Di masa kampanye pemilu Amerika Serikat yang lalu, Google memposisikan dirinya di lini depan sebagai penyaji data prakiraan hasil pemilu dengan menggunakan data statistik pencarian mereka sendiri. Hal ini berangkat dari ide bahwa semakin banyak kueri pencarian yang berkaitan dengan salah satu kandidat, berarti semakin besar juga orang yang akan memilih kandidat tersebut dalam pemilu. Kini setelah pemilu telah usai, Google kembali menghadirkan model yang serupa, kali ini berkaitan flu, Google Flu Trends.

Tim Google menemukan bahwa kueri pencarian tertentu menjadi sangat populer pada waktu musim flu setiap tahunnya. Mereka membandingkan data pencarian ini dengan data yang dikumpulkan oleh CDC (Centers for Disease Control and Prevention) Amerika dan menemukan hubungan yang sangat erat antara frekuensi pencarian dengan jumlah orang yang mengalami penyakit seperti flu (flu like illness) setiap minggunya. Dengan begitu, jika kita mengetahui berapa jumlah pencarian yang berkaitan dengan flu, kita bisa menggunakan data tersebut untuk memperkirakan jumlah orang yang terserang flu.

Ini penemuan yang sangat menakjubkan di bidang epidemiologi. Bahkan, data pencarian seperti itu bisa didapatkan dua minggu lebih cepat dari data surveilance CDC. Hal ini berarti, model seperti ini dapat digunakan sebagai alat deteksi dini terhadap wabah penyakit. Deteksi dini terhadap wabah suatu penyakit dapat mengurangi jumlah orang yang terjangkit penyakit tersebut. Tentu saja hal tersebut dapat menekan kerugian yang ditimbulkan akibat biaya pengobatan serta produktifitas yang menurun karena penyakit.

Model deteksi dini seperti ini tentunya sangat bergantung terhadap hal-hal sebagai berikut:

1. Tersedianya data geolocation yang lengkap sehingga data alamat IP pencari dapat dikelompokkan dengan tepat berdasarkan lokasi tempat ia berada
2. Jenis penyakit adalah yang umum diketahui oleh masyarakat sehingga masyarakat cenderung mudah terpancing melakukan pencarian dengan kata-kata tertentu
3. Jumlah pengguna internet yang cukup besar dan merata di segala penjuru negeri. Harus ada pengkajian terlebih dahulu berapa ambang batas yang tepat agar data pencarian tersebut bisa bermanfaat

Agar model tersebut laik pakai, tentunya juga harus dilakukan perbandingan terlebih dahulu dengan data prevalensi yang sebenarnya dari pihak berwenang. Seperti contoh di atas, data frekuensi pencarian dicocokkan dengan data surveilance dari CDC untuk diamati kemiripan polanya.

Syarat-syarat di atas sepertinya sudah dipenuhi oleh negara Amerika Serikat. Bagaimana dengan negara Indonesia? Iseng-iseng saya melakukan pencarian dengan kueri “flu” dalam Google Trends dan memilih negara Indonesia. Hasil dapat dilihat langsung di sini. Hasil dapat bervariasi tergantung dari waktu. Namun pada saat saya menulis artikel ini, yang saya dapatkan ialah grafik sejak tahun 2004 hingga 2008, dengan berbagai lonjakan frekuensi di periode saat hebohnya berita tentang flu burung. Di hasil Google Trends tersebut terdapat juga volume pencarian di berbagai propinsi, dari yang tertinggi ke yang terendah ialah:

1. Jawa Tengah
2. DIY
3. Bali
4. Jawa Barat
5. Jawa Timur
6. Sumatera Utara
7. Jakarta Raya

Namun saya tidak dapat melihat grafik setiap propinsi karena volume nya yang di bawah ambang. Dan tidak ditampilkan data di propinsi lain. Sepertinya masih ada kendala di sisi data geolocation. Atau Google yang tidak menampilkan keseluruhan data?