Oleh: Arina Isti’anah
(Dosen Sastra Inggris, Universitas Sanata Dharma)
Dalam ranah sosio-kognitif, bahasa merupakan piranti yang menjembatani memori dan pengalaman individu dan kelompok, baik episodik maupun jangka panjang. Dengan kata lain, cara kita berbahasa merepresentasikan pengalaman dan relasi kita dengan lingkungan yang lebih besar, termasuk bagaimana kita menanggapi suatu isu sosial. Van Dijk (2006) menyatakan bahwa bahasa juga bersifat ideologis karena penggunaan aspek leksikal, gramatikal, dan struktur wacana mampu membentuk dikotomi Us vs Them dengan berbagai dimensi. Ideologi dapat didefinisikan sebagai cara pandang individu dan kelompok terhadap sesuatu. Ideologi individu memiliki kemampuan untuk membentuk ideologi kelompok melalui bahasa, salah satunya adalah dari agensi atau aktor sosial.
Agensi atau aktor sosial dalam bahasa terwujud melalui satuan leksikal dan gramatikal, yang mengemban fungsi ideologis. Dalam hal ini, penutur dapat menyampaikan maksud ideologisnya dengan menyebutkan atau menyembunyikan agen atau aktor sosial dalam tuturannya. Van Leeuwen (2008) menawarkan kerangka untuk membaca strategi tersebut melalui teori representasi aktor sosial. Menurutnya, aktor sosial dapat dilibatkan (inclusion) atau disingkirkan (exclusion) dari teks, baik dengan dihilangkan sama sekali (suppression) maupun disamarkan ke latar belakang (backgrounding). Aktor yang dilibatkan pun dapat direpresentasikan secara berbeda: sebagai individu (individualization) atau sebagai bagian dari kelompok (assimilation); disebut dengan nama dirinya (nomination) atau hanya dengan kategori (categorization), misalnya berdasarkan fungsi atau jabatan (functionalization) maupun identitas sosial (identification); serta diposisikan sebagai pelaku aktif (activation) atau sebagai pihak yang dikenai tindakan (passivation). Setiap pilihan ini tidak netral karena menentukan siapa yang ditampilkan sebagai agen yang berdaya dan siapa yang dilebur dalam kelompok atau dihilangkan dari teks.
Dalam wacana krisis iklim, surat kabar arus utama Detik dan Kompas menggunakan beberapa strategi linguistik yang mirip dalam melibatkan aktor sosial dalam memberitakan keterlibatan perempuan dalam mengatasi krisis iklim, seperti “Komnas Perempuan, Kepala Dinas Pemberdayaan Perempuan, buruh perempuan, petani kopi perempuan, Ratna Susianawati (Deputi Bidang Perlindungan Hak Perempuan Kementerian PPPA), Mariana Amiruddin (Komisioner Komnas Perempuan), Asmania (Ketua Kelompok Perempuan Pulau Pari), dan Raniah (Ketua Organisasi Perempuan Sungai Lemau)”. Dalam kerangka van Leeuwen, daftar tersebut memperlihatkan beragam strategi representasi: Komnas Perempuan dihadirkan sebagai institusi atau kelompok; Kepala Dinas Pemberdayaan Perempuan dihadirkan melalui jabatannya (functionalization); buruh perempuan dan petani kopi perempuan dihadirkan melalui kategori pekerjaan dan gender (functionalization dan classification); sementara Ratna Susianawati, Mariana Amiruddin, Asmania, dan Raniah disebut dengan nama diri (nomination) sekaligus jabatannya. Penyebutan nama diri membuat perempuan hadir sebagai individu konkret yang berdaya, bukan sekadar kategori sosial.
Berikut contoh penggalan pemberitaan di Kompas tentang cara Raniah menyuarakan abrasi.
