Pemanfaatan AI Generatif dalam Eksplorasi Arsitektur Tongkonan ke Desain Kontemporer - Gustav Anandhita; Peter Ardhianto; Yonathan Purbo Santosa; Ratih Dian Saraswati; Christian Moniaga (SARGA: Journal of Architecture and Urbanism, 2026)
Penelitian ini bertujuan mengeksplorasi transformasi morfologi arsitektur tradisional Tongkonan Toraja ke dalam desain bangunan kontemporer menggunakan Generative AI. Arsitektur Tongkonan menghadapi tantangan adaptasi di tengah modernisasi tanpa kehilangan identitas budayanya. Penelitian ini menggunakan pendekatan eksperimental metode campuran (mixed-method) melalui kajian literatur terhadap anatomi struktural (Rattiang Banua, Kale Banua, dan Sulluk Banua) yang kemudian dikurasi menjadi dataset khusus untuk melatih model AI. Desain dievaluasi melalui kerangka kerja ganda, yakni pengujian komputasional Visual Question Answering (VQA) Score dan analisis arsitektural kualitatif. Hasil pengujian VQAScore menunjukkan kecocokan gambar dan teks perintah (prompt) yang tinggi, dengan tipologi Taman memperoleh skor tertinggi (96%) dan Istana Kepresidenan terendah (81%). Namun, analisis kualitatif mengungkap adanya risiko komodifikasi fasad; meskipun AI efektif mengadaptasi bentuk atap secara visual, filosofi tradisional rentan direduksi menjadi sekadar estetika parametrik dangkal tanpa menerjemahkan hierarki keruangan secara utuh. Selain itu, kelayakan tektonika struktural desain belum teruji secara fisik. Penelitian ini menyimpulkan bahwa teknologi AI generatif sangat potensial sebagai jembatan eksplorasi visual awal, namun penerapannya dalam preservasi budaya mutlak mensyaratkan validasi rekayasa struktur dan pelibatan pakar budaya. Kontribusi penelitian ini terletak pada pengembangan kebaruan metodologis melalui kerangka kerja evaluasi ganda (dual-evaluation framework) yang mengintegrasikan pengukuran komputasional VQA Score dan analisis arsitektural kualitatif, serta kurasi dataset morfologi spesifik untuk meminimalisasi bias visual AI dalam mendesain arsitektur vernakular.