Langsung ke konten utama

Sensasi Naik Gunung

Pagi itu, puncak Merapi tampak tenang dibalut kabut putih di arah selatan. Kegarangan salah satu gunung berapi paling aktif di dunia itu tak nampak. Betul-betul pemandangan yang sangat indah di ketinggian sekitar 3.000 meter di atas permukaan laut (mdpl). Sayang, puncak yang dituju pada kegiatan pendakian hari itu bukanlah Merapi, tapi puncak Gunung Merbabu yang tinggal beberapa ratus meter lagi. Puncak setinggi 3.142 mdpl itu telah menunggu untuk segera ditapaki.

Mencapai puncak. Itulah obsesi setiap pendaki gunung. Obsesi yang harus dibayar dengan kelelahan fisik yang luar biasa, memang. Belum lagi ditambah dengan dinginnya suhu udara yang terkadang terasa menusuk tulang. Namun semua itu sirna tatkala pemandangan indah yang hanya bisa disaksikan pada ketinggian ribuan meter di atas permukaan laut tersua di depan mata.

Sensasi mencapai puncak memang luar biasa. Saat menapakkan kaki di sana, kita serasa berada di atas awan. Ada kepuasan tersendiri yang sulit dijelaskan dengan kata-kata kala mata menyapu pandang ke segala arah di ketinggian. Sensi itulah yang menjadikan para pendaki gunung tak pernah bosan menjajal gunung yang sama hingga berulang kali. Dan, terus mencoba menaklukan puncak gunung lain, yang belum pernah didaki karena setiap puncak menyajikan sensasi dengan cita rasanya masing-masing. Siang itu, misalnya, saat mencapai puncak Merbabu, saat pandangan tertuju ke arah selatan, puncak Merapi begitu menggoda, seolah memanggil-manggil untuk ditapaki. Sayang, fisik sudah terlalu lelah hari itu.

Bagi Anda yang tak pernah sekalipun naik gunung, cobalah barang sekali melakukannya. Rasakanlah sensasi mencapai puncak. Anda pasti bakal tak puas hanya sekali, tetapi ingin mengulanginya pada kesempatan yang lain dengan gunung yang berbeda. Salam pendaki. (*)

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Bisakah R2 (baca: R kuadrat) Bernilai Negatif?

Koefisien determinasi (R2) merupakan ukuran kecocokan hasil estimasi sebuah model regresi linier dengan data yang dimodelkan, atau biasa disebut ukuran goodness of fit dari sebuah model regresi linier. Dengan lain perkataan, R2 menunjukkan seberapa dekat garis regresi yang diestimasi dengan data yang sebenarnya atau seberapa besar proporsi variasi variabel respon yang dapat dijelaskan oleh garis regresi. Ukuran ini dapat digunakan jika semua asumsi terkait residual telah terpenuhi. Bisakah R2 Bernilai Negatif? Pada dasarnya, R2 tidak pernah bernilai negatif, kecuali model regresi yang digunakan tanpa intersep. Jika model regresi yang digunakan tanpa intersep, maka R2 tidak bermakna meskipun bernilai positif. Kelemahan mendasar dari  R2 adalah nilainya yang selalu bertambah ketika dilakukan penambahan variabel bebas ke dalam model, meskipun variabel tersebut tidak begitu penting dalam menjelaskan variabel respon (tidak signifikan). Untuk mengatasi hal ini digunak...

Kesalahan Spesifikasi Model: Penyebab dan Solusi

Dalam ekonometrika, ketika kita bekerja dengan model-model struktural, yakni model dimana hubungan antara variabel dalam model didasarkan pada suatu kerangka teori ekonomi, keselahan spesifikasi model kerap kali terjadi. Hal ini merupakan masalah serius yang sering terjadi pada penelitian yang menggunakan model ekonometrik, khususnya regresi, sebagai  alat analisis. Kesalahan spesifikasi menyebabkan model yang dihasilkan tidak dapat digunakan untuk kepentingan analisis karena dapat menyesatkan ( misleading ). Sedikitnya,  ada dua gejala yang dapat dijadikan acuan untuk mengetahui kalau model yang kita gunakan mengalami kesalahan spesifikasi. Dua gejala tersebut adalah sebagai berikut: 1.   Hasil running model menunjukkan tanda koefisien regresi yang merepresentasikan arah hubungan antara variabel  penjelas dan variabel respon berseberangan atau tidak sesuai dengan teori.  Meski tidak selalu merupakan gejala terjadinya kesalahan spesifikasi,...

Upaya Memperbaiki Inakurasi Data Produksi Jagung

Dalam debat  calon presiden kedua yang membahas topik energi, pangan, infrastruktur, sumber daya alam, dan lingkungan pada 17 Februari lalu, presiden Joko Widodo melakukan kekeliruan kecil ketika mengutip data impor jagung.  Beliau mengatakan bahwa jumlah impor komoditas ini turun secara substansial dari 3,5 juta ton pada 2014 menjadi hanya 180 ribu ton pada tahun lalu. Sebaliknya, data resmi Badan Pusat Statistik (BPS) justru menunjukkan angka yang lebih tinggi, mencapai 730.918 ton sepanjang 2018.  Namun, tampaknya masyarakat tidak menyadari (atau mungkin tidak tahu) bahwa masalah sebenarnya bukanlah akurasi data impor yang dikutip presiden, tetapi data produksi yang dijadikan dasar pemerintah dalam menentukan kebijakan importasi jagung. Faktanya, bias kebijakan akibat data produksi yang tidak akurat kerap terjadi. Sejak lama, impor jagung seringkali menyulut debat publik dan dipersoalkan banyak kalangan karena dilakukan ketika data menunjukkan produksi...