Sejarah dan Perkembangan Kopi di Indonesia

Sejarah dan Perkembangan Kopi di Indonesia

Kopi merupakan minuman yang banyak diminati oleh sebagian orang. Oleh karena itu, permintaan terhadap kopi akan selalu ada. Menurut sejarah, tanaman kopi mulai dikenal dibenua Afrika dan awalnya tanaman kopi tumbuh liar di hutan-hutan dataran tinggi. Penyebaran awal kopi ke berbagai wilayah cukup lambat karena tanaman kopi hanya berkhasiat sebagai penghangat badan, tetapi dengan adanya perkembangan pengolahan kopi, tanaman kopi menjadi terkenal hingga tersebar ke berbagai wilayah di Eropa, Asia, dan Amerika (Suwarto et al., 2014).Di Indonesia tanaman kopi diperkenalkan pertama kali oleh VOC pada periode antara tahun 1696-1699. Tanaman kopi mula-mula hanya bersifat coba-coba, tetapi karena hasilnya memuaskan dan dipandang oleh VOC cukup menguntungkan sebagai komoditi perdagangan, maka VOC menyebarkan ke berbagai daerah agar penduduk menanamnya (Suwarto et al., 2014).

Sejarah perkembangan kopi di Indonesia pernah mengalami goncangan yaitu pada tahun terjadi ledakan penyakit Hemileia vastatrix(HV) yang menyerang daun tanaman kopi dan sangat membahayakan. Untuk mengatasi kerusakan terhadap serangan penyakit Hemileia vastatrix (HV) tersebut pada tahun 1875 didatangkan jenis Liberika yang berasal dari Afrika Barat yang diduga lebih tahan terhadap penyakit Hemileia vastatrix (HV) tetapi kenyataannya juga tidak tahan (Rahardjo, 2012). Pada tahun 1900, didatangkan kopi Robusta dari Brussel yang dapat tumbuh baik dan lebih tahan penyakit Hemileia vastatrix (HV) walaupun tidak 100%. Akhirnya banyak pengusaha yang menggantikan kopi Liberika dan Arabika dengan kopi Robusta. Hal tersebut sesuai dengan pernyataan Rahardjo (2012) bahwa kopi Robusta bukan hanya tahan terhadap serangan penyakit HV tetapi juga relatif mudah ditanam serta memiliki daya produksi lebih tinggi dibandingkan dengan kopi Arabika. Pada saat ini tanaman kopi Robusta di Indonesia lebih dari 95%, sedangkan selebihnya adalah kopi Arabika dan jenis lain. Meskipun kopi Robusta ini semula ditanam dan diusahakan oleh perkebunan besar, namun dalam perkembangannya tanaman ini telah lebih banyak menjadi tanaman rakyat.

2.2 Tanaman Kopi

Menurut Suwarto et al.,(2014), kopi  termasuk dalam kingdom Plantae, divisi Spermatophyta dengan sub divisi Angiospermae. Kopi juga tergolong dalam kelas Dicotyledonae yang memiliki ordo Rubiales; famili Rubiaceae; genus Coffea dan spesies Coffea sp.

Perakaran tanaman kopi adalah akar tunggang sehingga tidak mudah rebah dimana akar tunggang tersebut hanya dimiliki oleh tanaman kopi yang berasal dari bibit semai atau bibit sambung (okulasi) (Suwarto et al., 2014). Tanaman kopi memiliki dua tipe pertumbuhan cabang, yaitu cabang ortotrop tumbuh ke arah vertikal dan cabang plagiotrop tumbuh ke arah horizontal serta memiliki daun berbentuk lonjong dengan tulang daun yang tegas dan berwarna hijau mengkilap yang tumbuh berpasangan dengan berlawanan arah (Rahardjo, 2012). Tanaman kopi membutuhkan waktu 3 tahun dari saat perkecambahan sampai menjadi tanaman berbunga dan menghasilkan buah kopi. Semua spesies kopi berbunga berwarna putih dan beraroma wangi yang muncul pada ketiak daunnya. Rahardjo (2012) menyatakan bahwa buah kopi tersusun dari kulit buah (epicarp), daging buah (mesocarp) dikenal dengan sebutan pulp, dan kulit tanduk (endocarp). Buah yang terbentuk akan matang selama 7-12 bulan. Setiap buah kopi memiliki dua biji kopi.

