Kopi, Chai Latte, dan Kecerdasan Buatan: Bisakah AI Membaca Perasaan Kita pada Suatu Tempat?

Siapa yang pernah meninggalkan ulasan bintang lima hanya karena sebuah kafe terasa seperti rumah sendiri? 

Atau sebaliknya, pernah kesal karena pesanan chai latte-nya terlalu manis, tapi tetap betah berlama-lama karena sudut ruangannya instagramable?

Ternyata, perasaan kita tentang suatu tempat—yang kadang susah dijelaskan—bisa dibaca oleh kecerdasan buatan. Setidaknya itulah yang coba dibuktikan oleh Prof. Ahmad Daryanto dalam orasi ilmiahnya yang berjudul "In Search of Places", yang digelar pada 22 April 2026.

Dalam orasi ilmiah yang santai namun menggugah itu, profesor yang berkarier di Lancaster University, Inggris, mengajak kita menyelami persimpangan antara psikologi manusia dan AI. Bukan untuk hal yang rumit, melainkan untuk menjawab pertanyaan sederhana: bisakah mesin mendeteksi ikatan emosional kita dengan sebuah tempat hanya dari tulisan di internet?

Dari Ulasan Kopi, Terbaca Kedekatan Hati

Bayangkan, setiap hari ada jutaan ulasan online bermunculan. Ada yang bilang kopinya enak dan servisnya cepat. Tapi ada juga yang menulis bahwa sebuah tempat seperti rumah kedua, tempat yang selalu dirindukan untuk kembali.

Baca juga: MTI: Setelah 10 tahun Bridging, Seharusnya Ojol Hanya untuk Pengantaran Barang

Menurut Prof. Daryanto, kalimat kedua itu mengandung sebuah konstruksi psikologis bernama place attachment—atau ikatan batin antara seseorang dengan lingkungannya.

Masalahnya, selama ini psikolog mengukur perasaan seperti itu dengan kuesioner panjang. Responden disuruh menilai angka 1 sampai 7 untuk pernyataan seperti pernyataan tentang rasa menjadi bagian dari suatu tempat. Cara itu sahih, tapi punya kelemahan, yaitu orang bisa bosan, menjawab asal-asalan, dan survei semacam itu sulit dilakukan dalam skala besar.

Nah, di sinilah AI masuk lewat metode zero-shot classification. Tanpa perlu melatih ribuan contoh seperti metode biasa, para peneliti memberikan AI definisi sederhana tentang ikatan emosional versus ulasan praktis. Lalu model bernama DeBERTa ini langsung bisa menebak apakah sebuah ulasan menunjukkan keterikatan batin atau hanya catatan belanja biasa.

Hasilnya? Model AI itu mencapai skor F1 69 persen—tergolong sangat baik untuk mesin yang sama sekali belum pernah dilatih sebelumnya. Bahkan ketika diuji pada ulasan hotel yang lebih panjang, akurasinya naik hingga 68 persen.

Benarkah AI Bisa Menangkap Perasaan?

Tapi kita pasti bertanya, apakah AI benar-benar tepat membaca perasaan manusia? Atau cuma kebetulan statistik semata? Prof. Daryanto melakukan riset bersama 300 responden. Mereka diminta mengisi kuesioner psikologi standar tentang keterikatan tempat, lalu menuliskan ulasan kafe favorit mereka secara bebas.

Ternyata, ulasan yang diklasifikasikan AI sebagai "place attachment" ternyata juga berasal dari orang-orang yang skor kuesionernya tinggi secara signifikan. Artinya, AI dan manusia sepakat. Penelitian tersebut menemukan korelasi statistik yang sangat kuat. Jadi ketika algoritma menyebut sebuah ulasan penuh ikatan batin, hasil itu nyaris sama persis dengan apa yang dilaporkan sendiri oleh pelanggan.

Dari Catur hingga Tsunami: Sebuah Perjalanan Mencari Tempat

Yang membuat pidato ini terasa dekat adalah cara Prof. Daryanto menyelipkan analogi-analogi sehari-hari. Ia membandingkan dua tipe konsumen dengan gaya main catur. Ada yang seperti Mikhail Tal—agresif, suka mengambil keuntungan, cocok dengan pesan diskon. Dan ada yang seperti Tigran Petrosian—hati-hati, takut rugi, lebih percaya dengan pesan yang menekankan penghindaran biaya tak terduga.

Dua gaya ini mencerminkan Regulatory Focus Theory: ada yang termotivasi oleh pencapaian (promotion focus), ada yang digerakkan oleh rasa aman (prevention focus).

Tapi perjalanan akademisnya sendiri juga tak biasa. Lulusan Teknik Lingkungan ITB ini pernah menjadi petani di Kanada dan guru di desa terdampak tsunami di Indonesia melalui program pertukaran pemuda. Pengalaman itu mengajarkannya bahwa suatu tempat bukan sekadar data erosi atau sedimentasi. Tempat adalah manusia, komunitas, dan pengalaman. Pandangan itulah yang akhirnya membawanya berpindah minat dari teknik lingkungan ke statistika, lalu ke bidang pemasaran, dan kini ke AI untuk psikologi.

Sayang Bumi Tapi Tak Bisa Apa-Apa? Prof. Daryanto: Itu Masalah

Di penghujung pidatonya, Prof. Daryanto melontarkan sebuah kegelisahan. Menurutnya, generasi muda tak boleh hanya jago mengeluh soal krisis iklim sambil nongkrong di kafe. Mereka butuh dua modal utama: kemampuan memahami lingkungan (green skills) dan kecakapan teknis (employability skills).

Baca juga: Susah-Susah Gampang Bermitra dengan Agensi Iklan Digital

Bukan sekadar wacana, pesan ini tegas: jangan sampai cinta alam hanya sebatas konten Instagram. Sebaliknya, jangan juga pintar coding tapi tak peduli dengan pohon di sekitarnya. Keduanya harus beriringan, agar generasi mendatang bisa benar-benar menemukan tempatnya di masa depan yang berkelanjutan.

Jadi, Apa Artinya Buat Kita?

Bagi kita yang suka ngopi, menulis ulasan, atau sekadar penasaran apakah perasaan kita selama ini terbaca oleh algoritma, kabar ini semacam penegasan bahwa AI tidak selalu dingin dan asing. Dengan pendekatan yang tepat, mesin bisa membantu kita memahami diri sendiri dan orang lain lebih baik.

Dan barangkali, di tengah hiruk-pikuk dunia digital, ada sedikit kenyamanan, bahwa meskipun kita hanya menulis soal rasa chai latte, suatu saat AI yang canggih sekelas DeBERTa mungkin akan bisa menangkap bahwa sebenarnya yang kita rasakan adalah rasa pulang. Satu hal yang pasti, setelah mendengar pidato ini, kita mungkin tak akan lagi menyepelekan ulasan kafe favorit. Karena siapa tahu, di balik kata-kata sederhana itu, tersimpan ikatan batin yang sedang berusaha dipahami oleh kecerdasan buatan.

Latifah/melipirnews.com