Kajian Akademik: Tinjauan Sistematis Pendekatan Pembelajaran Mendalam untuk Deteksi Gangguan Informasi di Media Sosial: Konteks Misinformasi, Disinformasi, dan Mal-informasi

Jurnal Internasional Penelitian Berkembang di bidang Teknik, Sains, dan Manajemen (Mei 2026)

Platform media sosial telah menjadi alat yang ampuh untuk komunikasi, pertukaran informasi, jaringan, dan pembangunan komunitas. Namun, penggunaannya yang luas telah memfasilitasi penyebaran misinformasi, disinformasi, dan mal-informasi, sehingga menimbulkan tantangan besar terhadap keharmonisan masyarakat dan kesejahteraan individu. Serangan seperti tekanan sosial, penindasan, pemerasan, manipulasi, pelecehan, prasangka, dan kekerasan dapat memperdalam perpecahan dan konflik, menjelek-jelekkan kelompok minoritas, dan melemahkan integritas opini publik dan pemilu yang demokratis. Studi ini menyajikan tinjauan sistematis dengan analisis komparatif kuantitatif pendekatan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam untuk deteksi gangguan informasi, dengan penekanan unik pada konteks multibahasa dengan sumber daya rendah, khususnya Amharik dan Afaan Oromo, sambil mengatasi tantangan kritis terkait multimodalitas, kelangkaan data, dan kompleksitas linguistik kontekstual. Dengan menggunakan kerangka PRISMA, 963 penelitian disaring, sehingga menghasilkan 99 artikel berkualitas tinggi untuk analisis mendalam. Studi ini memberikan sintesis tingkat kumpulan data, membandingkan kumpulan data benchmark dan sumber daya rendah di berbagai dimensi seperti modalitas data (teks, gambar, meme, audio) dan model pembelajaran. Temuan ini menunjukkan peningkatan adopsi model pembelajaran berbasis transformator dan pembelajaran mendalam, yang menunjukkan kinerja yang kuat, terutama pada kumpulan data benchmark dan multimodal yang besar. Yang penting, tinjauan ini mengidentifikasi kesenjangan penelitian yang penting, termasuk terbatasnya teknik fusi multimodal, pendekatan klasifikasi kelas jamak yang tidak memadai, dan kurangnya model sadar konteks lokal untuk bahasa dengan sumber daya rendah. Berbeda dengan survei global, studi ini memberikan analisis konteks lokal Etiopia yang membahas keragaman bahasa, keterbatasan sumber daya, dan tantangan penerapan di dunia nyata. Studi ini menyumbangkan perspektif terpadu yang mencakup dimensi multibahasa, multimodal, dan multikelas serta menguraikan arah masa depan untuk mengembangkan model deteksi yang skalabel, sadar konteks, dan inklusif