PHIL COLLINS pernah melakukan sesuatu yang pada zamannya terasa luar biasa. Dalam album Both Sides yang dirilis tahun 1993, ia menulis lagu, menyanyi, memainkan seluruh instrumen, dan memproduksi albumnya sendiri. Sebagian besar prosesnya berlangsung di studio rumah dengan perangkat rekam 12-track. Tentu, ia tidak benar-benar mengerjakan seluruh rantai produksi seorang diri—proses engineering dan mastering tetap melibatkan tenaga lain—tetapi Both Sides menunjukkan betapa seorang musisi dapat memegang kendali sangat besar atas sebuah karya dari awal hingga akhir.
Pada masa itu, pekerjaan semacam ini membutuhkan perangkat, ruang, biaya, pengetahuan teknis, dan tentu saja kemampuan memainkan berbagai instrumen yang tidak sedikit.
Lalu datanglah digitalisasi. Komputer perlahan menggantikan banyak perangkat studio. Puluhan, bahkan ratusan track, dapat dikerjakan dalam sebuah laptop. Suara drum dapat diprogram. Amplifier gitar dapat disimulasikan. Keyboard dapat menghadirkan bunyi piano, string, organ, synthesizer, bahkan orkestra. Proses rekaman, editing, mixing, hingga mastering yang dahulu memerlukan ruangan dan perangkat mahal perlahan dapat dikerjakan di kamar tidur.
Sekarang kita memasuki babak berikutnya: era kecerdasan buatan atau AI. Pembuatan lagu dan musik semakin dimudahkan. Kita bahkan dapat membangun sebuah komposisi musik tanpa memiliki studio, tanpa menyewa studio, dan dalam beberapa keadaan tanpa memainkan sendiri seluruh instrumen yang terdengar dalam rekaman.
Tetapi tunggu. Saya tidak mengatakan bahwa membuat lagu sekarang menjadi semakin gampang. Saya mengatakan: semakin mudah. Keduanya berbeda.
Membuat lagu memang bisa sangat gampang. Bernyanyilah sembarangan, masukkan beberapa chord gitar atau piano, tambahkan bass, drum, sedikit string, kemudian rekam. Jadilah sebuah lagu. Persis: jadilah sebuah lagu.
Tetapi persoalannya, apakah kita ingin karya itu berhenti sebagai sekadar lagu? Sebuah lagu tentu dapat selesai dalam lima menit. Namun karya yang mempunyai karakter, gagasan, kedalaman, identitas, dan alasan mengapa ia harus dilahirkan adalah persoalan lain. Di sinilah teknologi, termasuk AI, sering disalahpahami.
Teknologi Memangkas Kesulitan Teknis, Bukan Menggantikan Pengetahuan
AI dapat membantu kita membuat aransemen. Ia dapat menawarkan bentuk intro, verse, chorus, bridge, interlude, bahkan berbagai kemungkinan warna instrumen. Ia dapat membantu mencari alternatif chord, struktur lagu, karakter vokal, tempo, dinamika, hingga atmosfer sebuah komposisi. Namun, sebelum meminta semua itu, pertanyaannya sederhana: Apakah kita sendiri mengetahui apa yang sedang kita minta?
Ketika mengatakan, “buat bass lebih dalam”, apakah kita memahami fungsi bass dalam sebuah komposisi? Ketika meminta “tambahkan string”, apakah string itu benar-benar dibutuhkan, atau kita menambahkannya hanya karena sebuah lagu terasa belum cukup ramai? Ketika meminta drum dimainkan dengan brush, apakah kita tahu mengapa brush berbeda karakternya dengan stick? Ketika meminta gitar memainkan counter-melody, apakah kita memahami bahwa ia tidak boleh justru bertarung dengan melodi vokal? Ketika meminta musik semakin besar menuju chorus, apakah memang teks lagu membutuhkan ledakan itu?
AI dapat menghasilkan bunyi. Tetapi keputusan mengenai mengapa bunyi itu harus hadir tetap membutuhkan pengetahuan dan kepekaan manusia. Karena itu, membuat musik dengan AI bukan berarti pengetahuan dasar tentang musik menjadi tidak penting. Justru sebaliknya.
