statistik terapan dalam dunia biologi

STATISTIKA DALAM DUNIA BIOLOGI

Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi, dan mempresentasikan data. Singkatnya, statistika adalah ilmu yang berkenaan dengan data. Istilah 'statistika' (bahasa Inggris: statistics) berbeda dengan 'statistik' (statistic). Statistika merupakan ilmu yang berkenaan dengan data, sedang statistik adalah data, informasi, atau hasil penerapan algoritma statistika pada suatu data. Dari kumpulan data, statistika dapat digunakan untuk menyimpulkan atau mendeskripsikan data; ini dinamakan statistika deskriptif. Sebagian besar konsep dasar statistika mengasumsikan teori probabilitas. Beberapa istilah statistika antara lain: populasi, sampel, unit sampel, dan probabilitas.
Statistika banyak diterapkan dalam berbagai disiplin ilmu, baik ilmu-ilmu alam (misalnya astronomi dan biologi maupun ilmu-ilmu sosial (termasuk sosiologi dan psikologi), maupun di bidang bisnis, ekonomi, dan industri. Statistika juga digunakan dalam pemerintahan untuk berbagai macam tujuan; sensus penduduk merupakan salah satu prosedur yang paling dikenal. Aplikasi statistika lainnya yang sekarang popular adalah prosedur jajak pendapat atau polling (misalnya dilakukan sebelum pemilihan umum), serta jajak cepat (perhitungan cepat hasil pemilu) atau quick count. Di bidang komputasi, statistika dapat pula diterapkan dalam pengenalan pola maupun kecerdasan buatan. (http://id.wikipedia.org/wiki/Statistika)
Dalam statistika terapan yang berkaitan dengan ilmu biologi terdapat ilmu Biostatistik dan Biometrik.
1. Biostatistik
Biostatistika (gabungan dari kata biologi dengan statistika; kadang-kadang dirujuk sebagai biometri atau biometrika) adalah penerapan ilmu statistika ke dalam ilmu biologi. Ilmu biostatistika meliputi rancangan percobaan biologi, utamanya dalam bidang agrikultur dan kedokteran, pengoleksian data, peringkasan data, dan analisis data percobaan. (http://id.wikipedia.org/wiki/Biostatistika)
Biostatistik merupakan ilmu statistika terapan yang mengenalkan perhitungan statistik kehidupan, baik konsep dasarnya, penyajian data, pemusatan dan penyebaran data, kemiringan dan distribusinya dalam kurve normal serta konsep estimasi, sampling, uji hipotesis dan uji-uji statistik deskriptif, korelasi maupun komparasi. Hal-hal tersebut akan sangatlah berguna dalam melakukan analisis data penelitian kuantitatif.Pada bahasan Konsep dasar statistik umum, kita akan banyak mengerti hal-hal meliputi: Pengertian statistika, Ruang lingkup statistika, Pengertian dan jenis data serta Variabel dan skala pengukuran variabel.
Bahasan tentang Manfaat dan teknik penyajian akan secara terinci tentang tahap pengumpulan, pengolahan hingga penyajian data, Jenis-jenis dan cara penyajian data secara Textular, Tabularmaupun Grafikal, Jenis table penyajian data, Cara membuat table, Menyajikan table dalam bentuk table:Tabel distribusi frekuensi, Tabel silang 2 variabel. Akan diuraikan juga penyajian data kualitatif maupun kuantitatif. Penyajian data kualitatif secara grafik: Grafik batang, Grafik gambar, Grafik pie (lingkaran), Penyajian data kuantitatif secara grafik: Histogram, poligon, Ogive, Garis, Scater plot diagram.
http://nziemahfujiah.blogspot.com/2010/12/biostatistika.html)

2. Biometrika

Pada era informasi ini, sistem pengenalan seseorang (personal recognition) secara otomatis menjadi sesuatu yang sangat penting. Sistem pengenalan merupakan permasalahan untuk memecahkan identitas seseorang.

Terdapat dua tipe sistem pengenalan, yaitu verifikasi dan identifikasi. Sistem verifikasi untuk menerima atau menolak identitas yang diklaim seseorang, sedangkan sistem identifikasi adalah permasalahan memecahkan identitas seseorang.

Pada dasarnya, metode-metode sistem pengenalan dapat dikelompokkan menjadi tiga. Pertama, berdasar sesuatu yang dimiliki (possessions based), seperti kunci dan kartu. Kedua, berdasar sesuatu yang diketahui (knowledge based), seperti identitas pengguna (userid), PIN, dan password. Ketiga, berdasar biometrika (biometrics based).

