Karir dan Studi

Bidang Studi Masa Depan – ILMU DATA

 

bagian 2

Hidup Berubah Gara-Gara Data

Laboratorium-Pusat Penelitian-Komputasi-Lanjut-di-Universitas-Australia-Selatan

Ketika saya bertemu Prof Eryk Dutkiewics, pakar teknik nirkabel 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 untuk segala 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 ilmu data.

Memintarkan mesin

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

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, pembelajaran mesin termasuk materi pokok di perkuliahan ilmu data.

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 masih banyak lagi.

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

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

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

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

(foto: Universitas Australia Selatan)

Iklan 2-04

Tentang Penulis

Ina Liem

Ina Liem

Ina Liem sudah belasan tahun berkecimpung di dunia pendidikan, terutama pendidikan di luar negeri. Dia telah berkonsultasi, seminar, dan presentasi di hadapan puluhan ribu pelajar dan orang tua murid di banyak kota dan di beberapa negara tetangga. Selain menjadi Kontributor rubrik EDUKASI di KOMPAS KLASS, Ina adalah penulis (pengarang), pembicara (pembicara publik), dan Konsultan Career Direct Bersertifikat.

12 Komentar

Klik di sini untuk mengirim komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Bidang yang harus diisi ditandai *

*