PERAN NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP) DALAM MENGIDENTIFIKASI DAN MENGATASI BIAS GENDER PADA UJARAN KEBENCIAN

Abstract

Natural Language Processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk memahami, memanipulasi, dan menafsirkan bahasa manusia, baik dalam bentuk lisan maupun tulisan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis peran Natural Language Processing (NLP) dalam mengidentifikasi dan mengatasi bias gender dalam ujaran kebencian daring. Maraknya ujaran kebencian berbasis gender di media sosial menunjukkan perlunya pendekatan teknologi yang tidak hanya canggih secara algoritmik, tetapi juga sensitif terhadap konteks sosial dan linguistik. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif deskriptif dengan menganalisis 3.000 unggahan media sosial yang mengandung ujaran kebencian berbasis gender.Data dikumpulkan menggunakan teknik purposive sampling dan dianalisis melalui tahapan reduksi data, pengodean tematik, serta interpretasi kontekstual yang divalidasi dengan bantuan perangkat Python NLP Toolkit (NLTK) dan spaCy. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model NLP mampu mengidentifikasi pola linguistik bias gender secara akurat, dengan peningkatan ketepatan deteksi sebesar 10% setelah penerapan metode mitigasi bias seperti reweighting dan counterfactual data augmentation. Temuan ini mengungkap bahwa bias dalam sistem NLP bersumber dari ketidakseimbangan data dan representasi semantik yang merefleksikan norma sosial patriarkis. Penelitian ini berkontribusi dalam memperkuat teori keadilan algoritmik dan menawarkan arah baru bagi pengembangan model NLP yang lebih adil dan inklusif. Implikasi penelitian ini mencakup peningkatan efektivitas sistem moderasi konten digital serta pemahaman lebih dalam terhadap interaksi antara bahasa, gender, dan kekuasaan di ruang daring.