Laporan dari Manila

Kegelisahan Mahasiswa Bandung Berbuah Aplikasi Anti-Hoax

Bintoro Agung, CNN Indonesia | Kamis, 27/04/2017 10:21 WIB
Tiga mahasiswa asal ITB ini awalnya gelisah karena Pilkada DKI memunculkan banyak Hoax. Dari ide itulah muncul aplikasi yang membawa mereka ke Seattle. Mahasiswa ITB yang menciptakan aplikasi pendeteksi informasi hoax. (CNNINdonesia/Bintoro Agung)
Manila, CNN Indonesia -- Adinda Putra (Adi), Feryandi Nurdiantoro (Fery), dan Tifani Warnita (Tifa), yang tergabung di tim Cimol, tak ambil pusing dengan peluang juara mereka di ajang Imagine Cup 2017 di Manila, Filipina.

Sedari awal, mereka merasa Hoax Analyzer, perangkat lunak karya mereka, hanya untuk memberi solusi atas masalah yang muncul di keseharian orang banyak.

Namun di luar dugaan, tim Cimol terpilih menjadi pemenang di ajang tahunan Microsoft ini. Mereka berhasil mengalahkan sembilan kontestan lain di level regional Asia Tenggara.


Dengan hasil itu, tiga mahasiswa asal Insitut Teknologi Bandung (ITB) itu berhak bertanding dengan perwakilan pelajar terbaik dari seluruh dunia di Seattle, Amerika Serikat (AS) akhir Juli nanti.

Kepada CNNIndonesia.com, di Manila, Filipina, mereka bertiga membeberkan alasan membuat Hoax Analyzer hingga teknologi yang mereka gunakan untuk membangunnya.

Secara bergiliran, Fery, Tifa, dan Adi juga buka-bukaan tentang kelemahan Hoax Analyzer dan upaya yang mereka lakukan untuk memperbaikinya.
Kegelisahan Mahasiswa Bandung Berbuah Aplikasi Anti-HoaxFoto: Bintoro Agung

Bagaimana awalnya kalian terpikir membuat perangkat lunak Hoax Analyzer ini?

Jadi sebanarnya, dulu ada tim yang sudah ada idenya untuk beberapa lomba seperti hackathon tapi karena sibuk tidak pernah jadi ikut lombanya. Setelah itu, kami dengar informasi soal Imagine Cup di bulan Januari ini. Saat itu lagi masanya kampanye Pilkada (DKI Jakarta) yang masih ada Agus (Agus Harimurti Yudhoyono).

Saat itu lagi ramai banget hoax dan orang pada ribut. Kami juga sebetulnya kesal banget dengan hoax dan kita pikir bisa selesaikan dengan teknologi kan. Adi juga sempat memblokir banyak teman di Facebook karena banyak postingan offensif dan hoax. Yang pasti media sosial jadi tidak sehat dan tidak nyaman.

Namun di awal kita mengerjakan ternyata susah banget. Susah karena kemungkinannya banyak banget. Seperti sekarang hoax itu banyak banget, mulai dari jenis, cara penyampaiannya, cara membuktikan suatu hoax.
Kegelisahan Mahasiswa Bandung Berbuah Aplikasi Anti-HoaxFoto: Bintoro Agung

Dan hoax ini kan termasuk pemrosesan bahasa dan itu bermacam-macam. Ada yang bahasanya disingkat, ada yang konteksnya susah didapat. Sempat ragu dan memikirkan ide lain yang lebih feasible, tapi akhirnya balik lagi ke ide awal.

Di awal pengerjaan, metode yang dipakai belum seperti sekarang. Metode lama itu ingin membuktikan fakta dari tiap kalimat sebuah teks. Jadi setiap teks dicari gagasan utamanya, dan gagasan utamanya dibuktikan fakta atau bukan. Tapi ternyata itu makan waktu banget. Kalau masih seperti dulu hasilnya tidak akan secepat sekarang. Sementara sekarang sistemnya mengumpulkan kata-kata penting dari sebauh teks dan akan dibuktikan kadar faktanya.

Bagaimana sistem kalian menggolongkan kata di sebuah teks sebagai kata kuncinya?

Jadi kita memakai machine learning. Machine learning itu membantu mengklasifikasi suatu keadaan. Dalam hal ini machine learning menentukan seberapa banyak kata yang di satu teks yang layak menjadi kata kunci.

