Siapa yang Sebenarnya Menentukan Selera Musik Kita?

Jakarta: Di tengah semakin dominannya algoritma dalam kehidupan sehari-hari, menemukan musik baru kini tidak lagi sepenuhnya menjadi perkara selera personal. Platform digital ikut menentukan lagu apa yang muncul di hadapan pendengar, artis mana yang mendapatkan perhatian, dan musik seperti apa yang berpotensi masuk ke dalam keseharian pengguna.

Persoalan tersebut menjadi salah satu pembahasan dalam sesi IdeaTalks bertajuk Curating Culture: The Human Side of Music Discovery pada gelaran IdeaFest 2026 di JICC Senayan, Jakarta, Sabtu, 5 September 2026.

Diskusi yang berada dalam payung besar tema IdeaFest 2026, “Re:Humanize”, mempertemukan sejumlah perspektif industri musik untuk membicarakan kembali posisi manusia dalam proses menemukan dan memperkenalkan musik di tengah teknologi, data, dan otomatisasi.

Spotify menjadi salah satu pihak yang berada di tengah perubahan tersebut. Sebagai platform streaming, Spotify menggunakan kombinasi data, algoritma, dan kurasi manusia untuk membantu penggunanya menemukan musik.
 
Head of Editorial Spotify Southeast Asia, Boon Ken Wong, menjelaskan bahwa proses kurasi di Spotify melibatkan sekitar 100 editor yang tersebar di berbagai wilayah dunia.

"Kami punya sekitar 100 editor di seluruh dunia dan semuanya punya passion yang besar terhadap musik. Mereka peduli terhadap berbagai kultur musik dan punya spesialisasi di genre yang berbeda-beda," ujar Ken.

Namun, keberadaan editor manusia tersebut juga memperlihatkan bahwa apa yang ditemukan pendengar di platform digital tidak sepenuhnya berlangsung secara alamiah. Ada proses seleksi di balik musik yang akhirnya muncul dalam ruang dengar pengguna.

Spotify memang mengandalkan data untuk membantu menentukan keputusan kurasi. Di titik inilah muncul persinggungan antara selera manusia dan sistem yang bekerja berdasarkan perilaku pengguna.

"Kami memang menggunakan data untuk membantu mengambil keputusan, tetapi sekali lagi, semuanya berawal dari sini (hati). Menurut saya, itulah yang membuat proses ini menjadi sangat spesial," lanjutnya.
 

Siapa yang Menentukan Musik yang Kita Temukan?

Bagi Spotify, kurasi tidak semata-mata berarti memilih lagu untuk ditempatkan dalam sebuah playlist. Ken mengatakan, proses tersebut juga berkaitan dengan perjalanan seorang musisi, terutama artis baru yang sedang berupaya menemukan pendengarnya.

"Bagi kami, ini bukan sekadar soal memasukkan satu lagu ke dalam sebuah playlist, tetapi lebih kepada perjalanan seorang artis. Itu sesuatu yang cukup sering kami bicarakan. Kalau bicara soal discovery, semuanya tentang memperkenalkan para artis, terutama musisi pendatang baru, kepada audiens yang baru," tutur Ken.

Pernyataan tersebut sekaligus menunjukkan besarnya posisi platform streaming dalam rantai distribusi musik saat ini. Ketika playlist dan sistem rekomendasi menjadi salah satu pintu masuk pendengar terhadap musik baru, keputusan mengenai musik yang diperkenalkan kepada audiens menjadi semakin penting.
 
Di satu sisi, sistem tersebut dapat membantu musisi menemukan pendengar yang sebelumnya sulit dijangkau. Namun di sisi lain, proses discovery yang semakin bergantung pada platform membuat pengalaman menemukan musik turut dipengaruhi oleh mekanisme yang bekerja di balik layar.

Spotify sendiri memiliki sejumlah fitur berbasis algoritma seperti Release Radar dan Discover Weekly. Keduanya dirancang untuk mempersonalisasi rekomendasi berdasarkan pola dan preferensi masing-masing pengguna.

"Kami di Spotify cukup beruntung karena memiliki beberapa fitur yang mengandalkan personalisasi berbasis algoritma, seperti Release Radar dan Discover Weekly. Keduanya merupakan produk yang sangat bagus. Fitur-fitur ini membantu kami menghadirkan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna dalam skala yang besar," ungkapnya.

Persoalannya kemudian bukan sekadar apakah algoritma mampu menemukan musik yang disukai seseorang. Pertanyaan yang lebih besar adalah apakah sistem tersebut juga mampu membawa pendengar keluar dari kebiasaan mereka sendiri.

Sebab, rekomendasi yang terus menerus disesuaikan dengan preferensi pengguna berpotensi membuat pengalaman mendengarkan menjadi semakin personal, tetapi sekaligus semakin dekat dengan pola yang sudah dikenal.
 

Data Tidak Selalu Bisa Membaca Konteks

Ken mengakui bahwa data memiliki keterbatasan. Menurutnya, algoritma dapat membantu membaca kemungkinan musik yang disukai seseorang, tetapi tidak selalu mampu menangkap alasan di balik sebuah karya, konteks budaya, maupun kejutan yang muncul ketika seseorang mendengarkan sesuatu yang sama sekali di luar kebiasaannya.

"Tapi menurut saya, di sinilah teknologi bisa berjalan berdampingan dengan kurasi manusia. Kami menggabungkan data, lalu mencoba menemukan makna di baliknya, hal-hal yang tidak selalu bisa diceritakan oleh data. Algoritma memang bisa membantu memberi tahu kita musik seperti apa yang mungkin kita sukai. Tapi ketika kurasi dan kreativitas manusia ikut bermain, kami bisa menghadirkan sesuatu yang lebih mengejutkan dan tidak terduga bagi pendengar," tutur Ken.

Pernyataan tersebut memperlihatkan paradoks dalam sistem discovery musik hari ini. Teknologi digunakan untuk memahami pendengar secara semakin mendalam, tetapi pada saat yang sama manusia tetap dibutuhkan untuk menghadirkan sesuatu yang tidak dapat diprediksi sepenuhnya oleh mesin.

Dengan kata lain, persoalannya bukan lagi memilih antara manusia atau algoritma. Tantangannya adalah menentukan sejauh mana keduanya seharusnya ikut campur dalam membentuk pengalaman musik seseorang.

Bagi Ken, salah satu indikator keberhasilan kurasi justru muncul ketika pendengar menemukan sesuatu yang tidak mereka perkirakan sebelumnya.

"Dan bagi saya, salah satu pujian terbaik yang bisa kami dapatkan dari seorang pendengar adalah ketika mereka mendengarkan playlist kami lalu berkata, 'Wow, kok kalian tahu?' Menurut saya, ketika seorang pendengar sampai mengatakan hal seperti itu, berarti kami berhasil melakukan apa yang ingin kami capai," tutupnya.

Di era ketika musik dapat diakses hampir tanpa batas, persoalan discovery akhirnya bukan lagi sekadar bagaimana menemukan lebih banyak lagu. Pertanyaannya juga bergeser menjadi siapa yang membantu kita menemukan lagu tersebut, berdasarkan apa pilihan itu dibuat, dan apakah rekomendasi tersebut benar benar memperluas selera kita atau justru mempersempitnya dalam sebuah lingkaran preferensi yang terus berulang.