Kita setidaknya perlu memahami ritme, tempo, harmoni, melodi, dinamika, struktur lagu, karakter bunyi, dan fungsi berbagai instrumen. Tidak berarti setiap orang harus menjadi pemain drum, bass, gitar, piano, saxophone, biola, dan cello sekaligus. Tidak. Tetapi seorang pembuat musik semestinya tahu untuk apa instrumen-instrumen itu hadir dalam sebuah komposisi.
Kita tidak harus bisa memainkan contrabass dengan baik untuk mengetahui bahwa karakter contrabass berbeda dengan electric bass. Kita tidak harus menjadi drummer untuk memahami perbedaan rasa antara permainan drum rock, jazz, reggae, blues, atau pola perkusi etnik. Kita juga tidak perlu menjadi pemain orkestra untuk memahami bahwa cello tidak otomatis dapat digantikan oleh violin hanya karena keduanya sama-sama alat musik gesek.
Pengetahuan semacam itu menjadi bahasa komunikasi kita dengan AI. Semakin kaya bahasa musikal yang kita miliki, semakin jelas pula kita dapat menjelaskan apa yang kita inginkan.
Dengan kata lain, AI memang memperpendek jarak antara gagasan dan bunyi, tetapi ia tidak otomatis memperkaya gagasan.
Sebelum Musik, Ada Kata
Hal yang sama berlaku pada lirik. Kemudahan teknologi sering menggoda orang untuk terburu-buru memasukkan beberapa kalimat ke dalam mesin, kemudian membiarkan AI menjadikannya lagu.
Tidak ada yang salah dengan itu jika tujuannya sekadar bersenang-senang. Tetapi jika kita berbicara tentang karya, persoalannya menjadi berbeda. Lirik lagu bukan kumpulan kalimat yang kebetulan diberi nada. Kita harus memahami pilihan kata, bunyi vokal, jumlah suku kata, aksentuasi, ritme kalimat, citraan, metafora, repetisi, serta hubungan antara kata dan melodi.
Sebuah kalimat yang sangat bagus dalam esai belum tentu enak dinyanyikan. Sebuah kalimat yang indah sebagai puisi belum tentu dapat langsung menjadi lirik lagu. Dan sebuah kalimat yang terdengar sederhana kadang justru menjadi sangat kuat ketika ditempatkan pada melodi, harmoni, dan suasana yang tepat.
Maka AI dapat membantu menawarkan kata, memperbaiki struktur, atau menguji beberapa alternatif. Tetapi keputusan terakhir tetap membutuhkan manusia yang tahu apa yang ingin dikatakannya. Sebab, sebelum menjadi persoalan teknologi, lagu adalah persoalan pengalaman, pikiran, perasaan, dan sudut pandang. Mesin dapat membantu menyusun kalimat tentang kesepian. Tetapi manusialah yang mengetahui mengapa kesepian itu perlu dinyanyikan.
Genre Bukan Sekadar Pilihan pada Menu
Ada persoalan lain yang menurut saya jauh lebih penting: pemahaman terhadap genre. Pada berbagai perangkat musik berbasis AI sekarang, genre seolah-olah menjadi menu. Jazz. Blues. Rock. Reggae. Punk. Folk. Soul. Metal. Keroncong. Dangdut. Kita tinggal mengetik salah satunya, kemudian mesin mencoba menghadirkan ciri bunyinya.
Masalahnya, genre musik bukan sekadar paket bunyi. Genre mempunyai sejarah. Ia tumbuh dari masyarakat tertentu, perjalanan kebudayaan tertentu, pergulatan kelas, persoalan identitas, perlawanan, spiritualitas, migrasi, perjumpaan antarbudaya, perkembangan teknologi, bahkan perubahan politik.
Karena itulah blues bukan hanya persoalan progresi chord tertentu. Punk bukan hanya gitar penuh distorsi yang dimainkan cepat. Reggae bukan semata-mata pukulan gitar pada offbeat. Jazz bukan sekadar menambahkan chord-chord rumit. Keroncong pun bukan sekadar suara cak, cuk, dan cello yang kita tempelkan kepada lagu apa saja. Di belakang sebuah genre terdapat sejarah manusia.
