NIEN GUKUR KEINDAHAN TAIVIPAK BAN GUNAN r\gus Budi Purnomol
ABSTRACT Archireckoe is considered as a $ierrce lhat could be truhsmilled b rt N e ge erction and alto it ca be transformed so il could always be in tune wilh lhe evet advanclng world Hostever, aesthelics as lhe most i,npo anr port olA|chitechtre is dlways considered os subieclive with a black-box like process. The pwpote oJ lhis sludy is to look lhe ellectivenest oJ sewrol variables tha, .te wed in olher field srch ds
Inlormdlion Technologt to measure and assess aeslhelics. In lhis paper we hyPolhesi:e that several inage characle trics such as Frdctal Dimention, lmage Entt'opy and vat'ious Compulet Intetace bleasuements (nostly defived /ron the study done by Ngo et. al, 2006) can be rced to prcdicl rhe aeslhetics vahes ol building facades. The objec, being neasured is the digitql inages o/ 40 Buildiag Facodes. The locades vere evaluated in tems of its oeslhelics value by J ltchirecE and l0 nok orchitects. The eraluation by the respondents is then regressed by using Stepwise nethod lo the iuages chqlacteritlics mentioned above. The sludy shows lhqt Entropy, Measure of Simplicity, Dewity and Reguldrity signifcan y explain the evah.alion o/ the resPondanl on lhe 40 facade drcwiags. Aesthelics Valuer oJ the Objecl ds it is evalvated by the respondenl it Positively influenced by Conplexity mec$urcments (Enb'opy dnd Meanre of Dercitlt). The Aesherics Values of the Objecl i5 negalively infl ue nced by measxre ne nts of Order (ll{easure of Sinplic ity and Me osure of Regulari
t).
Keytordst Entropy, Frqctal-DiMension, Ltletace-Aeslhetics-Medsrremenl, Building Fagade, Aesthetics.
ABSTRAK A\itekhr telah dianggap sebagoi ilnu-pengetahvan lang dapat ditemshan ke generqti befikutnya dii dengan dunid yqng lens benhdh. Waloupun denikian keinclahan yan? merupahon bdgian penting clari Atsileklur mosih se ng besilal sfijekrii dan di proses secata Black-box. Ttjuan dati sturti iini adalah aluk melihat $Qhiiras beberaPa latiIble aldu indikator yang pada bebetapa bidang vperli Teknologi Inlo tasi digunakan unnk mengrkur keindahan Dalern udi ini dihipotesakan bahwa bebetapa karakterislil Citrd Digitdl tepefli Ftdclol-Diuension, Image Enrrcpy dan berbagai Computer lnlerface Measurement (mumnya diaubil dati Ngo et. al, 2006)
dan dapal dikenbdngkan agar bisa menyestoikan
digunakon nluk men&6o keindahan Tdmpqk Bsngunan Obiekyqng dinilai dalou studi ini iolah 40 Cirro Digital Tampak Bangrnan. Tiop cirra dinilai nilai leeinclahannya oleh 3 Atsitek dan I0 non' arsitek. Senna penilaian respondent dilegresikan kepada kftakre slik citru yong lelah disebut di dlos secara Stepwise. Hdtil sludi in! nentnitkkan bahwa Enlropi (SE, Shannon Entopy), lvleawe of Sinplicity (S llvl, (Jkuran Keseclerhano.tn), Measve of Dersit! (Dlvl, Uhran Kepadatan) dan L[easure of Re8.,lat'i!t (RLI, Ukuran Keleraluran) secara signilkon berpengat'uh refiddap penilaian respontlenl. Secara positil variabel-variabel konpleksitas citt'd, SE do Dlul betpengoruh kePqdd penilaian retponden. Seboliknya veriabel-vutiqbel kelerclurun cirru, Slrtlvl ckn RLI berpcngctuhi kepadu pe ni lioktn responde n sccara ne gali/. dapLtt
Keyvortb: Entropi, Frqclal-DineDsion, Inlerrttce-Aesthelict.lrlearn'enent, Tampo* Bangrnon, Eslvtika.
I
Lembaga Penelitian Univcrsitas Trisakti, E-nnil: ggubrEli@bEttgLld Junal Sat/. d.rn feknotogl EM,[S, yot. I?. No. 2, M.i 2007
I
3
5
1.
