Penerapan Model Pre-Trained BERT dalam Mendeteksi Teks Buatan ChatGPT

Putri Maharani Isnainiyah (Universitas Muhammadiyah Malang)
Christian Sri Kusuma Aditya (Universitas Muhammadiyah Malang)
Didih Rizk`i`` Chandranegara (Universitas Muhammadiyah Malang)

Jurnal Repositor
Vol. 7 No. 3 (2025): Agustus 2025

Perkembangan AI yang berkembang saat ini tentu saja mempermudah pekerjaan manusia.. Tetapi, disamping itu, terdapat beberapa dampak buruk ada AI. Contohnya dampak buruk adanya AI yang dapat mengenerate text seperti adanya potensi saran disinformasi dan resiko pelanggaran terhadap privasi pengguna. Penelitian ini menggunakan BERT untuk mendeteksi teks ChatGPT. Dataset dibagi menjadi kurang dari 200 kata dan lebih dari 200 kata. Optimizer SGD menunjukkan akurasi lebih tinggi pada dataset lebih dari 200 kata (97%) dibandingkan yang kurang (95%). Dengan AdamW, akurasi kedua dataset sama, namun loss pada teks kurang dari 200 kata lebih rendah (0.086) dibanding yang lebih dari 200 kata (0.18).