Wawancara Bersama Titan Hartono: Sudah Tidak Relevan Lagi Mengkotak-kotakan Keilmuan

Seiring berjalannya waktu, kita semua mengalami momen yang secara lambat namun tegas mengubah cara kita memahami sains dan diri kita sendiri. Wawancara saya baru-baru ini dengan Noor Titan Putri Hartono adalah salah satu momen tersebut. Sebagai seorang ilmuwan mekanik, Titan meraih gelar sarjana hingga PhD di Massachusetts Institute of Technology (MIT), di mana penelitian doktoralnya mengkaji kinerja dan stabilitas material surya yang sedang berkembang hingga saat ini. Catatan dalam profil akademiknya, luaran risetnya terbit di jurnal ilmiah bereputasi tinggi seperti Nature Communications dan Journal of Materials Chemistry A. Luaran ilmiah itu cukup untuk menjelaskan capaian karirnya sebagai peneliti di bidang ilmu material.

Karir Titan (panggilan akrabnya) berkembang di berbagai universitas, institut penelitian, dan lingkungan industri dari Amerika Serikat hingga Jerman tempat dia bekerja saat ini. Ia juga dituntut harus beradaptasi dengan perkembangan displin keilmuan yang ditekuninya, termasuk perpindahan kajian dari ilmu material berbasis laboratorium menuju analisis tingkat sistem tentang transisi energi. Saat ini, Titan memimpin proyek penelitian di satu institut Helmholtz Jerman. Di sela kesibukannya, saya mewawancarainya untuk merefleksikan perjalanan studi dan karirnya hingga saat ini, apa saja pendapatnya sebagai peneliti perempuan dan perkembangan kecerdasan buatan (AI).

Bagaimana awalnya Anda tertarik dengan sains?

Titan Hartono: Buat saya pribadi, saya itu orangnya sangat curious dan ‘kepo’, tapi secara umum dari kecil memang suka dengan hal-hal penasaran dengan hal ini itu, sering baca juga sebelumnya. Baca komik juga iya, baca Manga Jepang yang temanya detektif dan sebagainya. Jadi, mungkin kalau common thread-nya adalah penasaran aja sih sebenarnya, kayak titik awalnya itu dari situ.

Lalu memutuskan, memilih jurusan kuliah (S1) itu bagaimana?

Titan Hartono: Pemilihan jurusan itu sebenarnya dulu kayaknya saya masuk 2012 kan, itu sudah mulai ngetrend tuh “oh yang banyak duit tuh computer science gitu“. Seperti orang pada bilang, “ayo cobain computer science, karena kayak lapangan kerjanya diprediksi akan makin banyak“. Tapi setelah ambil kelas programming waktu itu, satu bulan sangat intens, itu saya kayak nggak suka, kayak apaan sih ini debugging the whole time gitu, kayak di depan komputer, nggak seru gitu, sehingga saya mulai ngambil partial differential equation pada waktu itu.

Terus ngambil kelas itu dan ternyata suka, karena kelas partial differential equation ini banyak berbicara tentang berat dan pegas. Oh ini kayaknya menarik nih, saya suka hal ini, “mungkin teknik mesin aja kali ya“, terus kayak akhirnya declare jurusan itu. Di teknik mesin, seru karena banyak yang hands-on project gitu, beneran ke workshop, bikin sesuatu, desain sesuatu, dan sebagainya, dan jadinya di teknik mesin waktu itu jurusan S1-nya.

Apa yang sering ditanyakan kebanyakan orang tentang perjalanan akademik Anda?

Titan Hartono: Mereka biasanya lebih curious kenapa bisa masuk kampusnya (red. MIT) sih. There isn’t so much curiosity about what I’m doing, atau kayak kerjaan saya apa biasanya jarang ditanyakan. Ya dulu bilangnya sih selalu, memang tahu MIT awalnya dari komik kan, dari manga Jepang Q.E.D, tentang detektif jenius, 15 tahun udah lulus dari MIT, terus kayak dia balik ke Jepang karena pengen jadi anak SMA biasa di Jepang, kayak hal-hal nggak masuk akal seperti itu. Jadi awalnya dari situ pengen masuknya, terus ya kebetulan ada kesempatannya apply keterima.

