Sainstek · 6/12/2025

Apa itu Kaggle? Inilah Pengertian dan Cara Menggunakannya untuk Analisis Data

12 min 0

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Kaggle merupakan Platform untuk menyimpan dan menanalisis Data yang biasanya digunakan untuk Data Science. Di Kaggle, kita juga dapat menyimpan semua jenis Dataset hingga File-file Jupyter Notebook.

Sumber Artikel : Datacamp.com (Blog), Geeksforgeeks.org, Coursera.org (Articles), dan Revou.co

TENTANG KAGGLE

Kaggle adalah Komunitas daring yang ditujukan bagi para Ilmuwan Data dan Praktisi Pembelajaran Mesin. Dengan bergabung dalam komunitas ini, Anda dapat mengikuti perkembangan terbaru dalam teknik Machine Learning, berpartisipasi dalam kompetisi, serta mengakses berbagai model dan kumpulan data publik yang bisa digunakan untuk latihan maupun diimplementasikan dalam proyek pribadi.

Kaggle merupakan sumber daya yang sangat berguna bagi para data scientist dan engineer pembelajaran mesin yang ingin meningkatkan keterampilan, bekerja sama dengan orang lain, dan menghadapi tantangan data dunia nyata. Pelajari lebih lanjut tentang apa itu Kaggle, cara penggunaannya, serta seperti apa kompetisi yang ditawarkan di dalamnya.

A. Pengertian Kaggle

Kaggle adalah sebuah platform komunitas daring yang ditujukan bagi para ilmuwan data dan penggemar pembelajaran mesin. Platform ini memungkinkan para pengguna untuk berkolaborasi, menemukan dan membagikan kumpulan data (datasets), menggunakan notebook dengan dukungan GPU yang terintegrasi, serta berkompetisi dengan ilmuwan data lainnya dalam memecahkan tantangan-tantangan ilmu data. Didirikan pada tahun 2010 oleh Anthony Goldbloom dan Jeremy Howard, serta diakuisisi oleh Google pada tahun 2017, Kaggle bertujuan untuk membantu para profesional maupun pemula dalam mencapai target mereka di bidang ilmu data melalui berbagai alat dan sumber daya yang kuat. Hingga tahun 2021, tercatat lebih dari 8 juta pengguna terdaftar di Kaggle.

Salah satu fitur utama yang membuat Kaggle begitu populer adalah kompetisinya. Mirip seperti peran yang dimainkan oleh HackerRank bagi para pengembang perangkat lunak dan insinyur komputer, Kaggle Competitions menjadi sangat penting bagi ilmuwan data. Anda bisa belajar lebih lanjut melalui Panduan Kompetisi Kaggle dan tutorial langkah demi langkah menganalisis dataset di Kaggle. Dalam kompetisi ilmu data seperti yang diselenggarakan oleh Kaggle atau DataCamp, berbagai perusahaan dan organisasi membagikan tugas-tugas ilmu data yang kompleks dan menantang disertai hadiah yang menggiurkan. Ilmuwan data dari berbagai tingkatan, mulai dari pemula hingga ahli, berpartisipasi dalam menyelesaikan tugas-tugas ini.

Kaggle juga menyediakan Notebook Kaggle, yang mirip seperti Google Colab atau DataLab. Notebook ini memungkinkan Anda untuk menulis dan menjalankan kode langsung dari browser tanpa perlu mengandalkan komputer lokal atau mengatur lingkungan pengembangan secara manual. Platform ini menawarkan komputasi awan yang kuat, termasuk akses gratis hingga 30 Jam GPU dan 20 Jam TPU per minggu.

Pengguna dapat mengunggah dan mengunduh dataset, mengeksplorasi notebook pengguna lain, dan berpartisipasi dalam diskusi. Setiap aktivitas Anda akan dinilai dan diberi skor. Seiring waktu, skor Anda akan meningkat ketika Anda berkontribusi, membantu pengguna lain, atau membagikan informasi bermanfaat. Ketika Anda mulai mengumpulkan poin, Anda akan masuk dalam papan peringkat global yang berisi jutaan pengguna Kaggle.

