Deny Willy Junaidy
Metode evaluasi impresi (affective preferences) pengalaman kebetahan/ kenyamanan manusia terhadap ruang (desain interior) cenderung menggunakan pendekatan statistik. Mengevaluasi respon preferensi individu menurut pakar di bidang kognitif amatlah sulit, preferensi impresi mengandung kompleksitas kognisi dan perasaan (mental state) yang sifatnya samar (multi valued). Pengolahan respon verbal menjadi data numerik justeru mengabaikan esensi respon itu sendiri (ekspresi verbal). Oleh karenanya penelitian ini mengusulkan investigasi terhadap respon verbal (ekspresi kata) dengan menggunakan kamus asosiatif (University South Florida (USF) Norms database). Peneliti di bidang linguistik dan sains komputer meyakini betapa kaya-nya esensi sebuah kata ketika mengekspresikan atau merespon peristiwa. Sebuah kata sebagai respon feeling, taste merepresentasikan respon kognitif yang mengandung asosiasi implisit dan metaforik (Taura et. al., 2010; Nagai, 2011; Georgiev, 2011). Asosiasi dan metafora semakin kompleks ketika memahami kandungan konotatif, kolokatif, afektif, reflektif, tematik, dll (Mwihaki 2004). Penelitian ini menerapkan metode terkini tentang ekstrasi kata dari respon individu dan dianalisis dengan menggunakan Network Analysis untuk membantu visualisi jaringan koneksi asosiatif dari sebuah ekspresi (kata). Ketika sebuah respon kata dan koneksinya terhadap respon kata lainnya tervisualisasi konektivitasnya, maka akan memudahkan interpretasi struktur asosiasinya. Teknik Associative Concept Network Analysis yang dikembangkan (2008-sekarang) oleh beberapa peneliti di Jepang sejauh ini diterapkan untuk meng-evaluasi preferensi manusia dan produk. Dalam penelitian ini kami terapkan dalam mengevaluasi kebetahan manusia terhadap pengalaman ruang interior, khususnya pengalaman kuliner di kafe. Tujuan penelitian ini untuk menciptakan teknik fundamental evaluasi preferensi manusia terhadap pengalaman ruang interior berbasis respon verbal. Selanjutnya, metode ini dapat membantu desainer/arsitek merespon preferensi pengguna untuk tahap pengembangan lebih lanjut. Bekerjasama dengan tim pakar dari Center for Ubiquitous Computing, Faculty of Information Technology and Electrical Engineering, University of Oulu, Finland, kami menerapkan affective computing dengan metode Associative Concept Network Analysis untuk mengidentifikasi kebetahan pengguna ruang interior. Hasil akhirnya adalah konsep aplikasi program untuk mengidentifikasi kebetahan dalam ruang interior dengan input dari ekspresi verbal yang diproses dan menghasilkan himpunan kata-kata asosiatif (keywords) atas kesan kognisi mendalam pengguna (user’s in-depth cognitive impression). Keywords ini menjadi rujukan atas emotion dan favorability pengguna yang kemudian dapat diinterpretasikan dan diterapkan dalam proses pengembangan desain interior-arsitektural ke tahap selanjutnya oleh Arsitek kepada client ataupun pengajar kepada siswa.