Yunani,
PENDA}IULUAN
Keindahan sering dianggap sebagai sesuatu yang subjektif dan dihasilkan secara intuitif. Tetapi apakah memang demikian? Arsitektur sebagai bidang
yang sangat berkepentingan dengan keindahan sudah dianggap sebagai bidang ilmu pengetahuan. OIeh karena
itu
Arsitektur paling sedikit
harus
mempunyai dua sifat utama sebuah bidang ihnu pengetahuan. Sifat pertama ialah transmittability atau kemampuan untuk diteruskan dari satu orang ke
orang lain. Sifat kedua transformab il ity atau untuk . berubah dan dengan masa.
ialah
kemampuannya
tumbuh
sesuai
Keindahan yang subjektif dan intuitif menyebabkan arsitektur tidak memenuhi kedua syarat diatas. Karena sifatnya yang subjektif berarti arsitektur hanya bisa dinikrnati secara individual. Dengan sifat intuitif keindahan berarri Arsitektur hanya bisa diciptakan atas dasar pada suatu proses yang tak transparan dan akhirnya tak bisa diulang oleh orang lain. Tapi apakah tidak ada keindahan yang bisa diteruskan dan dikernbangkan sehingga Arsitektur bisa memenuhi kedua syarat bagi sebuah bidang ilmu pbngetahuan seperti yang telah diterangkan di atas? Sebenarnya bila kite pelajari lagi, sejarah keindahau yang terukur atau
ukuran keindahan dapat dikatakan sangat panjang. lvlasyarakat Hindu mengenal Hasta Kosala Kosali sebagai
sistim angka yang dapat digurrakan untuk menciptakan keindahan. Teoriteori proporsi numerik sepefti Goldenseclion, Fibbnacci Serie,y dan lain-lain telah dijadikan dasar untuk menciptakan bangunan-bangunan klasik di masa t36
Rornarvi . dan Abad Pertengahan. Pada Abad ke-20, Le Corbusier (1966), nenciptakan sistim angka yang dikenal sebagai Le Modulor (1948). Sistim ini bisa digunakan sebagai alat untuk menciptakan karya Arsitektur. Pada era yang sama dengan Le Corbusier, seorang ahli matematik bernama Birkhoff (1933) rnenciptakan sejenis indikator numerik yang bisa digunakan untuk nrenilai keindahan bentuk-bentuk geometris. Dengan indikator tersebut bisa diduga keindahan bentuk geometris terlentu relatif terhadap bentuk geometris lainnya. Pada era 1960-an, ahli-ahli Landscape Architecturc mulai mengamati dampak visual lingkungan kepada manusia. Sebagai contoh, Appleyard et. al, rnempelajari pengaruh pemandangan di sepanjang jalan .kepada pengendara mobil (1965). Di awal 1980-an para ahli tersebut mulai menggunakan indikator-indikator
nurnerik seperti Entropi dan Fractal Dimension untuk rnenilai foto, garnbar atau lukisan bentang alam yang berformat digital (Killeen dan BuhyofT, 1983; Hagerhall et. al,2004). Sekarang ahli-ahli Co mpu ter Interface, terutama yang berkaitan dengan keindahan
tampilan situs internet, atas dasar konsep indikator keindahan dari Birkhofi sedang giat mengenrbangkan berbagai indikator numerik yang bisa digunakan untul< menilai keindahan tampilan situs.
Walaupun berbagai
berusalra
terus
bidang mengembangkan
indikator nr"rrnerik keindahan, seperti biasanya para ahli di bidang Arsitektur belurn mulai tertarik untuk turut serta dalanr usaha tersebut. Sepanjang sejarah Arsitektur Modern, lranya Le Corbusier Jnn'.n S.hx lo,' TeInok,Si EAl.tS, l'd. 17, No. 2, *ttli 2N,7
dengan Ze lvlodulor yang mencoba mengkuantifisir Arsitektur. Usaha Le
Corbusier itu
terkait
dengan
pendapatnya bahwa Arsitektur adalah
"mesin kehidupan" dan.
dengan
dernikian sebagai layaknya "mesin" semua hal yang terkait biasanya bersilat temkur ( 1923).
