10 June 2021, 06:20 WIB

Rekayasa Kansei Cerdas Kawal Rekacipta di Masa Pandemi


Dr Mirwan Ushada STP MAppLife Sc Sekretaris Direktorat Penelitian Universitas Gadjah Mada | Humaniora

PANDEMI covid-19 menjadi penanda mulainya era tatanan kehidupan baru yang mengutamakan kesehatan, sanitasi, dan kewaspadaan menghadapi ketidakpastian. Rekacipta atau dikenal dengan invensi, sebagai bagian dari inovasi, telah memberikan solusi di era tatanan kehidupan baru. Rekacipta itu menghasilkan keluaran berupa produk, jasa, sistem, teknologi, dan kebijakan di sektor kesehatan, pangan, dan bidang lainnya.

Menurut Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 11 Tahun 2019 tentang Sistem Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, invensi adalah ide inventor yang dituangkan ke dalam suatu kegiatan pemecahan masalah yang spesifik di bidang teknologi berupa produk, proses, atau penyempurnaan dan pengembangan produk atau proses.

Para pelaku usaha yang sudah akrab terhadap produk dan jasa masing-masing harus melakukan reorientasi atau adaptasi berkelanjutan. Mereka perlu melakukan evaluasi diri, di manakah posisi produk? Apakah ada di masa pengenalan? Baru mulai meluncurkan produk? Atau sekarang masih tumbuh? Atau sudah mapan? Atau sekarang malah posisi kemunduran?

Ketidakpastian dapat menimbukan perubahan drastis pada kebutuhan manusia. Sebagai contoh, era tatanan kehidupan baru telah meningkatkan utilisasi teknologi industri 4.0 dalam penjualan produk. Selain itu, covid-19 telah menjadi momentum untuk melakukan budaya rekacipta sebagai bentuk adaptasi berkelanjutan. Masa adaptasi ini bukan hanya pada saat sekarang, melainkan mengakomodasi bentuk ketidakpastian lainnya yang dapat muncul di masa depan.

 

 

Paduan rekayasa kansei dan kecerdasan buatan

Rekayasa kansei cerdas merupakan metode rekacipta yang dapat mengakomodasi kebutuhan abstrak manusia dan ketidakpastian. Metode itu merupakan perpaduan antara metode rekayasa kansei yang ditemukan Mitsuo Nagamachi (1995) dan pendekatan kecerdasan buatan (artificial intelligence).

 

 

Berpusat pada perasaan manusia

Kansei berasal dari bahasa Jepang yang berarti 'perasaan manusia' atau dalam bahasa Indonesia disebut afektif. Kansei dalam perspektif Indonesia bisa dikategorikan sebagai kearifan local. Kansei adalah kebutuhan abstrak manusia akan produk-jasa, sistem, teknologi, dan kebijakan yang diekspresikan dalam bentuk parameter verbal dan nonverbal.

Subjek dari rekayasa kansei ialah manusia baik sebagai konsumen, tenaga kerja, maupun pengambil keputusan dalam menghadapi ketidakpastian. Beberapa kebutuhan abstrak manusia di antaranya kepuasan, preferensi, beban kerja, kepercayaan, pengetahuan, kefamilieran, dan persetujuan. Kebanyakan masyarakat merasakan kesulitan dalam mengekspresikan kebutuhan abstrak karena pandemi atau bentuk ketidakpastian lainnya merupakan hal yang baru bagi manusia.

Metode rekayasa kansei ini kemudian dikembangkan menjadi rekayasa kansei cerdas dengan pendekatan kecerdasan buatan mengingat kompleksitas kebutuhan manusia sebagai makhluk individu dan sosial dalam menghadapi ketidakpastian. Kecerdasan buatan adalah metode permodelan yang meniru pola kecerdasan makhluk hidup baik secara individu dan sosial dalam mencapai tujuan.

Data masukan metode ini ialah atribut yang diidentifikasi menggunakan wawancara dan kuesioner jika bersifat verbal dan pengukuran parameter menggunakan sensor atau alat ukur jika bersifat nonverbal. Contoh verbal ialah menggunakan kuesioner skala Likert, semantic differential, NASA TLX atau POMS (profile of mood states). Contoh nonverbal menggunakan sensor pulsemeter untuk mengukur denyut nadi.

