Bayangkan habis rapat satu jam, kolega minta summary—tapi kamu cuma inget setengahnya. Ngerjain transkrip manual? Bisa makan waktu 3-4 jam untuk satu jam rekaman. Otter.ai datang bilang bisa selesaikan dalam hitungan menit. Tapi akurasinya beneran work di dunia nyata, atau cuma janji marketing? Saya coba intensif selama tiga bulan, dari rapat internal sampai podcast, untuk kasih tau hasil jujurnya.
Pertama Kali Pakai: Setup & Kesan Awal
Daftar pakai Google Account, langsung dapet 600 menit gratis per bulan. Cukup buat coba 10-12 rapat pendek. Interface web-nya bersih, nggak pusing. Ada mobile app yang berguna banat buat record dadakan di lapangan. Saya langsung upload file MP3 rapat tim—dan dalam 5 menit, transkrip sudah jadi.
Yang bikin hooked pertama kali: speaker identification-nya otomatis. Nggak cuma “Speaker 1” dan “Speaker 2” terus. Otter bisa bedain suara dan label manual. Setelah koreksi pertama, dia belajar dan kedepannya lebih akurat. Ini game-changer buat rapat multi-partisipan.
Deep Dive: Tes Akurasi di Empat Skenario Nyata
Mari kita bahas data konkret. Saya uji di empat kondisi berbeda dengan metrik yang sama: Word Error Rate (WER) dan akurasi kontekstual.
1. Rapat Internal: Bahasa Indonesia Baku, Suara Jelas
File: 45 menit, 5 pembicara, mic laptop. Hasil? 92% akurasi. WER sekitar 8%. Kesalahan tipikal: “project” jadi “proyek” (bukan salah sih, tapi inconsistency), nama orang seperti “Budi” jadi “Budi'”. Tapi 95% kalimat masih bisa dipahami tanpa edit.
2. Rapat Klien Internasional: Bahasa Inggris + Aksen
File: 30 menit, 2 pembicara (India & Jepang), istilah teknis. Hasil turun drastis: 78% akurasi. WER 22%. “Kubernetes” jadi “cooper net ease”, “scalability” jadi “scale ability”. Tapi, struktur kalimat dan speaker ID masih work. Jadi edit manual butuh 20 menit, masih jauh lebih cepat 80% dari ngetik dari nol.
3. Recording Lapangan: Suara Ambient & Jarak Jauh
File: 15 menit, 1 speaker, rekaman HP di kafe. Akurasinya 65%. Banyak “inaudible” tags. Suara mesin kopi dan lorong bikin Otter surrender. Ini batas jelas: mic quality dan noise cancellation adalah kunci. Kalo audio jelek, outputnya juga jelek. Nggak ada sihir di sini.
4. Podcast: Bahasa Campur (ID-EN), Cepat, Kiasan
File: 60 menit, 2 host, banyak slang. Hasil: 85%. Bagus untuk kata-kata, tapi dia nggak tangkap tone dan nuance. Joke yang diomongin jadi datar. Ini penting: Otter transkrip kata, bukan makna. Untuk konten kreatif, tetap butuh sentuhan manusia.
Fitur yang Nggak Banyak Dibicarakan
Beyond transkrip, ada beberapa hal yang bikin Otter jadi workflow tool, bukan sekadar converter:
- Live Transcription: Bisa join Zoom meeting dan ngetik langsung. Delay 3-5 detik aja. Berguna buat participant yang telat atau ada yang hard of hearing.
- AI Summary: Setelah selesai, dia kasih 3-5 poin utama. Akurasinya 70%—cukup buat reminder, tapi jangan dijadiin meeting minutes resmi tanpa cek.
- Action Item Detection: Otomatis highlight kalimat yang ada “will do”, “need to”, “by Friday”. Berguna, tapi sering false positive. Saya lebih percaya manual tag.
- Searchable Archive: Semua transkrip jadi mesin pencari internal. Pernah cari “budget Q3”, langsung muncul semua rapat yang bahas itu. Ini goldmine buat knowledge management.