Ketika sejarah itu dipahami, kita akan lebih berhati-hati mempertemukan teks dengan musiknya. Bayangkan sebuah lirik tentang orang-orang kecil yang hidup dalam tekanan sosial. Apakah ia akan kita bungkus dalam pop manis? Bisa saja. Tetapi mungkin blues memberi luka yang berbeda. Folk dapat memberinya kesederhanaan yang lebih jujur. Punk dapat mengubahnya menjadi kemarahan. Reggae dapat menghadirkannya sebagai kritik yang bergerak santai tetapi menggigit. Sebuah komposisi eksperimental bahkan dapat membiarkan kesunyian mengambil peran lebih besar daripada instrumen. Tidak ada pilihan yang otomatis benar atau salah. Yang diperlukan adalah kesadaran.
“Mengapa saya memilih bentuk musik ini untuk teks ini?”
Pertanyaan itulah yang membedakan keputusan artistik dengan sekadar memilih preset. Semakin memahami sejarah sebuah genre, semakin kita mengerti bahwa musik bukan benda yang jatuh dari langit. Musik tumbuh bersama manusia dan keadaan zamannya.
Maka, ketika sebuah lirik dipertemukan dengan genre yang dipahami sejarah, karakter, serta konteks sosialnya, musik tidak sekadar menjadi chasing bagi kata-kata. Musik ikut berbicara.
AI Bukan Pabrik Lagu
Pada titik ini saya kira cara kita memandang AI perlu sedikit diubah. Dalam kerja kreatif, saya lebih suka menempatkan AI bukan semata-mata sebagai mesin produksi, melainkan sebagai perangkat lunak yang berfungsi sebagai teman kreatif. Perbedaannya cukup besar.
Kalau kita menganggap AI sebagai mesin produksi, hubungan kita dengannya menjadi sederhana: beri perintah, tunggu hasil, selesai. Buat lagu jazz. Buatkan intro. Tambahkan gitar. Buat lebih sedih. Naikkan energi. Selesai.
Tetapi seorang teman kreatif bekerja dengan cara berbeda. Kita berdialog dengannya. Kita mengatakan bahwa aransemen sebelumnya terlalu penuh. Ia membantu menawarkan kemungkinan untuk menguranginya. Kita merasa chorus terlalu meledak dan bertentangan dengan isi lirik. Kita mendiskusikan kemungkinan menahan dinamika. Kita ingin suasana lagu terasa dingin, tetapi tidak melodramatis.
Kita mencari bersama instrumen apa yang sebaiknya dihilangkan. Bahkan dalam penggunaan AI yang berlangsung terus-menerus dan memiliki kemampuan menyimpan konteks, ia dapat berfungsi seperti teman kerja yang mengetahui kecenderungan kita: mengingatkan bahwa pada karya sebelumnya kita pernah melakukan kesalahan yang sama, bahwa kita terlalu sering menumpuk instrumen, bahwa tempo tertentu pernah membuat teks kehilangan napas, atau bahwa karakter vokal yang kita pilih bertentangan dengan gagasan lagunya.
Di sinilah AI menjadi menarik. Bukan karena ia menggantikan kreativitas manusia, melainkan karena ia memperluas ruang percakapan kreatif manusia. Teman kreatif yang baik bukan orang yang selalu mengatakan bahwa karya kita hebat. Ia justru berharga ketika berani mengganggu kenyamanan kita. Dalam posisi semacam itulah AI sebaiknya digunakan.
Yang Mahal Sekarang Bukan Lagi Perangkatnya
Dahulu, salah satu hambatan terbesar dalam membuat rekaman adalah alat. Studio mahal. Mikrofon mahal. Mesin rekam mahal. Instrumen mahal. Musisi sesi membutuhkan biaya. Mixing dan mastering juga membutuhkan biaya.
Teknologi digital memangkas banyak hambatan tersebut. AI memangkasnya lebih jauh lagi. Maka kelak yang langka bukan lagi orang yang mampu menghasilkan sebuah file lagu. Hampir semua orang akan mampu melakukannya. Yang semakin langka justru orang yang mempunyai sesuatu untuk dikatakan, orang yang mempunyai selera, orang yang memahami kapan sebuah instrumen harus masuk dan kapan ia sebaiknya diam, orang yang berani membuang lima sampai sepuluh layer suara karena ternyata sebuah gitar dan satu suara manusia sudah cukup, orang yang mengetahui sejarah dari musik yang sedang disentuhnya, orang yang dapat membedakan karya yang selesai secara teknis dengan karya yang selesai secara artistik. Inilah yang akan langka nanti.