Dengan
indikator-indikator
numerik, keindahan diharapkan tidak saja dapat dinikmati tapi juga dapat diciptakan oleh siapapun, terlepas dari bakat bawaan yang ia miliki. Tujuan utama dari tulisan ini ialah untuk melaporkan sebuah usaha pembentukan
indikator numerik keindahan
bagi
Arsitektur. Karena ada kemiripan antara Tampak Bangunan dengan lukisanlukisan landscape dan tampilan monitor
komputer, dalam tulisan
ini
akan
diterangkan tentang sebuah usaha untuk rnelihat kemampuan indikator-indikator numerik keindahan citra dua dimensi sepefli Shannon Ennophy (SE), Fractal Dimension (FD) dan Interface Aesthetic Me asurement (lAM) dalam mendeteksi keindahan Tampak Bangunan.
SE adalah ukuran tingkat variasi nilai pixel dalam sebuah citra digital. Makin besar SE, makin dinamis dan kompleks citra tersebut. FD adalah ukuran keteraturan "bentuk" yang terlihat pada citra digital. lvlakin besar nilai FD, makin rumit bentuk-bentuk yang terlihat pada citra tersebut. IAM juga pada prinsipnya juga mengukur kompleksitas citra digital. Tapi kalau SE dan FD dihitung atas dasrr nilai pixel, IAM dihitung atas dasar besaranbesaran dan posisi relatif entitas-entitas yang terlihat pada citra digital.
2.
IVIETODE
lndikator-indikator keindahan yang Junal Saj't ddn T.*nologi E,WS. yol.
17, No.2,
tlci
2007
telah diterangkan di atas dalam paper ini
dianggap sebagai variabel bebas. Variabel rasa keindahan dijadikan
(Y). Pengukuran variabel keindahan (Y) dilakukan oleh dua kelompok responden. Kelompok pertama terdiri atas 3 arsitek yang sudah berpengalaman masing-masing 20 tahun. Kelompok kedua terdiri atas l0 o(ang yang awam dengan bidang Arsitektur. Kepada kedua kelompok masing-masing responden diminta untuk menilai 40 kasus. Tiap kasus berbentuk sebuah gambar digital tampak bangunan karya arsitek-arsitek dunia seperti Le Corbusier [4 kasus), Frank Loyd Wright (3 kasus), Gehry (3 kasus) dan lain-lain. Kasus-kasus itu digambar ulang dari gambar-gambar yang ada di buku karya Norton (2007)
variabel tak bebas
dan selanjutnya di-scan ke
dalarn
format digital. Tiap citra digital tampak-
tampak tersebu! berformat BMP (raster) dan berukuran rata-rata 750 x 500 pixel. Tiap responden diberi waktu I jam untuk menilai keindahan ke empatpuluh kasus tarnpak dengan menggunakan
skala Likert 5 butir (nilai I berarti tampak dinilai sangat tidak indah, dan nilai 5 bila tampak tersebut dianggap
sangrt indah). Selain hal diatas Responden tidak diberikan petunjuk tentang cara dan dasar penilaian. Responden
juga tidak diberi informasi
tentang arsitek yang merancang tampak yang ia nilai. Cambar I adalah contoh citra tampak yang dinilai oleh responden dan dihitung SE, FD serta IAtvtnya.
Dalam tulisan
ini tidak akan
diterangkan cara menghitung SE, FD dan ketiga belas IAM karena akan terlalu rumit dan memakan tempat yang
tt7
10. cetrry House, F Gehry
24,
parliament Building Chandigarh, L Corbusier
Grmbrr L Co$toh Ttnlpil(
cukup panjang, Tapi pembaca
dapat
lebih lanjut mengetahui seluk-beluk perhitungan SE, FD dan IAM pada
yaDg di.lilai olch I espofid€D
beberapa sumber, Cara menghitung FD dapat dibaca pada tulisan Bourke Jul.l,olsdi|tt doh Ltnologi
El'tt',
Vot.
t7,
No.
2, i..tci 2M?
yang dapat duji dengan teknik tersebut. Pertama ialah dengan meregresikan
variabel-variabel bebas SE, FD dan IAM (Gambar 2) kepada rata-rata variabel keindahan yang diukur oleh kelompok ahli dan kelompok awam dan rata-rata penilaian yang dilakukan oleh seluruh responden (Y"n, Yoru, Y). Cambar 2 memperlihatkan model tersebut. IAM pada dasarnya adalah konstruk yang dibentuk dari l3 variabel
Y
(lihat NGo et al, 2006). Tabel I memperlihatkan definisi ke l3 variabel
IAM Crmbar 2. Nlodel R.gresi I
(1993). Perhitungan SE dapat dilihat pada tulisan Wolf (2001) dan prinsip-
prinsip serta teknik menghitung ketigabelas IAM dapat dilihat pada tr.rlisan Ngo, et. al, (2006).
