Bias Algoritma dalam Representasi Visual: Meta-Sintesis Studi Kasus Penggunaan AI pada Desain Grafis
Abstract
Perkembangan Generative AI telah mendisrupsi industri desain grafis dengan efisiensi produksi yang tinggi, namun membawa residu etika berupa bias algoritma yang persisten. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan meta-sintesis terhadap literatur studi kasus guna memetakan pola bias representasi visual dan membangun tipologi risiko etis bagi praktisi desain. Menggunakan metode Meta-Sintesis Kualitatif dengan protokol PRISMA, penelitian ini menganalisis 35 artikel terpilih (2022-2024) yang bersumber dari Scopus, Web of Science, dan Google Scholar. Analisis tematik mengidentifikasi empat klaster bias dominan: gender, rasial, budaya, dan estetika. Temuan utama penelitian ini adalah formulasi "Taksonomi Risiko Etis Desain" yang memetakan tiga mekanisme bias sistemik: amplifikasi stereotip, penghapusan budaya (cultural erasure), dan tokenisme visual. Penelitian menyimpulkan bahwa AI bukanlah entitas netral, melainkan agen yang mereproduksi hegemoni visual. Implikasi praktis dari temuan ini menuntut pergeseran peran desainer dari operator teknis menjadi kurator etis, serta urgensi penerapan audit visual mandiri dalam ekosistem industri kreatif.
