Bias Gender dalam Representasi Perempuan pada Desain Poster Feminisme Berbasis Kecerdasan Buatan DALL·E

Authors

  • Ainal Husna Program Studi Desain Komunikasi Visual, Universitas Adzkia Author
  • Juwita Wirta Sri Depi Universitas Adzkia Author
  • Hanafi Malik Universitas Adzkia Author

Keywords:

Bias Gender, DALL·E, Desain Poster, Feminisme, Representasi Perempuan

Abstract

Percepatan adopsi kecerdasan buatan generatif teks ke gambar dalam praktik desain komunikasi visual belum diimbangi literasi kritis mengenai konsekuensi representasionalnya. Sejumlah audit berskala besar menunjukkan bahwa sistem generatif mereproduksi bahkan memperkuat stereotip gender, sehingga muncul paradoks khusus ketika teknologi tersebut digunakan untuk memproduksi poster feminisme, yakni media advokasi yang justru mengusung pesan kesetaraan. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi bentuk bias gender yang muncul dalam representasi perempuan pada desain poster feminisme berbasis DALL·E serta merumuskan kerangka evaluasi kritis penulisan prompt untuk produksi visual yang peka bias. Penelitian menggunakan desain kualitatif deskriptif yang memadukan audit prompt dan analisis semiotika visual sosial. Sepuluh prompt bermasalah dirancang sebagai instrumen analisis, masing-masing menyasar satu risiko bias: objektifikasi tubuh, profesionalisme berbasis penampilan, domestikasi, narasi penyelamat laki-laki, viktimisasi, seksualisasi, penghapusan keberagaman, dominasi terbalik, elitisme kelas, dan stereotip simbol feminin. Setiap keluaran visual dikodekan pada empat indikator, yaitu bias representasional, presentasional, relasional, dan simbolik, oleh tiga pengode secara independen dengan penyelesaian perbedaan melalui konsensus, kemudian dibaca secara denotatif dan konotatif mengikuti tataran penandaan Barthes serta tata bahasa visual Kress dan van Leeuwen. Analisis mencatat 23 sel indikator positif dari 40 sel (57,5%); bias simbolik paling dominan (90%), diikuti bias presentasional (70%), representasional (40%), dan relasional (30%). Sembilan kategori bias gender teridentifikasi. Penelitian ini menyumbangkan rubrik evaluasi prompt lima dimensi yang mendukung produksi poster feminisme yang lebih inklusif dan sadar bias.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Juwita Wirta Sri Depi, Universitas Adzkia

    Program Studi Desain Komunikasi Visual, Universitas Adzkia

  • Hanafi Malik, Universitas Adzkia

    Program Studi Desain Komunikasi Visual, Universitas Adzkia

References

Altamimi, R. S. (2022). The semiotic analysis of posters against domestic violence in Jordan. PEOPLE: International Journal of Social Sciences, 8(1), 64–82. https://doi.org/10.20319/pijss.2022.81.6482

Barthes, R. (1977). Image, music, text (S. Heath, Trans.). London: Fontana Press.

Bianchi, F., Kalluri, P., Durmus, E., Ladhak, F., Cheng, M., Nozza, D., Hashimoto, T., Jurafsky, D., Zou, J., & Caliskan, A. (2023). Easily accessible text-to-image generation amplifies demographic stereotypes at large scale. In Proceedings of the 2023 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 1493–1504). New York, NY: Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3593013.3594095

Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa

Cheong, M., Abedin, E., Ferreira, M., Reimann, R. W., Chalson, S., Robinson, P., Byrne, J., Ruppanner, L., Alfano, M., & Klein, C. (2024). Investigating gender and racial biases in DALL-E Mini images. ACM Journal on Responsible Computing, 1(2), Article 13, 1–20. https://doi.org/10.1145/3649883

Cho, J., Zala, A., & Bansal, M. (2023). DALL-Eval: Probing the reasoning skills and social biases of text-to-image generation models. In Proceedings of the 2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) (pp. 3020–3031). Los Alamitos, CA: IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCV51070.2023.00283

Fredrickson, B. L., & Roberts, T.-A. (1997). Objectification theory: Toward understanding women’s lived experiences and mental health risks. Psychology of Women Quarterly, 21(2), 173–206. https://doi.org/10.1111/j.1471-6402.1997.tb00108.x

García-Ull, F.-J., & Melero-Lázaro, M. (2023). Gender stereotypes in AI-generated images. Profesional de la Información, 32(5), e320505. https://doi.org/10.3145/epi.2023.sep.05

Kress, G., & van Leeuwen, T. (2021). Reading images: The grammar of visual design (3rd ed.). London: Routledge.

Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic inquiry. Beverly Hills, CA: Sage Publications.

Listiani, E., Kurniawan, M. H., & Sudana, D. (2023). A semiotic study on lipstick L’Oreal Paris product poster advertisement. LITERA, 22(1), 54–65. https://doi.org/10.21831/ltr.v22i1.51715

OpenAI. (2023). DALL·E 3 system card. Retrieved from https://openai.com/index/dall-e-3-system-card/

Sandoval-Martin, T., & Martínez-Sanzo, E. (2024). Perpetuation of gender bias in visual representation of professions in the generative AI tools DALL·E and Bing Image Creator. Social Sciences, 13(5), 250. https://doi.org/10.3390/socsci13050250

Sun, L., Wei, M., Sun, Y., Suh, Y. J., Shen, L., & Yang, S. (2024). Smiling women pitching down: Auditing representational and presentational gender biases in image-generative AI. Journal of Computer-Mediated Communication, 29(1), zmad045. https://doi.org/10.1093/jcmc/zmad045

Wan, Y., & Chang, K.-W. (2025). The male CEO and the female assistant: Evaluation and mitigation of gender biases in text-to-image generation of dual subjects. In Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers) (pp. 9174–9190). Vienna: Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2025.acl-long.449

Wan, Y., Subramonian, A., Ovalle, A., Lin, Z., Suvarna, A., Chance, C., Bansal, H., Pattichis, R., & Chang, K.-W. (2024). Survey of bias in text-to-image generation: Definition, evaluation, and mitigation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.01030

Wu, Y., Nakashima, Y., & Garcia, N. (2025). Revealing gender bias from prompt to image in Stable Diffusion. Journal of Imaging, 11(2), 35. https://doi.org/10.3390/jimaging11020035

Zhou, M., Abhishek, V., Derdenger, T., Kim, J., & Srinivasan, K. (2024). Bias in generative AI. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2403.02726

Downloads

Published

2026-06-15