“Bersama ratusan perempuan desa setempat, Raniah membentuk organisasi Perempuan Sungai Lemau yang berjuang menyuarakan keresahan kelompok perempuan agar abrasi segera diatasi. Sejumlah kegiatan mereka lakukan mulai dari menanami mangrove sepanjang pesisir hingga berkirim surat kepada pemerintah agar abrasi di kampungnya dapat dihentikan. ‘Aksi perempuan desa menyelamatkan kampung dari abrasi selalu gagal, kami pernah menanam mangrove di sepanjang pantai namun habis tersapu ombak, ombak laut Samudera Hindia memang ganas. Kami berkirim surat ke bupati, DPRD, gubernur juga, namun belum ada titik terang,’ keluhnya.”
Dalam penggalan berita di atas, kita dapat memahami perjuangan seorang perempuan bernama Raniah dalam membentuk organisasi dan memperjuangkan lingkungan karena abrasi. Dalam kacamata van Leeuwen (2008), penyebutan nama diri (nomination) tersebut merupakan kendaraan ideologis untuk merepresentasikan aktor sosial secara utuh sebagai individu (individualization) yang berjuang, bukan hanya sebagai bagian dari kelompok atau perwakilan kelompok. Hal ini juga merupakan strategi legitimasi yang dipilih Kompas untuk meningkatkan kredibilitas beritanya karena narasi yang dibangun dalam berita berdasarkan pengamatan dan wawancara langsung dengan Raniah. Pemberitaan berisi narasi seperti ini merupakan bentuk bahasa yang bersifat kognitif dan sosial. Dengan mengabarkan narasi perjuangan perempuan dalam mitigasi krisis iklim, pembaca akan memahami bahwa ternyata persoalan iklim bukan hanya pekerjaan rumah pemerintah, melainkan masyarakat lokal, termasuk perempuan, telah secara nyata menunjukkan peran dan kiprahnya dalam memperjuangkan kelompoknya untuk beradaptasi dengan lingkungan.
Menurut Bentley dkk. (2025), LLM (Large Language Models) merupakan bagian dari kecerdasan buatan (AI), yaitu model pembelajaran mesin yang memproses bahasa alami dan menghasilkan konten menyerupai buatan manusia, serta menjadi teknologi inti chatbot AI generatif seperti ChatGPT dan Gemini. Dengan kata lain, AI memproses big data sebagai piranti untuk melatih kemampuan bahasa agar bisa dihasilkan oleh mesin. Penggunaan AI dewasa ini telah menjangkau berbagai ranah, tidak hanya teknologi, tetapi juga praktik pengajaran dan penelitian dalam perguruan tinggi. Menurut survei global Chegg (2025), sebanyak 80% mahasiswa di seluruh dunia menggunakan AI generatif untuk mendukung studi mereka di perguruan tinggi. Di Indonesia, proporsi mahasiswa yang menggunakan AI bahkan mencapai 95% (Ridwan, 2025).
Saya mencoba menggunakan AI generatif ChatGPT (5.6 Luna, diakses 8 Oktober 2026) untuk mencari tahu bagaimana perempuan Indonesia beradaptasi dengan krisis iklim, dan berikut jawabannya:
“Perempuan Indonesia beradaptasi dengan krisis iklim melalui berbagai strategi di tingkat rumah tangga, komunitas, mata pencaharian, dan kelembagaan. Namun, adaptasi mereka tidak selalu berarti “berhasil mengatasi” perubahan iklim. Sering kali, perempuan justru menanggung beban adaptasi yang lebih besar karena peran domestik, ketergantungan pada sumber daya alam, dan akses yang lebih terbatas terhadap sumber daya ekonomi maupun pengambilan keputusan.”
Dalam potongan jawaban AI di atas, kita tidak menemukan nama diri, baik individu maupun organisasi, sebagai agen dalam adaptasi krisis iklim. Nomina umum, seperti “Perempuan Indonesia, mereka, dan perempuan”, tidak memuat agensi dengan nama diri. Hal ini mengindikasikan bahwa jawaban AI cenderung tidak menangkap pengalaman empiris yang dilalui oleh agen konkret dalam krisis iklim seperti Raniah.
