Baca berita tanpa iklan. Gabung Kompas.com+
Salin Artikel

Saat AI dan Machine Learning Menantang Lembaga Survei

JEFF Catlin, seorang anggota FORBES Technology Council, sangat gundah dengan begitu dangkalnya orang berpikir soal AI (Artificial Intelligence).

“AI bukanlah sekedar teknologi atau inovasi yang sederhana – AI adalah keseluruhan hal yang membentuk lanskap sosial dan ekonomi dalam berbagai caranya.”

Saya sependapat dengan Catlin. Berbicara soal AI tak melulu soal kecepatan dan akurasi komputasi, tapi lebih dari itu, bagaimana AI sudah berevolusi menjadi mitra beropini dan penyedia alternatif tindakan.

Catlin mencontohkan, para CEO di banyak perusahaan telah mendorong inovasi di machine learning dan AI untuk membantu bisnis mereka mendapatkan gambaran dari data berbasis teks yang tak terstruktur untuk diterjemahkan menjadi rekomendasi atau bahkan instruksi-instruksi.

Untuk memahaminya, saya membayangkan sebuah situasi di mana satu perusahaan memerlukan survei di 34 ibukota propinsi di Indonesia untuk mencari tahu karakteristik preferensi belanja para penduduk di 34 kota besar itu.

Ada satu opsi yang pasti mudah dilakukan: bayar lembaga survei komersial untuk melakukannya dengan 1.200 hingga 2.000 responden. Hasilnya kira-kira akan mewakili gambaran menyeluruh preferensi seluruh penduduk Indonesia termasuk yang tinggal di kota-kota lainnya.

Kata-kata “kira-kira akan mewakili” menandakan kurangnya keyakinan akan akurasi hasil akhirnya, meskipun itu artinya bisa pula disebut sebagai ‘merefleksikan’ keseluruhan realita, tetap saja itu merupakan asumsi pars pro toto.

Hanya karena seorang Rudy Hartono memenangi rekor juara All England delapan kali, tak lagi bisa dikatakan bahwa ‘orang-orang Indonesia jago main badminton’. No, no, no…..

Sekarang coba bayangkan kemajuan teknologi hari ini: big data, data analytic dan AI yang menjadi otaknya machine learning.

Perusahaan-perusahaan raksasa teknologi seperti Google, Amazon, Huawei, Apple, Alibaba dan banteng-banteng medsos seperti Facebook, Instagram dan Twitter sudah lama memakai AI untuk memberikan gambaran asli, real-time, akan berbagai hal yang terkait dengan bisnis mereka, termasuk di antaranya dinamika perilaku konsumen, situasi pasar, dan kecenderungan-kecenderungan yang tak kasat mata namun tertangkap oleh otak jenius berbagai platform berbasis Big Data dan AI.

Pertanyaannya, bila platform-platform itu bisa mengolah big data sebesar 2.5 quintillion bite per hari untuk membuat suatu rekomendasi atau summary dalam waktu 10 detik, bisakah mereka melakukannya untuk sebuah survei realtime tak hanya di 34 ibukota propinsi namun seluruh wilayah Indonesia yang berakses internet? Tak perlu waktu lama bagi saya untuk menjawabnya: BISA!

Saya sudah melihatnya sendiri di Silicon Valley. Dan itu tak serumit yang kita bayangkan. Bagian rumitnya sudah diambil alih oleh AI, kita tinggal memasukkan variabel apa saja yang ingin kita ketahui. Bim Salabim. Benar-benar tak sampai sepuluh detik!

Jadi, masih relevankah lembaga-lembaga survei komersial bila fungsi pekerjaan mereka bisa dilakukan dalam hitungan detik, real-time, jauh lebih akurat, oleh sebuah mesin AI yang terpajang dan beroperasi 24/7 di berbagai platform medsos dan ecommerce saat ini

Pertanyaan ini sangatlah kontroversial – bahkan saya sendiri masih ragu, apakah benar mesin AI sudah sedemikian canggihnya hingga mampu melampaui kemampuan manusia ber-survei.

Presisi, timing, and strategi

Survei tetaplah survei, entah siapa yang mengerjakannya, manusia atau mesin AI. Namun mesin AI menjadikan survei tak lagi hanya sekedar memberikan opini atau rekomendasi, karena saat ini bahkan mesin AI sudah mampu memberikan instruksi atau analisa alternatif tanpa memerlukan data entry tambahan dari kita.

Mesin AI sudah bisa belajar sendiri memakai pola-pola yang ada dan membuat pola alternatif lalu mengkalkulasi setiap konsekuensinya, jauh lebih cepat dan tentu saja tanpa ragu. Mesin AI adalah mesin stand-alone!

Sahabat saya, konsultan sekolah vokasi teknologi yang sempat belajar di Inggris bercerita bahwa beberapa tahun lalu saat ia akan memesan tiket untuk menonton sepak bola Liga Primer di sana ia harus mendaftar terlebih dahulu jauh hari untuk mendapatkan posisi tempat duduk. Awalnya ia heran kenapa untuk beli tiket termurah saja masih harus diatur tempat duduknya.