Kaggle cocok untuk berbagai kalangan—mulai dari pelajar yang tertarik pada ilmu data dan kecerdasan buatan hingga praktisi ilmu data paling berpengalaman. Jika Anda masih pemula, Anda bisa mengikuti berbagai kursus gratis yang disediakan oleh Kaggle. Dengan bergabung di platform ini, Anda akan belajar dan berkembang dalam komunitas dengan berbagai tingkat keahlian, serta bisa berinteraksi langsung dengan banyak ilmuwan data profesional. Ketika Anda mulai memperoleh poin dan medali Kaggle—yang menjadi bukti kemajuan Anda—tidak menutup kemungkinan Anda akan dilirik oleh perekrut atau bahkan mendapatkan peluang kerja baru.

Terakhir namun tak kalah penting, mencantumkan pengalaman Kaggle dalam portofolio atau lamaran kerja di bidang ilmu data dapat memberi kesan positif bagi pemberi kerja. Semua manfaat ini tentunya tidak hanya berlaku bagi pemula, tetapi juga bagi ilmuwan data berpengalaman yang ingin terus berkembang. Ditambah lagi, hadiah uang tunai dari kompetisi bisa menjadi daya tarik tambahan bagi siapa saja yang bergabung di platform ini.

B. Jenis-jenis Layanan Kaggle

Kaggle menyediakan beragam fitur dan layanan yang dirancang untuk memenuhi berbagai tingkat minat dan keahlian dalam bidang data science dan machine learning. Alat serta sumber daya di dalam platform ini dikembangkan agar pengguna dapat belajar, bereksperimen, dan berkolaborasi dalam satu komunitas terpadu.

1. Kompetisi

Kompetisi merupakan inti dari Kaggle. Kompetisi ini sangat bervariasi—mulai dari tantangan tingkat pemula hingga tugas machine learning yang kompleks dengan hadiah uang tunai yang menggiurkan. Jenis-jenis kompetisi antara lain:

Getting Started: Tantangan pengenalan yang dirancang untuk membantu pemula mempelajari dasar-dasar machine learning.
Featured: Kompetisi berskala besar yang disponsori oleh perusahaan ternama, biasanya dengan hadiah uang yang besar.
Research: Kompetisi yang bertujuan untuk mengembangkan pengetahuan dalam data science, sering kali bekerja sama dengan institusi akademik.
Recruitment: Kompetisi yang digunakan oleh perusahaan untuk menemukan dan merekrut talenta terbaik di bidang ini.

2. Dataset

Kaggle juga menjadi tuan rumah salah satu repositori dataset publik terbesar di dunia, yang sangat penting untuk pelatihan model dan penelitian. Beberapa keunggulannya meliputi:

Repositori yang Luas: Kaggle menyediakan koleksi dataset yang sangat beragam dan ekstensif, menjadikannya sumber daya utama bagi para ilmuwan data. Pengguna bisa menemukan data tentang berbagai topik, mulai dari olahraga, hiburan, keuangan, hingga kesehatan.
Kontribusi Komunitas: Banyak dataset berasal dari kontribusi komunitas, memungkinkan pengguna untuk saling berbagi data dan bekerja sama dalam proyek. Dataset Kaggle sering digunakan untuk latihan, penelitian, serta membangun portofolio proyek data science.

3. Kernel (Notebook)

Kaggle Kernels adalah lingkungan pengembangan terintegrasi berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk menulis kode, berkolaborasi, dan membagikan proyek mereka. Beberapa fitur utamanya meliputi :

Dukungan Berbagai Bahasa Pemrograman: Kernel mendukung berbagai bahasa seperti Python, R, dan SQL.
Alat Kolaborasi: Pengguna dapat membagikan notebook dan bekerja sama secara real-time.
Sumber Daya Komputasi Canggih: Tersedia akses ke GPU dan TPU untuk kebutuhan komputasi yang intensif.

