Di tengah arus pergerakan data yang semakin cepat dan luas serta kompleksitas informasi yang terus berkembang, statistika dan data science muncul sebagai pilar penting dalam mengungkap berbagai fenomena dan memahami pola yang tersembunyi di balik data. Kedua bidang ini tidak hanya memainkan peran penting dalam ilmu pengetahuan dan penelitian, tetapi juga memiliki dampak yang signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, mulai dari bisnis hingga kebijakan publik.

Statistika: Fondasi Pengetahuan
Statistika, sebagai ilmu yang mempelajari pengumpulan, analisis, interpretasi, dan presentasi data, telah menjadi fondasi dari banyak disiplin ilmu. Dalam konteks ini, statistika membantu kita memahami variasi, ketidakpastian, dan kemungkinan dalam data, yang penting untuk membuat keputusan yang terinformasi. Melalui teknik seperti analisis regresi, uji hipotesis, dan metode statistika lainnya, statistika memberikan kerangka kerja yang kuat untuk mengeksplorasi dan memahami fenomena yang diobservasi.

Dalam ilmu pengetahuan, statistika digunakan untuk menguji hipotesis, menemukan hubungan kausal, dan menyimpulkan dari data eksperimental. Misalnya, dalam ilmu kedokteran, statistika digunakan untuk menganalisis efektivitas pengobatan atau vaksin, sementara dalam ilmu sosial, statistika digunakan untuk mengidentifikasi tren dan pola perilaku manusia. Bahkan dalam bisnis, statistika digunakan untuk membuat prediksi penjualan, mengidentifikasi segmentasi pasar, dan mengoptimalkan proses bisnis.

Namun, statistika memiliki keterbatasan dalam menangani volume data yang besar dan kompleksitas yang meningkat. Di sinilah data science muncul sebagai solusi yang efektif.

Data Science: Transformasi Melalui Data
Data science merupakan disiplin yang mengintegrasikan elemen dari statistika, ilmu komputer, dan berbagai ilmu pengetahuan terkait untuk mengungkap pengetahuan dari data yang besar dan beragam. Ini melibatkan ekstraksi, pemrosesan, analisis, dan visualisasi data untuk mendapatkan wawasan yang berharga.

Teknik-teknik dalam data science seperti machine learning, deep learning, dan analisis big data memungkinkan kita untuk mengeksplorasi dan memahami data dalam skala yang sebelumnya tidak mungkin. Misalnya, dalam kecerdasan buatan, model machine learning dapat digunakan untuk membuat prediksi yang akurat berdasarkan pola yang tersembunyi dalam data. Dalam analisis big data, teknik-teknik seperti Hadoop dan Spark memungkinkan kita untuk memproses dan menganalisis data dalam skala yang besar dengan efisien.

Selain itu, data science juga memiliki aplikasi praktis dalam berbagai bidang. Dalam kesehatan, data science digunakan untuk mendiagnosis penyakit, meramalkan penyebaran penyakit, dan mengidentifikasi faktor risiko. Dalam keuangan, data science digunakan untuk mendeteksi penipuan, mengelola risiko, dan membuat prediksi pasar. Bahkan dalam pemerintahan, data science digunakan untuk merumuskan kebijakan yang lebih efektif berdasarkan analisis data yang mendalam.

Statistika dan data science, meskipun memiliki pendekatan yang berbeda, memiliki peran yang sama pentingnya dalam mengungkap pengetahuan dari data. Statistika memberikan kerangka kerja konseptual dan metodologi untuk menganalisis data dengan cara yang sistematis dan terstruktur, sementara data science memberikan alat dan teknik untuk mengeksplorasi dan memahami data dalam skala yang besar dan kompleks. Dengan terus berkembangnya teknologi dan pertumbuhan data yang eksponensial, kedua bidang ini akan terus menjadi primadona untuk membaca arah gerak masa depan.

