber dan Sandi Negara, Lemhannas, SAR Nasional, BNN, dan Mahkamah Agung. 

Lembaga dan Kementerian tersebut antara lain Kementerian Koordinator Bidang Politik dan Keamanan, Pertahanan Negara, Sekretaris Militer Presiden, Intelijen Negara, Sandi Negara, Lembaga Ketahanan Nasional, Dewan Pertahanan Nasional, Search and Rescue (SAR) Nasional, Narkotika Nasional, dan Mahkamah Agung. Kemudian setelah rencana revisi ini lembaga tambahannya yakni Badan Nasional Pengelola Perbatasan, Kementerian Kelautan dan Perikanan, Badan Nasional Penanggulangan Bencana, Badan Nasional Penanggulangan Terorisme, Badan Keamanan Laut, Kejaksaan Republik Indonesia.

Gambar 1. Statistik pemberitaan revisi UU TNI

Netray memantau pemberitaan media online selama sepekan terakhir dengan kata kunci ‘RUU TNI’ dari tanggal 14 – 20 Maret 2-25. Hasilnya, ditemukan 1.132 artikel dari 122 media. Kemudian untuk mengetahui topik apa yang mendominasi selama sepekan pemantauan Netray menggunakan fitur Hot Issue.

Gambar 2. Hot Topics dalam isu revisi UU TNI

Seperti yang terlihat pada grafik di atas, nama momen pengesahan RUU ini pada rapat paripurna DPR menjadi yang paling banyak disorot media. Khususnya sorotan tertuju pada Utut Adianto memperoleh porsi pemberitaan yang cukup besar. Utut adalah Ketua Komisi I DPR RI sekaligus Ketua Panja RUU TNI. Utut yang mengarahkan jalannya pembahasan revisi UU TNI berperan penting dalam menyampaikan laporannya terkait pembahasan tingkat 1 RUU TNI sekaligus menanyakan persetujuan anggota terkait RUU tersebut menjadi UU. Dari kemunculan nama tersebut dapat disimpulkan bahwa media massa cukup masif memberitakan proses pengesahan RUU TNI ini. Kabar ini seperti yang dituliskan dari Tribun Bengkulu dan Suara

Gambar 3. Sampel berita

Aksi Penolakan Revisi UU TNI dari Mahasiswa dan Masyarakat

Pada grafik Hot Issue terlihat kata aksi massa muncul cukup menonjol. Ini imbas dari pengesahan RUU TNI yang dilakukan secepat kilat dan tidak melibatkan rakyat. Mahasiswa hingga masyarakat Indonesia ramai-ramai berdemo di berbagai daerah.

Gambar 4. Sampel berita aksi demo

Salah satunya dari Universitas Trisakti. Mereka sudah menggelar aksi sejak Rabu, 19 Februari 2025 di depan Gedung DPR RI. Mahasiswa Trisakti dengan tegas menyatakan tuntutan mereka terhadap revisi UU TNI. Mereka menolak seluruh rancangan revisi undang-undang tersebut dan mendesak pencopotan serta penghentian penempatan perwira aktif TNI-Polri dalam jabatan sipil saat ini. Selain itu, mereka menuntut terwujudnya supremasi sipil serta mendesak pemerintah untuk tidak sekadar menyampaikan agenda reformasi, tetapi benar-benar menjalankannya. Mahasiswa juga menolak segala bentuk militerisasi dalam pemerintahan sipil dan menuntut komitmen pemerintah dalam menjaga nilai-nilai demokrasi serta hak asasi manusia (HAM).

Gambar 5. Sampel berita aksi demo

Bahkan sebelumnya, pada hari Selasa (18/03) mahasiswa di Makassar telah melakukan unjuk rasa. Sejumlah mahasiswa yang tergabung dalam Gerakan Aktivis Mahasiswa (GAM) Makassar menggelar aksi unjuk rasa di Jalan AP Pettarani pada pukul 14.00 WITA untuk menolak revisi Undang-Undang (RUU) TNI yang tengah dibahas di DPR RI. Ketua GAM, La Ode Ikra Pratama, menyampaikan bahwa pembahasan RUU ini dilakukan secara tertutup di sebuah hotel, yang menurut mereka sangat merugikan masyarakat. Para aktivis mahasiswa di Makassar menilai revisi ini berpotensi mengembalikan konsep dwifungsi ABRI seperti pada masa Orde Baru, sehingga dianggap sebagai ancaman serius bagi demokrasi di Indonesia.