4. Papan Peringkat dan Sistem Peringkat Pengguna (Leaderboards and Rankings)

Pengakuan Global: Kaggle menyediakan papan peringkat untuk setiap kompetisi serta sistem pemeringkatan pengguna secara keseluruhan berdasarkan performa di berbagai aktivitas di platform. Aspek gamifikasi ini mendorong pengguna untuk terus mengasah keterampilan mereka dan mendapatkan pengakuan dari komunitas data science internasional.

5. Forum Diskusi

Forum diskusi merupakan bagian penting dalam interaksi komunitas, menyediakan ruang untuk bertanya, berbagi pengetahuan, dan memperluas jaringan. Pengguna dapat memperoleh wawasan dari para praktisi berpengalaman dan terlibat dalam diskusi mengenai berbagai topik teknis.

Dukungan Komunitas: Kaggle memiliki komunitas yang aktif dan saling mendukung. Di forum ini, pengguna dapat mengajukan pertanyaan, berbagi ide, mencari rekan kerja kolaboratif, dan mengikuti perkembangan terbaru dalam bidang data science serta machine learning.

Dengan semua fitur ini, Kaggle bukan hanya platform untuk berkompetisi, tetapi juga tempat belajar, berbagi, dan berkembang bersama komunitas global. Juga, Kaggle menjadi ekosistem yang kaya dan mendukung pengembangan keterampilan bagi siapa pun yang tertarik pada data science dan pembelajaran mesin.

C. Pertanyaan Seputar Kaggle (FAQ)

Kaggle adalah sebuah platform untuk Ilmu Data (Data Science) dan Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence). Di dalam platform ini, perusahaan dan organisasi besar menyelenggarakan berbagai kompetisi dengan hadiah uang tunai. Selain kompetisi, pengguna juga dapat berbagi dataset, menelusuri dataset milik pengguna lain, serta menggunakan potongan kode (code snippets) yang dibagikan oleh ilmuwan data lainnya. Pengguna juga bisa berdiskusi di forum mengenai dataset dan kode yang digunakan. Setiap pengguna dapat mengikuti kursus gratis yang tersedia di Kaggle dan memperoleh sertifikat gratis setelah menyelesaikannya dengan sukses.

1. Apakah Kaggle Gratis?

Ya, seluruh layanan di Kaggle bersifat gratis. Ini mencakup Kursus, Sertifikat kursus, Dataset, Partisipasi dalam kompetisi, Forum diskusi, Penggunaan notebook, dan lainnya

2. Apa Itu Kompetisi Kaggle?

Kompetisi Kaggle adalah tantangan di bidang data science. Beberapa kompetisi tidak memberikan hadiah uang, namun tetap sangat berguna untuk pembelajaran dan berbagi pengetahuan. Kompetisi lainnya menyediakan hadiah uang tunai yang cukup besar. Anda bisa mengikuti kompetisi secara individu atau sebagai bagian dari tim.

Selain hadiah uang tunai bagi peserta dengan skor terbaik, Anda juga akan memperoleh medali dan poin. Poin dan medali ini digunakan untuk menentukan posisi Anda dalam papan peringkat (leaderboard) bersama ilmuwan data lainnya dari seluruh dunia. Peringkat ini mencerminkan posisi global Anda di Kaggle, yang dapat menjadi nilai tambah dalam pengembangan karier Anda. Untuk informasi lebih lanjut, silakan kunjungi bagian 4 dari dokumentasi resmi Kaggle.

