Bonza Raih Seed Funding dari East Ventures, Pantau Laju Infeksi COVID-19 Gunakan Algoritme Matematika

JAKARTA, 26 Mei 2020 — Bonza, perusahaan analisis big data, mengumumkan pendanaan tahap awal (seed funding) dari East Ventures.

Dua co-founder Bonza, Elsa Chandra dan Philip Thomas, bertemu saat bekerja di Traveloka. Elsa mengelola investasi Traveloka, sedangkan Philip memimpin salah satu tim data science yang bertugas mengimplementasikan model big data untuk pengembangan dan penyempurnaan produk.

Elsa dan Philip merasakan manfaat model big data dalam pengambilan keputusan bisnis di Traveloka, dengan mengakselerasi penyajian dan meningkatkan kualitas wawasan (insight). Mereka mendirikan Bonza untuk menggarap peluang dalam membantu perusahaan lain memanfaatkan big data secara efektif dalam pengambilan keputusan.

Co-founder Bonza Elsa Chandra mengatakan, ”Kami percaya ada gap yang signifikan antara riset terdepan di dalam bidang machine learning dan AI dengan implementasinya di lapangan. Kami melihat Bonza sebagai jembatan untuk menutup gap tersebut. Misi kami adalah membantu perusahaan menerjemahkan data yang mereka punya dari berbagai sumber, baik terstruktur maupun tidak, mengintegrasikan data tersebut, kemudian menggunakan solusi artificial intelligence dan machine learning, untuk membantu mereka mengambil keputusan dalam skala yang optimal.”

Dana segar dari East Ventures akan digunakan untuk mengembangkan teknologi dan produk Bonza, serta mendukung ekspansi bisnis perusahaan.

Integrasi Data

Bonza membangun sebuah produk yang bisa digunakan oleh semua orang di perusahaan, mulai dari analis data yang membutuhkan produk untuk menyederhanakan proses pengolahan data hingga pemimpin perusahaan dan frontline yang membutuhkan data dalam mengambil langkah yang tepat.

Selain itu, Bonza menawarkan sesuatu yang tidak disediakan oleh kebanyakan perusahaan analisis data yang lain dengan membantu meningkatkan kualitas data dan mengintegrasikan data dari berbagai sumber menjadi single source of truth. Hal ini memastikan tidak ada sekat informasi antardivisi dan memberikan manajemen sudut pandang 360 derajat ke seluruh data perusahaan.

Willson Cuaca, Co-Founder dan Managing Partner East Ventures menambahkan, “Pengambilan keputusan dan menghitung dampak dari keputusan berdasarkan sumber informasi yang berbeda-beda, tidak terstruktur, dan tidak berurutan sangat sulit sekali. Ini menjadi tantangan di setiap sektor industri. Melalui investasi ini, Bonza diharapkan bisa membangun satu platform yang memudahkan pengambilan keputusan dan memonitor hasil keputusan tersebut dengan menyajikan insight, yang dihasilkan dari pemrosesan unstructured data.”

“Bonza juga telah bergerak dengan cepat, menggunakan keahliannya untuk mendukung upaya pemerintah dalam menahan laju penyebaran COVID-19, menggunakan algoritme matematika untuk menampilkan peta Rt seluruh provinsi Indonesia dan regional Asia Tenggara. Misalnya Bali, terlihat pengawasan dengan struktur kearifan lokal Banjar sangat berguna dan optimal [lihat grafik]. Pemerintah dikabarkan berencana membuka aktivitas beberapa sektor ekonomi pada Juni ini. Indonesia membutuhkan data yang bisa menjadi acuan dampak keputusan tersebut terhadap laju penyebaran virus COVID-19 di masyarakat. Diharapkan dashboard yang dibangun oleh Bonza bisa menjadi informasi tambahan dan sebagai pembanding,” kata Willson.

Laju Infeksi COVID-19

Di tengah pandemi COVID-19, Bonza mendukung pemerintah dengan memperkenalkan dan mengadaptasi model Effective Production Number (Rt) untuk memantau laju penyebaran COVID-19 di tiap wilayah di Indonesia.

Model Effective Reproduction Number (Rt) menunjukkan laju infeksi COVID-19 di tiap provinsi di Indonesia bergerak dengan kecepatan dan tren yang variatif. Rt dapat menjadi acuan bagi pengambil kebijakan untuk merencanakan strategi dan menakar efektivitas langkah pengendalian pandemi COVID-19 seperti pembatasan sosial skala besar (PSBB).

Rt adalah parameter epidemiologi yang digunakan untuk mengukur laju pertumbuhan penularan virus. Angka Rt > 1 menunjukkan rata-rata seorang yang terinfeksi (carrier) menularkan virus ke lebih dari satu orang (laju penularan tinggi). Contohnya, Rt = 2 berarti rata-rata setiap carrier menularkan virus ke dua orang pasien, yang kemudian menularkan virus ke empat orang lain dan seterusnya. Angka Rt lebih dari 1, artinya diprediksi akan muncul kasus yang lebih banyak di daerah tersebut.

Sebaliknya, Rt < 1 menunjukkan rata-rata carrier menularkan kurang dari satu orang, sehingga jumlah orang yang tertular di daerah tersebut akan menurun seiring berjalannya waktu hingga laju penularan berhenti. Virus H1N1 yang mewabah pada 2009 memiliki Rt 1,5, sedangkan Spanish Flu pada 1912 memiliki Rt 2,2.

Adapun, area abu-abu (lihat grafik) menunjukkan terdapat kemungkinan 90% bahwa estimasi angka Rt yang sesungguhnya berada dalam rentang ini. Seiring peningkatan jumlah tes, kepercayaan terhadap estimasi pun meningkat dan dapat menyebabkan area abu-abu menyempit.

Jumlah kasus dan kematian, yang selama ini dilaporkan, kurang menggambarkan tingkat penyebaran COVID-19 yang aktual karena tidak memperhitungkan fluktuasi harian akibat perubahan kapasitas tes, perbedaan kebijakan pembatasan sosial antarwilayah, dan variasi perilaku masyarakat.

Data Rt tiap provinsi di Indonesia tersedia dan diperbarui tiap hari di https://www.thebonza.com/dashboard