Profitina Laundry adalah usaha binatu kecil di Surabaya. Usaha ini punya tiga gerai, yaitu di Rungkut, di Keputih dan di Wiyung. Gerai Rungkut dibuka pertama kali pada tahun 2019. Gerai Wiyung adalah gerai yang paling baru. Setiap gerai mencuci, mengeringkan, menyetrika dan melipat pakaian pelanggan.
Pelanggan membawa sekantong pakaian ke meja depan. Petugas menimbang pakaian itu lalu menulis nota. Nota berisi jenis layanan, berat, harga dan tanggal pakaian selesai. Kebanyakan pelanggan memilih cuci kering lipat. Harganya delapan ribu rupiah per kilogram. Cuci kilat selesai dalam satu hari dan harganya dua belas ribu rupiah per kilogram. Setrika saja harganya enam ribu rupiah per kilogram.
Ada barang yang tidak ditimbang. Jas, gaun, jaket dan kebaya dicuci per potong. Cuci kering kemeja harganya dua puluh ribu rupiah. Cuci kering jas dua potong harganya enam puluh lima ribu rupiah. Sprei atau bed cover harganya tiga puluh lima ribu rupiah, berapa pun ukurannya. Selimut harganya dua puluh lima ribu rupiah. Sepatu dicuci per pasang, dan helm dicuci per buah.
Binatu buka pukul tujuh pagi dan tutup pukul sembilan malam. Pada hari Minggu binatu tutup pukul lima sore. Pelanggan dapat membayar tunai, dengan transfer bank atau dengan QRIS. Pesanan biasa selesai dalam dua atau tiga hari. Pesanan kilat selesai keesokan harinya.
Cucian yang baik dimulai dengan memilah. Pakaian putih dicuci terpisah dari pakaian gelap. Batik baru dicuci dengan tangan dalam air dingin, karena warnanya bisa luntur. Wol dan sutra perlu putaran yang lembut. Noda sebaiknya dibersihkan sebelum dicuci, bukan sesudahnya. Air panas membuat noda darah menempel, jadi darah dibilas dengan air dingin lebih dulu. Noda kopi dan teh hilang dengan sedikit sabun dan air hangat. Noda minyak perlu cairan penghilang lemak.
Petugas memeriksa setiap saku sebelum mencuci. Mereka menemukan uang logam, pulpen, struk dan kadang telepon. Pulpen di dalam saku bisa merusak satu mesin penuh kemeja. Memeriksa saku hanya butuh satu menit dan mencegah banyak masalah.
Setelah bersih, pakaian dikeringkan, disetrika dan dilipat. Setiap pesanan diletakkan di rak yang berlabel. Label menunjukkan nomor nota, sehingga petugas dapat menemukan pesanan dengan cepat. Ketika pelanggan datang kembali, petugas membaca nomor nota, mengambil pesanan dari rak dan menyerahkannya.
Pemilik binatu ingin tahu seberapa sibuk setiap gerai. Ia menghitung pesanan setiap hari. Hari Senin biasanya sibuk, karena orang membawa cucian akhir pekan. Hari hari menjelang libur juga sibuk. Pada musim hujan lebih banyak orang memakai layanan pengering, karena pakaian tidak kering di rumah.
Komputer dapat membantu binatu dengan banyak cara. Komputer dapat menyimpan nota, mengingat pelanggan dan mencetak label. Komputer dapat meramalkan berapa banyak pesanan yang datang minggu depan. Komputer juga dapat menjawab pertanyaan sederhana dari pelanggan, misalnya harga layanan atau status pesanan. Program yang menjawab pertanyaan dalam bahasa sehari hari disebut chatbot.
Model bahasa adalah program yang menebak kata berikutnya. Model membaca sepotong teks lalu memberi peluang kepada setiap kata yang mungkin muncul sesudahnya. Kemudian model memilih satu kata, menambahkannya ke teks dan mengulang. Langkah demi langkah model menulis kalimat, dan kalimat demi kalimat model menulis jawaban.
Model bahasa kecil dapat dibuat dengan menghitung. Kita menghitung seberapa sering setiap kata muncul sesudah setiap pasangan kata dalam teks yang besar. Hitungan itu menjadi peluang. Model seperti ini disebut model n-gram. Model trigram melihat dua kata terakhir untuk memilih kata berikutnya. Model ini cepat dan sederhana, tetapi ingatannya pendek dan ia tidak memahami makna.
Model bahasa besar adalah jaringan saraf dengan miliaran bilangan di dalamnya. Model ini dilatih dengan teks yang sangat banyak. Ia belajar tata bahasa, fakta dan pola penalaran dari teks itu. Ia dapat menjawab pertanyaan, meringkas dokumen, menerjemahkan bahasa dan menulis kode. Ia juga dapat salah dengan sangat yakin, jadi jawabannya harus diperiksa.
Model bahasa besar dapat berjalan di komputer Anda sendiri. Alat bernama Ollama mengunduh model terbuka dan menyajikannya di mesin Anda. Program berbicara dengan Ollama melalui HTTP, dengan mengirim permintaan berisi prompt lalu membaca tanggapannya. Karena model berjalan secara lokal, teks tidak pernah meninggalkan komputer Anda.
Prompt adalah teks yang kita kirim ke model. Prompt yang baik mengatakan dengan jelas apa yang kita mau, memberi fakta yang dibutuhkan model dan menunjukkan bentuk jawaban. Prompt sistem menetapkan peran dan aturan untuk seluruh percakapan. Beberapa contoh di dalam prompt sering lebih membantu daripada penjelasan yang panjang.
Suhu mengatur seberapa acak jawaban model. Suhu rendah membuat model memilih kata yang paling mungkin, sehingga jawabannya aman dan berulang. Suhu tinggi membuat model lebih berani, sehingga jawabannya beragam dan kadang aneh. Untuk fakta dan data kita memakai suhu rendah. Untuk cerita dan gagasan kita boleh memakai suhu yang lebih tinggi.
Model hanya dapat membaca sejumlah token sekaligus. Batas ini disebut jendela konteks. Percakapan yang panjang harus dipendekkan agar muat di jendela itu. Kita dapat menyimpan beberapa pesan terakhir, atau mengganti pesan lama dengan ringkasan pendek.
Pelanggan yang puas akan datang lagi. Binatu mengirim pesan ketika pesanan sudah selesai, dan binatu menyimpan pakaian dengan aman selama tiga puluh hari. Jika pelanggan menemukan masalah, petugas mencuci ulang barang itu tanpa biaya. Harga yang jelas, pakaian yang bersih dan layanan yang sopan membuat pelanggan setia.
Cuaca di Surabaya mengubah pekerjaan binatu. Pada musim kemarau, dari Mei sampai Oktober, pakaian cepat kering di bawah matahari. Pada musim hujan, dari November sampai April, mesin pengering bekerja sepanjang hari. Tagihan listrik lebih tinggi pada musim hujan, dan pemilik merencanakannya.
Binatu mencatat setiap pesanan. Catatan itu menunjukkan kapan pakaian datang, kapan selesai dan kapan diambil. Dari catatan itu pemilik belajar berapa lama sebuah pesanan dikerjakan, layanan mana yang laris dan hari apa yang sibuk. Data mengubah tebakan menjadi rencana.