Di zaman ketika teknologi memungkinkan kita menghasilkan seratus lagu, kemampuan paling berharga mungkin justru kemampuan untuk melakukan penyaringan. AI dapat menciptakan kemungkinan, tetapi keputusan artistik tetap membutuhkan keberanian manusia.
Memencet Tombol Bukan Berarti Berkarya
Karena itu, saya tidak terlalu tertarik pada perdebatan sederhana: apakah lagu yang menggunakan AI masih dapat disebut karya manusia atau tidak.
Pertanyaan yang menurut saya lebih menarik adalah: Seberapa jauh manusia hadir di dalam prosesnya? Apakah ia membawa gagasan? Apakah ia memilih kata? Apakah ia memahami apa yang ingin disampaikan? Apakah ia membuat keputusan musikal? Apakah ia menolak hasil AI ketika hasil itu tidak sesuai dengan gagasannya? Apakah ia melakukan revisi berkali-kali? Apakah ia mempunyai alasan mengapa sebuah suara dipertahankan dan suara lain dibuang?
Kalau semua itu dilakukan, AI sedang digunakan sebagai perangkat kreatif. Tetapi jika seseorang hanya menekan tombol, menerima hasil pertama, lalu mengunggahnya, memang ia juga telah menghasilkan sesuatu. Saya hanya tidak yakin kita perlu tergesa-gesa menyebut semuanya sebagai proses penciptaan yang serius. Sebab teknologi dapat menyederhanakan pekerjaan. Tetapi teknologi tidak dapat memaksa seseorang memiliki kedalaman.
Pada Akhirnya, Manusia Tetap Harus Mendengar
Dari zaman pita analog, digital audio workstation, sampai generative AI, satu hal sebenarnya tidak berubah, yakni: Kita tetap harus mendengar.
Bukan hanya mendengar apakah suara bass cukup keras, bukan hanya mendengar apakah vokal fals, tetapi mendengar karya kita sendiri: Apakah ia mempunyai jiwa? Apakah kata dan musik saling membutuhkan? Apakah instrumen yang kita masukkan memang berbicara? Apakah kesunyian di antara dua nada justru lebih penting daripada tambahan sepuluh layer suara? Apakah musik itu benar-benar mengatakan sesuatu, atau hanya terdengar seperti musik?
AI memberi kita sebuah kemewahan yang bahkan sulit dibayangkan para pembuat musik beberapa dekade lalu; ruang eksperimen yang nyaris tanpa batas. Karena itulah era AI seharusnya tidak melahirkan generasi pembuat musik yang semakin malas belajar. Semestinya justru sebaliknya. Karena alatnya semakin mudah, kita mempunyai lebih banyak waktu untuk memperdalam gagasan. Karena proses teknis semakin ringan, kita dapat lebih serius memikirkan estetika. Karena kemungkinan bunyi semakin luas, kita mempunyai alasan lebih besar untuk mempelajari sejarah musik. Karena AI dapat membantu mengerjakan banyak hal, manusia justru harus semakin tekun memikirkan hal yang tidak dapat diserahkan begitu saja kepada mesin, yakni: Untuk apa karya ini dibuat? Mungkin di situlah batas yang perlu kita jaga.
AI boleh membantu kita memainkan drum yang tidak bisa kita mainkan. Ia boleh membantu membangun bass, gitar, piano, string, synthesizer, atau bahkan sebuah orkestra yang tidak mungkin kita kumpulkan sendiri. Ia boleh menjadi lawan diskusi. Ia boleh menjadi teman kreatif.
Ia boleh membantu menunjukkan berbagai jalan. Tetapi manusialah yang harus menentukan ke mana karya itu hendak pergi.
Sebab, pada akhirnya, membuat lagu di era AI memang menjadi semakin mudah. Syukurlah.
Tetapi membuat lagu yang layak didengarkan, diingat, dan mempunyai sesuatu untuk dikatakan— untungnya, masih tidak pernah gampang! [T]
Kertas Budaya Indonesia, awal September 2026
![Rezim Algoritma dan Lahirnya “Sastra Perhatian” [1]: Pendahuluan](https://tatkala.co/wp-content/uploads/2026/08/andre.-cover-algoritma-350x250.png)
