Kuliah di Matematika Akan Jadi Apa?
Abis lulus jadi guru yah?
Pertanyaan tersebut seringkali ditanyakan ke saya setiap kali orang mengetahui saya sedang kuliah di jurusan matematika dulu.
Entah kenapa pada saat itu (dan mungkin sampai saat ini), setiap kali ada orang yang mengambil kuliah jurusan pure science (seperti matematika, fisika, dan kimia) dipersepsikan hanya akan berakhir menjadi guru atau dosen. Bukan berarti saya tidak mau jadi guru atau dosen yah, justru saya menikmati sekali proses belajar/mengajar.
Satu hal yang mungkin belum disadari orang banyak: jurusan saat kuliah dan bidang pekerjaan yang ditekuni bisa jadi sangat berbeda. Sebagai contoh, dulu teman saya memberikan anekdot kepada IPB sebagai Institut Perbankan Bogor karena banyak lulusan pertanian yang justru menjadi bankir. hehehehe.
Bagaimana cara saya menjawab pertanyaan tersebut? Pertama, saya tersenyum lalu karena masih bingung juga mau jawab apa, saya selalu bilang:
Matematika itu kan pure science, jadi bisa diaplikasikan ke bidang mana aja. Jadi bisa kerja di mana aja. Misal, di bank atau asuransi gitu.
Jawaban yang menurut saya pada saat itu separuh ngasal separuh benar. hahaha.
Tapi, sebenarnya apa sih yang kami pelajari saat kuliah di Matematika ITB dulu? Secara simpel pada zaman saya, ada beberapa kelompok keahlian (KK) yang dapat dipelajari, yakni:
- Aljabar,
- Analisis,
- Keuangan,
- Statistika,
- Terapan, dan
- Diskrit / komputasi.
Saya coba jelaskan satu persatu berdasarkan pengalaman saya yah.
ALJABAR
Apa sih yang dipelajari di aljabar?
Satu hal yang pasti, kalian hanya akan menemukan angka pada mata kuliah aljabar linear elementer (ALE). Setelah itu jangan harap ada angka yang bisa dihitung di aljabar. Hal yang dipelajari adalah bagaimana ngoprek sifat – sifat dan teorema – teorema. Bagi orang yang ingin tercerahkan cara dan pola berpikirnya, saya rekomendasikan untuk mengambil kuliah – kuliah aljabar.
Salah satu faedah yang saya rasakan setelah belajar aljabar adalah kegunaan matriks saat hendak membuat model deep learning menggunakan TensorFlow.
ANALISIS
Jangan bayangkan analisis yang dipelajari di sini itu terkait analytics yang sekarang jadi buzzwords di dunia data yah.
Masih ingat turunan dan integral? Nah, itu adalah sebagian dari isi kuliah analisis. Gak cuma itu, kita dibukakan mata bahwa ada dimensi lain selain dimensi 3. Ada dimensi 4, 5, dan seterusnya. Bahkan sampai dimensi ke n.
Bahkan ternyata ada dimensi bilangan kompleks yang bentuknya seperti akordeon.
Di kuliah ini, masih ada angka – angka tapi tidak terlalu banyak. Kalau menurut saya, untuk berhasil di mata kuliah analisis dan aljabar, harus punya basis yang kuat di teori himpunan dan daya imajinasi yang tinggi. hahahaha.
KEUANGAN
Sudah jelas yah dari judulnya. Di sini mempelajari tentang keuangan. Lebih ke financial – math engineering. Dulu saya belajar apa itu saham, option, future, dan lainnya. Lalu bagaimana menghitung peluang nilainya akan naik atau turun. Ada mata kuliah S2 matematika keuangan yang pernah saya ambil pada saat kuliah, yakni: Matematika Keuangan Internasional. Ini adalah mata kuliah yang membahas dan memodelkan makro ekonomi dalam bahasa matematika. Serunya lagi, semua keadaan makro itu bisa ditunjukkan dan dibuktikan melalui bahasa matematika tanpa angka! Setelah mengikuti kuliah itu, saya merasa apa yang dilakukan oleh Pak Budiono dan Ibu Sri Mulyani dulu waktu zaman SBY sudah benar yah. hahaha.