Bagaimana dengan pertanyaan Jurnalis kepada Anda?

Titan Hartono: Good question. Jadi saya kebetulan pernah (diwawancarai) sama jurnalis..kalau itu sih sudah spesifik, jadi mereka sudah punya background information. Mereka sudah punya beberapa pertanyaan spesifik yang terkait ke bidangku, jadi udah spesifik pertanyaannya tuh ke energi, kayak solar cell, yang partikular kayak pekerjaan saya, topik saya selama PhD, kenapa topik yang saya lakukan penting, kayak what it means, apa signifikannya.

Memang tahu MIT awalnya dari komik kan, dari manga Jepang Q.E.D, tentang detektif jenius, 15 tahun udah lulus dari MIT, terus kayak dia balik ke Jepang karena pengen jadi anak SMA biasa di Jepang, kayak hal-hal nggak masuk akal seperti itu. Jadi awalnya dari situ pengen masuknya, terus ya kebetulan ada kesempatannya apply keterima.

Ceritakan apa yang menjadi momentum Anda sebagai peneliti?

Titan Hartono: Buat saya momen itu adalah saat mengikuti kelasnya Prof. Christopher Knittel di kelas energy economics. Itu sangat seru kelasnya. Kelasnya didesain jadi kayak gim. Jadi, yang gim pertama itu soal OPEC. Di tiap kelasnya dibagi beberapa grup, terus tiap grup itu berperan seolah mereka salah satu negara OPEC untuk memahami bagaimana pasar minyak berfungsi di dunia, monopoli, dsb, kita belajarnya dari situ. Terus, gim keduanya waktu itu adalah pricing electricity market.. aku ngambil lagi (kuliah) intro sustainable energy, nuclear, and society.. jadi, udah exposure dari situ. Dan setelah itu, sewaktu master (S2), saya tahu ingin mengerjakan (topik) energi. Jadi, waktu itu, karena masternya research-based, ya udah langsung nyari profesor yang cocok soal energi apa. Saya langsung interview, dan diterima.

Dari momentum tersebut, pengaruh apa yang masih Anda rasakan hingga saat ini dalam perilaku kerja Anda sebagai peneliti?

Titan Hartono: Jadi, I was really lucky from the starting point, udah bisa punya kesempatan untuk kolaborasi sama network mereka. Menurut saya, satu hal yang dilakukan dengan sangat baik oleh supervisor PhD dan postdoc saya pada saat itu adalah bimbingan dan kolaborasi. Jadi, saya benar-benar beruntung sejak awal, sudah bisa mendapatkan kesempatan untuk berkolaborasi dengan jaringan mereka. Misalnya, ada pertemuan dengan industri yang memberikan kita pendanaan. Dari tahun pertama, mereka bilang, “Ya sudah, kamu datang saja, kita kasih pendanaan buat kamu ikut konferensi, meskipun kamu belum punya hasil penelitian.” Jadi, lebih ke arah diajak ngobrol, “Oh, kamu ikut makan malam, ikut makan siang, konferensinya akan di kota kita tahun ini, kamu bertanggung jawab buat ngadain tur laboratorium.” Jadi, terpapar pada bidang penelitian atau komunitas sejak awal itu benar-benar berharga.

Jadi, saya merasa beruntung, banyak publikasi saya dari S2 dan S3 sudah di top jurnal per se. Tapi, saya memang melakukan sesuatu untuk itu. Dan saya sudah biasa dengan prosesnya, “oh apa yang dibutuhkan untuk masuk ke top jurnal itu, itu membutuhkan banyak kerja keras dan apa artinya, itu sudah dari awal“. Saya benar-benar bersyukur atas kesempatan itu. Saya tahu itu adalah suatu keistimewaan, tidak semua orang memiliki kesempatan seperti itu. Dan sampai sekarang pun masih terasa, tentu saja sebagai peneliti, Anda diukur dari dampak publikasi. Orang-orang selalu mengatakan, “oh Anda memiliki jumlah sitasi yang baik“, tapi saya berutang itu pada mentoring dan jaringan koneksi yang baik, yang dimiliki oleh profesor dan postdoc saya pada saat itu.