AI dapat memberikan jawaban atas pertanyaan di atas dengan lengkap dan komprehensif, namun pengaburan agensi dalam jawaban AI merupakan salah satu sifat “bias” yang ternyata kita temukan pada AI. Perlu dicatat, perbandingan ini bersifat ilustratif, bukan studi sistematis; pertanyaan yang umum memang cenderung menghasilkan jawaban yang umum. Namun, justru di situlah persoalannya: ketika pengguna tidak secara khusus meminta contoh, AI tidak menghadirkan aktor konkret seperti Raniah sebagai bagian dari pengetahuan tentang adaptasi iklim.
Saya mencoba bertanya kembali kepada ChatGPT tentang bagaimana perempuan Amerika Serikat beradaptasi dengan krisis iklim, dan berikut jawabannya:
“Perempuan di Amerika Serikat beradaptasi dengan perubahan iklim melalui kombinasi adaptasi di tingkat rumah tangga, pekerjaan, komunitas, dan advokasi kebijakan. Namun, bentuknya sangat bergantung pada lokasi dan kondisi sosial-ekonomi.”
Jawaban di atas mirip dengan cara perempuan Indonesia berjuang dalam krisis iklim, tetapi dapat ditemukan satu frasa nomina yang berbeda, yaitu “advokasi kebijakan”. Istilah ini merujuk pada usaha perempuan yang memperjuangkan krisis iklim melalui jalur kelembagaan, dialog, dan evaluasi kebijakan publik terkait krisis iklim. Temuan linguistik ini menunjukkan adanya bias pengetahuan dari bahasa yang dihasilkan AI.
Secara umum, perempuan Amerika Serikat dipotret sebagai agen yang memiliki akses untuk memengaruhi pemerintah terkait kebijakannya dalam mengelola krisis iklim. Sebaliknya, perempuan Indonesia tidak dilekatkan dengan kegiatan advokasi kebijakan, melainkan pada ranah rumah tangga, komunitas, mata pencaharian, dan kelembagaan. Meskipun “kelembagaan” disebut sebagai salah satu tingkat adaptasi, pilihan leksikal ini merujuk pada wadah atau institusi, bukan pada aksi aktif memengaruhi kebijakan sebagaimana tersirat dalam frasa “advokasi kebijakan”. Dengan demikian, perempuan Indonesia dihadirkan sebagai pihak yang beradaptasi di dalam struktur, sementara perempuan Amerika Serikat dihadirkan sebagai pihak yang turut membentuk struktur.
Bahasa yang diproduksi oleh AI merupakan hasil dari LLM yang merupakan model komputasi yang dilatih menggunakan data bahasa dalam jumlah sangat besar untuk memahami, memprediksi, dan menghasilkan teks yang menyerupai bahasa manusia. Cantini dkk. (2025) menyatakan bahwa “Model AI belajar dari kumpulan data yang sangat besar yang sering kali mengandung bias historis, sosial, dan budaya. Bias-bias tersebut tercermin dalam keluaran (output) model, termasuk stereotip yang berkaitan dengan gender, etnisitas, agama, dan berbagai aspek lainnya.” Dari contoh jawaban AI tentang perempuan di atas, kita juga dapat melihat bahwa perempuan Indonesia masih diposisikan sebagai bagian dari subjek kecil yang tidak memiliki akses terhadap advokasi lingkungan, berbeda dari perempuan di AS. Salah satu faktor yang memengaruhinya adalah penggunaan data yang digunakan untuk melatih model AI yang berasal dari kelompok atau bahasa tertentu, sehingga menyebabkan hasil yang kurang akurat dan tidak representatif bahasa lain yang tidak digunakan untuk melatih model AI (Nwafor, 2026).
Bourdieu (1991), seorang sosiolog Prancis, memperkenalkan gagasan tentang “modal” (capital), yang diperluas dari makna modal oleh Marxis. Menurut Bourdieu, modal merupakan sumber daya yang dapat dikumpulkan, diwariskan, dan dipertukarkan untuk memberi seseorang/kelompok posisi dan kekuasaan. Modal dapat berupa modal ekonomi seperti uang dan harta; modal budaya seperti pengetahuan dan pendidikan; modal sosial seperti jaringan relasi kelompok; dan modal simbolik seperti prestise dan pengakuan. Selain modal, Bourdieu juga memperkenalkan konsep habitus, yaitu seperangkat disposisi, kebiasaan, dan cara pandang yang terbentuk melalui pengalaman dan menjadi dasar tindakan seseorang tanpa selalu disadari. Habitus bekerja dalam suatu ranah (field), yakni arena sosial tempat para agen bersaing memperebutkan modal dan legitimasi.