User Experience: Hal-Hal yang Ngemper
App desktop (Mac) agak berat, suka makan RAM 1.5GB pas lagi live transcription. Web version lebih stabil. Mobile app bagus, tapi kadang sync-nya lambat 2-3 menit setelah record selesai. Export format cuma TXT, PDF, SRT, dan DOCX. Nggak ada markdown, sayang.
Integrasi dengan Zoom dan Google Meet seamless. Tapi Microsoft Teams? Masih lewat bot yang ribet. Kalau kantormin pakai ekosistem Microsoft, ini jadi hambatan.
Harga vs Value: Mana yang Worth It?
Ada tiga tier: Basic (gratis), Pro ($16.99/bulan), Business ($30/bulan). Ini breakdown praktis:
| Fitur | Basic (600 menit) | Pro (6.000 menit) | Business (6.000 menit/user) |
|---|---|---|---|
| Upload file | Ya (3 file max) | Unlimited | Unlimited |
| Advanced export | Tidak | Ya | Ya |
| Custom vocabulary | Tidak | Ya (200 istilah) | Ya (800 istilah) |
| User management | Tidak | Tidak | Ya (SSO, analytics) |
Untuk freelancer atau startup 1-5 orang, tier Pro sudah cukup. Itu setara 100 jam transkrip—kalo rapatmu 20 jam/bulan, masih ada buffer. Kustom vocabnya berguna buat nama produk atau akronim kantor.
Untuk korporat, Business perlu dipertimbangkan cuma kalo ada compliance requirement atau butuh analytics. Harganya agak mahal kalo cuma buat transkrip biasa.
The Gaps: Kapan Otter Gagal Total
Warning: Otter.ai itu tool, bukan asisten magis. Kalo audio input jelek, hasilnya jelek. Kalo bahasanya terlalu niche (medis, hukum yang sangat spesifik), akurasinya bisa di bawah 60% meski audio bagus. Selalu ada faktor “garbage in, garbage out”.
Limitasi lain: nggak support bahasa Indonesia 100%. Istilah baku OK, tapi slang Jakarta atau dialek Jawa dia bingung. Nggak ada fitur terjemahan langsung dalam platform. Juga, privasi data: file disimpan di server US. Kalo kamu di sektor finansial atau medis yang ketat, ini butuh legal review.
Best Use Cases: Siapa yang Paling Cocok?
Setelah tiga bulan, saya simpulkan profil ideal user:
- Product Manager & UX Researcher: Wawancara user jadi searchable. Bisa quote verbatim tanpa nonton ulang video.
- Content Creator: Transkrip podcast atau video untuk repurposing. Cepet 80% dari waktu editing.
- Mahasiswa S2/PhD: Record kelas atau wawancara. Search keyword buat literature review.
- HR & Recruitment: Interview log jadi dokumentasi yang searchable.
Yang nggak cocok: paralegal yang butuh transkrip sidang (akurasi harus 99%), atau rapat militer yang audio jelek dan penuh kode.
Verdict: Worth It atau Skip?
Otter.ai itu alat produktivitas yang solid, tapi dengan batasan jelas. Buat use case yang tepat, dia bisa save 5-10 jam per minggu. Tapi harus punya ekspektasi realistis: 80-90% akurasi di kondisi ideal, 60-70% di audio buruk.
Kalo kamu sering rapat online, punya budget $17/bulan, dan audio-nya decent (mic headset, ruang tenang), sayang untuk nggak coba. Mulai dari tier gratis, upload 3 file kritis, lihat WER-nya. Kalo di atas 85%, berarti worth upgrade.
Tapi kalo kerjamu butuh akurasi hukum-medis, atau mayoritas rapat offline suara jauh, lebih baik allocate budget ke stenographer manual atau tool enterprise kayak Rev.com yang human-verified.
Intinya: Otter.ai itu asisten junior yang super cepat, tapi selalu butuh supervisor. Kalo kamu OK dengan edit 10-15 menit post-rapat, ini investasi waktu terbaik tahun ini.