Belakangan baru dia paham bahwa sistem ticketing di Liga Primer, terutama untuk pertandingan-pertandingan besar, mensyaratkan hal itu, karena mesin AI yang dimiliki Liga akan mensortir kecenderungan-kecenderungan perilaku setiap penonton yang mendaftar untuk beli tiket.

Beberapa mantan Hooligan (penonton yang gemar bikin ribut) yang mendaftar otomatis akan langsung dikenali oleh sistem dan ditaruh di spot tertentu di stadion agar mudah diawasi aparat.

Dalam kemampuan ekstremnya, sistem bahkan mampu mengenali juga kecenderungan tim mana yang bakal didukung oleh seorang pendaftar yang akan beli tiket.

Berdasarkan protokol sistem, calon penonton tersebut akan diarahkan ke spot tempat duduk tertentu yang menghindarkan dia bentrok dengan pendukung tim lawan.

Bagi saya, sistem itu bahkan sudah melangkah terlalu jauh. Dalam skala tertentu, sistem itu mengkonfirmasi bahwa data tentang seseorang memang benar-benar sudah sedemikian tersebarnya di cyber-space.

Sistem itu mengambil semua informasi yang tersedia termasuk dari berbagai akun medsos terbuka dan mungkin saja termasuk akun ecommerce. It’s anyone’s guess.

Dalam kesempatan lainnya, sahabat saya itu pernah mengatakan, “tell me who your friends are, and I will tell you who you are”.

Lalu terpikirlah dalam benak saya, barangkali, algoritma seperti itu lah yang menopang salah satu protokol kerja di mesin AI.

Dan, lagi-lagi saya membayangkan sedang berdiri di antrean panjang di depan ticket box di Stadion Old Trafford, sementara beberapa CCTV di sekitaran ticket box bahkan sudah mengetahui siapa saya, dengan siapa saya berteman, klub sepakbola mana yang saya dukung, dan apakah saya memiliki kecenderung untuk membeli merchandise di souvernir store mereka hanya dengan melihat koleksi segala hal yang berbau Manchaster United dari akun-akun medsos saya. Alamaaakk!

Dan saya kembali ingat soal lembaga-lembaga survei yang menjamur di negeri ini. Siapkah mereka bila suatu saat platform e-cash atau epayment berbasis big data dan AI seperti GoPay, Ovo, dan beberapa lainnya, bahkan lebih akurat memprediksi kecenderungan preferensi masyarakat akan isu-isu tertentu, tepat seorang demi seorang. Setidaknya ada tiga hal yang saya amati.

Pertama, soal presisi, atau akurasi. Anda bisa bayangkan, mesin AI yang disokong ratusan sensor dan web-cam di sebuah toko Amazon-Go, toko tanpa pelayan dan tanpa kasir, akan dengan tepat mengetahui berapa jumlah pengunjung toko, barang-barang apa saja yang mereka masukkan ke keranjang belanjaan, berapa yang batal mereka beli dan ditaruh kembali ke rak, bahkan bila barang itu tidak dikembalikan ke raknya semula. Presisi, akurasi seperti itu, jelas mengungguli kemampuan komputasi konvensional tanpa AI.

Dalam sebuah survei, margin of errors menjadi semacam disclaimer yang paling masuk akal, karena responden yang disurvei atau diwawancarai hanya sebagian kecil saja (sampling) dan juga untuk menyatakan bahwa tingkat kesalahan sample pasti ada karena sample terlalu kecil untuk mewakili keseluruhan populasi yang menjadi target survei. Bagaimana dengan kemampuan komputasi AI untuk melakukan survei?

Sudah jelas tingkat akurasi survei oleh mesin AI akan lebih presisi, di samping karena sifatnya bisa realtime, juga karena tak ada apriori maupun pre-judgment terhadap tujuan survei itu sendiri.

Kelemahannya mungkin hanya satu, mesin AI belum bisa berhadap-hadapan muka dengan responden untuk deep interview alias wawancara tatap muka, sementara faktor ini juga layak menjadi pertimbangan saat hasil akhir survei dikonklusikan.

Percayalah, cepat atau lambat, mesin AI untuk survei akan berkembang sehebat Siri, Cortana atau OK Google. Jangan bayangkan dulu Jarvis di film Iron Man.

Yang ke dua, timing, atau penentuan waktu eksekusi. Survei konvensional selalu menunggu waktu dan situasi yang tepat untuk mensurvei target dalam konteks tertentu. Misalnya survei politik dalam rangka pemilu. Mesin AI tak perlu membuat perencanaan untuk survei event seperti itu, karena data akhir langsung bisa ditarik kapan saja, benar-benar realtime!