Penggunaan kunci atau kartu memiliki beberapa kelemahan, seperti dapat hilang atau dicuri, dapat digunakan secara bersama-sama, dan mudah diduplikasi. Penggunaan userid, PIN, dan password juga menimbulkan beberapa permasalahan, seperti tak diingat (dilupakan), dapat digunakan secara bersama-sama, dan beberapa password mudah diperkirakan.

Biometrika menggunakan karakteristik unik dari fisiologis atau tingkah laku manusia. Biometrika menawarkan sistem pengenalan yang lebih dapat dipercaya atau lebih andal. Biometrika banyak digunakan untuk sistem pengenalan seseorang secara otomatis, baik untuk sistem identifikasi maupun verifikasi.

Di dunia teknologi informasi, aspek keamanan menjadi salah satu faktor penting yang tak bisa dilepaskan. Kejahatan yang makin berkembang di dunia teknologi informasi membuat sistem biometrik diharapkan mampu mengatasi masalah keamanan yang sering muncul dalam teknologi informasi.

Biometrika berasal dari bahasa Yunani, yakni gabungan dari kata “bios” dan “metron”. Bios berarti hidup dan metron berarti perhitungan. Jadi, secara umum, biometrika merupakan teknologi untuk menunjukkan keaslian individu yang mengakses aset organisasi. Keaslian adalah konsep yang menunjukkan bahwa hanya orang-orang yang diizinkan saja (autentik) yang dapat mempunyai akses terhadap aset organisasi.

Sistem biometrika telah banyak dipergunakan dan dikembangkan di banyak negara. Walt Disney Amerika Serikat (AS), misalnya, menggunakan teknologi sistem biometrika fingerprint untuk mengidentifikasi pemilik kartu musiman yang masuk ke wahana tersebut.

Biasanya suatu sistem biometrika terdiri atas lima komponen yang terintegrasi. Pertama, sensor yang berfungsi mengumpulkan atau menangkap data, kemudian mengompresi data itu ke format digital. Kedua, pengolahan untuk melakukan aktivitas pengolahan atau pengendalian mutu pengembangan template biometric. Ketiga, komponen penyimpanan data untuk dibandingkan dengan template biometric yang baru.

Keempat, algoritma pencocokan untuk membandingkan template biometric yang baru dan template biometric yang tersimpan. Kelima, proses pengambilan keputusan berdasar hasil pencocokan yang telah dilakukan. Banyak kelemahan sistem tradisional menjadi tolok ukur dalam pengembangan sistem biometrika.

Sebagai contoh di dunia teknologi informasi, akses account pribadi seseorang di situs jejaring sosial yang masih menggunakan password yang berupa karakter dapat dengan mudah diketahui atau ditebak orang lain dengan berbagai metode penyerangan dan tool yang tersedia secara bebas di internet. Namun dalam sistem biometrika, sistem tak begitu saja memberikan jawaban “yes” atau “no” pada seseorang yang meminta hak akses karena ada proses identifikasi terlebih dahulu.

Selain itu, banyak keuntungan yang dapat diperoleh dengan memakai teknologi biometrika. Tidak ada lagi yang lupa atau pencurian password, keaslian lebih terjamin karena harus menghadirkan person sebagai alat validasi, identifikasi positif dan akurat, tingkat keamanan tertinggi menawarkan mobilitas, berfungsi sebagai kunci yang tak dapat ditransfer, aman, dan bersahabat dengan pengguna.

Cara kerja teknologi keamanan ini hampir sama dengan teknologi keamanan lain yang sangat tergantung pada sensor. Sensor yang digunakan pada teknologi biometrika cenderung mahal dan makin akurat, sehingga kian mahal.

Selain sensor, bagian yang tak kalah penting dari biometrika adalah data. Bagaimana Anda menyimpan data di sebuah sistem sangat penting. Sebab, biometrika adalah teknologi yang tergantung pada data. Bila data yang disimpan tak aman atau lengkap, kemungkinan ada penyusup ke sistem itu lebih besar.
(http://engineeringtown.com/home/teenagers/index.php?option=com_content&view=article&id=685:biometrika-sistem-identifikasi-masa-depan&catid=60:inovasi-teknologi&Itemid=86)