Dalam konteks perguruan tinggi, kebiasaan mahasiswa dan dosen untuk bertanya kepada AI sebelum membaca sumber primer atau turun ke lapangan berpotensi menjadi habitus baru. Kaitannya dengan contoh data kita di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa bahasa yang diproduksi AI merupakan bahasa yang diambil atau diadaptasi dari big data yang dihasilkan oleh pihak dengan modal yang kuat. Penelitian tentang iklim dan perempuan di Amerika Serikat telah dibahas dan dikaji dalam ranah kebijakan publik, berbeda dari apa yang terjadi di Indonesia. Oleh karenanya, bias gender yang muncul dari bahasa AI justru melanggengkan ketimpangan representasi perempuan antara Global Utara dan Global Selatan. Dengan kata lain, jika mahasiswa atau peneliti kita berpegang hanya pada bahasa yang dihasilkan AI dan membentuk habitus baru, maka pengetahuan atau kebenaran “baru” akan terbentuk. Pengetahuan dan kebenaran tersebut tidak hanya berasal dari pengalaman nyata aktor sosial, tetapi juga dari pihak-pihak yang memiliki modal untuk membentuk pengetahuan.
Peran linguistik dan humaniora sungguh penting dalam menghadapi bahasa yang dihasilkan AI atau “Akal Imitasi”, terutama dalam praktik Tridharma Perguruan Tinggi. Dengan pengetahuan tentang aspek dan karakteristik bahasa, termasuk pola leksikal, gramatikal, dan peran bahasa yang bersifat ideologis, kita justru memiliki kesempatan luas untuk mengkritisi apakah bahasa yang dihasilkan AI memuat pengetahuan/kebenaran, atau bahasa yang dihasilkan AI justru membentuk kebenaran baru yang dihasilkan oleh subjek dengan modal ekonomi, sosial, budaya, dan simbolik.
Dalam pendidikan, dosen dapat menumbuhkan literasi AI yang kritis dengan melatih mahasiswa membandingkan jawaban AI dengan sumber primer serta menganalisis siapa yang disebut dan siapa yang dihilangkan. Dalam penelitian, peneliti perlu memverifikasi keluaran AI dan memperkaya data berbahasa Indonesia dan bahasa daerah yang bersumber dari pengalaman aktor lokal. Dalam pengabdian kepada masyarakat, perguruan tinggi dapat mendokumentasikan dan menyuarakan kiprah aktor lokal seperti Raniah sehingga pengalaman mereka turut menjadi bagian dari pengetahuan.
Bahasa bukan sekadar susunan leksikal dan gramatikal, melainkan wadah pengalaman, agensi, dan ideologi manusia. Perbandingan antara pemberitaan Kompas tentang Raniah dan jawaban AI menunjukkan dua hal: AI cenderung mengaburkan agensi aktor konkret dan mereproduksi bias pengetahuan yang memosisikan perempuan Indonesia berbeda dari perempuan Amerika Serikat. Dalam kacamata Bourdieu, bias ini tidak netral karena bahasa AI bersumber dari data yang didominasi pihak-pihak bermodal kuat; jika diterima begitu saja dan menjadi habitus baru di perguruan tinggi, bahasa AI berisiko membentuk “kebenaran” yang tidak berakar pada pengalaman nyata. Oleh karena itu, humaniora dan linguistik perlu hadir dalam setiap darma: mengajarkan cara membaca AI secara kritis, memverifikasi, dan memperkaya data lokal dalam penelitian, serta menyuarakan aktor-aktor lokal dalam pengabdian. AI dapat menjadi alat bantu, tetapi makna dan kebenaran tetap perlu ditentukan oleh manusia yang berpikir kritis.