Analisis dilakukan dengan teknik Regresi Berganda. Ada beberapa model
keindahan dari NCO et al (2006).
Model kedua dapat dilihat pada Gambar 3. Model 2 ini dapat dirinci menjadi dua model terpisah. Model pertama menganggap IAM sebagai Factor Score dari hasil Analisa Factor terhadap ke l3 komponen IAM.
Biasanya beberapa faktor dapat diabstraksikan dari data. Oleh karena itu
akan ada beberapa IAM. Masing-
masing IAM adalah
Trb€l t. Tlg:rbclls Komponen dari lAlll (Ngo ct. rl'
2006)
Keterangan (lihat Ngo et. al, 2006)
IAM
Nama Variabel meDurut Ngo et. rl., (2006)
IANII
BIVI
Measure
IlIvIz IAMr
ENT
Measure of Equilibrium
SYLI
lvleasure of Syrnmetry
I.\IvI1
sQlr
lvleasure of Sequence
IAMr
CIvI
Measure of Cohesion
IAIVIT
UM
lvleasure of Unity
IAMz IA}IS
P}I
Measure of Proportion
IAIVI9
IAiVIl6
IA
Irr
IAlVlr Ir\Mrr JMol
Saint
o
f Balance
I Simpl icity
SNIVI
lvleasure
DNI Rlvt ECNI HilT
Measure of Density
RHM
Measure of
dM Tekiologl EM)s, yol. 17,
No. 2,
kelompok
o
Measure of Regularity Measure of Economy Measure of Homogeneiry
I'lel 2007
Mythnr 139
Y F1IAM
h]au
rAMl
FNIAM :
g4!!h!!!,
Model2, F|IAM rdnlah
Fa"tnr,S"oek.l komponen IAM dari Ngo (2006) yang saling ortogonal (FIAM, Factor Score IAM). Arti masing-rnasing FIAM bisa dirumuskan dengan melihat Factor
Loading. Model kedua (Model 24) menganggap tiap komponen dari Ngo et
al (2006) sebagai variabel bebas yang langsung mempengaruhi nilai Y (Gambar 4).
Metode regresi
Step-llise
digunakan untuk mernilih variabel bebas yang secara statistik bisa
dianggap signifikan
berpengaruh
terhadap variabel tak bebas keindahan).
Y (variabel
3,
HASIL ANALISA Dari analisis regresi terhadap data dengan rrenggunakan Model I dapat diketahui hanya variabel SE masuk ke dalam persamaan regresi (Tabel 2), sedang FD dan IAM tidak masuk ke dalam persapaan tersebut atau dengan kata lain FD dan IAM tidak berpengaluh kepada ketiga variabel 140
IAM13 Cambar
keindahan
.l. Modcl 2A
baik yang diuliur
oleh
kelompok Ahli, kelornpok Awarr maupun rala-rata gabungan hasil pengukuran oleh kedua kelompok tersebut. Walaupun demikian, dengan nilai R yang relatif kecil (0,45, hanya 45o/o variasi dalam nilai Y yang bisa dijelaskan oleh SE), kemampuan SE dalam menerangkan Y sangat terbatas.
Dengan demikian diperkilal
Hasil analisa regresi
Steptvise
terhadap lvlodel 2 rnern pelliharkan hasil yang relatif sanra dengan Model l. Pada Model 2, hanya SE yang berpengaruh
secala signifikan terhadap Y sedang variabel lain, termasuk FIAM (Facfor Score dari ke 13 IAM) tidak rrasuk ke dalam persamaan regres!. Nilai R dari Model 2 sarna dengan nilai R Model I yaitu 0,45. Jnnal Saint Aon Teknologi
E1,1,13,
Yol. 17, No. 2, Mei 2007
Ttbel
l. Hlsil nnalisn
regresi merggunrkrn lllodel 1 rtan
lvlodel2 ' "
:
lllodel Summary R Squlre
R
0.46t40 Coefficients Variables
f
0.11846
Adjusted R Square 0.re78e
Std. Error of the Estimate
Error
Standard-ized Coeflicients (Beta)
T- 0J43r l
T
Unstandard-
Std.
ized
Coelficients (B) Constant SHATION (sE)
t
sig.