Gambar 6. Sampel berita aksi demo

Tak hanya mahasiswa, civitas akademika dan dosen di Yogyakarta turut menunjukkan keresahannya. Seperti UGM menggelar aksi penolakan RUU TNI pada 18 Maret 2025 di Balairung. Dosen FH UGM, Herlambang P. Wiratraman, dalam orasinya menegaskan bahwa revisi UU TNI berisiko mengikis supremasi sipil dan membuka ruang bagi militer di pemerintahan.

Gambar 7. Sampel berita aksi demo

Demo semakin memanas jelang hari pengesahan RUU TNI pada 20 Maret 2025. Bahkan para demonstran ada yang memulai protesnya sejak dini hari. Demonstran ini berasal dari Koalisi Masyarakat Sipil, mahasiswa, dan warga sipil menutup Gerbang Pancasila di belakang gedung DPR RI sejak Kamis (20/3/2025) dini hari. Mereka mendirikan tenda dan bermalam sebagai aksi penolakan terhadap pengesahan RUU TNI dalam rapat paripurna. Hal in seperti yang tampak diberitakan IDNTimes.

Berbagai aksi penolakan juga muncul di kota-kota besar di Indonesia seperti Medan, Padang, Bengkulu, Yogyakarta, Malang, Bali, Kalimantan Timur dan lainnya. Aktivis Aksi Kamisan di Medan menggelar demo menolak revisi UU TNI yang disahkan DPR RI pada Kamis (20/3/2025). Mereka berorasi di Lapangan Merdeka, membawa spanduk, bahkan membuang jaket loreng TNI. Nikita Situmeang menilai revisi ini sebagai langkah mundur reformasi militer karena membuka kembali ruang bagi dwifungsi TNI, mengancam supremasi sipil, serta mengabaikan reformasi peradilan militer yang masih memberi impunitas bagi anggota TNI.

Gambar 8. Sampel berita aksi demo

Lalu ada puluhan mahasiswa Bengkulu menggelar demo di depan DPRD Provinsi Bengkulu, Kamis (20/3/2025), menolak RUU TNI yang dinilai mencederai wewenang TNI. Mereka membakar ban dan membentangkan spanduk foto korban HAM sebagai bentuk protes. Massa juga mengkritik DPR dan pemerintah karena dianggap menyelesaikan revisi UU TNI secara terburu-buru tanpa transparansi dan partisipasi publik.

Gambar 9. Sampel berita aksi demo

Demo penolakan pengesahan RUU TNI berlangsung ricuh di berbagai daerah, termasuk Jakarta dan Semarang. Di Senayan, Jakarta, massa aksi merobohkan pagar Gedung MPR/DPR pada Kamis (20/3/2025) dan membakar ban di depan gedung sebagai bentuk protes. Sambil berorasi, mereka mengecam keputusan yang dianggap merugikan.

Kericuhan ini juga menyebabkan beberapa mahasiswa Universitas Indonesia (UI) terluka. Koordinator Bidang Sosial Politik BEM FH UI, Muhammad Bagir Shadr, mengungkapkan bahwa tiga mahasiswa harus dilarikan ke RS Tarakan dan RS Pelni untuk mendapatkan perawatan. Salah satu di antaranya bahkan sempat tidak sadarkan diri sebelum akhirnya siuman. Bagir menjelaskan bahwa insiden terjadi saat para mahasiswa berusaha masuk ke gedung DPR secara damai, namun mereka justru mendapat respons represif dari aparat kepolisian, termasuk pemukulan dengan pentungan.

Gambar 10. Sampel berita aksi demo

Batas Usia Pensiun yang tercantum dalam revisi UU TNI juga cukup banyak menjadi bahasan media massa. Tepatnya pada pasal 53 yang mengatur perpanjangan usia pensiun prajurit. Bintara dan tamtama pensiun di usia 55 tahun, perwira hingga kolonel di 58 tahun, sementara perwira tinggi bintang empat bisa bertugas hingga 63 atau maksimal 65 tahun. Ketua DPR Puan Maharani menyebut perubahan ini sebagai bentuk keadilan dalam masa bakti prajurit. Hal ini seperti yang dituliskan portal Tribun News pada gambar di bawah.

