Di tengah banjir informasi digital, kita seringkali kewalahan. Berita, opini, dan laporan bertebaran di berbagai platform, dari portal berita besar hingga media sosial. Kita seringkali hanya scanning judul atau sebagian kecil isi artikel karena keterbatasan waktu dan padatnya informasi. Padahal, memahami inti berita secara cepat dan akurat sangat krusial, terutama di era hoaks dan disinformasi.
Tantangan juga dihadapi para penulis berita. Penulisan cepat, typo, dan struktur kalimat yang rumit bisa membuat berita sulit dipahami. Di sinilah kecerdasan buatan (AI) hadir sebagai solusi, membantu menyederhanakan informasi agar lebih mudah dicerna.
Sebuah inovasi hadir dari peneliti UIN Walisongo Semarang, yang mengembangkan sistem pintar berbasis Natural Language Processing (NLP). Sistem ini mampu meringkas berita dan memperbaiki ejaan secara otomatis. Mereka menggabungkan dua teknologi NLP mutakhir: PEGASUS untuk meringkas teks secara abstrak dan T5 untuk koreksi ejaan Bahasa Indonesia.
Sistem ini telah diuji coba dengan ribuan artikel berita dari portal berita daring Indonesia, dan hasilnya menjanjikan. Teknologi ini menghasilkan ringkasan yang lebih padat dan jelas, terutama setelah ejaannya dibersihkan oleh T5. Bayangkan, di masa depan kita bisa menekan tombol "Ringkas Berita Ini" dan langsung membaca ringkasan akurat dan terkoreksi hanya dalam hitungan detik.
Dalam penelitian ini, sistem hibrid PEGASUS dan T5 bekerja dengan alur sebagai berikut: PEGASUS meringkas artikel teks, membentuk kalimat baru yang merepresentasikan inti berita secara ringkas. Kemudian, T5 melakukan koreksi ejaan pada ringkasan tersebut, menghilangkan kesalahan kecil yang dapat mengganggu pemahaman.
Sistem diuji menggunakan 32.000 artikel berita dari tujuh portal berita daring. Artikel melalui pra-pemrosesan, seperti konversi huruf kecil, penghapusan tanda baca, dan tokenisasi. Data dibagi menjadi kelompok pelatihan, validasi, dan pengujian. Kualitas ringkasan dievaluasi menggunakan metrik ROUGE, yang membandingkan ringkasan buatan mesin dengan ringkasan referensi manusia. Hasil pengujian menunjukkan peningkatan performa signifikan dengan skor ROUGE-1 mencapai 0,45, ROUGE-2 sebesar 0,28, dan ROUGE-L di angka 0,41. Skor ini menunjukkan akurasi ringkasan mendekati ringkasan buatan manusia.
Inovasi ini berpotensi diintegrasikan ke dalam portal berita daring, membantu pembaca mendapatkan ringkasan cepat dari artikel panjang. Juga bisa digunakan di lingkungan akademik dan bisnis untuk merangkum laporan dan dokumen penting. Dengan kemampuan memahami bahasa Indonesia secara kontekstual, sistem ini menjadi langkah maju dalam pengembangan NLP lokal.
Meskipun masih memiliki keterbatasan dalam menangani teks sangat panjang atau struktur kalimat kompleks, serta ringkasan yang kadang terlalu singkat, penelitian ini menunjukkan bahwa penggabungan model peringkas teks dan koreksi ejaan adalah pendekatan yang menjanjikan untuk pengelolaan informasi digital yang lebih cerdas.
Inovasi ini menjawab tantangan literasi digital dan membuka jalan bagi pengembangan teknologi lokal yang lebih adaptif terhadap bahasa dan konteks Indonesia. Ke depannya, sistem ini potensial diterapkan di berbagai sektor, mulai dari media, pendidikan, hingga pemerintahan. Pemanfaatan kecerdasan buatan dapat membawa perubahan besar dalam cara kita membaca, menulis, dan memahami informasi.