Di Indonesia sudah lama dikenal ada beberapa jenis kopi. Berikut adalah jenis-jenis kopi menurut Prastowo et al., (2010):

1. Kopi Arabika

Kopi ini merupakan kopi yang paling banyak dan paling dahulu perkembangannya di dunia maupun di Indonesia. Namun, kopi ini sangat tidak tahan terhadap penyakit Hemileia vastatrix, sehingga jenis tersebut banyak digantikan dengan jenis lain yang tahan terhadap penyakit tersebut. Jenis Arabika mempunyai ciri-ciri dan sifat-sifat sebagai berikut :

a.    Daun kecil, halus dan mengkilat, panjang daun + 12-15 cm dan lebar + 6 cm

b.    Biji buah lebih besar, berbau harum dan rasanya lebih enak.

c.    Di Indonesia, kopi ini dapat berproduksi baik pada ketinggian 1.000-1.750 m dari permukaan laut.

d.    Curah hujan yang optimal sekitar 1.500-2.250 mm/tahun

e.    Memerlukan angin yang tenang.

Karena terjadinya mutasi, maka banyak kopi yang termasuk golongan Arabika. Jenis-jenis kopi tersebut adalah kopi Arabika varietas Bourbon, jenis Catura, jenis Marago, jenis Pasumah, terdapat di Sumatera, dan jenis Congensis, asal dari Congo.

2. Kopi Robusta

Kopi jenis ini berasal dari hutan khatulistiwa di Afrika, dari pantai barat sampai Uganda, dan dapat tumbuh dari permukaan laut sampai ketinggian 1.700 m. Ketinggian yang optimal sekitar 300-800 m dengan curah hujan 1.250-2.500 mm/tahun. Sifat khusus dari jenis Robusta adalah :

A.Bentuk yang tumbuh tegak ke atas atau bentuk Robusta

B.Bentuk melebar. Bila tidak dipangkas, bentuk tanaman ini akanmenjadi perdu dan daunnya tumbuh lebih kecil

C.   Bau dan rasanya tidak seenak kopi Arabika, namun produksinya lebih tinggi

D.   Pemeliharaannya lebih mudah dan hemat.

E.Daun lebih kecil dengan permukaan berombak dan dari batangnya banyak tumbuh cabang

F. Tahan terhadap Hemileia vastatri

DAFTAR PUSTAKA

Setyaningrum.2015.Cerita Dibalik Secangkir Kopi Liberika Ibu (online). http://www.kompasiana.com/setyaningrum/cerita-dibalik-secangkir-kopi-liberika-ibu_55619d13719373dd35284aa9. Diakses pada 30 April 2020

Prastowo B., Elna K., Rubijo, Siswanto, Chandra I., Joni, M. 2010. Budidaya dan Pascapanen Kopi. Bogor: Pusat Penelitian dan Pengembangan Perkebunan.

Suwarto et al. 2014. Top 15 Tanaman Perkebunan. Jakarta: Penebar Swadaya

Rahardjo, Pudji. 2012. Kopi. Bogor: Penebar Swadaya

Pohon Keputusan

Pohon keputusan dalam aturan keputusan (decision rule)
merupakan metodologi data mining yang banyak diterapkan sebagai solusi untuk
klasifikasi. Decision tree merupakan suatu metode klasifikasi yang
menggunakan struktur pohon, dimana setiap node merepresentasikan
atribut dan cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, sedangkan daunnya
digunakan untuk merepresentasikan kelas. Node teratas dari decision
tree ini disebut dengan root.

Breiman et al. (1984) menyatakan bahwa metode ini
merupakan metode yang sangat populer untuk digunakan karena hasil dari model
yang terbentuk mudah untuk dipahami. Dinamakan pohon keputusan karena aturan
yang terbentuk mirip dengan bentuk pohon. Pohon terbentuk dari proses pemilahan
rekursif biner pada suatu gugus data sehingga nilai variabel respon pada setiap
gugus data hasil pemilahan akan lebih homogen. Pada pohon keputusan terdapat
tiga jenis node, antara lain :

1. Akar

Merupakan node teratas, pada node ini tidak ada input dan
dapat tidak mempunyai output atau dapat mempunyai output lebih dari satu.

2. Internal node

Merupakan node percabangan, pada node ini hanya terdapat
satu input dan mempunyai output minimal dua.

