Klasifikasi Pengaduan Kekerasan Berbasis Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) pada Kementrian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak Kementrian (PPPA) - Jundi, Muhammad; Rahmaddeni, Rahmaddeni; Utami, Putri; Perdana Arifin, Satria; Sinaga, Leonardo (Jurnal Pustaka AI (Pusat Akses Kajian Teknologi Artificial Intelligence), 2025)
Kekerasan terhadap perempuan dan anak merupakan isu serius di Indonesia, dengan ribuan laporan masuk setiap tahun ke lembaga perlindungan. Sebagian besar laporan disampaikan dalam bentuk narasi bebas, yang menyulitkan proses identifikasi jenis kekerasan dan respon yang cepat. Penelitian ini mengembangkan model klasifikasi otomatis berbasis IndoBERT untuk mendeteksi jenis kekerasan dan sentimen pelapor secara simultan. Model dilatih menggunakan pendekatan multi-task learning dengan dua label keluaran: kategori kekerasan (multi-label) dan sentimen (biner). Dataset terdiri dari laporan berbahasa Indonesia yang telah dianotasi manual. Evaluasi dilakukan pada data uji (20%) menggunakan metrik F1-score, precision, dan recall. Hasil menunjukkan bahwa model mencapai F1-score sebesar 0,8528 untuk klasifikasi kekerasan dan 0,8375 untuk sentimen. Pengujian pada narasi fiktif juga membuktikan ketepatan model dalam menangkap konteks semantik dan ekspresi emosional pelapor. Model ini menunjukkan potensi signifikan untuk mendukung lembaga pemerintah dalam mempercepat analisis dan tindak lanjut laporan kekerasan secara digital.