Data masukan itu kemudian diolah dengan menggunakan metode kecerdasan buatan yang bersifat individual dan sosial. Contoh kecerdasan buatan individual ialah jaringan saraf buatan meniru kerja saraf manusia, fuzzy inference yang meniru pola pengambilan keputusan fleksibel dan algoritma genetika yang meniru pola genetika.

Contoh kecerdasan buatan sosial ialah particle swarm optimization yang meniru pola hewan yang bergerak seperti partikel, bird swarm algorithm yang meniru pola kawanan burung, dan ant colony optimization yang meniru koloni semut.

Luaran dari metode itu dapat berupa kebutuhan terpilih, konsep, purwarupa (prototype), alat, sensor, atau teknologi dan kebijakan yang digunakan dalam rekacipta. Luaran tersebut berdampak pada strategi rekacipta yang berbasis kebutuhan manusia yang presisi dan mengantisipasi kendala ketidakpastian yang ada. Contoh kendala ketidakpastian ialah tingkat pengetahuan, keakraban, persetujuan, dan preferensi konsumen akan fenomena baru seperti pandemi covid-19.

 

Aplikasi di panel lumut

Contoh penerapan rekayasa kansei cerdas pada rekacipta produk ialah greening material. Greening material sebagai panel hijauan pelapis bangunan menggunakan tumbuhan lumut yang berfungsi untuk memberikan kesejukan dan penurunan suhu bagi pengguna bangunan. Subjek ialah manusia sebagai konsumen.

Pada 2009-2012, greening material merupakan produk baru atau new product development. Rekacipta produk itu berbasis kebutuhan manusia (kansei) berupa kepuasan dan mengakomodasi kendala ketidakpastian berupa pengetahuan, kefamilieran, persetujuan, dan preferensi.

Rekacipta produk tersebut perlu dilakukan dengan menggunakan rekayasa kansei dan kecerdasan buatan kawanan burung (bird swarm algorithm). Metode itu dikembangkan berdasarkan analogi antara sistem rekayasa kansei dan sistem kecerdasan sosial burung yang mengambil keputusan secara berkelompok.

Kecerdasan kawanan didefinisikan sebagai kecerdasan sosial atau kolektif dari setiap individu, subsistem, atau agen. Hal ini menjadi analog setiap pemangku kepentingan di dalam kelompok konsumen tersebut memiliki pertukaran informasi dalam mengekspresikan kebutuhan akan produk baru seperti greening material.

 

 

Penerapan di sensor dan sistem

Selain itu, ada contoh penerapan rekayasa kansei cerdas pada rekacipta sensor dan sistem, yakni Kesan atau kansei engineering-based sensor for agroindustry dan kansei engineering-based system for agroindustry sebagai bentuk kontribusi terhadap revolusi industri makanan dan minuman.

Subjek ialah manusia sebagai tenaga kerja. Hingga saat ini Kesan telah dikembangkan dengan berbagai kustomisasi fungsi untuk kebutuhan sumber daya manusia (SDM) berupa 1) penentuan beban kerja; 2) penentuan suhu acuan ruang kerja; 3) penentuan insentif kerja; 4) pemodelan kepercayaan pekerja terhadap adopsi teknologi; 5) pemodelan pemilik UMKM terhadap adopsi teknologi; dan 6) visualisasi model kansei.

Parameter ketidakpastian yang diakomodasi dalam sensor dan sistem Kesan ialah ketidakseimbangan beban kerja, lingkungan kerja, dan kinerja. Kecerdasan buatan yang digunakan dalam sensor dan sistem Kesan berupa jaringan saraf buatan, fuzzy inference, dan algoritma genetika.

Kesan telah dikembangkan dalam bentuk 3 platform, yaitu 1) sensor menggunakan perangkat keras mikrokontroler Arduino (Gambar 4); 2) sistem menggunakan Android, desktop, dan radio frequency identification (RFID) (Gambar 5); dan 3) sistem menggunakan platform animasi. (X-6)

BERITA TERKAIT