3. Daun

Merupakan node akhir atau terminal node, pada node ini
hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output (simpul terminal).

Sebagai contoh suatu pohon disusun oleh simpul t1, t2,
…, t4 dengan rincian terdapat 3 daun, 1 akar, dan 1 internal node.
Setiap pemilah (split) memilah simpul nonterminal menjadi dua simpul yang
saling lepas. Hasil prediksi respon suatu amatan terdapat pada simpul terminal
(daun).

Konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi
pohon keputusan dan aturan-aturan keputusan. Pohon keputusan merupakan himpunan
aturan if — then, dimana setiap path dalam pohon dihubungkan
dengan sebuah aturan dimana premis terdiri atas sekumpulan node yang
ditemui dan kesimpulan dari aturan terdiri atas kelas yang dihubungkan dengan
daun dari path. Pembentukan pohon keputusan terdiri dari beberapa tahap :

1. Konstruksi pohon diawali dengan pembentukan akar
(terletak paling atas). Kemudian data dibagi berdasarkan atribut-atribut yang
cocok untuk dijadikan daun.

2. Pemangkasan pohon (tree pruning) yaitu mengidentifikasikan
dan membuang cabang yang tidak diperlukan pada pohon yang telah terbentuk. Hal
ini dikarenakan pohon keputusan yang dikontruksi dapat berukuran besar, maka
dapat disederhanakan dengan melakukan pemangkasan berdasarkan nilai kepercayaan
(confident level). Pemangkasan pohon dilakukan selain untuk pengurangan ukuran
pohon juga bertujuan untuk mengurangi tingkat kesalahan prediksi pada kasus
baru dari hasil pemecahan yang dilakukan dengan divide and conquer. Pruning ada
dua pendekatan yaitu :

a. Pre-pruning yaitu menghentikan pembangunan
suatu subtree lebih awal (dengan memutuskan untuk tidak lebih jauh
mempartisi data training). Saat seketika berhenti, maka node berubah
menjadi leaf (node akhir). Node akhir ini menjadi kelas
yang paling sering muncul di antara subset sampel.

b. Post-pruning yaitu menyederhanakan tree dengan
cara membuang beberapa cabang subtree setelah tree selesai
dibangun. Node yang jarang dipotong akan menjadi leaf (node
akhir) dengan kelas yang paling sering muncul.

3. Pembentukan aturan keputusan yaitu membuat
aturan keputusan dari pohon yang telah dibentuk. Aturan tersebut dapat dalam
bentuk if — then diturunkan dari pohon keputusan dengan melakukan
penelusuran dari akar sampai ke daun. Untuk setiap simpul dan percabangannya
akan diberikan di if, sedangkan nilai pada daun akan ditulis di then.
Setelah semua aturan dibuat maka aturan dapat disederhanakan atau digabung.

Decision tree adalah suatu model klasifikasi yang
paling populer karena mudah diinterpretasikan oleh manusia. Banyak algoritma
yang dapat digunakan dalam pembentukan pohon keputusan seperti ID3, C4.5, CART,
dan GUIDE. Algoritma decision tree banyak digunakan dalam proses data
mining karena memiliki beberapa kelebihan :

1. Mudah mengintegrasikan dengan sistem basis data.

2. Memiliki ketelitian yang baik.

3. Dapat menemukan gabungan tak terduga dari suatu data.

4. Daerah pengambilan keputusan yang sebelumnya kompleks dan sangat global
dapat diubah menjadi lebih sederhana dan spesifik.

5. Dapat melakukan eliminasi untuk perhitungan-perhitungan yang tidak
diperlukan. Karena ketika menggunakan metode ini maka sampel hanya diuji
berdasarkan kriteria atau kelas tertentu.

6. Fleksibel untuk memilih fitur dari internal node yang
berbeda, fitur yang terpilih akan membedakan suatu kriteria dibandingkan
kriteria yang lain dalam node yang sama.

Kekurangan pohon keputusan adalah.

1. Terjadi overlap terutama ketika kelas-kelas dan
kriteria yang digunakan jumlahnya sangat banyak. Hal tersebut juga dapat
menyebabkan meningkatnya waktu pengambilan keputusan dan jumlah memori yang
diperlukan.

