Pemanfaatan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) kian menjadi sorotan di berbagai sektor, termasuk dalam manajemen proyek. M. Fauzan, mahasiswa Program Magister Teknik Industri, Departemen Teknik Mesin dan Industri (DTMI) UGM, melalui seminar proposal untuk tesisnya yang berjudul “Pengaruh Human-AI Collaboration terhadap Anchoring Bias dalam Mengestimasi Biaya dan Waktu Proyek” pada Jumat (08/08) mengkaji peran Human-AI Collaboration dalam mengurangi anchoring bias pada estimasi waktu dan biaya proyek. Penelitian ini menjadi relevan mengingat anchoring bias sering menjadi penyebab ketidakakuratan estimasi yang dapat berdampak pada keterlambatan maupun pembengkakan biaya proyek.
Anchoring bias adalah kecenderungan seseorang untuk terlalu terpaku pada informasi awal yang diperoleh, sehingga estimasi yang dibuat cenderung menyimpang dari kondisi aktual. Dalam konteks proyek, bias ini dapat merugikan organisasi karena mempengaruhi pengambilan keputusan dan perencanaan sumber daya.
Penelitian Fauzan menggunakan desain eksperimen 2×2×2 factorial yang mencakup tiga variabel independen: tingkat pengalaman estimator (expert dan novice), penggunaan AI (dengan dan tanpa AI), serta jenis estimasi (waktu dan biaya). Proses pengumpulan data dilakukan melalui simulasi estimasi proyek dengan berbagai skenario, yang kemudian dianalisis menggunakan metode three-way ANOVA untuk menguji pengaruh interaksi antar variabel.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan AI, khususnya generative AI, memiliki potensi besar dalam membantu mengurangi anchoring bias, terutama pada estimator yang masih minim pengalaman. Dengan dukungan AI, estimator mampu membuat perkiraan yang lebih akurat karena mendapatkan referensi berbasis data yang lebih luas dan objektif.
Fauzan menyampaikan bahwa temuan ini diharapkan dapat menjadi masukan strategis bagi organisasi, terutama di sektor konstruksi, teknologi, dan industri lainnya, untuk mengintegrasikan AI dalam proses estimasi proyek. “Integrasi Human-AI Collaboration tidak hanya berfungsi sebagai alat bantu teknis, tetapi juga sebagai sarana peningkatan kualitas pengambilan keputusan, khususnya bagi estimator baru yang rentan terhadap bias,” ujarnya.
Dengan adanya penelitian ini, UGM menegaskan komitmennya untuk terus berkontribusi pada pengembangan ilmu pengetahuan dan penerapan teknologi mutakhir yang selaras dengan kebutuhan industri serta mendukung pencapaian Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (Sustainable Development Goals).
Kontributor: Maryanti, A.Md.
Penyusun: Gusti Purbo Darpitojati, S.I.Kom.
Dalam paparannya, Frieda menjelaskan bahwa baterai bekas kendaraan listrik mengandung material bernilai tinggi namun juga berpotensi menimbulkan dampak lingkungan jika tidak dikelola secara tepat. 