Sebenarnya itu bukan algoritma ideal, tapi itu paling cepat. Ideal itu yang bisa mengetahui konteks dari teksnya. Misalnya seperti manusia yang bisa menyimpulkan suatu teks. Kalau kata orang dari Microsoft Indonesia, metode kita itu metode lama yang sudah ada sejak 20 tahun lalu.

Lalu kenapa tidak pakai metode baru?

Hasilnya tidak terlalu berbeda, hanya saja memang teknologinya baru saja. Ya mungkin lebih bagus, tapi sepertinya tidak signifikan. Kita sempat coba metode baru itu cuma tidak berkesan. Namun keterbatasan tadi tertutup oleh kemampuan mesin pencari dalam menangkap kata kunci.

Lantas seperti apa sistem kerja Hoax Analyzer ini secara sederhananya?

Teks yang masuk akan dicari kata-kata kuncinya, lalu dilempar ke mesin pencari, dari sana kami melihat keterhubungannya dari teks awal ke artikel yag kita temukan lainnya. Kalau artinya relevan, kami cek artikel itu hoax atau bukan. Sebenenarnya itu voting saja, kalau lebih banyak yang bilang hoax, ya skornya bakal lebih besar untuk hoax.

Sederhananya, temuan kita adalah automasi pengecekan silang di ineternet dengan bantuan Natural Language Processing (NLP) dan machine learning.

Sumber referensi seperti apa untuk menentukan suatu informasi hoax atau tidak?

Kita tidak membuat daftar rujukan terpercaya sih tapi pakai daftar hitam yang disebar oleh Kementerian Komunikasi dan Informatika agar situs itu tak bisa jadi rujukan platform kami.

Tapi bukankah ada kemungkinan sumber referensi Hoax Analyzer salah dan akhirnya memengaruhi penilaian hoax atau tidaknya informasi tersebut?

Ya memang, kalau sumber referensinya bagus, akurasinya bagus. Makanya kita pun menambah sumber referensi dari Wikipedia.

Bukankah Wikipedia kualitas kontennya lebih rentan karena dia crowdsourcing?

Betul, tapi kalau diperhatikan kualitas moderasi mereka makin hari makin ketat. Selain itu, update konten mereka tergolong cepat. Hanya saja tantangan utamanya tetap mengaitkan konteks dan sumber referensi.

Apa kelemahan platform kalian?

Belum berfungsi sebagai fact checking dan masih bergantung kepada media. Selain itu Hoax Analyzer harus independen dari media karena media adalah sumber rujukan kami. Tidak enaknya, di Indonesia tak punya organisasi pemeriksa fakta seperti Snopes di Amerika.

Kita harus puya pengetahuan sendiri dan untuk itu perlu bantuan pengetahuan dari masukan yang berbasis komunitas seperti gerakan Turn Back Hoax.

Memang lebih cocok dipakai oleh komunitas seperti itu agar memperkaya pengetahuan platformnya. Itu keterbatasan pengembangannya, tapi mungkin kalau di masa depan teknologinya sudah ada yang bebas dari input manual.

Dengan kata lain sistem kalian tidak bisa mencapai akurasi 100 persen?

Debunk hoax itu tidak bisa 100 persen. Kalau begini caranya selamanya tidak akan bisa. Tapi mungkin seiring waktu akan ada teknologi mumpuni yang bisa mendekati akurasi sempurna. Memang tidak mungkin untuk memberantas hoax oleh tiga mahasiswa saja.

Tapi yang perlu diingat, kalau kami tidak mulai sekarang lalu kapan lagi. Walau tidak sempurna, langkah kami bisa dibilang membuka jalan dalam mengatasi hoax.

Apa yang kalian pasti melanjutkan proyek ini setelah selesai dengan kompetisi Imagine Cup?

Sepertinya iya, karena kami sudah ditagih oleh Kominfo dan kepolisian ha ha ha.. mau tidak mau harus diselesaikan proyek ini. Tapi kami harus lulus kuliah dulu dalam waktu dekat ini.

Kalaupun proyek ini tidak lanjut tidak masalah. Kami akan buka source code platform ini agar software ini bisa dikembangkan. Jadi yang mau kritik tidak sekadar ngomong doang.

Kalian tidak berminat menarik keuntungan darinya?

Karena awalnya ini berangkat dari kegelisahan kami semua, kita tidak berminat ke arah monetisasi. Lagipula awalnya ini cuma untuk lomba, tapi kalau hasilnya bisa dipakai banyak orang kita akan senang.

Harapan kalian dengan Hoax Analyzer ini?

Harapannya software ini dapat membantu masyarakat mengatasi masalah hoax yang ditemui sehari-hari.



BACA JUGA