Institut Teknologi Bandung

Big data adalah kumpulan data dalam jumlah besar baik terstruktur maupun tidak terstruktur dan kompleks sehingga akan sulit diproses jika hanya menggunakan manajemen basis data biasa atau aplikasi pemroses data tradisional, dengan demikian diperlukan bantuan teknologi untuk membantunya.

Kebanyakan data yang ada saat ini adalah data nonstruktural yaitu sekitar 80%, yang banyak ditemui di media sosial. Sedangkan sisanya data terstruktur dapat ditemukan pada enterprise data. ”Sebagai salah satu sumber, data yang bisa dipertimbangkan adalah media sosial yang dapat dijadikan big data untuk perencanaan,” tutur Dr. Ismail Fahmi, ST., M.T founder Drone Emprit.

Pengunaan big data juga mempercepat perencanaan dibandingkan menunggu statistik resmi yang bisa menghabiskan waktu selama 10 minggu. Sebagai contohnya adalah negara Columbia yang menggunakan Google Trend untuk dapat mendeteksi data secara realtime.

“Dalam melakukan perencanaan pemerintah DKI Jakarta misalnya menggunakan Google Mobility untuk mempersiapkan pergerakan mudik bagi provinsi itu,” ujarnya Fahmi.
Contoh pemanfaatan big data lainnya dapat ditemui di pemerintah Jawa Barat melalui aplikasi PIKOBAR (Pusat Informasi dan Koordinasi COVID-19 Jawa Barat) dengan menggunakan data media sosial, sehingga memungkinkan Gubernur Jawa Barat Ridwan Kamil memonitor wilayahnya secara cepat dan mengetahui secara detail per area yang ada di Jawa Barat.

Big data juga bisa digunakan untuk mengetahui emosi publik di masa new normal untuk membuat kebijakan yang tepat. ”Dapat dilihat dari data bahwa masyarakat tidak percaya dengan penerapan new normal namun dengan kedatangan Dr. Reisha dapat meningkatkan trust publik mengenai cara pemerintah berkomunikasi,” jelasnya.

Ia mengungkapnya, data dari media sosial tidak bisa menggantikan statistik resmi namun bisa menjadi pelengkap untuk mendapatkan informasi yang lebih up to date ketika statistik resmi butuh jeda lebih lama.

Pembicara kedua diisi oleh Dr. Techn. Saiful Akbar, S.T., M.T., yang membahas mengenai “Big Data dan Perkotaan”. Menurutnya, big data dapat dikategorikan menjadi empat macam yaitu volume (skala data), velocity (aliran data), veracity (format data), dan variety (perbedaan bentuk data). “Data yang ada (saat ini) sangat banyak, kualitas dan analisis data menjadi sangat penting diperhatikan karena akan berdampak pada ketepatan kebijakan yang akan diambil,” tandasnya.

Ibnu Syabri, B.Sc., M.Sc., Ph.D., menjadi narasumber terakhir dalam webinar IAPTalks kali ini dengan topik yang ia bawakan terkait “Berpikir Komputasi dan Sains Data”. Ia memaparkan, berpikir komputasi merupakan pendekatan untuk memecahkan masalah, merancang sistem, dan memahami perilaku manusia yang mengacu pada konsep dasar komputasi (Wing, 2006)

Elemen dasar dalam berpikir komputasi meliputi melakukan dekomposisi (memilah masalah), mengenali pola (persamaan dan perbedaan), melakukan abstraksi (generalisasi dan identifikasi), dan merancang algoritma (step-by-step). “Yang diajarkan pada kebanyakan sekolah di Indonesia pada hari ini adalah algoritma atau langkah-langkah dalam menyelesaikan masalah, dengan berpikir komputasi mengajari langkah berpikir sistematis sehingga dapat diterapkan pada berbagai persoalan,” ujarnya.

Namun menurut Ibnu, dengan banyaknya data juga terdapat potensi ancaman pada nilai-nilai publik seperti privasi, otonomi, keamanan, keadilan, dan pemerataan. Sehingga menjadi salah satu tanggung jawab para dosen prodi Pengembangan Wilayah dan Planologi mendidik para mahasiswa untuk membentuk masyarakat digital dengan cara yang bertanggung jawab secara sosial dan etis.

Reporter: Ahyar (Teknik Metalurgi, 2018)