Jadi, I was really lucky from the starting point, udah bisa punya kesempatan untuk kolaborasi sama network mereka..
tapi saya berutang itu pada bimbingan yang baik, dan jaringan koneksi yang baik yang dimiliki oleh profesor dan postdoc saya pada saat itu.

Bagaimana kemudian Anda menekuni bidang ilmu material dari teknik mesin? Apakah ini akan bergeser lagi?

Titan Hartono: Jadi, karena topik penelitian saya adalah energi, topik tesis master saya sebenarnya adalah ilmu material. Jadi, pada tahun pertama dan kedua program master saya, karena latar belakang saya adalah teknik, saya harus terbiasa bekerja di laboratorium dan sebagainya, yang sebenarnya dipaksakan pada saya di awal program master saya. Jadi, saat itu, semuanya benar-benar tentang pekerjaan laboratorium dan sejenisnya, diajarkan langsung oleh mentor, postdoc, dan mahasiswa PhD di laboratorium, itulah mengapa saya akhirnya masuk ke ilmu material. Dan ya, tesis PhD saya akhirnya berfokus pada ilmu material, meskipun akhirnya juga menyentuh banyak aspek kecerdasan buatan dan machine learning. Jadi, itu juga agak hybrid.

Tapi sekarang sedang bergeser lagi. Saya pikir perkembangan terjadi begitu cepat, jadi sebagai peneliti, kita beradaptasi, mencari peluang untuk hal-hal yang menarik bagi kita, jadi seperti, oh, apa yang kita anggap menarik, jadi kita beralih lagi. Jadi, bahkan sekarang, saya tidak bekerja di laboratorium lagi. Setelah postdoc pertama saya di Berlin, saya pindah ke industri selama setahun, dan jabatan saya di industri sebenarnya adalah data scientist untuk R&D. Jadi, saya beralih lagi ke bidang ini. Sekarang, topik pekerjaan baru saya sebagai pemimpin tim bahkan tidak terkait dengan sel surya, tetapi lebih ke sistem energi secara keseluruhan, dan kecerdasan buatan (AI), serta machine learning.

Ada yang ingin Anda ceritakan sebagai ilmuwan perempuan di bidang ilmu material

Titan Hartono: Ya, tentu saja. Misalnya, kalau masuk ke ruangan itu selalu kayak,“oh, berapa orang perempuan?” Itu kayak selalu, ini selalu secara tidak sadar gitu. Misalkan, kalau ke konferensi atau apa, kayak saya lebih terburu-buru ngobrol sama sesama perempuan juga, karena mereka punya beberapa pengalaman berbagi kan. Ya, tapi tentu saja kayak ngobrol sama yang lain juga kalau di konferensi. Tapi, ini sih, kayak male dominated itu jelas banget. Semua orang bilang kayak, oh ya, kita kayak mencoba untuk melakukan yang lebih baik dalam lingkungan pekerjaan, dan diversitas, dan sebagainya.

Cuma ada satu momen di mana yang menurut saya justru sangat, ini ya, apa ya, sangat kayak I was taken a back itu, ada momen di mana dulu pernah ketemu sama dosen dari Indonesia gitu, yang visiting, dan waktu itu saya posisinya S3 dan the first comment that they said, adalah “kamu kok S3 gitu, ntar susah cari cowok loh, nggak ada yang mau loh” Itu justru komennya itu datang dari akademisi Indonesia, which was like, that was really unfortunate, and I still remember it until now. Tapi so far sih sebenarnya menurut aku, in general, people are supportive, I think. Dulu postdoc aku pas aku lagi S3, juga dia perempuan, dan dia kayak sangat encouraging aku gitu.

Apa sih yang seharusnya dilakukan oleh mungkin grup riset, atau mungkin universitas, atau lembaga riset itu, untuk lebih banyak mendorong peneliti perempuan di tempatnya?

