Di tengah rentetan kasus tersebut, kemarahan publik kerap lebih dulu meledak di media sosial sebelum pemerintah sempat memberikan respons. Keresahan inilah yang mendorong Indri merancang sistem pemantauan yang mampu membaca arah emosi percakapan publik secara cepat.
Baca Juga: Carney Akui Kaji Risiko Invasi AS ke Kanada, Rencana Kontingensi Militer Disebut Selalu Siap
Sistem tersebut dibangun sepenuhnya di atas layanan gratis. Model AI disimpan di platform Hugging Face, sedangkan dasbor pemantauan dikembangkan menggunakan Streamlit dan dapat diakses publik secara daring tanpa memerlukan server berbiaya tinggi.
"Pemda, kampus, atau humas sekolah tidak perlu membeli perangkat mahal. Cukup buka tautan, sistem sudah bekerja," kata Indri.
Inti sistem ini adalah model IndoBERT yang dilatih untuk mengenali sembilan jenis emosi warganet, di antaranya marah, jijik, takut, sedih, dan malu, dengan tingkat akurasi 83 persen. Kemampuan tersebut membuat sistem peka terhadap sindiran atau sarkasme, yakni bentuk keluhan yang sering luput dari pemantauan konvensional karena susunan kalimatnya tampak seperti pujian.
Ketika lonjakan emosi negatif atau sarkasme melampaui ambang batas tertentu, dasbor akan menyalakan alarm sebagai tanda bahwa sebuah isu mulai memanas.
Baca Juga: Siap Nonton Konser Pita Kita 2026? Ini Rundown Acara dan Jadwal Tampilnya
Pengguna juga tidak perlu terus-menerus memantau layar komputer. Setiap peringatan dikirim langsung melalui aplikasi Telegram. Dari aplikasi yang sama, pengguna dapat mengendalikan sistem dari jarak jauh, seperti meminta ringkasan kondisi terkini, memeriksa isu yang sedang ramai dibicarakan, hingga menarik laporan, cukup melalui perintah percakapan.
"Humas bisa memantau dari ponsel, di mana saja. Begitu ada alarm, mereka tahu harus bergerak sebelum isu menjadi krisis nasional," jelasnya.
Pengembangan sistem ini berangkat dari penelitian tesis Indri yang menganalisis 3.395 unggahan tentang MBG di platform X selama periode Maret hingga Mei 2026. Penelitian tersebut menghasilkan dua temuan utama. Pertama, percakapan warganet terfragmentasi ke dalam 333 kelompok kecil yang menyuarakan keluhan secara terpisah. Kedua, akun paling berpengaruh dalam percakapan tersebut bukan pejabat maupun lembaga resmi pemerintah, melainkan asisten AI @grok.
Temuan itu menunjukkan warganet cenderung lebih memercayai jawaban AI dibanding pernyataan otoritas resmi dalam memahami isu MBG. Indri menyebut kondisi ini sebagai "Phygital Gap", yaitu kesenjangan antara janji program yang digaungkan di ruang digital dan kenyataan yang terjadi di lapangan.
Ke depan, Indri berharap sistem peringatan dini tersebut dapat diadaptasi untuk memantau respons publik terhadap berbagai kebijakan pemerintah lainnya, tidak hanya program MBG.
Sebelum menekuni riset di bidang AI dan komunikasi, Indri telah berkarier lebih dari 15 tahun di industri perbankan. Penelitian ini berada di bawah bimbingan.
Editor : Aditya N. Rian