University 101: Everything is Data (4)

Apa yang muncul dalam pikiran kita pada saat mendengar kata ‘data’? Ada yang mengasosiasikannya dengan pekerjaan, soal, ujian, penelitian, dan lain-lain. Namun, sebenarnya apa sih yang dimaksud dengan data, dan mengapa data merupakan suatu hal yang penting untuk dibahas dalam hubungannya dengan universitas – baik pada jenjang S1, S2, maupun S3? Menurut Merriam-Webster Dictionary, data adalah fakta atau informasi yang digunakan untuk analisis dan penghitungan sebagai dasar dari penalaran, diskusi, dan argumen. Berdasarkan definisi ini, dapat disimpulkan bahwa data bisa memiliki berbagai macam bentuk. Fakta atau informasi yang digunakan sebagai data bisa merupakan angka, bentuk, narasi, atau hal-hal yang dapat diamati.

Tentunya, data dalam bidang disiplin ilmu pun berbeda. Ya, mungkin saja teman-teman yang mendalami bidang informatika lebih banyak berhubungan dengan data yang bersifat numerikal. Di sisi lain, teman-teman yang berkuliah di bidang ilmu sosial, seperti antropologi, lebih banyak berhubungan dengan data yang bersifat naratif. Eits, tapi jangan bahagia dulu saat merasa akan atau sedang belajar cabang ilmu sosial yang biasanya minim data numerikal. Berbagai penghitungan statistik, grafik, dan data berupa angka juga merupakan hal dasar yang harus dikuasai oleh semua orang di semua cabang ilmu. Sulit? Nggak, kok. Justru hal ini merupakan salah satu basic skills yang perlu dikuasai untuk bisa survive tidak hanya dalam pendidikan, tetapi juga pekerjaan di masa depan dan dalam kehidupan sehari-hari.

Hmmmm… ini berarti kita tidak bisa ‘kabur’ dari urusan data mendata pada saat memutuskan untuk masuk ke pendidikan tinggi. Segala sesuatu yang kita pelajari dan kita ungkapkan harus berdasarkan data. Orang-orang yang dulunya takut melihat soal dan data harus memberanikan diri menghadapi dan menggunakan data. Atau mungkin, persepsi kita bisa dibalik sehingga lebih nyaman dalam memandang data. Anggap saja, semua hal yang kita ketahui – bahkan dari kecil sekali – bisa dianggap sebagai data. Segala pengetahuan yang kita miliki dan simpan di dalam otak juga merupakan bentuk data apabila kita gunakan untuk melakukan analisa, penghitungan, atau perencanaan.

Tidak lepasnya kehidupan kita dari data mengharuskan kita untuk merasa nyaman bekerja dengan data. Keluwesan kita dalam bermain-main dengan data sangat dibutuhkan, terutama pada saat kita berada dalam lingkungan akademis. Memang sih, pada saat masa awal perkuliahan, biasanya ada mata kuliah yang memang dikhususkan untuk membantu para mahasiswa untuk membiasakan diri dengan data. Namun, apa salahnya kita tahu lebih dulu mengenai hal-hal yang bisa dilakukan terhadap data.

 

  • Putting it into context

 

