Program Studi Doktor Ilmu Teknik (PSDIT) melaksanakan promosi doktor ke-85 pada Kamis, 27 Pebruari 2025, bertempat di Aula Wismakarma Fakultas Teknik Universitas Udayana Jl. PB. Sudirman Denpasar. Promovendus I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom dengan disertasi berjudul Deteksi dan Klasifikasi Distorsi Kognitif Menggunakan IndoBERT, Keyword Extraction dan Part-Of-Speech Tagging untuk Teks Berbahasa Indonesia memperoleh predikat sangat memuaskan.
Dr. I Putu Gede Hendra Suputra, S.Kom., M.Kom menjelaskan bahwa distorsi kognitif sering diekspresikan dalam ucapan dan tulisan seseorang. Pemikiran yang menyimpang sangat penting untuk dideteksi sejak dini; jika tidak, hal itu akan membuat seseorang berisiko mengalami depresi berat. Cognitive Behavioral Therapy (CBT) adalah domain paling populer dalam penelitian psikoterapi untuk depresi. Berbagai penelitian tentang mendeteksi dan mengklasifikasikan distorsi kognitif telah dilakukan dengan model pembelajaran mesin. Deteksi distorsi kognitif merupakan salah satu jenis klasifikasi teks pendek yang memiliki kelemahan yaitu kurangnya fitur yang dapat mewakili makna atau maksud suatu teks. BERT masih menjadi salah satu model yang bekerja secara konsisten dalam berbagai kasus.
Penelitian ini mengusulkan model baru untuk melakukan deteksi dan klasifikasi distorsi kognitif teks berbahasa Indonesia. Model dibangun dengan mengkombinasikan IndoBERT, Class Topic Modeling (CTM) dan Part-of-Speech (POS) Rule atau yang dalam penelitian ini akan disebut sebagai model IndoBERT-CTM-POSR. CTM dan POSR yang diajukan dalam penelitian ini adalah representasi dari proses enrichment feature yang ditunjukkan untuk mengatasi permasalahan pada klasifikasi short text. Penggabungan kedua fitur IndoBERT+CTM dalam mendeteksi distorsi menunjukkan hasil yang positif yaitu mencapai nilai rata-rata akurasi sebesar 0,787 dan nilai F1 sebesar 0,769. Akurasi dan nilai F1 meningkat sebesar 3,39% dan 3,45% dibandingkan model deteksi IndoBERT. Peningkatan hasil deteksi ini akan bermanfaat sebagai alat deteksi dini pendukung program CBT online. Dalam melakukan klasifikasi 10 kelas distorsi + 1 kelas non distorsi, model yang dikembangkan berdasarkan penggabungan fitur IndoBERT+CTM atau IndoBERT+POSR dapat meningkatkan nilai akurasi dan F1, namun nilai-nilai tersebut tidak meningkat secara signifikan. Hasil evaluasi klasifikasi 11 kelas cenderung masih kecil yaitu dengan rata-rata akurasi sebesar 0,523 dan F1 sebesar 0,528. Penambahan fitur CTM dan POSR pada model IndoBERT selalu memberikan peningkatan nilai akurasi dan F1 pada klasifikasi distorsi kognitif. Namun perlu diperhatikan nilai akurasi cenderung masih kecil dan tidak signifikan sehingga untuk pengembangan selanjutnya perlu dilakukan uji coba terhadap fitur-fitur dari teks/kalimat seperti misalnya ekstraksi fitur Named Entity Recognition (NER) atau Relation Extraction (RE).
Selaku ketua sidang adalah Koordinator PSDIT, Prof. Dewa Made Priyantha Wedagama, ST., MT., MSc., Ph.D. Promotor, ko-promotor I dan II masing-masing Prof. Ir. Linawati, M.Eng.Sc., Ph.D., Dr. Gede Sukadarmika, S.T., M.Sc, dan Dr. Nyoman Putra Sastra, S.T., M.T. Penyanggah terdiri dari Prof. Dr. Ir. I Made Oka Widyantara, S.T., M.T. IPU., ASEAN.Eng., Prof. Dr. I Made Sukarsa, S.T., M.T., Prof. Dr. Ir. Nyoman Gunantara, S.T., M.T., Prof. Ir. Ni Made Ary Esta Dewi Wirastuti, S.T., M.Sc., Ph.D., IPU., dan Dr. Dewa Made Wiharta, S.T., MT. Undangan akademik terdiri dari Dr. Ngurah Indra ER, S.T., M.Sc., Ir. Komang Oka Saputra, S.T., M.T., Ph.D, dan= Dr. Ir. I Ketut Gede Suhartana, S.Kom., M.Kom., IPM , ASEAN Eng (FMIPA, Universitas Udayana)