Menu Close

Riset ciptakan aplikasi sejenis “Grammarly” khusus untuk wartawan Indonesia

Produksi berita yang harus cepat, harus juga mementingkan kualitas bahasa dalam penulisannya. Mahesh Patel/Pixabay , CC BY-NC

Artikel ini diterbitkan dalam rangka Hari Sumpah Pemuda 28 Oktober.

Data terbaru dari Dewan Pers menunjukkan ada lebih dari 47.000 media daring di Indonesia per 2018. Angka ini membuat Indonesia menjadi salah satu negara dengan jumlah media terbanyak di dunia.

Namun, banyaknya jumlah media tersebut tidak berbanding lurus dengan kualitas penggunaan bahasa Indonesia dengan baik dan benar. Alasan utama adalah tuntutan kecepatan jurnalis dalam menerbitkan berita-berita aktual yang sering kali akhirnya mengabaikan akurasi dalam penggunaan bahasa pada berita-berita yang disajikan.

Wawancara terkini dengan Tribunnews.com, milik Kompas, group media terbesar di Indonesia, menjelaskan adanya tuntutan bagi setiap jurnalis untuk menulis 20 artikel per hari demi mencapai target penerbitan 3.000 artikel setiap hari.

Selain itu, hasil wawancara dengan tim redaksi Tribunnews.com juga menjelaskan bagaimana tuntutan menulis banyak berita dalam waktu yang terbatas membuat sebagian wartawan enggan membuka kamus bahasa Indonesia karena dianggap membuang waktu. Tapi, keengganan inilah yang berdampak pada buruknya kualitas bahasa yang digunakan.

Kualitas bahasa yang buruk di kalangan jurnalis daring inilah yang melatarbelakangi kami untuk melakukan riset guna menciptakan sebuah aplikasi penapis kesalahan bahasa yang dapat digunakan secara cepat dan tepat saat jurnalis bekerja.

Kami menyebutnya U-Tapis sebuah aplikasi penapis ejaan otomatis berupa layanan web yang dapat diakses secara langsung oleh berbagai pihak melalui jaringan Internet.

Peluncuran ‘U-tapis’

Aplikasi ini bekerja layaknya ‘Grammarly’ tapi khusus untuk mengkaji penulisan jurnalistik menggunakan bahasa Indonesia.

Status pengembangan aplikasi U-Tapis

Ada beberapa tahap dalam pengembangan aplikasi ini.

Tahap pertama, kami mengidentifikasi masalah dengan melakukan beberapa wawancara termasuk dengan pengelola redaksi Tribunnews.com

Tahap kedua, kami mencoba merancang aplikasi ini untuk menjawab masalah-masalah bahasa yang ada.

Tahap ketiga, kami menguji coba secara internal di Laboratorium Kecerdasan Buatan Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang, Banten.

Tahap keempat, kami menguji coba aplikasi kami pada pada naskah berita dan artikel di Tribunnews.com sebagai mitra penelitian kami.

Tahap kelima adalah evaluasi dan validasi dari para pakar bahasa dan teknologi kercerdasan buatan.

Tahap terakhir, penyebaran U-Tapis bagi seluruh masyarakat Indonesia dapat merasakan manfaatnya.

Tampilan dari ‘U-Tapis.’ Author provided

Aplikasi ini bekerja dengan melibatkan analisis statistik, bahasa komputasi (computational linguistics), dan kecerdasan buatan (artificial intelligence).

Kami menerapkan kecerdasan buatan untuk mengolah data berupa kaidah-kaidah bahasa yang baik dan benar dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) dan Panduan Umum Ejaan Bahasa Indonesia (PUEBI).

Dengan menggunakan big data, aplikasi kami mengolah sendiri semua data untuk menemukan pola-pola kaidah bahasa sebelum melakukan validasi dengan ahli bahasa.

Teknologi ini telah dipakai dalam berbagai metode untuk memperbaiki kesalahan penulisan.

Tampilan muka ‘U-Tapis.’ Author provided

Saat ini model rancangan U-Tapis telah dikembangkan untuk mengecek dan memperbaiki kesalahan khusus, seperti ketidakcermatan bahasa pada ketidakbakuan kata, konjungsi, dan salah pengetikan.

Penelitian ini masih dalam proses, jadi kami belum bisa memastikan jumlah kata yang sudah dicek.

Selanjutnya, pengembangan aplikasi ditargetkan untuk mengidentifikasi kesalahan ejaan dan diksi.

Sebagai contoh, ketika kita menuliskan pada aplikasi U-Tapis kata ‘menunjukn’, aplikasi ini secara otomatis akan memperbaiki menjadi ‘menunjukkan’ atau ketika kita menulis kata berimbuhan ‘menanggap’, secara otomatis akan memperbaikinya menjadi ‘menanggapi’.

Ketika kita salah menuliskan kata ‘resiko’ secara otomatis akan memperbaiki menjadi ‘risiko’.

Kami juga mencoba menambah unsur bahasa lainnya seperti penggunaan tanda baca dalam aplikasi ini. Misalnya penggunaan tanda koma sebagai kata hubung.

Untuk pendidikan

Saya dan tim peneliti di Lab Kecerdasan Buatan UMN membuat U-Tapis awalnya agar bisa membantu proses penulisan wartawan dalam menghasilkan berita dengan bahasa Indonesia yang baik dan benar.

Namun saya berharap ke depannya, aplikasi U-Tapis bisa juga dipakai di institusi pendidikan, sekolah, hingga perguruan tinggi.

Survei yang saya lakukan tahun lalu terhadap 240 mahasiswa jurnalistik untuk mendukung riset U-Tapis menemukan bahwa mereka masih banyak melakukan kesalahan dalam penggunaan bahasa Indonesia.

Alasan mahasiswa mengulang kesalahan bahasa adalah mereka sudah terbiasa menggunakan kata yang tidak baku dan alasan enggan membuka kamus bahasa Indonesia untuk mengecek akurasinya.

Padahal penulisan artikel ilmiah, buku, tesis, hingga jurnal wajib menggunakan bahasa Indonesia yang baik dan benar.

Saya berharap aplikasi U-Tapis dapat membantu mahasiswa hingga dosen dalam menyusun teks berbahasa Indonesia sesuai dengan kaidah yang tertuang dalam PUEBI dan KBBI..

Selain itu, saya juga berharap aplikasi ini dapat memenuhi kebutuhan di berbagai pihak pemerintah atau swasta untuk mendukung penyusunan laporan atau komunikasi dengan menggunakan bahasa Indonesia yang baik dan benar.

Wiliam Reynold berkontribusi dalam penerbitan artikel ini.

Want to write?

Write an article and join a growing community of more than 117,600 academics and researchers from 3,793 institutions.

Register now