Titan Hartono: It’s really hard, karena selalu kan mirip funnel ya, kayak saringan gitu, jadi you need more woman talent to begin with, to be able to have more woman scientist, jadi, starting point-nya, of course, kita harus pull-nya lebih besar, lebih banyak perempuan. Dan bidang ini harus menarik lebih banyak perempuan juga untuk memulai, nggak sih? Di tiap langkahnya itu harus grup riset, oke, mereka bisa melakukan sebanyak mungkin, tapi kita harus lebih banyak orang yang S3 di bidang teknik atau STEM, berarti kan kita harus lebih banyak lulusan S2-nya, terus berarti kita harus lebih banyak menarik lulusan S1-nya, terus pertanyaannya kayak lingkungan seperti apa yang bisa mendukung perempuan lebih baik dari awal, biar saringannya nggak terlalu kecil, tapi lebih besar dan lebih banyak yang berjalan melalui fungsi, gitu kan.

Mungkin lingkungannya nggak lebih lumayan hostile, mungkin buat perempuan, saya nggak tahu ya, tapi dulu sewaktu saya S1, di jurusan saya kayak 45%-55% perempuan versus laki-lakinya. Dan waktu itu MIT lumayan intensional, mereka lumayan mencoba untuk menarik keseimbangan yang baik, karena bukan berarti lebih gampang masuk sebagai seorang perempuan juga ke universitas, tapi lebih ke, mereka biasanya self-selecting, kalau mendaftar, mereka benar-benar ingin, dan mereka benar-benar bagus pada hal itu.

Jadi, nggak tahu kalau misalkan lingkungan di Indonesia seperti apa, tapi saya dengar kalau di teknik mesin, misalkan di Indonesia ada stereotipe, ada kurang nyaman buat perempuan secara umum. Artinya perbaikan itu mungkin dari bagian yang paling hulu. Jadi, sudah harus dari awal. Bahkan kalau mau lebih awal lagi, orang ngomongin, kenapa kalau perempuan pas kecil, pas balita dikasih boneka, kenapa laki-laki dikasih mobil-mobilan. Ya, mulai dari lebih awal, kalau mau mengambil bahasan yang panjang.

Ini terkait dengan iklim akademik. Dari dua negara ini, menurut opini Anda apa hal yang paling mencolok dari dua negara ini?

Titan Hartono: Menurut saya di AS itu lebih rata, hierarki-nya. Tapi konteksnya mungkin dulu aku di universitas, terus pekerjaan aku sekarang di institusi penelitian, mungkin beda. Tapi di Jerman, aku merasa dia lebih hierarki birokrasinya. Menurut saya, ini juga yang berkontribusi pada cepatnya perkembangan sains di AS daripada Jerman. Kalau di Jerman, orangnya menurut aku lebih kritikal, dan “menembak” ide. Tapi yang muncul dari itu adalah ide yang benar-benar bagus. Tapi di AS itu agak lebih fleksibel soal itu, mungkin kita harus meng-explore ini dulu, dan lihat ke mana kemudian. Jadi, lebih agile juga.

Tapi kalau di Jerman, lebih ke “teg-teg” (red: sistematis). Tapi mungkin tergantung bidang, tergantung grup, tergantung siapa profesornya, dan dari mana profesornya juga, ngaruh. Tapi hal baik di Jerman itu menurut saya, lebih manusiawi. Kalau memang mau PhD, atau mau postdoc, bayarannya lebih manusiawi. Work-life balance-nya lebih manusiawi. Karena kalau di Jerman, hari Minggu nggak boleh kerja by law. Jadi, lab itu benar-benar tutup hari Minggu. Kamu nggak bisa nge-lab. Kamu nggak bisa kerja. Tapi di AS, it’s around the clock a little bit, standby, replying email, doing stuff on Sunday. Tapi mungkin itu juga karena dulu lagi PhD juga. Jumlah hari libur, support buat keluarga, itu jauh-jauh berbeda di Jerman dan di Amerika

Nah, soal kecerdasan buatan (AI), seberapa besar berpengaruh pada pekerjaan Anda?

