Image by pch.vector on Freepik

Artificial Intelligence (AI) telah menjadi primadona teknologi, menjanjikan transformasi bisnis yang revolusioner. Mulai dari efisiensi operasional hingga pengalaman pelanggan yang dipersonalisasi, potensi AI terasa tak terbatas. Namun di balik antusiasme ini, banyak pemimpin bisnis di Indonesia bergulat dengan pertanyaan krusial: bagaimana cara mengukur Return of Investment (ROI) yang nyata dari teknologi yang seringkali terasa seperti ‘kotak hitam’ ini? Ketidakpastian dalam mengukur nilai AI seringkali menjadi penghalang adopsi yang lebih luas, menyebabkan keraguan dan bahkan ‘AI fatigue‘. Artikel ini akan membongkar kompleksitas pengukuran ROI AI dan menawarkan strategi praktis untuk mendefinisikan serta melacak dampak nyata investasi AI, berdasarkan wawasan dari penelitian akademis terkini.

Mengapa Mengukur ROI AI Penting Namun Menantang?

Mengetahui nilai sebenarnya dari sebuah investasi AI adalah prasyarat fundamental sebelum mengambil keputusan strategis untuk mengadopsinya (Pandey et al., 2021). Tanpa pemahaman yang jelas tentang potensi pengembalian, investasi AI berisiko menjadi sekadar eksperimen mahal tanpa arah bisnis yang jelas. Namun, mengukur ROI AI secara akurat menghadirkan tantangan unik. Berbeda dengan investasi pada aset fisik yang lebih mudah dihitung depresiasi dan manfaatnya, nilai AI seringkali bersifat tidak berwujud (intangible), seperti peningkatan kepuasan pelanggan, pengambilan keputusan yang lebih baik, budaya inovasi yang berkembang, atau peningkatan reputasi merek (Okunola & Ahsun, 2025).

Kompleksitas ini ditegaskan pada penelitian yang menunjukkan bahwa proses valuasi (pemberian nilai pada aset) dan teknik pengukuran efektivitas teknologi baru yang berkembang pesat seperti AI sangat bervariasi jenis investasinya (Pandey et al., 2021). Ketidakpastian yang melekat dalam estimasi nilai AI cenderung lebih tinggi dibandingkan aset lain, meskipun prinsip dasar valuasi tetap berlaku (Pandey et al., 2021). Hal ini menuntut pendekatan pengukuran yang lebih canggih, kontekstual, dan seringkali berbasis data (Katragadda, 2024), yang seringkali belum dimiliki oleh banyak perusahaan.

AI sering memiliki dampak luas yang melampaui metrik biasa yang mudah dikuantifikasi. Seperti yang ditulis oleh Katragadda (2024), AI dapat mempengaruhi kepuasan pelanggan, persepsi merek, produktivitas karyawan, dan bahkan mendorong inovasi dalam organisasi. Sifat dinamis AI, dengan kapasitasnya untuk pembelajaran dan perbaikan berkelanjutan, membutuhkan pendekatan yang lebih komprehensif untuk perhitungan ROI.

Tantangan Kontekstual di Indonesia dan Global

Di Indonesia, tantangan pengukuran ROI AI diperparah oleh beberapa faktor kontekstual. Studi mengenai dampak AI pada bisnis tradisional di Indonesia menyoroti bahwa biaya implementasi awal yang tinggi seringkali menjadi penghalang signifikan (Khan, 2024). Selain itu, keterbatasan SDM yang terampil dalam AI dan kekhawatiran seputar privasi data juga menambah kompleksitas dalam mengimplementasikan dan kemudian mengukur keberhasilan solusi AI (Khan, 2024; Dheerajkumar et al., 2025).

Resistensi terhadap perubahan dari karyawan dan pemangku kepentingan juga menjadi faktor penghambat yang signifikan dalam skala enterprise (Dheerajkumar et al., 2025). Hal ini menyoroti pentingnya strategi manajemen perubahan yang efektif sebagai bagian integral dari implementasi AI yang sukses dan pengukuran ROI yang akurat. Tanpa penerimaan dan adopsi yang baik dari pengguna akhir, bahkan solusi AI yang dirancang dengan baik pun mungkin bisa gagal memberikan nilai yang diharapkan.

Meskipun AI menawarkan peluang besar untuk peningkatan efisiensi dan pengalaman pelanggan di pasar Indonesia (Khan, 2024), hambatan biaya, sumber daya, dan resistensi perubahan ini membuat perhitungan ROI menjadi semakin krusial namun juga lebih sulit dilakukan secara akurat bagi banyak bisnis lokal. Tantangan ini tidak unik untuk Indonesia saja, namun secara global. Banyak organisasi berusaha keras untuk membenarkan investasi AI yang berkelanjutan karena di waktu yang sama juga merasakan kesulitan dalam mengukur ROI secara efektif (Dheerajkumar et al., 2025).