-t.14816
0,25808 0.00236
-1.66394
1.44923
0.72445
0.22228
0.46740
3.25914
t
sig.
Partial Correlation
Excluded Variables Variables Beta In
Collinear
-itv Stalistics, Tolerance
tr.RACTDI wl (FD)
0.16534
1.t5793
0.2s431
0.18700
0.99981
oilI
-0. 16366
-1.t3964
0.26176
-0.1841 5
0.9895 5
Model 24' adalah usaha untuk memperkaya kemampuan dari variabelvariabel bebas dalam mempengaruhi variabel keindahan Y. Kalau lvtodel 2 variabel-variabel IAM ditenggarai oleh FIAIv{, maka pada model ini ke t3 jenis
IAM secara langsung dianggap mempengaruhi Y. Tabel 3 memperlihatkan hasil analisa regresi
dengan metode Steptvise
yang menggunakan lvlodel 24. Pada tabel tersebut dapat diketahui bahlva selain
SE, ada 3 variabel IAIvI yang secara signifikan berpengaruh terhadap Y.
Ketiga variabel
itu
adalah Dtvl (Measure of Density), SMM (Measure
of Simplicity) dan RM
(luleasure of qilai Regularity) dengan R= 0,72. FIal ini berarti bahwa 72 persbn dari variasi Y dapat dijelaskan oleh SE, DlVt, SMM
J nal S.iE dan T.knolo$l ELUS' rol,
17, No, 2,
M.i
2007
dan RM.
4.
DISKUSI
Pada Tabel 3 bisa dilihat bahwa Ivlodel ke 4 hasil analisa regresi dengan metode SfellvrJe adalah model yang paling kompleks (R=0.72) daripada tiga model lainnya. Dari table tersebut dapat
diketahui bahwa 72Yo variasi dari nilai Y dapat dijelaskan oleh SE, SMM, Dlvl dan Rtvl (IAlvls, IAlvlg dan lAMro). Bila diamati dengan lebih teliti, pengaruh SE dan DIvl terhadap Y bersilat positif dan sebaliknya pengaruh SMM dan RM kepada Y bersifat negatif. Hal ini
menunjukkan, bahwa responden menganggap tampak-tampak yang indah cenderung bersifat lebih kompleks dan mengandung informasi yang lebih padat. Sebaliknya responden
Tabcl2. Hasil annlisN regresi menggunakan l\lodcl I dan Model
2
lVlodel Sum
R
Model
R Square
Adjusted
Std,
Error
ofthe
R Square
Estimate
I 1 o.66tn l 0.481
1
,
l7
0.593s6
t 7 a
b
d
w
0.23ts2
|
0.352311
0,448jDl|
0.2 I 130
0.73703
0.3r730 u40264
0ss5n 0.64t43 0.60376-
Predictors: (Constant), SMM Predictors: (Constant), SMM, DM Predictors: (Constant), SMM, DM,
RM Predictors: (Constant), SMM, DM, RM, SHANON
Coefficients
Model
Variables
Unstandard-
Error
Std.
Standa
ized
Constant
SMM
t
3
4
Constant
3.93459
-53.6t926 4.16272
0.28792 -0.48117
15.84703
0.28160
SMM DM
-55.52051
Constant SMr\I
4.90708 -62.72088
t1.47t09
-0.56284
D}I
0.82170
0.27470
0.3 8842
RM
-2.87t96
14548
-0.3 1289
Constant SNIIVI
DM RM SHANON /sT'\
0.76915
t
Sig'
t3.66549 -3.3 8355
0.00000 0.00167
14.78223
0.00000
-4.24'79t 2.62678 12.36346 -4.33422 2.99125 -2.50720
0.000 r 4
t.02269 -3.22t04 3.23975 -2.49874 2.37321
0.31347
Coefficients (Beta)
Coefficients (B) 1
r-
dized
t5.42418 0.29281
-0.58797 0.363 5 8
0.39690
I
.