Data tanpa konteks tidak memiliki arti. Tidak percaya? Ini contohnya: sebagian besar anak mengalami obesitas. Ada yang salah? Secara bentuk, kalimat tersebut benar. Namun, informasi tersebut tidak memiliki konteks. Anak dimana? Batasan yang disebut sebagai anak, berusia berapa? Selain kelengkapan informasi tersebut, kita juga perlu mengetahui konteks data secara lebih luas. Misalnya, ketika kita sudah mengetahui bahwa informasi tersebut berlaku pada anak-anak yang tinggal di Amerika Serikat, maka kita juga perlu mengetahui informasi yang relevan dengannya. Sebagai contoh, konsumsi makanan dengan gula buatan sangat tinggi di Amerika Serikat. Contoh ini merupakan informasi yang tambahan yang juga bisa menjadi data. Kedua data tersebut saling melengkapi dan bisa digunakan bersamaan, memberikan konteks pada satu sama lain. Bagaimana dengan data numerikal? Data numerikal juga membutuhkan konteks. Misalnya, 10% warga Jakarta merasa bahagia. Seberapa banyak 10% warga Jakarta? Tentu harus dikalikan dengan total jumlah warga Jakarta. Arti 10% ini tentu berbeda apabila disandingkan dengan 10% warga Pontianak. Putting it into context. Angka 10% yang tampak kecil menjadi jumlah warga yang puluhan ribu apabila dimasukkan ke dalam konteks kota besar.

 

  • Interpret it

 

Setelah melihat data dalam konteks yang benar, barulah kita dapat melakukan interpretasi data. Lagi-lagi, data bisa diinterpretasi apabila kita mengerti konteks dan arti dari informasi tersebut. Proses interpretasi data harus dilakukan sebelum data kemudian diolah lagi atau dianalisis lebih lanjut.

 

  • Critically analyse it

 

Nah, bagian yang cukup krusial dan unik dalam penggunaan data di tingkat universitas adalah analisis kritis. Pada aktivitas ini, kita bisa mempertanyakan informasi yang kita dapat dari data tersebut – baik mengenai ke-valid-an data tersebut, cara pengumpulan datanya, apakah data tersebut relevan dengan konteksnya, dan lain-lain. Bagi saya sendiri, proses ini adalah proses ‘mempertanyakan kebenaran data’. Butuh panduan bertanya? Yuk mampir ke https://theadventureofizzao.com/2016/06/17/university-101-the-art-of-asking-questions-1/. Data yang telah dianalisis secara kritis sehingga kita mengetahui kelemahannya dapat kemudian digunakan dalam proses-proses pengolahan data berikutnya.

 

  • Convert it

 

Aktivitas konversi data merupakan aktivitas lanjutan dan tambahan dari pengolahan data. Apabila tidak dibutuhkan, proses ini bisa di-skip. Pada umumnya, data dikonversi apabila bentuk lain dibutuhkan untuk proses pengolahan data lanjutan.

 

  • Present it

 

Data juga harus dipresentasikan atau disajikan. Nah, penyajian data tentu tergantung pada bentuk data. Pemilihan cara penyajian data juga harus memperhatikan kenyamanan pembaca. Kita menyajikan data dengan tujuan membuat pembaca mengerti, kan? Oleh karena itu, kita harus menyeleksi cara terbaik untuk mencapai tujuan kita. Data-data numerik biasanya kemudian disajikan dalam grafik sehingga lebih mudah dipahami. Data narasi disusun dengan kalimat yang efektif sehingga pembaca dengan mudah mencerna informasi yang diberikan.

 

Lalu, apa sih tujuan menggunakan data dan melakukan hal-hal di atas terhadap data? Tujuannya adalah untuk mendukung argumen yang kita miliki. Lagi-lagi, dalam konteks akademis pendidikan tinggi, mahasiswa banyak diminta untuk berargumen dan mengungkapkan pendapat. Tentu saja, pendapatnya orang berpendidikan beda yaa, dengan argumen warung kopi. Argumen dalam konteks akademik harus didukung oleh data yang valid dan dapat dipertanggungjawabkan. Nah, hal ini lah yang membuat data memiliki posisi yang penting dalam kehidupan akademis.

Practice makes it perfect. Sama seperti keterampilan yang lain, keterampilan mengolah, mengumpulkan, dan menganalisis data perlu dilatih sehingga kita lancar dalam menggunakannya. Mari mulai berlatih bermain-main dengan data!

 

Photo source: http://www.biznetsoftware.com/wp-content/uploads/2015/01/bigdata.jpg

 

Advertisements

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

w

Connecting to %s