Gambar 11. Sampel berita batas usia

Kekhawatiran Publik terhadap Kembalinya Dwifungsi TNI

Hal yang paling dikhawatirkan publik dari revisi UU TNI adalah kembalinya dwifungsi TNI/ABRI. Dwifungsi TNI merupakan konsep yang memberi militer dua peran yakni menjaga keamanan dan terlibat dalam politik serta pemerintahan yang pernah terjadi pada masa Orde Baru. Salah satunya dari Komisi Nasional Hak Asasi Manusia. Komisioner Komnas HAM Saurlin P. Siagian, ia menyatakan RUU TNI berpotensi mengembalikan dwifungsi dan militerisme. Saurlin menyampaikan bahwa kajian Komnas HAM menemukan beberapa masalah, di antaranya perluasan kewenangan TNI dalam penegakan hukum yang bertentangan dengan prinsip demokrasi dan berisiko menimbulkan pelanggaran HAM. Selain itu, usulan perubahan terkait perluasan jabatan sipil bagi prajurit aktif dianggap bertentangan dengan reformasi TNI dan dapat menciptakan ambiguitas dalam penegakan hukum.

Gambar 12. Sampel berita dwifungsi

Kemudian dari sisi pemerintahan, terdapat Anggota DPD RI, Hilmy Muhammad yang mengkritik pengesahan RUU TNI karena dinilai mengancam demokrasi dan reformasi militer. Ia menyoroti potensi kembalinya dwifungsi TNI yang dapat mengaburkan batas antara peran militer dan sipil, serta merugikan pembangunan daerah dengan menempatkan aktor militer dalam pemerintahan sipil. Hal ini dikhawatirkan akan menggeser kebijakan dari kebutuhan masyarakat ke pendekatan keamanan.

Gambar 13. Sampel berita dwifungsi

Meski demikian pemerintah cukup yakin bahwa UU TNI ini tidak akan menimbulkan diwfungsi. Hal ini seperti yang diungkapkan Ketua DPR Puan Maharani. Puan menegaskan bahwa tiga pasal dalam RUU TNI, termasuk kedudukan TNI, usia pensiun, dan jabatan sipil prajurit aktif, telah dibahas dengan masyarakat tanpa pelanggaran. Ia juga menepis kekhawatiran bahwa revisi ini akan menghidupkan kembali dwifungsi ABRI.

Gambar 14. Sampel berita dwifungsi

Hal serupa diungkapkan Menkopolkam Budi Gunawan. Ia menegaskan bahwa revisi UU TNI tidak bertujuan mengembalikan dwifungsi ABRI, melainkan memperjelas batasan jabatan TNI di kementerian dan lembaga. Ia menyebut revisi ini menyesuaikan peran TNI dengan perkembangan zaman serta memperkuat profesionalisme dalam pertahanan.

Gambar 15. Top portal berita dengan topik revisi UU TNI

Media yang paling aktif memberitakan isu ini adalah Tribun News, yang telah menerbitkan 173 artikel terkait. Di posisi kedua, CNN Indonesia mengikuti dengan 134 artikel, sementara Portal Suara menyusul dengan 53 artikel.

Opini Warganet TikTok 

Gambar 16. Statistik unggahan TikTok revisi UU TNI

Netray juga memantau media sosial TikTok untuk menjaring opini pubilk terhadap isu ini. Dengan menggunakan kata kunci  ruu tni, revisi uu tni, dan ruutni dengan perioe pemantauan yang sama. Hasilnya, sebanyak 231 unggahan video TikTok muncul dari dari 191 pengguna membahas topik ini.

Gambar 17. Intensitas unggahan TikTok

Intensitas unggahan video pada awal periode pemantauan belum terlalu banyak baru pada 17 Maret terlihat peningkatan signifikan. Pada hari tersebut banyak unggahan yang membahas soal rapat revisi UU TNI di Fairmont Hotel. Hari-hari setelahnya unggahan semakin meningkat dan memuncak pada 20 Maret sebanyak 86 unggahan muncul pada hari pengesahan UU TNI.

