KAMPANYE VIDEO WASPADA HOAX DEEPFAKE ARTIFICIAL INTELLIGENCE UNTUK GENERASI X
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) menghadirkan berbagai kemudahan, namun juga membuka peluang munculnya penyalahgunaan teknologi seperti Deepfake yang mampu memanipulasi identitas melalui visual dan suara. Kondisi ini meningkatkan risiko penyebaran hoax dan penipuan digital, terutama pada Generasi X yang masih menghadapi tantangan dalam memahami perkembangan teknologi berbasis Artificial Intelligence dan literasi media digital. Penelitian ini bertujuan merancang kampanye sosial berbasis video untuk meningkatkan awareness Generasi X terhadap bahaya hoax Deepfake Artificial Intelligence. Metode pengumpulan data yang digunakan meliputi observasi, wawancara, survei daring, dan studi literatur. Hasil analisis data menjadi dasar penyusunan strategi kampanye menggunakan model AISAS (Attention, Interest, Search, Action, Share) melalui media video, ilustrasi, dan media pendukung yang dirancang sesuai karakteristik audiens. Perancangan kampanye ini diharapkan dapat membantu meningkatkan kewaspadaan Generasi X dalam mengenali potensi manipulasi konten digital serta mendorong sikap yang lebih bijak dalam menggunakan dan menyebarkan informasi di internet.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
References
Callista, J., Susanti, E., & Yonatia, J. (2025). Perancangan media promosi makanan tradisional indonesia saturasa dengan strategi aisas. Askara: Jurnal Seni dan Desain, 4(1), 266-275.
Çolak, B. (2021, January 21). Legal Issues of Deepfakes. Institute for Internet and the Just Society. https://www.internetjustsociety.org/legal-issues-of-Deepfakes
Europol. (2024). Facing reality? law enforcement and the challenge of Deepfakes: An observatory report from the Europol Innovation Lab. Europol. https://www.europol.europa.eu/cms/sites/default/files/documents/Europol_Innovation_Lab_Facing_Reality_Law_Enforcement_And_The_Challenge_Of_Deepfakes.pdf
Köbis, N. C., Doležalová, B., & Soraperra, I. (2021). Fooled twice: People cannot detect Deepfakes but think they can. Iscience, 24(11).
Kristiyono, J. (2015). Budaya internet: Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi dalam mendukung penggunaan media di masyarakat. Scriptura, 5(1), 23–30.
Rajagukguk, R. J., & Susanti, E. (2024). Peranan Sosial Media dalam Mengedukasi Generasi Muda Mengenai Literasi Keuangan untuk Membangun Kebiasaan Menabung. Ideas: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Budaya, 10(2), 415-424.
Vishweshwar, S. M. (2023). Implications of Deepfake technology on individual privacy and security.
Ng, A., & Jordan, M. (2001). On discriminative vs. generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive bayes. Advances in Neural Information Processing Systems, 14.
Rashad, M., Susanti, E., & Tjandra, M. (2022). Promotion design of indonesian batik museum for young generations through instagram. Serat Rupa: Journal of Design, 6(2), 204-219.
Sharma, S., & Selwal, A. (2025). Improved Deepfake Detection with Optimized Preprocessing for Low-Quality Images. Procedia Computer Science, 258, 507–516.
Takeda, K., Oikawa, A., & Une, Y. (2023, March 4). Generative AI mania brings billions of dollars to developers. Nikkei Asia. https://asia.nikkei.com/Spotlight/Datawatch/Generative-AI-mania-brings-billions-of-dollars-to-developers
Tiku, N. (2022). I can now create any image in seconds, bringing wonder and danger. The Washington Post. https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2022/artificial-intelligence-images-dall-e/
Whittaker, M. (2021). The steep cost of capture. Interactions, 28(6), 50–55.