Bidang Studi Masa Depan – DATA SCIENCE

bagian 2

Hidup Berubah Gara-Gara Data

Ketika saya bertemu Prof Eryk Dutkiewics, pakar wireless engineering dari Australia, ia menyebut tak lama lagi teknologi 5G akan dirilis. Tidak hanya data percakapan telpon yang akan meningkat, tetapi juga data dari jutaan atau bahkan miyaran sensor, kamera, maupun alat elektronik lain.

Kita mulai memasuki era internet of things di mana berbagai alat terkoneksi via internet dan masing-masing mengirimkan data. Analisis terhadap data yang luar biasa banyak ini bisa mengungkap hal-hal baru.

Di dunia kesehatan misalnya, data kondisi ribuan pasien tersaji di komputer lengkap dengan prediksinya. Dokter bisa mengetahui mengapa obat yang satu efektif pada seseorang, tetapi tidak pada pasien lain. Beraneka alat yang terpasang di tubuh pasien akan memasok jutaan data penting. Semua ini mustahil dipahami tanpa data science.

Memintarkan mesin

Dengan algoritma tertentu, data yang satu dikaitkan dengan data lain secara statistik. Ketika jumlah data bertambah, komputer menghasilkan lebih banyak korelasi. Intinya, komputer jadi makin pintar jika disuplai lebih banyak data. Ini yang disebut machine learning. Aplikasinya banyak, dari yang sederhana sampai mobil tanpa sopir dan layanan Google Translate.

Pada Google Translate, Google tidak menerjemahkan kata demi kata. Jutaan teks yang diambil dari konferensi internasional, publikasi ilmiah, dan koleksi perpustakaan, disandingkan dengan terjemahan resminya, lalu disimpan dalam bentuk digital. Tiap frasa dan kalimat dikaitkan dengan terjemahannya, lalu dicari korelasinya secara statistik.

Seiring waktu, terhimpun puluhan juta teks. Komputer pun makin pintar menghasilkan terjemahan yang lebih baik. Itu sebabnya, machine learning termasuk materi pokok di perkuliahan data science.

Kelak Google bisa saja menghasilkan terjemahan akurat, termasuk menerjemahkan percakapan, dan membuat profesi penerjemah memudar, seperti yang akan menimpa banyak profesi lain akibat teknologi.

Data science juga mampu menghasilkan optimasi, misalnya untuk merancang kampanye pemasaran yang paling efisien.

Aplikasinya juga bisa bersifat prediktif, misalnya meramal kejadian atau mengantisipasi permintaan barang tertentu di masa depan. Di dunia bisnis, kemampuan seperti ini sangat menentukan dalam persaingan.

Salah satu perusahaan asuransi besar, Aviva, mengukur risiko pemohon asuransi dari gaya hidupnya. Caranya dengan menghimpun data dari hobi, situs internet apa yang sering dikunjungi, berapa sering menonton televisi, acara apa yang ditonton, perkiraan penghasilan, dan banyak lagi.

Dengan cara ini, untuk mengetahui seberapa besar risiko kesehatan seseorang, Aviva hanya mengeluarkan 5 dollar AS. Padahal, kalau melalui tes darah dan sampel urine, perusahaan harus menanggung biaya 125 dollar AS per calon nasabah. Ini penghematan luar biasa.

Dengan data science, kita juga bisa lebih dalam memahami perilaku konsumen, seperti Amazon. Toko online ini punya sistem yang mampu merekomendasikan beberapa macam item lain kepada pengunjung situsnya seolah ia kenal betul siapa yang dihadapinya.

Hal yang tak kalah menarik adalah kemampuan data science mendeteksi penggelapan keuangan, bahkan mengotomatisasi mobil tanpa pengemudi seperti yang dilakukan Google.

Nah, pertanyaan selanjutnya, program studi ini baiknya untuk siapa? Baca lanjutan artikel ini.

(foto: University of South Australia)