3. Apakah Kaggle Tempat yang Baik untuk Belajar Data Science?

Terdapat banyak alternatif untuk mempelajari dasar-dasar ilmu data, namun Kaggle memiliki sejumlah keunggulan yang membuatnya menonjol, antara lain:

Sistem Peringkat: Ketika Anda semakin berkembang, mencetak skor di kompetisi, dan membagikan informasi yang bermanfaat bagi komunitas, peringkat global Anda di Kaggle akan meningkat secara real-time.
Lingkungan yang Mendukung: Banyak pengguna aktif yang bersedia membantu dan terus mendapatkan poin dengan cara berkontribusi ke komunitas. Misalnya, jika Anda membagikan potongan kode dan berdiskusi tentang cara meningkatkannya, sangat mungkin Anda akan menerima saran dari ilmuwan data terbaik di platform tersebut. Sistem ini berfungsi layaknya mentoring yang sangat berguna, terutama bagi pemula.

4. Siapa Pemilik Kaggle?

Kaggle didirikan pada tahun 2010 oleh Anthony Goldbloom dan Ben Hamner. Pada 8 Maret 2017, Kaggle resmi diakuisisi oleh Google.

5. Apakah Dataset di Kaggle Gratis?

Ya, semua dataset dapat diunduh secara gratis. Namun, untuk mengetahui batasan penggunaannya, Anda harus memeriksa lisensi dari masing-masing dataset. Beberapa dataset tidak boleh digunakan untuk publikasi akademik atau tujuan komersial. Meski begitu, dataset tetap dapat digunakan di Kaggle Notebook atau diunduh melalui Kaggle API.

6. Apakah Kaggle Menyediakan GPU?

Ya, Kaggle menyediakan GPU yang dapat diaktifkan di dalam notebook. Setiap pengguna diberikan kuota penggunaan GPU maksimal 30 jam per minggu. GPU yang disediakan adalah Nvidia Tesla P100 dengan memori 16GB.

7. Siapa Jeremy Howard?

Jeremy Howard adalah seorang ilmuwan data dan pengusaha asal Australia yang berhasil memenangkan kompetisi data science global di Kaggle pada tahun 2010 dan 2011. Setelah kemenangannya, ia menjabat sebagai Chief Scientist sekaligus Presiden di Kaggle.

8. Apa itu Kaggle Grandmaster?

Grandmaster adalah tingkatan tertinggi dalam sistem peringkat Kaggle. Tingkatan ini berada di atas level lainnya, yaitu: Novice, Contributor, Expert, dan Master.

Untuk mencapai tingkat Grandmaster, seorang pengguna harus memenuhi kriteria berikut :

5 medali emas di kompetisi (minimal 1 medali emas harus diperoleh secara individu),
Minimal 5 medali emas dan 5 medali perak di kategori datasets,
15 medali emas di kategori notebooks,
500 medali di kategori diskusi, dengan minimal 50 medali emas.

Saat ini, hanya terdapat sekitar 241 orang di dunia yang telah mencapai peringkat Kaggle Grandmaster, menjadikannya sebagai prestasi yang sangat elit dan bergengsi.

9. Apakah Dataset di Kaggle Bersifat Open Source?

Ya, sebagian besar dataset di Kaggle bersifat open source. Namun, untuk memastikan tujuan penggunaan yang diperbolehkan (seperti untuk publikasi akademik atau penggunaan komersial), Anda harus memeriksa lisensi dari masing-masing dataset. Beberapa dataset memiliki batasan penggunaan tertentu.

10. Apakah Dataset Kaggle Dapat Dipercaya?

Secara umum, kebanyakan dataset di Kaggle dapat dipercaya. Anda bisa menilai kualitas dan keandalan suatu dataset melalui Jumlah upvote yang diberikan oleh komunitas, dan Notebook yang menggunakan dataset tersebut sebagai referensi. Namun demikian, tidak semua dataset yang tersedia di Kaggle cocok untuk kasus penggunaan nyata (real-world use cases).