Yang ke tiga, strategi. Mesin AI tidak perlu di-setting untuk menjalankan metode survei tertentu. Pada dasarnya ia hanya mengambil data yang sudah ada dan bisa diambil dari pusat-pusat big data internet di seluruh penjuru bumi, dan ia akan memberikan ratusan bahkan ribuan informasi mengenai banyak hal, bahkan sebelum terpikir oleh anda bahwa data-data itu ternyata bermanfaat bagi anda atau bisnis anda.

Benar kata-kata Jack Ma,”berfokuslah pada hal-hal yang mesin AI belum bisa lakukan. Jangan pernah berpikir anda akan menang melawan kecepatan mesin.”

Tak dapat dihindari, lembaga survei memang harus melakukan banyak improvisasi dengan pendekatan-pendekatan baru yang humanis, lebih ke emosi, lebih ke afektif, ketimbang adu otot dengan otak komputer yang kecepatan komputasinya 2 petaflop per detik (angka 2 dengan 18 angka nol di belakangnya).

Dan barangkali, operasional lembaga survei harus lebih mirip kurator seni, menjadi ‘the Da Vinci of statistics’, ketimbang mengerjakan hal-hal yang ‘sudah selesai’.

Semper Fi!

https://money.kompas.com/read/2019/05/06/131300326/saat-ai-dan-machine-learning-menantang-lembaga-survei

Terkini Lainnya

BCA Finance Buka Lowongan Kerja untuk D3-S1 Semua Jurusan, Cek Syaratnya

BCA Finance Buka Lowongan Kerja untuk D3-S1 Semua Jurusan, Cek Syaratnya

Work Smart
Pemerintah Sebut Tarif Listrik Seharusnya Naik pada April hingga Juni 2024

Pemerintah Sebut Tarif Listrik Seharusnya Naik pada April hingga Juni 2024

Whats New
Jasa Marga: 109.445 Kendaraan Tinggalkan Jabotabek Selama Libur Panjang Paskah 2024

Jasa Marga: 109.445 Kendaraan Tinggalkan Jabotabek Selama Libur Panjang Paskah 2024

Whats New
Survei Prudential: 68 Persen Warga RI Pertimbangkan Proteksi dari Risiko Kesehatan

Survei Prudential: 68 Persen Warga RI Pertimbangkan Proteksi dari Risiko Kesehatan

Earn Smart
7 Contoh Kebijakan Fiskal di Indonesia, dari Subsidi hingga Pajak

7 Contoh Kebijakan Fiskal di Indonesia, dari Subsidi hingga Pajak

Whats New
'Regulatory Sandbox' Jadi Ruang untuk Perkembangan Industri Kripto

"Regulatory Sandbox" Jadi Ruang untuk Perkembangan Industri Kripto

Whats New
IHSG Melemah 0,83 Persen dalam Sepekan, Kapitalisasi Pasar Susut

IHSG Melemah 0,83 Persen dalam Sepekan, Kapitalisasi Pasar Susut

Whats New
Nasabah Bank DKI Bisa Tarik Tunai Tanpa Kartu di Seluruh ATM BRI

Nasabah Bank DKI Bisa Tarik Tunai Tanpa Kartu di Seluruh ATM BRI

Whats New
Genjot Layanan Kesehatan, Grup Siloam Tingkatkan Digitalisasi

Genjot Layanan Kesehatan, Grup Siloam Tingkatkan Digitalisasi

Whats New
Pelita Air Siapkan 273.000 Kursi Selama Periode Angkutan Lebaran 2024

Pelita Air Siapkan 273.000 Kursi Selama Periode Angkutan Lebaran 2024

Whats New
Puji Gebrakan Mentan Amran, Perpadi: Penambahan Alokasi Pupuk Prestasi Luar Biasa

Puji Gebrakan Mentan Amran, Perpadi: Penambahan Alokasi Pupuk Prestasi Luar Biasa

Whats New
Pengertian Kebijakan Fiskal, Instrumen, Fungsi, Tujuan, dan Contohnya

Pengertian Kebijakan Fiskal, Instrumen, Fungsi, Tujuan, dan Contohnya

Whats New
Ekspor CPO Naik 14,63 Persen pada Januari 2024, Tertinggi ke Uni Eropa

Ekspor CPO Naik 14,63 Persen pada Januari 2024, Tertinggi ke Uni Eropa

Whats New
Tebar Sukacita di Bulan Ramadhan, Sido Muncul Beri Santunan untuk 1.000 Anak Yatim di Jakarta

Tebar Sukacita di Bulan Ramadhan, Sido Muncul Beri Santunan untuk 1.000 Anak Yatim di Jakarta

BrandzView
Chandra Asri Bukukan Pendapatan Bersih 2,15 Miliar Dollar AS pada 2023

Chandra Asri Bukukan Pendapatan Bersih 2,15 Miliar Dollar AS pada 2023

Whats New
Baca berita tanpa iklan. Gabung Kompas.com+
Baca berita tanpa iklan. Gabung Kompas.com+
Baca berita tanpa iklan. Gabung Kompas.com+
Close Ads
Bagikan artikel ini melalui
Oke