Sumber gambar: AP / VERI SANOVRI - Kompas.com
Tulisan ini saya tuangkan sebagai bentuk keprihatinan saya terhadap tragedi yang menimpa bangsa kita dengan adanya peledakan bom di Jakarta. Saya geram dengan tindakan teroris dan melalui tulisan ini saya memberikan keterlibatan saya dengan menjelaskan sebuah alternatif solusi preventif yaitu membangun sebuah sistem deteksi dini terorisme.
Sebagai seorang praktisi IT dan akrab dengan teknologi terbaru di bidang teknologi informasi, saya menyadari bahwa kemampuan teknologi saat ini sudah mampu digunakan dan dimanfaatkan untuk memerangi terorisme. Sebagai sebuah kegiatan terencana, terorisme bukanlah sebuah perilaku yang tidak memiliki pola tertentu (behaviour pattern). Sebaliknya, pola terorisme sangat terencana dan rinci. Pola ini bisa dideteksi sejak dini dan saat ini dengan teknologi Big Data dan implementasi Predictive Analytics. Saya akan menjelaskan manfaat kedua teknologi ini dengan bahasa awam dan analogi sederhana agar bisa dimengerti dengan mudah oleh pembaca Kompasianer.
Bigdata & Predictive Analytics
Banyak diantara anda pasti sudah pernah mengenal term bigdata (baca penjelasan menurut Wikipedia). Saat ini dunia bisnis sedang hangat-hangatnya menggunakannya dalam merevolusi kegiatan bisnis. Hanya saja implementasinya untuk keamanan dan dunia intelijen serta pencegahan teroris masih kurang mendapatkan perhatian yang cukup. Padahal sebenarnya dengan teknologi bigdata saat ini sudah mampu meminimalkan peluang terorisme untuk tumbuh subur dan meluas.
Beberapa negara sudah melakukannya seperti Amerika Serikat dan Israel juga negara di Eropa (silahkan baca referensi tambahan yang ringan: Big Data Will Effectively Fight Terrorism In The World). Hasilnya? Cukup dianggap sukses. Namun anda jangan berharap bahwa sistem ini diekspose secara terbuka ke publik. Sistem ini tertutup dan masuk kategori rahasia. Bagaimana saya tahu? Bagi praktisi yang bermain di area IT khususnya security hal ini masih bisa dijejak dan karena alasan itulah saya membagi pengetahuan ini agar para Kompasianer dan pembaca yang mungkin juga sebagai praktisi IT atau bergelut di bidang data science/statistik mau menoleh dan jika memungkinkan terlibat.
Bagaimana mendeteksi terorisme dengan bigdata? Sederhananya dengan menggabungkan data pengamatan dari berbagai sumber informasi seperti sosial media, search engine, blog, website, data kebiasaan dan juga data dari jejak smartphone. Tentu data ini digabungkan dengan data lain seperti data kriminal, data intelijen dan berbagai data sensitif yang hanya dimiliki lembaga negara tentunya.
Dengan teknologi bigdata, aliran data yang luar biasa banyaknya itu dapat dipilah dan dicari hubungannya. Kalau menggunakan tenaga dan pikiran manusia maka nyaris tidak mungkin dan kalaupun dipaksakan akan memakan waktu yang sangat lama. Untuk mencari hubungannya dengan cepat dan terukur, maka digunakanlah metode analisis peramalan (predictive analytics). Contoh bigdata? Yang pasti anda kenal seperti data perbankan. Yang mungkin bisa anda tebak, video di Youtube, berbagai data user di facebook. Tidak semua data bisa dijejak atau direkam. Banyak juga yang tidak bisa disimpan dan harus diproses secara real-time. Tapi dalam banyak kasus, banyak juga data tidak diproses karena memang dianggap tidak penting. Kalau tidak diproses ya hilang begitu saja. Anda akan mengerti maksud saya di pembahasan berikutnya. Saya kira cukup anda mengenal sekilas tentang bigdata.
Sekarang kita senggol mengenai Predictive Analytics atau analisis peramalan. Bukan meramal masa depan ala dukun atau paranormal lho ya. Yang dimaksud dengan analisis peramalan adalah metode belajar dengan memanfaatkan berbagai insiden masa lalu untuk menggunakan tingkat presisi dan akurasi dari kemungkinan terjadinya insiden serupa di masa mendatang. Metode ini menggunakan analisis statistik untuk mengekstrak informasi dari kumpulan data untuk mengungkap pola dan tren. Prinsip dasar analisis prediktif adalah penggunaan model atau algoritma yang dapat menggabungkan berbagai data, kalkulasi matematika dan juga teknik kecerdasan buatan (artificial intelligence) untuk membuat fungsi antara hasil (contohnya serangan teroris) dan berbagai variabel data sebagai item indikator. Dengan kata lain pakar statistik atau yang suka bermain dengan data mining/data science yang bisa melahap masalah seperti itu.
Nah, sudah ada ada yang mengurus hardware dan sistemnya dan ada yang khusus menyusun model algoritma atau modelnya, apakah sudah selesai? Belum. Masih harus ada yang harus menangani masalah yang dibahas, dalam hal ini yaitu pakar subjek tertentu. Kalau melihat kasus terorisme ya pakar teroris, kriminal, kejahatan terorganisir, dsb. Gabungan dari ketiga bagian itulah yang bisa membentuk sistem dengan tujuan tertentu (bisa jadi sistem intelijen bisnis misalnya, fraud dan deteksi wabah).
Kalau anda sampai disini masih bingung, tenang saja. Saya akan memberikan penjelasan lanjutan. Memang tidak mudah menjelaskan kompleksitas bigdata dan analisis peramalan, tapi jika anda baca sampai akhir, saya yakin perspektif anda akan lebih luas dan pemahaman anda akan bertambah.
Sebagai acuan dasar, analisis peramalan bukanlah membahas tentang sebab-akibat tapi lebih kepada korelasi. Contohnya jika anda pernah berbelanja di toko online seperti Amazon, maka kunjungan anda berikutnya akan disambut dengan penawaran dari berbagai barang yang ada "korelasinya" dengan barang yang pernah anda beli bukan. Mesin analitik Amazon meramalkan bahwa anda akan lebih berpotensi membeli barang yang ada korelasinya dengan barang terdahulu. Contoh sederhana ini sudah bisa memberikan anda pemahaman bahwa analisis peramalan seperti itu bisa dimanfaatkan bukan? Anda sebagai customer tentu lebih terpengaruh dengan penawaran yang diberikan. Ini adalah contoh implementasinya ke bidang data mining atau kategori intelijen bisnis. Perilaku pelanggan bisa ditebak atau diramalkan dengan dasar data yang terekam dan dianalisa oleh sistem komputer.