2. Pengakumulasian jumlah error dari setiap tingkat dalam sebuah pohon
keputusan yang besar.

3. Kesulitan dalam mendesain pohon keputusan yang optimal.

4. Hasil kualitas keputusan yang didapatkan dari metode pohon keputusan
sangat bergantung pada bagaimana pohon tersebut didesain.

DAFTAR
PUSTAKA

Breiman, L., Friedman, JH., Olshen, RA., Stone, CJ.,
1984, Classification and Regression Trees, Chapman &Hall/CRC, New
York.

Mubarok, Muhammad I., 2018, Pohon Regresi dengan
Pendekatan Generalized Unbiased Interaction Detection Estimation (Guide) untuk
Data Multirespon, Skripsi, Program Studi Statistika FMIPA UGM, Yogyakarta.

Firmani, Alfina N., 2016, Penyelesaian Regresi
Semiparametrik dengan Menggunakan Regresi Random Forest, Skripsi, Program Studi
Statistika FMIPA UGM, Yogyakarta.

PENGUJIAN CBR LAPANGAN PADA PERENCANAAN JALAN

PENGUJIAN CBR LAPANGAN PADA PERENCANAAN JALAN

Oleh Febi Afifa Ajengsari (@J03-FEBI)

Sumber: Penulis

Abstrak

Kegiatan konstruksi jalan raya adalah suatu pekerjaan yang memerlukan banyak persiapan seperti melakukan peninjauan terhadap jenis tanah yang akan dibangung, menguji karakteristik butiran tanah pada tanah tersebut serta menguji nilai pemadatan tanah guna menghasilkan nilai CBR yang baik. Seperti pada tanah ekspansif kita harus mengetahui nilai pemadatan yang baik karena kalau tidak akan mengalami kerusakan yang ditimbulkan pada tanah tersebut. Tujuan dari pengujian CBR lapangan adalah untuk mengetahui daya dukung tanah yang dinyatakan dalam nilai CBR dengan satuan persen (Atadreo88,2011). Sebelum melakukan CBR lapangan kita sebaiknya melakukan pengujian compaction di laboratrorium  guna mengetahui nilai kepadatan tanah yang dimana hasil grafik dari compaction akan digabung untuk mendapat nilai CBR di lapangan.

Kata kunci : Pengujian CBR lapangan, Kepadatan Tanah

Penduhuluan

Pada kegiatan konstruksi seperti perencanaan jalan raya, mendirikan rumah atau sebagainya banyak yang perlu diperhatikan. Hal yang paling penting ketika ingin melakukan  perencanaan jalan adalah dengan menguji keseluruhan metode baik yang terdapat di laboratorium atau di lapangan langsung. Beberapa metode yang bisa kita lakukan untuk melakukan pengujian di laboratorium adalah seperti pengujian kadar air, berat isi, berat jenis, batas cair, batas susut, batas plastis, analisis saringan, hidrolisis, compaction, konsolidasi, direct shear dan UCS. Selain melakukan pengujian di laboratorium tetapi kita juga harus melakukan pengujian langsung di lapangan. Beberapa metode pengujian yang dapat kita lakukan di lapangan adalah seperti handboring, CBR lapangan dan DCP.

Pelaksanaan pengujian yang akan dibahas sesuai dengan judul artikel ini adalah CBR lapangan. Pengertian CBR adalah suatu metode pengujian mekanika tanah dimana melihat perbandungan antara beban penetrasi beban penetrasi suatu lapisan tanah atau perkerasan terhadap bahan standar dengan kedalaman dan kecepatan penetrasi yang sama (Lauw Tjun Nji). Data CBR digunakan sebagai salah satu proses perencaan jalan yaitu untuk :

1.      Penentuan  tebal perkerasan untuk bagian jalan yang direncanakan akan mendapatkan penanganan pelebaran jalan

2.      Penentuan tebal lapis ulang di atas aspal apabila tidak dapat disediakan

3.      Penentuan tebal perkerasan untuk bagian jalan yang harus direkonstruksi

4.      Penentuan tebal perkerasan jalan baru

Untuk melakukan pengujian apapun itu harus sesuai dengan standar yang sudah ada tujuannya sebagai  acuan kualitas yang akan kita rencanakan pada pengujian CBR lapangan diatur dalam SNI 1738-2011 (Cara Uji CBR Lapangan). Dalam melakukan pengujian kita membutuhkan peralatan pengujian CBR lapangan diantaranya sebagai berikut:

1.      Dongkrak CBR dengan kapasitas 10 ton

2.      Cincin penguji dengan kapasitas 1,5 ton, 3 ton, 5 ton, atau sesuai dengan kebutuhan

3.      Piston penetrasi dan pipa penyambung

4.      Arloji penunjuk penetrasi

5.      Keping beban yang bergaris tengah

6.      Sebuah truck yang dibebani dengan kebutuhan alat berat lainnya

7.      Dua dongkrak truck

Langkah kerja dari persiapan lokasi pengujian CBR lapangan diantaranya sebagai berikut :

1.      Menyiapkan semua alat yang dibutuhkan

2.      Gali permukaan tanah sampai lapisan yang akan diujikan

3.      Permukaan tanah yang akan diujikan harus rata dan tidak boleh ada kemiringan dapat di cek dengan waterpass

4.      Permukaan yang akan diuji harus dibersihkan dari semua debu, pasir, atau kerikil yang berserakan

5.      Untuk tanah dasar yang belum ada perkerasan dan pemadatan cukup dibersihkan akar rumput dan bahan organik lainnya

6.      Selama pemasangan alat, permukaan yang sudah dibersihkan harus dijaga supaya kelembabannya tidak berubah dari kondisi awal

7.      Pemeriksaan dilakukan secepat mungkin sesudah persiapan selesai

Langkah kerja dari pembacaan waktu dan penetrasi :

1.      Piston penetrasi diturunkan sehingga memberikan beban permulaan sebesar 5 kg dan dapat digunakan beben tambahan jika diperlukan

2.      Arloji cincin penguji dan arloji penunjuk penetrasi diatur sehingga menunjuk pada angka nol

3.      Pembebanan ditambah dengan teratur agar kecepatan penetrasinya mendekati kecepatan tetap 1,25 mm per menit

4.      Pembacaan beban dan dicatat pada penetrasi:

-          0.32 mm (15 detik)

-          0.64 mm ( 30 detik)

-          1.27 mm ( 1 menit)

-          1.91 mm ( 1 menit 30 detik)

-          2.54 mm ( 2 menit)

-          3.81 mm ( 3 menit)

-          5.08 mm ( 4 menit)

-          7.62 mm ( 6 menit)

-          10.16 mm ( 8 menit)

-          12.70 mm ( 10 menit)

Langkah kerja untuk perhitungan nilai CBR lapangan :

1.      Menentukan beban yang bekerja

2.      Hitung tegangan di tiap kenaikan penetrasi

3.      Masukkan hasil pada grafik dan buat kurvanya

4.      Cek kurva apakah perlu dikoreksi atau tidak

5.      Gunakan hasil tegangan yang terkoreksi untuk perhitungan berikutnya

6.      Ambil nilai tegangan pada penetrasi : 0.1 inchi dan 0.2 inchi

7.      Hitung CBR dengan pembagian terhadap tegangan standar. Jika nilai CBR pada penetrasi 0.2 inci lebih besar daripada nilai CBR pada penetrasi 0.2 inchi maka pengujian harus dilakukan kembali sebanyak 3 kali pada lokasi yang berdekatan dan jika nilai CBR menunjukkan pada penetrasi 0.2 inchi lebih besar maka ditetapkan nilai CBR adalah pada penetrasi 0.2 inchi.

Sumber: SNI 1738-2011, Formulir Penentuan Nilai CBR

 Sumber: SNI 1738-2011, Grafik Pembebanan dan Koreksi

Kesimpulan

Sebuah pengujian dalam perencaan jalan dapat menggunakan metode CBR lapangan dan hasil output dari pengujian tersebut adalah nilai CBR berupa dengan satuan persen. Dengan nilai CBR ini kita akan mengetahui berapa besar kepadatan tanah yang akan dilakukan oleh alat berat di lapangan serta mengetahui apakah dengan nilai CBR tersebut perencanaan jalan akan sesuai dengan standar yang ada atau belum.

Saat melakukan perhitungann CBR lapangan hal yang perlu diperhatikan adalah  jika nilai CBR pada penetrasi 0.2 inci lebih besar daripada nilai CBR pada penetrasi 0.2 inchi maka pengujian harus dilakukan kembali sebanyak 3 kali pada lokasi yang berdekatan dan jika nilai CBR menunjukkan pada penetrasi 0.2 inchi lebih besar maka ditetapkan nilai CBR adalah pada penetrasi 0.2 inchi.

