Penelitian tersebut ia sampaikan dalam Seri Kuliah Umum FMIPA-ITB di Auditorium Campus Centre Timur Institut Teknologi Bandung pada Sabtu (2/12/2018). Menurutnya, dunia maya telah menjadi bagian dari realitas hidup. Banyak orang yang bahkan lebih sering “hidup” di dunia maya daripada dunia nyata, termasuk membelanjakan uang yang mereka miliki. Dalam kasus jual-beli online, masalah yang muncul ialah kita tidak tahu keaslian informasi dari penjual maupun pembeli. “Untuk itu kita harus bisa menangkap informasi laten dari informasi yang kasat mata,” kata dosen Program Studi Matematika ITB ini.

Proses pengambilan informasi jual beli online ini sebenarnya mirip dengan yang dilakukan oleh kreditur seperti bank komersial. “Mereka biasanya akan melacak belanjaan sesuai kebiasaan pengeluaran per bulan atau faktor lainnya sebagai patokan kecurigaan,” lanjut dosen yang masuk Kelompok Keahlian Statistika itu.

Penggalian informasi ini telah populer di dunia psikologi dengan metode analisis faktor yang dipopulerkan oleh Spearman sejak 1904. Psikolog tersebut mengembangkan teori itu karena merasa kesulitan menghadapi pasiennya yang tidak terbuka. “Konsep itu jugalah yang akan kita hitung secara matematis,” tandasnya.

Sapto dan mahasiswanya sebenarnya mengembangkan semacam model informasi tersembunyi. Ia dan timnya menggunakan konsep Teori Bayes, sebuah teori terkenal di bidang statistik untuk menganalisa informasi yang tak kasat mata melalui yang kasat mata. Ini bisa terlaksana dengan mengambil asumsi bahwa segala hal di dunia memiliki sebab akibat. Hasilnya yang pertama dipakai untuk memodelkan jual beli online pada e-commerce. “Kami akhirnya berhasil membagi pembeli menjadi beberapa kebiasaan, kita akan melakukan challenge ketika dia bertindak di luar kebiasannya dan telah terukur secara matematis peluangnya,” terang Sapto.

Selanjutnya, ia juga melakukan hal yang sama untuk objek lainnya, yaitu menentukan topik bacaaan berdasarkan kata yang sering dipakai dalam satu bacaan. Di sini ia menggunakan konsep gabungan antara fungsi likelihood dan algoritma ekspetasi minimum sehingga ada informasi laten yang bisa digunakan. Kegunaan mencari topik bacaan ini menjadi penting di era sekarang karena bisa secara spesifik mengetahui kondisi literasi dan topik kegemaran masyarakat yang kita sasar. “Kami mencobanya kepada beberapa contoh bacaan, tapi memang tidak mudah dan akan terus kami kembangkan,” tambahnya. 

Kedepannya, dunia masih terus berusaha untuk bisa mengetahui topik dari gambar dan video. Hal ini masih sulit karena audio dan visual merupakan faktor dengan interpretasi yang jauh lebih rumit dan banyak faktornya. Ia berharap semoga Indonesia kedepannya bisa ikut mengambil andil dalam pengembangan tersebut.

Reporter: Ferio Brahmana