Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Computer Science and Information Technology
Syamsul Alam
University Muhammadiyah Makassar
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Social Sciences

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
DETEKSI TEKS BERITA HASIL GENERATED KECERDASAN BUATAN BERDASARKAN FITUR STILOMETRI MENGGUNAKAN ALGORITMA TABPFN DAN SHAP Syamsul Alam; Muhammad Faisal; Rizki Yusliana Bakti
Journal of Computer Science and Information Technology Vol. 3 No. 4 (2026): September
Publisher : Yayasan Nuraini Ibrahim Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.70248/jcsit.v3i4.4557

Abstract

Kemajuan pesat Large Language Models (LLM) seperti Llama 3.1 memicu eskalasi disinformasi digital akibat kemampuannya memproduksi teks berita sintetis yang menyerupai gaya penulisan jurnalis manusia. Penelitian ini mengusulkan kerangka deteksi forensik digital teks berbasis fitur stilometri tingkat permukaan yang dipadukan dengan algoritma klasifikasi Prior-Data Fitted Networks (TabPFN) serta transparansi model berbasis Shapley Additive Explanations (SHAP). Eksperimen dilakukan menggunakan korpus seimbang 500 dokumen berita berbahasa Indonesia (250 artikel orisinal Kompas.com dan 250 teks sintesis Llama 3.1) yang dipartisi secara terstratifikasi dengan rasio 80:20, yaitu 400 data latih dan 100 data uji. Enam atribut stilometri diekstraksi tanpa melalui tahap pembuangan kata henti maupun perataan morfologi guna mempertahankan keaslian sidik jari gaya kepenulisan. Pemanfaatan TabPFN memungkinkan inferensi data tabular dieksekusi secara instan melalui mekanisme in-context learning tanpa membutuhkan penalaan hiperparameter yang intensif. Hasil evaluasi empiris membuktikan keandalan tinggi dan konsistensi klasifikasi model dalam membedakan naskah berita manusia dari teks buatan mesin secara objektif dan independen terhadap topik wacana. Analisis keterbukaan model menggunakan SHAP mengungkap bahwa Type-Token Ratio (TTR) merupakan determinan stilometri paling krusial, di mana tingginya diversitas kosakata jurnalis manusia menjadi faktor pembeda esensial terhadap kecenderungan repetisi leksikal mesin. Secara keilmuan, integrasi ini membuktikan efektivitas pendekatan stilometri terukur sebagai instrumen forensik digital teks yang tangguh, efisien secara komputasi, dan akuntabel dalam mendukung verifikasi keaslian naskah pada ekosistem jurnalisme media daring.
Co-Authors Bakti, Rizki Yusliana Muhammad Faisal