Seiring dengan perkembangan teknologi, sains data atau data science telah menjadi komponen krusial dalam kehidupan sehari-hari. Bekerja bersama kecerdasan artifisial atau artificial intelligence (AI), sains data telah berkontribusi besar dalam menyediakan informasi matematis dalam berbagai pengambilan keputusan. Sebagai bentuk agregasi beragam alat, algoritma, dan prinsip machine learning, data sains memiliki sejumlah keunggulan dalam membantu manusia. Sebut saja, kemampuan untuk memprediksi masa depan secara logis atau forecasting dengan meninjau data-data relevan, terutama data dalam periode waktu terdekat. Maka, data sains menawarkan berbagai metode analisis praktis menyesuaikan dengan kebutuhan dari para pelaku sembari mengakomodasi beragam disiplin ilmu, salah satunya adalah bidang kesehatan. Penggunaan data sains kemudian menjadi semakin meningkat selama pandemi COVID-19, terutama dalam mengakomodasi strategi pemerintah tatkala keselamatan dan kesejahteraan masyarakat terancam.
    Memberikan laporan analisis secara real time, data sains dapat menjadi landasan teknokratis dalam proses formulasi kebijakan pemerintah. Sebut saja, model seperti Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan model Maxent. Meskipun terdapat lebih banyak model lain, tetapi kedua model ini telah berkontribusi besar dengan kegunaan masing-masing. Model ARIMA dapat menyajikan laporan mengenai prediksi kuantitas pasien terinfeksi, sedangkan model Maxent dapat menyajikan estimasi wilayah berpotensi menjadi zona merah atau berbahaya (Saxena, dkk., 2020: 386). Ilustrasi serupa dari penggunaan kedua model ini dapat terlihat dalam aplikasi PeduliLindungi milik Kementerian Komunikasi dan Informatika, yakni dalam fitur 'zonasi' (CNN, 2021). Selain itu, model ARIMA dapat menunjukkan estimasi waktu pemulihan dan tingkat kematian melalui variabel-variabel berkaitan, seperti kondisi medis, usia, sampai dengan variabel sosio-kultural seperti kemampuan finansial setiap individu dalam masyarakat. Maka, data sains menunjukkan kapabilitas mumpuni dengan validitas tinggi untuk mengarahkan pemerintah dalam membentuk suatu kebijakan mendesak, seperti pada strategi vaksinasi COVID-19.
    Namun, keunggulan data sains memang tidak serta-merta menjadi determinan tunggal dalam mendorong suatu progres. Sebagaimana data sains berkapabilitas tinggi dalam melandasi latar teknokratis suatu kebijakan, tentu tidak akan bekerja dengan baik sekiranya pemerintah tidak memanfaatkan dengan semestinya. Selain itu, pengelolaan data sains sendiri turut mengandalkan ketersediaan data-data dasar yang dapat membantu analisis. Pandemi COVID-19 telah memberikan rintangan besar, mengingat virus ini merupakan fenomena baru yang menyebabkan keterbatasan data. Berpacu dengan kecepatan penyebaran virus, data-data yang baru terkumpul bisa saja seketika menjadi irelevan dan kedaluwarsa. Dengan ketidaksempurnaan ini, tidak kemudian menghapus fakta bahwa data sains merupakan salah satu penemuan dengan kebermanfaatan besar bagi peradaban manusia.
REFERENSI
Ainiyah, L., dan Bansori, M. (2021). Prediksi Jumlah Kasus COVID-19 Menggunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA): Studi Kasus Kabupaten Sidoarjo. Jurnal Sains Dasar, 10(2), 62--68.
Saxena, N., dkk. (2020). Role of Data Science in Managing COVID-19 Pandemic. Indian Chemical Engineer, 62(4), 386--395.
CNN Indonesia. (2021, 12 Oktober). "Ragam Fitur PeduliLindungi yang Belum Banyak Diketahui". https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20211011202406-185-706347/ragam-fitur-pedulilindungi-yang-belum-banyak-diketahui (23 Mei 2022).