Metrik dalam Mengukur ROI AI

Untuk mengatasi kompleksitas pengukuran ROI AI, banyak pendekatan dan metrik yang perlu diukur. Berdasarkan penelitian terbaru, berikut adalah metrik yang telah dikategorikan dan dapat diadaptasi untuk berbagai konteks bisnis.

1. Metrik Kunci

Kerangka kerja pengukuran ROI AI yang komprehensif harus melampaui metrik finansial tradisional. Penting untuk mengintegrasikan metrik kuantitatif dan kualitatif untuk mendapatkan gambaran dampak yang holistik (Katragadda, 2024).

• Manfaat Terukur (Tangible): Mencakup aspek-aspek yang lebih mudah diukur secara finansial, seperti penghematan biaya operasional misalnya biaya yang terpangkas melalui otomatisasi customer service (Katragadda, 2024), peningkatan efisiensi waktu, pertumbuhan pendapatan langsung, dan peningkatan produktivitas (Okunola & Ahsun, 2025; Dheerajkumar et al., 2025).
• Manfaat Tak Berwujud (Intangible): Mencakup dampak yang lebih sulit diukur tetapi sama pentingnya, seperti peningkatan keterlibatan (engagement) dan kepuasan karyawan, peningkatan kecepatan pengembangan keterampilan tenaga kerja, peningkatan budaya inovasi (Okunola & Ahsun, 2025), peningkatan kepuasan pelanggan (Katragadda, 2024), dan pengambilan keputusan strategis yang lebih baik.

Menilai kedua jenis manfaat ini memberikan pemahaman yang lebih kaya tentang nilai total yang diciptakan oleh AI, memastikan bahwa investasi selaras dengan tujuan strategis organisasi yang lebih luas (Okunola & Ahsun, 2025).

2. Key Performance Indicators (KPI) Spesifik

Untuk mengukur ROI secara efektif, penting untuk mengidentifikasi dan melacak KPI yang relevan. Katragadda (2024) mengidentifikasi beberapa KPI kunci untuk konteks dukungan pelanggan yang dapat diadaptasi untuk berbagai implementasi AI:

• First Contact Resolution (FCR) Rate – Persentase masalah yang diselesaikan pada kontak pertama, yang dapat meningkat signifikan dengan implementasi AI yang tepat
• Average Handle Time (AHT) – Waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk menyelesaikan interaksi pelayanan, yang biasanya berkurang dengan bantuan AI
• Customer Satisfaction Score (CSAT) – Pengukuran kepuasan pelanggan yang dapat meningkat melalui respons yang lebih cepat dan akurat
• Net Promoter Score (NPS) – Pengukuran loyalitas pelanggan yang mencerminkan dampak jangka panjang dari pengalaman yang ditingkatkan oleh AI
• Cost per Contact – Biaya rata-rata per interaksi layanan pelanggan, yang biasanya menurun dengan otomatisasi AI
• Agent Productivity – Efisiensi dan produktivitas agen/ SDM yang memegang layanan, biasanya juga meningkat ketika AI mengambil alih tugas-tugas rutin
• Ticket Volume and Distribution – Volume dan distribusi tiket layanan (task yang ada), biasanya berubah seiring dengan implementasi AI

Meskipun KPI ini spesifik untuk konteks layanan pelanggan (customer service), prinsip serupa dapat diterapkan di berbagai domain bisnis dengan menyesuaikan metrik untuk mencerminkan tujuan spesifik dari implementasi AI.

Strategi Menuju Pengukuran ROI AI yang Efektif

Meskipun penuh tantangan, mengukur ROI AI bukanlah hal yang mustahil. Kuncinya terletak pada pendekatan yang strategis, berbasis data, dan terstruktur sejak awal.

1. Perencanaan Strategis dan Tujuan yang Jelas

Keberhasilan implementasi AI dan pengukuran ROI-nya sangat bergantung pada perencanaan strategis awal (Dheerajkumar et al., 2025). Mula-mula definisikan secara spesifik masalah bisnis apa yang ingin dipecahkan dan bagaimana keberhasilannya akan diukur. Tetapkan KPI yang relevan (baik tangible maupun intangible), terukur, dapat dicapai, realistis, dan berbatas waktu (Okunola & Ahsun, 2025).

Perencanaan strategis juga harus mempertimbangkan bagaimana AI akan terintegrasi dengan proses bisnis yang ada. Dheerajkumar et al. (2025) menekankan bahwa implementasi AI yang paling sukses adalah yang melibatkan kolaborasi antara pakar teknis, pemimpin bisnis, dan karyawan untuk memastikan bahwa solusi AI disesuaikan dengan kebutuhan dan tantangan unik organisasi.