Gambar 18. Impresi user TikTok topik revisi UU TNI

Unggahan terpopuler datang dari akun @Profesor A.I yang terlihat menampilkan animasi buatan AI mengenai burung garuda yang sakit ditemani harimau, gajah dan orangutan. Garuda tersebut terlihat sering dikendarai tikus-tikus dengan menggunakan rantai. Ketika sang garuda sakit, tikus-tikus tersebut sibuk berkumpul menyembah raja tikus. Unggahan ini sebagai sindiran simbolik Indonesia yang sedang mengalami krisis serta para koruptor yang menguntungkan kepentingan diri sendiri yang diambil dari negara.

Gambar 20. Opini @profesor.ai

Kemudian unggahan populer selanjutnya berasal dari akun Axel @acjoo. Ia terlihat membuat konten bersama Andovi Da Lopez. Ia berpendapat bahwa pada 20 Maret 2025 ada peraturan baru yang bisa mempersulit rakyat dan rakyat harus mematuhi aturan ini. Pasal yang berpotensi menjadi masalah adalah pasal 7 ayat 2, bahwa tentara boleh ikut campur urusan internet jika ada yang dianggap berbahaya. Masalahnya tidak ada patokan jelas apa yang membuat negara dalam bahaya dan bisa disalahgunakan pemerintah supaya mereka jadi anti-kritik. Dan yang rapat pembahasan tersebut dilakukan diam-diam di Hotel Fairmont, Jakarta dalam sistem kebut semalam. Hingga publik tak bisa mengakses draft revisi UU TNI tersebut menunjukan tak ada transparansi dari pemerintah dalam merevisi UU.

Gamabr. 21. Opini @axel

Opini warganet selanjutnya datang dari @virdindach_. Ia tak mengatakan apa-apa hanya menunjukan ekspresi sedih dan galau atas disahkannya revisi UU TNI. Ia hanya menyematkan emotikon mawar layu yang menandakan kesedihan dan kekecewan yang tentu ditujukan kepada pemerintah Indonesia. Unggahannya ini berhasil meraih 108,6 ribu likes, 2,6 ribu komentar, dan dibagikan ulang sebanyak 5,3 ribu kali.

Gambar 22. Opini @virdindach

Akun @detik.com juga berhasil menduduki peringkat keempat populer. Berita yang berhasil menarik perhatian warganet adalah terkait perwakilan KontraS yang menggeruduk rapat Komisi I DPR RI. Mereka tampak berteriak sambil meminta rapat dihentikan karena dilakukan secara diam-diam dan tertutup. Unggahan ini berhasil menarik perhatian warganet dengan 160.8ribu likes, 7.5ribu komentar  dan dibagikan ulang 4ribu kali

Gambar 23. Unggahan @detik.com

Sedangkan akun @hidden.cam7 tampak berbeda ia justru sangat mendukung UU TNI disahkan. Dalam unggahannya ia menulis bahwa RUU TNI harus disahkan bagaimanapun cara dan prosesnya dan yang terpenting adalah hasil akhirnya. Opini yang bertentangan dengan dominasi publik ini mampu meraih 162,7 ribu likes,  10.1ribu komentar, dan dibagikan ulang  2.7 ribu kali. 

Revisi UU TNI 2025 akhirnya disahkan DPR pada 20 Maret 2025 setelah menuai berbagai penolakan. Publik, terutama mahasiswa dan akademisi, menolak karena dianggap membuka peluang dwifungsi TNI dan militerisasi sipil. Namun pemerintah membantah kekhawatiran ini. Sementara itu, di TikTok, mayoritas warganet mengkritik proses pengesahan yang dianggap terburu-buru dan minim transparansi. Mereka menilai revisi ini sebagai langkah mundur bagi demokrasi.

Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di analysis.netray.id. Untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.

Editor: Ananditya Paradhi

1...789...159Page 8 of 159

Analyze recent conversation about any topic you can think of on Twitter, News Media, Instagram, TikTok, and YouTube.

Subscribe

To get email updates from Netray.

© Newspaper WordPress Theme by TagDiv