Daftar isi

Lauw Tjun Nji, Pengujian CBR Lapangan, https://lauwtjunnji.weebly.com/cbr-lapangan.html, diaskses pukul 5:34 PM

Modul praktikum, 2019, Modul Praktikum Mekanika Tanah I, diakses pukul 3:30 PM

SNI 1738-2011, Cara Uji CBR (California Bearing Ratio) Lapangan, https://lauwtjunnji.weebly.com/uploads/1/0/1/7/10171621/sni_1738-2011_cara_uji_cbr_lapangan.pdf, diaskses pukul 5:34 PM

FMEA (Failure Mode and Effect Analysis)

FMEA merupakan sebuah metodologi yang digunakan untuk mengevaluasi kegagalan terjadi dalam sebuah sistem, desain, proses, atau pelayanan (service). Identifikasi kegagalan potensial dilakukan dengan cara pemberian nilai atau skor masing – masing moda kegagalan berdasarkan atas tingkat kejadian (occurrence), tingkat keparahan (severity), dan tingkat deteksi (detection) (Stamatis, 1995).

FMEA terdiri dari 2 tipe, FMEA desain dan FMEA proses.

FMEA desain berfungsi untuk mendifinisikan akibat-akibat kegagalan yang terkait dengan kegagalan pada tahap mendesain produk, kemudian membuat prioritas penangulangannya agar rancangan produk yang akan didesain dapat memenuhi keinginan pelanggan. Manfaat yang akan diperoleh apabila organisasi menggunakan FMEA desain adalah :

1. Organisasi dapat meringkas waktu dari rencana pembuatan /perancangan produk, karena sudah diantisipasi dengan mempertimbangkan masukan pelanggan, sehingga dapat meminimalisir rework,
2. Organisasi dapat menghemat bahan baku yang dikeluarkan untuk perencanaan dan perancangan, karena dampak atas kegagalan desain sudah diminimalisir,
3. Meningkatkan reputasi organisasi, karena terpenuhinya kepuasan pelanggan.

FMEA proses berfungsi untuk mendefinisikn akibat-akibat kegagalan yang terkait dengan kegagalan pada tahap proses, kemudian membuat prioritas penanggulangannya, agar rancangan dari produk yang akan diproduksi dapat memenuhi keinginan dari pelanggan. Manfaat yang akan diperoleh apabila organisasi menggunakan FMEA proses adalah :

1. Dapat meminimumkan scrap, karena kegagalan pada proses sudah dapat sedini mungkin dicegah,
2. Apabila scrap menjadi minim, artinya kegiatan rework pun berkurang atau dapat dihindari,
3. Mencegah jumlah cacat produk, baik saat produk masih di area internal perusahaan maupun di area eksternal,
4. Berkurangnya cacat produk yang diterima pelanggan atau malah zero defect yang akan mingkatkan kepuasan pelanggan dan menumbuhkan loyalitas pelanggan.

Daftar Pustaka

Nia, B.P. &  Arif, M. (2014). Penggunaan FMEA dalam Mengidentifikasi Resiko Kegagalan Proses Produksi Sarung ATM  (Alat Tenun Mesin) di PT. Asaputex Jaya Tegal. Jurnal Teknik Industri Universitas Diponegoro, Vol. 9 No. 2, 93-98.

Tannady, Hendy. 2015. Pengendalian Kualitas. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Ingatan Semu saat Bernostalgia

Ketika suatu suasana mengingatkan Anda akan masa lampau yang pernah Anda alami, menandakan Anda sedang bernostalgia. Nostalgia sendiri adalah sebuah sentimentalitas untuk masa lalu, biasanya untuk sebuah periode atau tempat dengan asosiasi personal yang bahagia. (Boym, Svetlana, 2002). Saat seseorang sedang bernostalgia ingatan-ingatan menyenangkan yang pernah terjadi terbayang kembali di pikirannya, namun ingatan ini agak pudar bukan? terkadang ketika bernostalgia, imajinasi kita aktif dalam membuat bayangan akan ingatan tersebut. Proyeksi yang dihasilkan imajinasi ini sayangnya tidak akan akurat, karena seiringnya waktu, pasti otak kita melupakan detail-detail kecil dari suatu ingatan. Namun, kita ingin mengingat sebaik mungkin akan bayangan tersebut, dan ketika kita memaksakan mengingat suatu peristiwa, secara tidak sadar Anda mulai membayangkan hal-hal yang tidak pernah terjadi di peristiwa tersebut menjadi hal yang memang terjadi, dengan efektif Anda membuat ingatan semu.