11. Apakah Kaggle Memiliki Aplikasi Mobile?

Saat ini, Kaggle belum menyediakan aplikasi mobile resmi. Namun, platform DataCamp — yang juga berfokus pada pembelajaran ilmu data — memiliki aplikasi mobile untuk iOS dan Android yang memungkinkan pengguna belajar data science dan praktik coding melalui ponsel.

12. Apakah Kaggle Menggunakan CPU Saya?

Tidak. Kaggle Kernel (atau sekarang disebut Kaggle Notebook) adalah Jupyter Notebook berbasis cloud yang gratis dan dapat mengintegrasikan GPU. Semua proses komputasi — termasuk pelatihan model machine learning — dilakukan pada komputer cloud milik Kaggle, sehingga tidak membebani CPU atau GPU komputer lokal Anda.

Kaggle Notebook bekerja seperti Google Colab atau DataLab, yang dijalankan di browser dan memanfaatkan sumber daya komputasi awan.

CARA MENGGUNAKAN KAGGLE

Berikut ini adalah Cara menggunakan Kaggle untuk menyimpan Dataset hingga Model AI/ML. Pertama, bukalah Kaggle (Kaggle.com) dan Klik "Register" untuk mendaftar Akun.

Setelah itu, masuklah dengan Akun Google kalian.

Maka Anda akan membuka Dashboard Utama dari Kaggle.

A. Upload Dataset

1. Mengunggah Dataset

Jika ingin mengunggah (Upload) Dataset, yang harus Anda lakukan pertama-tama adalah menekan "Create --> New Dataset".

Kemudian, kalian juga bisa hanya melakukan Drag and Drop untuk meng-Upload File Dataset. Perlu diingat, Dataset yang kalian Upload haruslah berbentuk Zip.

Lalu, tunggulah sampai proses Upload File Dataset-nya selesai. Jika sudah, namailah Dataset yang sudah kamu Upload tadi.

Jika ingin mengubahnhya menjadi Public Dataset, ubahlah menjadi "Public". Namun, jika tidak bisa, Anda harus menjadikannya Private untuk sementara. Lalu, klik "Create".

Tunggulah sampai proses Pembuatan Dataset selesai.

Jika sudah, klik "Go to Dataset".

Dan inilah Dataset yang telah Anda buat tadi. Untuk sementara, Dataset yang telah kalian buat masih berstatus Private.

2. Edit Dataset

Jika ingin mengedit Dataset, klik pada Tombol "Edit". Tulislah Deskripsi Dataset yang telah kamu Upload tadi, setelah itu klik "Save".

Jika ingin Dataset Anda menjadi Publik, klik pada Tombol "Make Public".

Lalu, kalian akan diarahkan ke Menu Settings. Pertama, editlah Subtitle Dataset kalian.

Setelah itu, satu persatu kalian ubah Link Sharing-nya menjadi "On" dan Visibility-nya menjadi Public agar Dataset Anda dapat dilihat secara Publik.

Sebelum itu, Anda akan diminta untuk mengisikan Nomor Telepon untuk melakukan Kode Verifikasi dari Kaggle. Setelah itu, klik "Send Verification Code".

Selanjutnya, masukkan Kode Verifikasi yang telah dikirimkan di Ponsel Anda dari Kaggle. Jika sudah, klik "Verify".

Jika Akun Anda sudah selesai diverifikasi, klik saja "Close".

Terakhir jika Dataset kalian sudah menjadi Publik, langsung saja Copy Link Dataset-nya, dan klik "Save Changes".

Dan inilah Link Dataset yang telah saya buat tadi :

https://kaggle.com/datasets/a51ee842dcea4ae0b08381309d225e7168c4f2ff23677f2ad933c2fcbce5b95c

Jika ingin membuat Dataset Anda menjadi Publik, Ubahlah pada bagian "Visibility"-nya menjadi "Public". Lalu, akan muncul Popup seperti ini dan klik "Make Dataset Public".