1.51208
1.47853
-48.13{48 0.83799 -2.70024 0.47799
14.91376
-0.43195
0.25866 1.08064
0.396t2 -0.294t8
0.2014t
0.30839
0.01247 0.00000
0.000il 0.00499 0.01682 0.0027 6
4.00262 0.01 73 l 0.02326
beranggapan bahwa tampak+ampak yang relatif lebih sederhana dan teratur relative tidak indah. Dengan kata lain, makin kompleks .dan bervariasinya
informasi yang dikandung oleh sebuah gambar tampak, makin indah tampak tersebut di mata responden. Sebagai contoh, Tampak l0 dan Tampak 24
t42
JU EI &int ddn Te*nologl EMAS, yol,
17,
No.2, M.t 2(n7
pada Gambar I di atas rnempunyai SE yang relatif sama, yaitu 6.58665 dan 6.33125. Demikian juga nilai SE, SlvlM, DIVI dan RM kedua kasus tersebut (Tampak l0 SMM=0.0189, DM=0.1580, RM=0.2667. Tampak 24,
SMM= 0.0127, DM= 0.0567 dan RM=0.2258). Tapi bila dibandingkan dengan Tampak 34 yang mempunyai
nilai keindahan tertinggi (rata-rata 4.5) menurut responden (Gambar 5), maka akan terlihat bahwa SE dan DM tampak tersebut memang lebih besar daripada yang dimiliki oleh Tampak l0 dan Tampak 24. Nilai SE dan DM Tampak 34 adalah 6.7446 dan 0.3034. Sedang nilai SMM dan RM Tampak 34 masingmasing adalah 0.0142 dan 0.1864. Kenyataan di atas relevan dengan kesimpulan dari penelitian sejenis yang mencoba melihat hubungan antara
preferensi manusia
dengan
kompleksitas informasi baik secara visual maupun tekstual (dari Berlyne,
34.
l97l
hingga penelitian terbaru oleh
Salingaros dan Klinger, 2000).
Biasanya hubungan antara variabel dengan variabel
keindahan
kornpleksitas citra seperti SE dan FD bersifat kuadratis. Dengan demikian pengaruh kompleksitas kepada persepsi keindahan teitadap citra tersebut pada interval tertentu meningkat, tapi setelah titik tertentu pengaruh tersebut bersifat negatif. Jadi dari berbagai studi terlihat bahwa manusia menghargai kompleksitas hingga tingkat tertentu dikala citra menjadi terlalu kompleks untuk dinikmati (lihat studi-studi tentang lukisan Jason Polloik, Taylor et. al, 2002). Sebagai contoh, citra digital tentang alam yang dinilai paling indah bila mempunyai FD = 1,8 (Taylor et. al, 2002), tapi di bawah atau di atas nilai itu penilaian manusia terhadap keindahan citra digital cenderung menurun.
vitta Mairea, A Aalto
Gambrr 5. Tampak no. 34 Jvnul Satnr don T.k'MIogi Et"l S, yol. 17,
No. 2,
leLi 2007
143
dalam menentukan keindahan alarn seperti siluet pohon (Hagerhall et. Al, 2004) dan lukisan yang memang
Dalam kasus ya*g. diterangkan dalam paper ini fenomena kuadratis di atas belum terlihat. Dari hasil analisa di
bersifat fraktal seperti lukisan Pollock (Taytor et. aI,2002). Bagi objek buatan rhanusia seperti dalam studi ini terlihat peran FD dalam mempengaruhi rasa keindahan responden tidak signifikan. Dengan kata lain hanya SE, SMM, DM,' dan RM yang terbukti effektif dalam mempengaruhi Y atau rasa keindahan pada diri responden. Variabel lainnya seperti FD dan beberapa variabel IAM
atas terlihat bahwa hubungan antar variabel keindahan Y dengan SE bersifat linear dan dengan kerniringan yang positif. Hal ini berarti peringkat SE akan diikuti dengan peningkatan Y.
Berhubung nilai SE menunjukkan tingkat kompleksitas citra, kenyataan tersebut menunjukkan bahwa makin kompleks sebuah citra makin indah citra tersebut dimata manusia. Tapi kalaupun kita coba masukkan nilai SE ke dalam persamaan regresi bersama nilai SE2, tetap saja variabel tersebut tidak bisa
tidak efektif
Y
dengan
keindahan pada tampak bangunan, maka persamaan tersebut dapal
diturunkan dengan
SE
hubungan antara Y dan SE terlalu terlokus pada karya-karya Maestro dart tidak memasukkan karya-karya yang tidak indah dari bukan arsitek.
