Klasifikasi Pengaduan Kekerasan Berbasis Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) pada Kementrian Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak Kementrian (PPPA)

Muhammad Jundi; Rahmaddeni; Putri Utami; Satria Perdana Arifin; Leonardo Sinaga

doi:10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1109

Penulis

Muhammad Jundi Universitas Sains dan Teknologi Indonesia
Rahmaddeni Universitas Sains dan Teknologi Indonesia
Putri Utami Universitas Sains dan Teknologi Indonesia
Satria Perdana Arifin Politeknik Caltex Riau
Leonardo Sinaga Universitas Sains dan Teknologi Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakaai.v5i2.1109

Kata Kunci:

IndoBERT, klasifikasi, kekerasan, sentimen, multi-task learning

Abstrak

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.

Unduhan

Data unduhan belum tersedia.

Referensi

J. Susanto, “Data Kementrian PPPA: Kekerasan Anak Capai 28.831 Kasus Pada 2024,” NU Online, 2024. https://nu.or.id/nasional/data-kementerian-pppa-kekerasan-anak-capai-28-831-kasus-pada-2024-npRIs?

Simfoni-PPA, “Data Kasus,” Kementrian PPPA, 2025. https://kekerasan.kemenpppa.go.id/ringkasan.

S. Anggraini, M. Septiyana, W. Yustiawardani, and C. A. Dwijayanti, Gerak Bersama Dalam Data Laporan Sinergi Database Kekerasan Terhadap Perempuan, vol. 1. 2021.

F. Usman, “Integrasi pengelolaan data kasus tppo antar k/l dan pusat-daerah melalui simfoni ppa,” 2019.

I. Astuti, “Kementerian PPPA Luncurkan Laporan Data Kekerasan,” Media Indonesia, 2024. https://mediaindonesia.com/humaniora/692411/kementerian-pppa-luncurkan-laporan-data-kekerasan (accessed Jun. 08, 2025).

A. Rogers, O. Kovaleva, and A. Rumshisky, “A primer in bertology: What we know about how bert works,” Trans. Assoc. Comput. Linguist., vol. 8, pp. 842–866, 2020, doi: 10.1162/tacl_a_00349.

D. Sarkar, M. Zampieri, T. Ranasinghe, and A. Ororbia, “FBERT: A Neural Transformer for Identifying Offensive Content,” Find. Assoc. Comput. Linguist. Find. ACL EMNLP 2021, pp. 1792–1798, 2021, doi: 10.18653/v1/2021.findings-emnlp.154.

A. L. Candidato, A. Gupta, X. Liu, and S. Shah, “AIR-JPMC@SMM4H’22: Classifying Self-Reported Intimate Partner Violence in Tweets with Multiple BERT-based Models,” Proc. Seventh Work. Soc. Media Min. Heal. Appl. Work. Shar. Task, pp. 135–137, 2022, [Online]. Available: https://aclanthology.org/2022.smm4h-1.37.

Y. Yang and X. Wang, “Research on Violent Text Detection System Based on BERT-fasttext Model,” pp. 1–11, 2024.

F. Farasalsabila, E. Utami, M. Informatika, and U. A. Yogyakarta, “Deteksi Cyberbullying Menggunakan BERT dan Bi-LSTM,” vol. 17, pp. 1–6, 2024.

M. I. Wijanarko, L. Susanto, P. A. Pratama, I. Idris, T. Hong, and D. Wijaya, “Monitoring Hate Speech in Indonesia?: An NLP-based Classification of Social Media Texts,” pp. 142–152, 2024.

R. A. Husen, R. Astuti, L. Marlia, R. Rahmaddeni, and L. Efrizoni, “Husen, R, A et al., 2022,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 2, pp. 211–218, 2023.

R. R. Salam, M. F. Jamil, Y. Ibrahim, R. Rahmaddeni, S. Soni, and H. Herianto, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Langsung Tunai (BLT) Bahan Bakar Minyak (BBM) Menggunakan Support Vector Machine,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 3, no. 1, pp. 27–35, 2023, doi: 10.57152/malcom.v3i1.590.

T. A. Nugroho, “Violence Report on Women and Children,” Kaggle, 2021. https://www.kaggle.com/datasets/tassamoo/violence-report-on-women-and-children.

K. H. Kumar, “BERT Language Model: A Comprehensive Technical Analysis NLP and BERT,” Medium.com, 2023. https://medium.com/@mysterious_obscure/bert-language-model-a-comprehensive-technical-analysis-bc9df450946b (accessed Jun. 09, 2025).