Sayangnya tidak satupun isi kuliah ini yang saya terapkan untuk mengambil instrumen investasi dan menghitung bagaimana agar menjadi cuan.
Kenapa?
Ada jenis perniagaan lain yang sudah dijamin akan selalu untung. Apa itu? DM saja ya…
STATISTIKA
Ini juga sudah jelas dari judulnya. Selain banyak angka dan terapan kasus – kasus. Kita juga belajar filosofi dan behind the scene dalam perumusan model statistika. Ada satu mata kuliah yang menurut saya seru yah di statistika ini, yakni: geostatistika (analisa spasial statistika). Geostatistika sering digunakan di mining dan oil drilling. Bagaimana caranya bisa memprediksi sumur minyak dari beberapa sumur minyak lainnya. Pada perkembangannya, ini juga digunakan di industri distribusi farmasi untuk melihat stok obat di apotek – apotek di suatu daerah tertentu.
Jauh sebelum Gojek dan Grab muncul, saya sudah belajar how to handle geolocation data.
TERAPAN (APPLIED MATH)
Nah, ini juga seru isinya. Ini menggunakan (hampir) semua kemampuan analisa dalam matematika untuk menyelesaikan real life problem. Mulai dari masalah optimization, forecasting, prediction, dan lainnya. Beberapa tulisan saya terkait optimization dan Covid-19 Modelling adalah beberapa contoh bagaimana model matematika bisa menyelesaikan real life problem.
Salah satu inti dari matematika terapan adalah matematika diferensial. Ingat turunan sewaktu SMA? Nah, ini adalah salah satu aplikasinya.
DISKRIT / KOMPUTASI
Sesuai dengan judulnya, yang mau jadi programmer, hacker, atau cracker bisa belajar ini. hahahaha. Di sini tidak diajarkan secara langsung mengenai bahasa pemograman atau aplikasi pemograman tapi lebih ke logika di balik pemograman itu sendiri. Beberapa contohnya adalah seperti belajar logika matematika dan teori graf.
Salah satu aplikasi yang sering saya gunakan adalah saat membuat algoritma otomasi dan saat melakukan network analysis.
Ketika kuliah dulu, saya sebenarnya ingin fokus di matematika keuangan tapi pada kenyataannya saya mengambil semua kuliah di masing – masing KK tersebut. Alasannya karena saya ingin berkarier di perbankan atau asuransi.
Namun saya tidak mengambil kuliah advance dari spesifik satu KK saja, tapi saya mengambil (hampir) semua kuliah semi-advance dari masing – masing KK. Ada sedikit penyesalan karena saya merasa tidak menjadi specialist di satu KK tapi di lain sisi saya merasa bisa mengikuti KK yang lainnya (semoga jatuhnya gak ke sotoy yah).
Pekerjaan Lulusan Matematika
Dari penjelasan saya di atas, sepertinya luas banget jenis industri yang bisa menjadi pekerjaan seorang mathematician.
Sebagai gambaran, saya coba scrape data 60 orang lulusan Matematika ITB angkatan 2002-2005 yang ada di koneksi LinkedIn saya.
Saya mengambil job roles yang mereka tulis di profile LinkedIn mereka masing-masing.
Tentunya temuan di atas bukan mewakili semua job roles yang mungkin dari lulusan matematika karena berasal dari proses convenient sampling tapi setidaknya cukup menggambarkan banyak mathematician di circle saya.
Bisa jadi di masa sekarang ini ada pergeseran minat bidang karir dari lulusan matematika.
if you find this article helpful, please support this blog by clicking the ads shown.