Bisnis.com, JAKARTA – Indonesia membutuhkan talenta sains, teknologi, teknik, dan matematika (STEM) untuk menjawab persaingan global. Masalahnya, masih banyak lulusan perguruan tinggi di Tanah Air dinilai belum siap menghadapi kebutuhan industri.

Data Badan Perencanaan dan Pembangunan Nasional (Bappenas) 2023 menunjukkan hanya 18,47 persen lulusan perguruan tinggi berasal dari bidang STEM. Sebagian di antaranya bahkan memilih berkarir di luar bidang keilmuannya.

Ketua Pusat Unggulan (PUU) STEM Education Creativity Universitas Pendidikan Indonesia, Irma Rahma Suwarma, menilai persoalan utama terletak pada model pembelajaran. Kegagalan lulusan STEM di dunia kerja bukan karena kurang cerdas, melainkan akibat perkuliahan yang terlalu teoritis.

Dia menjelaskan banyak program studi sains murni masih mengandalkan metode lecturing. Mahasiswa lebih banyak dilatih menguasai konsep ketimbang menggunakannya dalam situasi nyata. Perubahan pendekatan pembelajaran baru mulai terasa pada 2023–2024.

“Indonesia bisa dibilang terlambat menyadari persoalan kualitas SDM STEM. Lulusan kita sulit bersaing secara global di industri dan teknologi, padahal perkembangan teknologi sangat cepat,” kata Irma.

Dampak pendekatan teoritis itu terlihat saat lulusan memasuki dunia kerja. Kesenjangan antara kampus dan industri menjadi nyata. Banyak lulusan belum terbiasa memecahkan persoalan konkret atau bekerja lintas disiplin.

Irma juga melihat kelemahan paling nyata pada hilirisasi riset. Banyak penelitian berhenti pada publikasi akademik tanpa berlanjut ke penerapan di masyarakat atau industri. Akibatnya, riset sering kali hanya “hidup di atas kertas”.

Selain kampus yang belum agresif mendorong implementasi, industri dinilai belum sepenuhnya terbuka terhadap hasil riset perguruan tinggi. Isu paten, kepercayaan, dan pemanfaatan riset masih menjadi penghambat kolaborasi.

“Hambatan itu membuat riset naik secara publikasi, tetapi hilirisasinya belum optimal,” imbuhnya.

Lebih lanjut, Irma menilai pendidikan STEM di Indonesia tidak bisa meniru mentah-mentah model negara lain. STEM perlu dikaitkan dengan kearifan lokal dan konteks Indonesia agar relevan dan menarik bagi mahasiswa.

Dengan pendekatan tersebut, STEM berpeluang melahirkan inovasi yang berangkat dari persoalan nyata di masyarakat. Relevansi inilah yang selama ini kerap hilang dalam pendidikan STEM di dalam negeri.

Irma juga melihat pendekatan STEAM (STEM + Arts) sebagai tahap lanjutan untuk mendorong kreativitas dan inovasi. Namun, bagi Indonesia yang masih memperkuat fondasi, penguatan STEM dasar tetap menjadi prioritas sebelum melangkah penuh ke STEAM.

“STEAM itu penting, tapi STEM-nya harus kuat dulu. Setelah itu baru naik ke STEAM. Di negara seperti Korea, basis seni sudah kuat sehingga STEAM berkembang lebih cepat,” tutup Irma.

Jakarta, CNBC Indonesia - Malapetaka bisa datang kapan saja. Hingga kini, kapan 'kiamat' terjadi juga masih menjadi misteri yang tak terpecahkan.

Kendati demikian, ilmu pengetahuan dan perkembangan teknologi memberikan manusia kemampuan untuk memprediksi petaka tanda kiamat.ksi bencana yang datang.

Dengan begitu, masyarakat bisa melakukan mitigasi untuk mereduksi dampak yang terjadi. Beberapa saat lalu, Lembaga Antariksa Amerika Serikat (NASA) mengumumkan pihaknya mulai mengadopsi teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk memprediksi fenomena luar angkasa yang terjadi di masa depan.

Bahkan, NASA mengklaim bisa memberikan peringatan 30 menit sebelum 'kiamat' menghantam Bumi. Dengan memanfaatkan AI, NASA bisa menganalisa dan memprediksi badai Matahari dahsyat.

Peringatan dini akan mendeteksi lebih awal saat fenomena besar terjadi dan berpotensi menghancurkan wilayah tertentu. Cahaya bisa bergerak dari material yang disemburkan Matahari saat badai berlangsung.

NASA akan mendapatkan data dari sejumlah satelit, seperti ACE, WIND, IMP-8, dan Geotail. Tugasnya adalah mengembangkan cara untuk mengetahui secara presisi kapan badai matahari terjadi dan dampak yang ditimbulkan.

Dikutip dari Science Alert, para ilmuwan melatih model pembelajaran yang dinamakan DAGGER. Berbeda dengan algoritma prediktif lainnya, model ini memiliki peningkatan kecepatan.

Tim peneliti mengungkapkan bisa memprediksi tingkat keparahan dan arah peristiwa kurang dari satu detik. Setiap menitnya, DAGGER juga bisa membuat prediksi.

Beberapa kejadian badai Matahari memang berdampak besar pada sejumlah wilayah di Bumi. Misalnya pada 35 tahun lalu, saat wilayah Quebec tidak bisa teraliri listrik selama berjam-jam.

Kerusakan besar juga terjadi pada peristiwa Carrington 150 tahun lalu. Saat itu infrastruktur listrik dan komunikasi rusak parah akibat badai.

Sebelumnya, algoritma butuh waktu yang cukup lama untuk bisa memprediksi atau bahkan memberi peringatan saat badai akan menghantam Bumi.

Namun, dengan bantuan AI, pengumpulan data dan analisa data terjadi lebih cepat dan bisa memberikan prediksi yang lebih dini.

Di tengah maraknya bencana-bencana yang terjadi di berbagai belahan dunia, penting untuk memperkuat sistem peringatan dini sembari terus berupaya menyelamatkan lingkungan.

Dengan begitu, umat manusia bisa mempersiapkan diri menghadapi dampak bencana di Bumi. Semoga informasi ini menambah wawasan Anda!