Membaca Debat Capres dari Kacamata AI: Siapa yang Lebih Bikin Kita Senyum?

Kalau kita melihat tren, penggunaan AI untuk analisis sentimen nggak cuma bakal berhenti di debat capres. Ini bisa diperluas ke:

• Kebijakan publik: Untuk melihat bagaimana rakyat merespon kebijakan-kebijakan baru.
• Produk dan layanan: Brand besar bisa menganalisis ulasan pelanggan secara otomatis dan meningkatkan layanan mereka.
• Kampanye politik: Capres masa depan mungkin akan pakai AI buat memonitor sentimen publik dan menyesuaikan strategi mereka secara real-time.

AI: Juru Damai Dunia Maya

Pada akhirnya, AI punya potensi besar untuk menjadi juru damai di dunia maya. Dengan membantu kita memahami sentimen publik secara akurat, AI bisa membantu menciptakan diskusi yang lebih sehat, bahkan di tengah debat yang panas.

Tapi, tentu saja, AI juga nggak sempurna. Sama seperti manusia, dia butuh belajar terus-menerus dari data baru dan perlu diawasi biar nggak salah langkah. Jadi, siapkah kita menyambut masa depan di mana AI nggak cuma jadi pengamat, tapi juga aktor penting dalam demokrasi digital?

Kita lihat aja nanti... Eh, atau AI sudah mulai mengawasi kita sekarang?

Referensi:

Artikel Utama:
Shabrina, U. I., Sarno, R., Anggraini, R. N. E., Haryono, A. T., & Septiyanto, A. F. (2024, February). Sentiment Analysis of Presidential Candidate Debates from YouTube Videos. In 2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Mechatronics Systems (AIMS) (pp. 1-6). IEEE.

Artikel Pendukung:
Rachmad, A., Kustiyahningsih, Y., Pratama, R. I., Syakur, M. A., Rochman, E. M. S., & Hapsari, D. (2022, October). Sentiment Analysis of Government Policy Management on the Handling of Covid-19 Using Naive Bayes with Feature Selection. In 2022 IEEE 8th Information Technology International Seminar (ITIS) (pp. 156-161). IEEE.

Utama, F. R., Maylawati, D. S. A., Syaripudin, U., Ramdania, D. R., Nurlatifah, E., & Septiadi, M. A. (2023, November). Sentiment Analysis Regarding the Name of "Nusantara" in Indonesia's New Capital City Using Convolutional Neural Network. In 2023 IEEE 9th International Conference on Computing, Engineering and Design (ICCED) (pp. 1-5). IEEE.

Tho, C., Heryadi, Y., Kartowisastro, I. H., & Budiharto, W. (2021, October). A comparison of lexicon-based and transformer-based sentiment analysis on code-mixed of low-resource languages. In 2021 1st International Conference on Computer Science and Artificial Intelligence (ICCSAI) (Vol. 1, pp. 81-85). IEEE.