Tantangan Bahasa Indonesia dalam Ekosistem Kecerdasan Buatan: Kajian Literatur - Natasha Patricia Nainggolan; Jhon Gabriel Simarmata; Christian Nicholas Sinaga; Lastri Putri Silaban; Anggia Puteri (Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2026)
ABSTRAK Perkembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah memengaruhi berbagai aspek kehidupan, termasuk penggunaan Bahasa Indonesia dalam komunikasi digital. Penelitian ini bertujuan mengkaji tantangan Bahasa Indonesia dalam era kecerdasan buatan melalui metode studi literatur dengan pendekatan kualitatif deskriptif. Data diperoleh dari berbagai jurnal dan artikel ilmiah yang relevan, kemudian dianalisis dan disintesis untuk mengidentifikasi permasalahan utama. Hasil kajian menunjukkan bahwa Bahasa Indonesia masih menghadapi beberapa tantangan, yaitu keterbatasan dataset berkualitas, dominasi bahasa Inggris dalam pengembangan model AI, kesalahan tata bahasa, penggunaan bahasa gaul dan campur kode, serta bias algoritma yang menyebabkan kurangnya representasi budaya lokal. Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan pengembangan dataset lokal yang representatif, penguatan AI berbasis Bahasa Indonesia, peningkatan literasi digital, dan kolaborasi antara pemerintah, akademisi, serta pengembang teknologi. Penelitian ini menegaskan pentingnya upaya pelestarian dan pengembangan Bahasa Indonesia agar tetap relevan di era kecerdasan buatan. ABSTRACT The rapid development of Artificial Intelligence (AI) has influenced various aspects of life, including the use of the Indonesian language in digital communication. This study aims to examine the challenges faced by the Indonesian language in the era of artificial intelligence through a descriptive qualitative literature review approach. Data were collected from relevant scientific journals and articles, then analyzed and synthesized to identify major issues. The findings indicate that the Indonesian language faces several challenges, including limited high-quality datasets, the dominance of English in AI model development, grammatical inaccuracies, the widespread use of slang and code-mixing, and algorithmic bias that leads to inadequate representation of local cultures. To address these issues, it is necessary to develop representative local datasets, strengthen Indonesian-based AI systems, improve digital literacy, and foster collaboration among government institutions, academics, and technology developers. This study highlights the importance of preserving and developing the Indonesian language to maintain its relevance in the era of artificial intelligence.