Ketidakpastian: Tuhan (tidak) sedang Bermain Dadu

Statistika, sebagai suatu disiplin ilmu, menyediakan kerangka kerja untuk memahami data melalui teori dasar yang bernama teori probabilitas, yang mengukur ketidakpastian. Hampir semua penerapan alat analisa statistika menggunakan teori probabilitas sebagai bahan dasar filosifnya. Kuantifikasi ini sangat penting karena memungkinkan dilakukannya penilaian risiko dan pengambilan keputusan yang tepat ketika terdapat informasi yang tidak lengkap.

Konsep ketidakpastian yang melekat dalam model probabilistik ini banyak digunakan oleh para ahli statistik untuk memprediksi hasil dan menyimpulkan kesimpulan dari data. Model-model ini dibangun di atas landasan teori probabilitas, yang merupakan representasi matematis dari ketidakpastian. Probabilitas dapat diartikan dengan berbagai cara, seperti frekuensi terjadinya suatu peristiwa atau tingkat keyakinan akan terjadinya suatu peristiwa yang sedang maupun yang akan terjadi.

Sifat dasar manusia yang selalu penasaran dengan masa depan yang penuh dengan ketidakpastian membuat ilmu statistik samakin menemukan momentumnya. Setiap keputasan yang diambil hari ini akan menentukan apa yang akan terjadi di masa depan, dan dengan separangkat ilmu statistika mampu memperkecil setiap resiko dari setiap keputusan yang diambil.

Dengan demikian ketika dimasa depan manusia semakin sering menggunakan ilmu statistika dan ilmu pengetahuan lain dalam berbagai bidang apakah akan semakin memperkecil campur tangan Tuhan dalam kehidupan umat manusia? Pertanyaan yang sungguh menarik untuk dikaji.

Gagasan tentang ketuhanan selalu berlandaskan tentang sifat kekuatan yang lebih tinggi serta hubungannya dengan berbagai kejadian di alam semesta, yang dapat mencakup pertimbangan nasib dan takdir. Dalam banyak tradisi agama, akibat dari suatu peristiwa dikaitkan dengan kehendak atau rencana Tuhan, sehingga menimbulkan dimensi ketidakpastian yang berbeda—sesuatu yang tidak mudah diukur dengan metode statistik.

Di satu sisi, metodologi statistik dan probabilitas yang ketat menawarkan alat untuk memahami dan menavigasi ketidakpastian. Di sisi lain, konsep ketuhanan menantang batas-batas dari apa yang dapat diketahui dan diukur, menunjukkan bahwa mungkin ada aspek-aspek realitas yang berada di luar jangkauan penyelidikan empiris. Ketegangan antara yang dapat diukur dan yang tidak dapat diukur, yang diketahui dan yang tidak diketahui, merupakan tema sentral dalam pencarian pemahaman manusia.

Perdebatan antara berbagai aliran pemikiran dalam statistik, sebagai contoh perbedaan antara pendekatan frequentist dan Bayesian. Para penganut paham frequentist menafsirkan probabilitas secara ketat dalam kaitannya dengan frekuensi peristiwa jangka panjang, sedangkan penganut Bayesian menggabungkan keyakinan-keyakinan sebelumnya dan memperbarui keyakinan-keyakinan ini seiring dengan tersedianya data baru. Kedua pendekatan tersebut berupaya mengukur ketidakpastian namun melakukannya dengan cara yang berbeda secara fundamental, yang mencerminkan asumsi filosofis yang mendasarinya.

Eksplorasi tentang ketidakpastian merupakan bukti keinginan manusia untuk memahami dunia, mencari jawaban atas beberapa pertanyaan paling mendalam yang telah memikat para pemikir sepanjang sejarah. Baik melalui kacamata analisis statistik atau refleksi teologis, pencarian pengetahuan di tengah ketidakpastian adalah ciri khas pengalaman manusia. Ini adalah upaya yang mengakui batas-batas pemahaman kita sambil terus berupaya untuk terus mendorong sampai batas-batas yang belum terpetakan, didorong oleh rasa ingin tahu, alasan, dan, mungkin, rasa takjub terhadap misteri yang masih berada di luar jangkauan kita.