Y = 1.5121- 48.1345:r.9MM + 0..8380x
DM
-
2.7002xRM + 0.4780rS.E
ini bisa juga dijadikan alat untuk menilai dan meinrilih Persamaan
Dari hasil analisa regresi ternyata variabel FD tidak berpengaruh pada nilai Y. Hal ini tidak sesuai dengan
lain
rnenggunakan
koefisien-koefisien regresi (B) dari Tabel 3 di atas. Persamaan tersebut dapat digarnbarkan sebagai belikut,
mungkin disebabkan karena kasus-kasus yang digunakan untuk menguji model
beberapa penelitian
rasa
Bila model regresi ke 4 diambil sebagai alat untuk memprediksi rasa
masuk ke dalam persamaan regtesi. Kemampuan SE dalam menjelaskan variasi dalam Y lebih besar daripada SE2. Hubungan yang cenderung linear
antara
mempengaruhi
keindahan responden.
alternatif tampak bangunan.
Citra digital yang digunakan
i
dalam sangat
model-model di atas sederhana dengan tingkat rendering
yang
menguj
menyatakan FD bisa dijadikan variabel penduga nilai Y (Hagerhall et. al,
2004; yang serendah mungkin. padahal Taylor et. al,2002). Mungkin hal ini menurut Oh (1994), iendering atau terjadi karena objek yang dinilai dalanr pengolahan citra lainnya juga kedua studi di atas berbeda dengan yang berpengaruh terhadap penilaian manusia dilaporkan dalam tulisan ini. Baik terhadap sebuah citra visual. pengaruh Hagerhall et. al, maupun Taylor et. al, tingkat abtraksi citra yang digunakan menggunakan citra dari fenomena alam. dalam mengLrj i modei-molel di atas Objek dari studi Hagerhall et. al, adalah dalam pinelitian ini belum foto pemandangan alam dan dalam studi dikembangian seoptirrum mungkin. Taylor luklsan Pollocks digunakan Sebagai c-ntoh, intensitas warna bilum sebagai objek evaluasi oleh
responden.
Dari kenyataan ini FD hanya berperan
.
dipertimbangkan dalam nrodel-model yang telah diuji di atas. Gelap-terang ogi EMAS, Yol. t7, No. ), Ivlei 2f/I7
''
bidang juga belum dipertirnbangkan dalam menguji model-model yang telah disebut di atas. Demikian juga dengan
warna bidang-bidang atau entitas citra untuk menggali pendapat responden dalam penelitian ini. Padahal Pharn (2004) telah melihat adanya pengaruh yang kuat akan warna terhadap penilaian manusia akan suatu rancangan visual. Dalam penelitian ini diasumsikan bahwa bentuk bidang-bidang yang ada pada sebuah tampak umumnya berupa persegi-empat. Dengan demikian bentuk-benhrk Iain seperti segitiga juga diturunkan meqjadi persegi-empat yang melingkupi segitiga tersebut. Padahal indikator keindahan yang dikembangkan oleh Birkhoff pada tahun 1933 sudah disesuaikan untuk mengukur berbagai bentuk geometris, dan tidak hanya persegi-empat saja.
yang dijadikan sebagai alat
Melihat berbagai kekurangan di atas, penelitian dan pengembangan alat
kuantitatif dalam bidang Arsitektur perlu terus dikembangkan agar bisa digunakan secara lebih akurat dan menyeluruh sehingga sesuai dengan kompleksitas yang dikandung oleh bidang Arsitektur. Dalam hal ini ada beberapa arah yang dapat diarnbil dalam mengembangkan penelitian akan indilcator keindahan cli masa depan.
Pertama ialah
dengan
mengenrbangkan berbagai indikator yang dapat digunakan unnrk menilai berbagai representasi sebuah Karya Arsitektur seperti gambar CAD baik dalarn
ben k dua maupun
yang bersifat tiga dimensi (Chase dan tvfurty, 2004).
Contoh lainnya ialah
dengan
mengembangkan berbagai indikator yang bisa digunakan untuk menitai berbagai tampilan visual seperti Jwnd
Soint
danT.bologt E
L.tS, yot.
