Kinaako AI

Kinaako AI adalah prototipe aplikasi perlindungan anak berbasis AI untuk membantu siswa mendapatkan akses bantuan yang aman saat mengalami atau menyaksikan perundungan. Project ini diarahkan untuk Studi Kasus 1 - Komunitas: Kesulitan Mengakses Informasi yang Valid, karena fokus utamanya adalah membantu siswa menemukan informasi, arahan, dan jalur pelaporan yang tepat ketika mereka berada dalam situasi sulit.

Latar Belakang

Banyak siswa korban atau saksi bullying tidak langsung melapor karena takut, malu, bingung harus meminta bantuan ke siapa, atau khawatir identitasnya diketahui. Di sisi lain, pihak sekolah sering terlambat mengetahui kasus karena tidak ada saluran pelaporan yang aman, cepat, dan mudah digunakan.

Kinaako AI dibuat sebagai solusi awal untuk menjembatani masalah tersebut melalui laporan anonim, analisis tingkat urgensi, dan dashboard pemantauan untuk Guru BK.

Kesesuaian dengan Studi Kasus 1

Project ini relevan dengan Studi Kasus 1 karena membantu komunitas sekolah mengakses informasi dan bantuan yang lebih valid dalam isu perlindungan anak.

Kesesuaiannya meliputi:

• Perlindungan anak: isu bullying dan cyberbullying termasuk masalah perlindungan anak yang membutuhkan penanganan cepat.
• Akses bantuan aman: siswa dapat membuat laporan tanpa menampilkan identitas pribadi.
• Informasi dan arahan awal: sistem dapat membantu mengklasifikasikan tingkat urgensi laporan agar Guru BK lebih cepat menentukan tindakan.
• Inspirasi organisasi: nilai project ini sejalan dengan lembaga seperti KPAI yang berfokus pada perlindungan anak.

Fitur Saat Ini

Fitur yang sudah tersedia pada prototipe:

• Form laporan anonim untuk siswa.
• Backend FastAPI untuk menerima laporan.
• Analisis teks menggunakan IndoBERT dan kata kunci risiko.
• Skor urgensi laporan.
• Klasifikasi status laporan:
  • Normal / Aman
  • Bahaya Sedang / Butuh Pemantauan BK
  • Bahaya Tinggi / Perlu Intervensi Segera
• Dashboard sederhana untuk Guru BK.

Teknologi yang Digunakan

• Python
• FastAPI
• PyTorch
• Transformers
• IndoBERT
• HTML, CSS, dan JavaScript

Struktur File

KINAAKO AI/
|-- app.py
|-- train_ai.py
|-- index.html
|-- README.md
`-- PROPOSAL PROGRAM INOVASI TEKNOLOGI PENDIDIKAN.docx

Penjelasan singkat:

• app.py berisi server FastAPI dan endpoint analisis laporan.
• train_ai.py berisi script pelatihan awal model klasifikasi perundungan.
• index.html berisi tampilan aplikasi untuk siswa dan Guru BK.
• README.md berisi dokumentasi project.

Cara Menjalankan

Pastikan Python dan dependency yang dibutuhkan sudah terpasang.

Install dependency utama:

pip install fastapi uvicorn torch transformers datasets numpy

Jalankan server:

python app.py

Atau:

uvicorn app:app --reload

Buka aplikasi melalui browser:

http://127.0.0.1:8000

Cara Kerja Aplikasi

1. Siswa membuka halaman laporan anonim.
2. Siswa menulis kronologi kejadian.
3. Backend menerima teks laporan.
4. Sistem menganalisis laporan menggunakan model IndoBERT dan deteksi kata kunci risiko.
5. Sistem mengembalikan skor urgensi dan status laporan.
6. Guru BK dapat melihat hasil laporan melalui dashboard.

Contoh Penggunaan

Contoh laporan:

Saya diancam akan dipukul setelah pulang sekolah.

Contoh hasil:

{
  "skor_urgensi": 0.95,
  "status": "Bahaya Tinggi / Perlu Intervensi Segera"
}

Rencana Pengembangan

Beberapa fitur yang perlu ditambahkan agar project lebih kuat dan sesuai dengan Studi Kasus 1:

• Pusat Informasi Valid: halaman edukasi tentang bullying, cyberbullying, hak anak, dan jalur bantuan.
• Chatbot Pemandu Bantuan: asisten AI sederhana yang membantu siswa memahami langkah awal yang aman.
• Penyimpanan Database: laporan disimpan ke SQLite atau PostgreSQL, bukan hanya di memori browser.
• Login Guru BK: dashboard hanya dapat diakses oleh pengguna berwenang.
• Status Penanganan Kasus: laporan dapat diberi status seperti baru, diproses, selesai, atau butuh tindak lanjut.
• Kode Pelacakan Anonim: siswa dapat mengecek perkembangan laporan tanpa membuka identitas.
• Evaluasi Model AI: dataset perlu diperbesar, dipisahkan menjadi data latih dan data uji, lalu dievaluasi dengan precision, recall, F1-score, dan confusion matrix.
• Keamanan dan Privasi: sanitasi input, pembatasan akses, pengaturan CORS, enkripsi data, dan kebijakan retensi laporan.

Catatan Penting

Versi saat ini masih berupa prototipe. Model AI dan sistem keamanan belum boleh dianggap siap untuk penggunaan nyata di sekolah tanpa pengujian lanjutan, validasi etik, perlindungan data pribadi, serta pendampingan manusia seperti Guru BK atau pihak perlindungan anak.

Kinaako AI tidak menggantikan peran Guru BK, psikolog, orang tua, atau lembaga perlindungan anak. Aplikasi ini berfungsi sebagai alat bantu awal untuk mempercepat pelaporan dan pengarahan bantuan.

Ringkasan Pitch

Kinaako AI membantu siswa korban atau saksi bullying mendapatkan akses bantuan yang aman dan valid. Melalui laporan anonim, analisis AI, dan dashboard Guru BK, sekolah dapat mendeteksi kasus lebih cepat dan memberi respons yang lebih tepat. Project ini mendukung Studi Kasus 1 karena menyelesaikan masalah utama berupa kesulitan komunitas dalam menemukan informasi dan bantuan yang terpercaya.