Imajinasi dan Teknologi: Memimpin Peradaban

Banyak orang menggemari film science fiction atau sci-fi, film fiksi yang dijadikan terlihat lebih ilmiah karena memasukkan unsur science. Menariknya, sebenarnya secara istilah dua kata ini science fiction adalah dua kata oksimoron, dua kata yang saling bertolak belakang. Sifat naluriah science itu empirik, tidak mungkin fiksi, begitu pula sebaliknya.

Berikut ini tiga film science fiction yang menarik perhatian saya, Back to the Future, Transendence, dan Interstellar.

Film Back to the Future (1985) dibintangi Michael J Fox menceritakan tentang Marty McFly, seorang remaja yang secara tidak sengaja terlempar ke masa lalu, tepatnya 30 tahun yang lalu, dengan menggunakan mobil DeLorean yang telah dimodifikasi menjadi mesin waktu oleh teman dekatnya, Doc Brown, seorang ilmuwan eksentrik. Film Back to The Future bahkan sampai dibuat film sekuelnya sampai 2 kali.

Film Transcendence (2014), dibintangi Jonny Depp, berkisah tentang Dr. Will Caster, seorang ilmuwan terkenal yang menguasai teknologi kecerdasan buatan. Bersama istrinya Evelyn, mereka mengembangkan sebuah sistem komputer super canggih dengan harapan dapat meningkatkan kualitas hidup manusia. Namun, ambisi mereka menimbulkan kontroversi dan bahaya, terutama ketika sebuah kelompok anti-teknologi menyerang Caster, membuatnya sekarat. Dalam upaya untuk menyelamatkan suaminya, Evelyn memindahkan kesadaran Caster ke dalam sistem kecerdasan buatan yang mereka kembangkan, yang membawa konsekuensi tak terduga yang merusak sisi kemanusian.

Film Interstellar (2014) mengisahkan tentang Cooper, seorang mantan pilot NASA yang menjadi petani, dan tim astronot yang melakukan perjalanan luar angkasa melintasi lubang cacing dekat Saturnus untuk menemukan planet baru yang layak dihuni. Di tengah kondisi Bumi yang mengkhawatirkan pada tahun 2067, misi ini menjadi harapan terakhir umat manusia untuk bertahan hidup. Interstellar oleh para ilmuwan dianggap sebagai film yang secara teori keilmuwan yang paling empirik dan bisa dijelaskan secara science.

Melalui film sci-fi para pembuat film berimajinasi tentang apa yang akan dihadapi manusia di masa depan, baik dari sisi baik maupun buruknya. Dari film-film tersebut kita melihat teknologi adalah bebas nilai, yang menjadikannya berdampak baik atau buruk adalah manusia itu sendiri.

Harus diakui imajinasi manusia tentang masa depan di film-film sci-fi, tidak semuanya, kebanyakan ternyata bisa diwujudkan manusia melalui penemuan-penemuan yang terus berkembang. Contoh film Matriks (1999) menjadi bahan dasar ide VR dan teknologi simulasi komputer, Film Jurrasic Park (1993) menjadi pemantik pemanfaatan teknologi rekayasa genetik dan kloning.

Kekhawatiran kita terhadap dampak signifikan dari kemajuan teknologi, yaitu dehumanisasi, memang mungkin terjadi di masa mendatang. Namun, hal itu hanya akan terjadi bagi mereka yang tidak memiliki imajinasi dan hanya menjadi “budak-budak” teknologi.

Suatu masa ketika manusia dan mesin hidup berdampingan, hubungan diantara keduanya akan menjadi lebih terintegrasi dan interaktif. Mesin cerdas akan mendukung kehidupan sehari-hari, dari pekerjaan rumah tangga hingga pengambilan keputusan bisnis. Kecerdasan buatan akan memahami dan merespons emosi manusia, sementara manusia akan belajar untuk beradaptasi dengan kemampuan mesin yang semakin meningkat. Harus dipahami juga kondisi semacam ini akan menimbulkan pertanyaan etis tentang batasan antara kecerdasan buatan dan kemanusiaan.

Namun, bagi mereka yang tidak pernah lelah untuk berpikir dan terus berinovasi, bersama para ilmuwan mereka akan terus menciptakan teknologi-teknologi baru, mereka akan terus berada di garis depan peradaban, memimpin masa depan.