Ketika kita sedang membicarakan topik yang mengundang nostalgia bersama dengan teman atau seseorang yang juga mengalami peristiwa yang dinostalgiakan tersebut, kita akan sebisa mungkin untuk membayangkan hal tersebut. Ketika terjadi konflik dalam mendiskusikan hal tersebut, contohnya si ‘X’ mengatakan jika “di kejadian itu tetangga kita yang polisi itu berkumis”. Namun dalam ingatan si ‘Y’, sang Tetangga tersebut tidak memiliki kumis dan si ‘X’ tetap meyakinkan si ‘Y’ jika Tetangga itu berkumis dan memberikan argumen untuk mengubah alam sadarnya, dengan kalimat-kalimat persuasif “Masa kamu tidak ingat?, aku saja ingat” atau “Memang kamu masih agak muda waktu itu”. Mencari kenyataan untuk hal ini harus dibantu dengan bukti seperti foto, rekaman, dan atau orang yang bersangkutan dan tidak terdapat bias atau persuasi dalam menyampaikan ingatannya.

 Ingatan semu ini berpengaruh dalam pengambilan keputusan, ketika kita bernostalgia dan mengingat masa lampau yang umumnya sangat berbeda dari masa yang sekarang sedang berjalan, sering kita membayangkan jika kita bisa kembali ke masa seperti itu lagi. Lalu apa hubungannya dengan pengambilan keputusan?, coba Anda bayangkan ketika terdapat pemilihan suatu calon yang akan memiliki wewenang dalam mengubah situasi suatu negara. Sang calon ini menjanjikan akan mengembalikan situasi seperti masa yang lampau, dimana Ia menggunakan kata-kata sugesti seperti “Tenteram”, “Damai”, “Mudah” dan sebagainya. Secara tidak sadar, otak kita akan mengasosiasikan kata-kata tersebut dengan ingatan nostalgia yang terbayang pada masa itu.
Sugesti tersebut memang tidak selalu terjadi dan efektif, namun terdapat faktor-faktor yang mempengaruhi ingatan semu ini. Salah satu faktor ini adalah perbedaan-perbedaan antar individu. Seseorang dengan imajinasi kreatif yang tinggi diketahui untuk lebih berhubung dengan ingatan semu (Bull, Ray 2005). Imajinasi kreatif dapat mengantarkan detail yang jernih akan peristiwa yang dibayangkan. (V, David 2000).  Juga, Seseorang yang menginginkan penerimaan sosial dari seseorang yang derajat sosialnya lebih besar dari padanya cenderung akan menerima ingatan semu tanpa menyaring dan memastikan konten, dan ingatan dari dirinya sendiri. (Bull, Ray 2005). Tidak hanya hal-hal tersebut saja, juga terdapat faktor-faktor lain yang mempengaruhi ingatan semu ini.

Setelah mengetahui hal ini, perlu kita pastikan bahwa kita dapat menangkan sugesti yang dapat mempengaruhi pengambilan keputusan kita dengan cara menanam ingatan semu dan membayangkannya dalam imajinasi kita. Coba untuk selalu memeriksa fakta dari informasi yang diberikan dan memberikan informasi tambahan sesuai yang Anda ingat, apakah orang yang Anda sedang berbincang dengan adalah seseorang yang persuasif? Atau bahkan manipulatif?. Perlu berhati-hati dalam berkomunikasi dengan orang seperti ini, pastikan Anda mampu memastikan yang mana yang hanya sekedar bernostalgia, dan yang mana yang manipulatif.



Daftar Pustaka:

Boym, Svetlana (2002). "The Future of Nostalgia" xiii–xiv. 

Ost, James; Foster, Samantha; Costall, Alan; Bull, Ray (2005). "False reports of childhood events in appropriate interviews". Memory. 13 (7): 700–710

Paddock, John R.; Terranova, Sophia; Kwok, Rosie; Halpern, David V. (2000). "When Knowing Becomes Remembering: Individual Differences in Susceptibility to Suggestion". The Journal of Genetic Psychology. 161 (4): 453–468