2. Penetapan Baseline yang Kuat

Ukur kinerja metrik relevan sebelum implementasi AI. Data baseline ini sangat penting sebagai titik perbandingan untuk mengevaluasi dampak AI setelah diimplementasikan. Katragadda (2024) menekankan pentingnya periode baseline yang cukup panjang untuk bisa menemukan variasi musiman atau siklikal dalam data.

Tanpa baseline yang kuat, akan sulit untuk mengisolasi dampak AI dari faktor-faktor lain yang mungkin mempengaruhi kinerja bisnis. Baseline juga membantu dalam menetapkan ekspektasi yang realistis tentang potensi peningkatan yang dapat dicapai melalui implementasi AI.

3. Identifikasi Biaya Secara Komprehensif

Hitung semua biaya yang terkait dengan proyek AI, tidak hanya biaya perangkat lunak atau algoritma. Ini mencakup biaya persiapan data, infrastruktur, talenta, pelatihan model, integrasi, manajemen perubahan (Dheerajkumar et al., 2025), dan pemeliharaan berkelanjutan.

Dheerajkumar et al. (2025) mencatat bahwa banyak organisasi gagal memperhitungkan “biaya tersembunyi” dari implementasi AI, seperti waktu yang dihabiskan untuk pelatihan karyawan, potensi gangguan operasional selama fase transisi, dan kebutuhan untuk pembaruan dan penyesuaian berkelanjutan. Transparansi biaya total sangat penting untuk perhitungan ROI yang akurat.

4. Pendekatan Pengukuran Berbasis Data

Manfaatkan analitik data untuk melacak KPI dan mengukur dampak finansial serta operasional (Katragadda, 2024). Tergantung pada kasus penggunaan, berbagai metode dapat digunakan,

• A/B Testing – Membandingkan kinerja dengan dan tanpa AI dalam kondisi terkontrol
• Analisis Kohort – Melacak perubahan perilaku pengguna atau kinerja sistem dari waktu ke waktu
• Analisis Biaya-Manfaat (Cost & Benefit) – Memproyeksikan penghematan atau pendapatan tambahan dibandingkan dengan investasi
• Model ROI Kompleks – Mengintegrasikan berbagai faktor dan metrik untuk perhitungan ROI yang komprehensif

Katragadda (2024) menekankan pentingnya pendekatan berbasis data yang mengintegrasikan metrik kuantitatif dan kualitatif untuk memberikan metodologi yang kuat dalam mengevaluasi dampak finansial dan operasional dari solusi AI.

5. Fokus pada Relevansi, Bukan Hanya Kecanggihan

Jangan hanya berfokus pada mengadopsi AI tercanggih, fokuslah pada solusi AI yang paling relevan untuk memecahkan masalah bisnis spesifik. Solusi yang lebih sederhana namun tepat sasaran seringkali lebih mudah diukur dampaknya dan memberikan ROI lebih cepat.

Dheerajkumar et al. (2025) menemukan bahwa perusahaan yang paling berhasil dalam transformasi AI mereka adalah yang memulai dengan mengidentifikasi area bisnis dengan potensi dampak tertinggi, bukan yang terpesona apalagi hanya FOMO belaka oleh teknologi terbaru. Pendekatan yang berfokus pada masalah ini memastikan bahwa investasi AI langsung mengatasi kebutuhan bisnis yang nyata dan menghasilkan nilai yang dapat diukur.

6. Implementasi Bertahap dan Manajemen Perubahan

Mulai dengan proyek percontohan (pilot project) berskala kecil untuk memvalidasi konsep dan mengukur dampak awal sebelum melakukan investasi skala penuh. Pendekatan iteratif ini membantu mengelola risiko dan membangun kasus bisnis yang kuat berdasarkan data nyata.

Selain itu, manajemen perubahan yang efektif sangat penting untuk mengatasi resistensi dan memastikan adopsi yang sukses oleh pengguna (Dheerajkumar et al., 2025). Tanpa strategi manajemen perubahan yang baik, bahkan solusi AI yang dirancang dengan sempurna pun mungkin gagal memberikan ROI yang diharapkan karena kurangnya adopsi atau penggunaan yang tidak optimal.

Studi Kasus: Implementasi AI yang Berhasil dan ROI yang Terukur

Untuk memberikan konteks praktis, berikut adalah beberapa studi kasus dari berbagai industri yang menunjukkan bagaimana organisasi telah berhasil mengukur ROI dari implementasi AI mereka.

