Makna Gangguan Komunikasi (Noise) dalam Interaksi AI Chatbot dan Pelanggan pada Layanan Digital: Studi Kasus Pengalaman dan Interpretasi Pengguna

Abstract

Pemanfaatan AI chatbot dalam layanan digital semakin luas sebagai media komunikasi antara organisasi dan pelanggan. Meskipun dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan kecepatan respons, interaksi chatbot masih menghadapi berbagai gangguan komunikasi (noise). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis bentuk-bentuk noise dalam interaksi AI chatbot dan pelanggan. Penelitian menggunakan pendekatan kualitatif melalui analisis interaksi digital dan wawancara terhadap 12 pengguna chatbot pada sektor perbankan dan e-commerce. Kerangka analisis merujuk pada model komunikasi Shannon dan Weaver yang diperkaya dengan perspektif komunikasi modern. Hasil penelitian menunjukkan bahwa noise dalam komunikasi chatbot terdiri atas noise semantik (50%), teknis (25%), dan psikologis (25%). Noise semantik menjadi yang paling dominan, terutama terkait keterbatasan chatbot dalam memahami konteks, intensi, dan variasi bahasa pengguna. Gangguan tersebut berdampak pada efektivitas komunikasi, menurunkan kepuasan, serta mendorong pengguna beralih ke layanan manusia. Temuan ini menegaskan bahwa keberhasilan komunikasi manusia–mesin tidak hanya ditentukan oleh kecanggihan teknologi, tetapi juga oleh kemampuan sistem dalam membangun kesesuaian makna dan konteks komunikasi.