Titan Hartono: Ya, menurut saya memang sangat berbeda dibandingkan dengan era sebelum ChatGPT. Karena saya memulai dengan program PhD, yang sebenarnya seperti jembatan antara machine learning dan ChatGPT. Semua konsep machine learning yang saya pelajari saat itu sekarang terasa sangat ketinggalan zaman. Belum genap sepuluh tahun, kan? Kita hanya berbicara tentang 7-8 tahun yang lalu. Sekarang rasanya sudah sangat ketinggalan zaman. Setelah ChatGPT, maksud saya, saya masih ingat masa-masa awal ChatGPT, orang-orang masih sangat antusias, mereka sangat bersemangat, seperti, “Oh, sekarang saya bisa, apa, menulis makalah, tata bahasa, jadi lebih mudah.” Seperti menulis dalam bahasa Inggris seperti merevisi, merumuskan ulang, atau membuat paragraf mengalir lebih baik. Atau seperti menulis CV, kalau mau melamar pekerjaan.

Tapi sekarang sudah melampaui itu, sampai pada titik yang tidak pernah Saya bayangkan sebelumnya. Misalnya, kita berbicara tentang jurnal yang dibanjiri artikel AI. Things are moving so fast that regulations cannot catch up for sure. Tetapi pada saat yang sama, belum cukup yang telah dilakukan, seolah-olah orang tidak bisa berhenti sejenak dan merenung, seolah-olah hal itu sudah sulit.

Karena segalanya terus berubah, hal-hal baru terus muncul. Dan orang-orang tidak bisa berhenti sejenak untuk merenung, seperti, “Oh, apa artinya ini bagi pekerjaan saya?” Misalnya, saya masih tidak bisa membayangkan, “Oh, Saya akan dievaluasi berdasarkan, misalnya, makalah saya dievaluasi oleh AI sebelum, atau menggantikan proses tinjauan sejawat normal, bagaimana Anda melatih AI untuk mengevaluasi penelitian Anda secara holistik?” Semua hal ini, saya tidak tahu, ada banyak pertanyaan terbuka, menurut saya. Di tempat kerja sekarang, tidak ada lagi pertanyaan apakah kita bisa atau tidak membicarakannya, tetapi sekarang ada konsensus atau kesepakatan yang digunakan.

Lalu, bagaimana pendapat Anda tentang masalah keaslian dan keunikan dalam penggunaan kecerdasan buatan (AI)?

Titan Hartono: Yang pertama, keaslian dan keunikan harus tetap berasal dari orangnya. Ide harus pertama kali berasal dari orang tersebut. Cara-cara untuk melakukannya, itu berbeda-beda. Menurut saya pribadi, kita bisa memanfaatkan berbagai alat AI untuk membantu menganalisis lanskap penelitian, menurut saya itu boleh-boleh saja. Namun, proses generasi ide tetap harus berasal dari individu tersebut. Menurut saya, itulah batasnya. Dalam hal penulisan makalah, bagi saya, batasannya adalah poin-poin utama atau bagian-bagian utama tetap harus berasal dari individu tersebut, dan saya hanya menggunakan alat AI untuk merumuskan ulang informasi.

Ini bagian terakhir, hal apa yang sekarang ingin Anda sampaikan kepada diri Anda di masa lalu?

Titan Hartono: Saya akan bilang soal adaptabilitas. Karena hal-hal bergerak dengan cepat. Saya dulu benci “koding”di Python tapi sekarang lihat saya, itu pekerjaan saya sepenuhnya. Saya bergerak sangat cepat, kadang-kadang yang kita kira akan “oh saya bakal ngerjain ini sampai pensiun”, tidak ada lagi hal seperti itu. Jika kita tetap berpikir, “saya ingin ngerjain satu hal yang saya sangat baik”, sepertinya itu tidak akan membawa saya ke mana-mana sekarang. Saya harus selalu belajar, bahkan sudah tidak relevan lagi mengkotak-kotakan keilmuan, karena semuanya bergerak dengan cepat.

Lalu, perlukah kita memperlambatnya?

Titan Hartono: Mungkin tidak, mungkin ini hal yang baik, semuanya bergerak dengan cepat, tapi mungkin kita juga perlu menghabiskan waktu untuk berhenti, untuk berpikir dan melihat proses sejauh ini bagaimana, apakah kita harus terus melakukan ini, atau apakah kita harus memperlambatnya.