1. Customer Support: Mengukur Dampak Chatbot AI

Katragadda (2024) menyajikan studi kasus implementasi chatbot AI di perusahaan layanan keuangan yang menghasilkan,

• Pengurangan 35% dalam volume tiket dukungan yang ditangani oleh agen manusia
• Peningkatan 28% dalam skor kepuasan pelanggan (CSAT)
• Pengurangan 42% dalam waktu respons rata-rata
• Penghematan biaya tahunan sebesar $1.2 juta melalui pengurangan kebutuhan staf

Kunci keberhasilan dalam kasus ini adalah pendekatan berbasis data yang ketat, dengan periode baseline yang jelas sebelum implementasi dan pelacakan metrik yang konsisten setelahnya. Perusahaan juga mengintegrasikan umpan balik kualitatif dari pelanggan dan agen untuk terus menyempurnakan sistem.

2. Transformasi Enterprise: ROI di Berbagai Sektor

Dheerajkumar et al. (2025) menganalisis beberapa studi kasus transformasi AI enterprise di berbagai industri, dengan hasil yang mengesankan seperti berikut.

• Manufaktur: Implementasi AI untuk pemeliharaan prediktif menghasilkan pengurangan 27% dalam waktu henti mesin dan penghematan biaya tahunan sebesar $3.5 juta
• Ritel: Sistem rekomendasi berbasis AI meningkatkan konversi penjualan sebesar 18% dan nilai pesanan rata-rata sebesar 12%
• Layanan Kesehatan: Algoritma AI untuk triase pasien mengurangi waktu tunggu sebesar 31% dan meningkatkan kepuasan pasien sebesar 24%

Dalam semua kasus ini, faktor kunci keberhasilan meliputi perencanaan strategis yang matang, fokus pada masalah bisnis spesifik, dan pendekatan bertahap yang dimulai dengan proyek percontohan sebelum implementasi skala penuh. Metrik yang dipilih pun berdasarkan konteks dari bisnis yang dijalankan dan bagian yang mengadopsi AI.

Kesimpulan

Mengukur ROI dari investasi AI memang kompleks dan penuh tantangan, terutama di tengah dinamika pasar Indonesia dan tantangan global seperti biaya tinggi dan kelangkaan talenta. Namun, dengan perencanaan strategis yang matang, pendefinisian tujuan bisnis dan KPI yang jelas (mencakup metrik tangible dan intangible), pemahaman menyeluruh tentang biaya, pendekatan pengukuran berbasis data, serta fokus pada relevansi dan manajemen perubahan, perusahaan dapat mulai mengubah AI dari sekadar ‘biaya teknologi’ menjadi investasi strategis yang memberikan nilai nyata dan terukur.

Memahami prinsip valuasi dan mengakui adanya ketidakpastian sambil tetap fokus pada tujuan bisnis adalah kuncinya. Pada akhirnya, kemampuan untuk membuktikan dampak positif AI tidak hanya akan membenarkan investasi, tetapi juga mendorong adopsi yang lebih luas dan berkelanjutan, dan memungkinkan bisnis di Indonesia untuk benar-benar memanfaatkan kekuatan transformatif AI demi keunggulan kompetitif.

Seperti yang ditunjukkan oleh studi kasus dan penelitian yang dibahas dalam artikel ini, organisasi yang mengadopsi pendekatan terstruktur dan berbasis data untuk mengukur ROI AI cenderung tidak hanya mencapai hasil yang lebih baik tetapi juga memperoleh wawasan berharga yang dapat menginformasikan strategi AI mereka di masa depan. Dengan membongkar ‘kotak hitam’ pengukuran ROI AI, bisnis dapat membuat keputusan investasi yang lebih cerdas dan memaksimalkan nilai dari teknologi transformatif ini.

Sumber

Dheerajkumar, M. D., Prakash, A. G., Soman, R., Dharshana, V., Adithya, K., & Athira, C. (2025). Enterprise AI Transformation Case Studies on Successful Implementation and ROI. Journal of Information Systems Engineering and Management, 10(29s). https://jisem-journal.com/index.php/journal/article/view/4539

Katragadda, V. (2024). Measuring ROI of AI Implementations in Customer Support: A Data-Driven Approach. Journal of Artificial Intelligence General Science (JAIGS), 5(1), 133-140. https://doi.org/10.60087/jaigs.v5i1.182

Khan, M. A. (2024). Understanding the Impact of Artificial Intelligence (AI) on Traditional Businesses in Indonesia. Journal of Management Studies and Development, 3(02), 146–158. https://doi.org/10.56741/jmsd.v3i02.584

Okunola, A., & Ahsun, A. (2025). Measuring the ROI of AI-Driven Workforce Transformation Initiatives. SSRN. https://ssrn.com/abstract=5225996

Pandey, S., Gupta, S., & Chhajed, S. (2021). ROI of AI: Effectiveness and Measurement. INTERNATIONAL JOURNAL OF ENGINEERING RESEARCH & TECHNOLOGY (IJERT) Volume 10, Issue 05. https://ssrn.com/abstract=3858398