17,No.2,Mzt 10Ol
diagram (Ware et. al" 2002), bahkan peta kota untuk mengukur urban-spratvl (Torrens dan Alberri; 2000). '
Kedua ialah
mengenrbangkan
rangkaian proses yang terpadu dan
evolusioner
yang
menggabungkan
kegiatan yang bersifat analisis, evaluatif
dengan kegiatan sintesis dan kreatif. Sebagai contoh Azahar (2005) mengusulkan sebuah sistim yang memadukan criteria keindahan dengan penilaian pengguna produk yang dilakukan beradasarkan representasi
suatu produk secara
bertahap
(evolusioner).
Akhirnya tidak terlepas
dari
berbagai usaha untuk mengkuantifikasi keindahan seperti telah diterangkan di atas, kita bisa bertanya
yang
apakah semua usaha
untuk mengkuantikasi keindahan dan bahkan keindahan itu sendiri ada gunanya bagi manusia? Sementara ini belum banyak ahli yang meneliti hubungan antara keindahan dengan fungsi. Tapi walaupun demikian ada yang berusaha
untuk melihat hubungan
antara
keindahan dengan fungsi. Sebagai contoh Hassenzahl (2007) mengatakan bahwa sesuatu yang indah biasanyajuga berfungsi lebih baik. Bila Hassezahl benar, masa depan dari pengembangan
ind ikator keindahan perlLr tenls dilakukan karena manusia tidak hanya membutuhkan keinclaharr tapi j uga
sesuatu yang
bisa berfungsi
dan
berrnanlaat bagi dirinya.
5.
PENUTUP Sebagai penLrtup dapat disimpulkan
bahwa tidak semua variabel bebas keindahan yang dapat diukur searra kuantitatif dari citra Tampak Bangunan efektif dalam menduga nilai keindahan
tampak tersebut. Walaupun dernikian dalam studi yang dilaporkan ini dapat dilihat bahwa variabel-variabel SE, SMM, DM dan RM secara effektif (75 persen) bisa memprediksikan nilai keindahan Tampak Bangunan yang menjadi objek dari studi ini. Dengan demikian perancang bisa menggunakan pcrsamaan regresi yang dihasilkan dalam studi ini sebagai alat untuk memprediksi nilai keindahan karyanya. Walaupun studi
Integrating Aeslhetic Criteria With User-Cenlric Evohttionary System Via A Component-Based De.sign Rcpresentation, International Conlerence On
A
' Engineering Design, Melbourne, August
dari studi ini. Sebagai contoh,
P sychob iolo
objek Tampak Bangunan yang dinilai oleh responden dipilih sederrikian rupa sehingga dapat menetralisir variabelvariabel eksternal yang mungkin
mempengaruhi penilaiarr responden. Studi berikutnya juga disarankan untuk memilih objek tampak yang meliputi karya-kaya arsitek yang lebih luas dari sekedar karya Vlaestro-maestro yang melnang sudah terkenal rnemiliki nilai keindahan yang tinggi.
(Appleton-Century-
Pham, Binh (2004), Shape Aesthetic Thcir Potential Uses. Faculty of Information Technology
Mea.sure.s and
Queensland University of Technology,
Birkhoff, George D. (1933), Aesthetic
Measure.
Cambridge
Massacbusetts' University Press, 1933.
Bourke, Paul (1993),
Fractal Dimension Cala ator User Manual, htto://local.wasp.uwa.edu.au/-obourke/f ractals/fracdim/fdc orie/. 1 993. Chnse, Scott, Paul Murty (2004), Evaluating the Complexiry of CAD Models as a Meanu"e for St dent Assessment , University of Sydney, 2004.
Hagerhall, C,lV ., T. Purcell, R. Taylor (2004), Fractal dimensiott oJ landscape silhouette oullines as
a predictor of
landscape preference, article from: Journal of Environmental Psychology
DAFTAR PUSTAKA Azahar, T, Nlichrve, Ian C. Parrnee
d:rn lllilcs, John C.
gt
Crofts, New York
dalarn
studi berikutnya hendaknya
Iced,
8
Berlyne, D.E, (1971), Aesthetics and.
ini telah
berhasil memperlihatkan efektifitas variabelvariabel tertentu dalam memprediksikan keindahan Tampak Bangunan, berbagai kekurangan yang telah didiskusikan di atas juga memperlihatkan kelemahan
l5-l
(2005),
J
rnal
&inr da" Tclonlogi EMAS, vol.
! 7, No. 2,
it.t
2007
