Riset Guru Besar UB: Data Jadi Senjata Membaca Risiko Penyakit dan Bencana
CITILIVE— Data bukan sekadar kumpulan angka. Di tengah perkembangan kecerdasan buatan (AI), data dapat menjadi dasar untuk memetakan risiko penyakit, memprediksi bencana, hingga menentukan arah kebijakan publik. Namun, semua itu membutuhkan kemampuan mengolah data menjadi informasi yang tepat dan bermakna.
Hal tersebut disampaikan Guru Besar Departemen Statistika Fakultas Sains dan Teknologi Matematika (FSTeM) Universitas Brawijaya (UB), Prof. Dr. Ani Budi Astuti, M.Si., dalam forum Ngopi Sam Alumni Talk bertajuk “Data, Inovasi, dan Dampak Nyata”, Sabtu (31/10/2026).
Alumni Statistika UB angkatan 1991 itu menekankan, statistika memiliki peran penting dalam membantu manusia mengambil keputusan di tengah ketidakpastian. Data yang tersedia di lingkungan sekitar perlu diolah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti, bukan berhenti sebagai angka dan laporan.
“Statistika bukan hanya menghitung, melainkan membantu kita mengambil keputusan yang lebih masuk akal berdasarkan ketidakpastian,” tegasnya.
Perkembangan teknologi turut mengubah pendekatan penelitian statistika. Jika sebelumnya banyak bertumpu pada metode klasik seperti korelasi dan regresi, kini pemodelan berkembang melalui metode Bayesian, spasial, panel, hingga integrasi machine learning dan neural network.
Ani menerapkan pendekatan tersebut dalam berbagai penelitian lintas sektor. Di bidang kesehatan, ia mengembangkan pemodelan risiko diabetes melitus menggunakan Bayesian mixture model di Kota Malang serta memetakan prevalensi stunting di Nusa Tenggara Timur (NTT) melalui model spasial-multilevel.
Hasil pemodelan tersebut dapat menjadi salah satu dasar untuk menentukan wilayah prioritas intervensi kesehatan. Dengan pendekatan berbasis data, penanganan persoalan diharapkan lebih terarah sesuai kondisi masing-masing wilayah.
Di sektor lingkungan, penelitian Ani mencakup pemodelan spasial-temporal Bayesian untuk memproyeksikan risiko banjir dan pola curah hujan bulanan. Analisis tersebut berpotensi mendukung pengembangan sistem peringatan dini bencana.
Sementara itu, riset di bidang ekonomi meliputi analisis fluktuasi inflasi antarprovinsi, volatilitas Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) menggunakan Bayesian IGARCH, serta pemodelan pengaruh literasi keuangan terhadap kesejahteraan masyarakat.
Riset Tak Berhenti di Jurnal
Bagi Ani, kontribusi ilmu pengetahuan tidak cukup hanya melalui publikasi jurnal ilmiah dan buku akademik. Hasil riset juga perlu diterjemahkan menjadi solusi yang dapat dimanfaatkan masyarakat.
Ia terlibat dalam penguatan literasi data, pendampingan usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM), serta pengembangan tata kelola digital desa melalui program Smart Village, E-ProDeskel, dan SICAD.
Dalam mendorong inovasi dan kewirausahaan generasi muda, Ani menekankan pentingnya pendekatan problem-first. Artinya, inovasi harus dimulai dengan memahami persoalan dan kebutuhan pengguna, bukan langsung menciptakan produk atau prototipe tanpa mengetahui masalah yang hendak diselesaikan.
Di tengah pesatnya perkembangan AI, ia juga mengingatkan pentingnya menjaga integritas penelitian. Kualitas data, potensi bias dalam model, serta perlindungan privasi menjadi aspek yang tidak boleh diabaikan dalam pemanfaatan teknologi.
“Data yang baik memang membuka banyak kemungkinan, namun manusia yang peduli, berani mencoba, dan tekun menindaklanjuti data tersebutlah yang pada akhirnya mampu menciptakan perubahan nyata,” pungkasnya.
Ani memulai karier sebagai dosen di UB pada 1992 setelah menyelesaikan pendidikan sarjana. Ia melanjutkan studi magister Statistika Terapan di IPB pada 1997 dan meraih gelar doktor dari ITS pada 2017. Perjalanan akademiknya turut mencerminkan perkembangan ilmu statistika dari metode konvensional menuju pemodelan yang semakin kompleks dan adaptif terhadap kemajuan teknologi.
