Apa itu Data Science? Inilah Pengertian, Manfaat, Proses, dan Contoh Penerapannya

Assalamu‘alaikum wr. wb.

Hello guys! Saat ini, kebutuhan untuk Analisis Data semakin diperlukan, misalnya untuk menghitung Analisis Data COVID-19 saat Pandemi kemarin, Analisis Data Pemilu untuk Pilpres 2024, dan juga Analisis Data Keuangan di sebuah Perusahaan. Itulah yang dinamakan sebagai Data Science, yang menggabungkan antara Pemrograman, Matematika, Statistika, Analisis, dan Bisnis. Data Science juga termasuk bagian dari Kecerdasan Buatan (AI) di bidang Machine Learning. Lalu, apa itu sebenarnya Data Science? Berikut inilah penjelasannya.

Biasanya, orang-orang yang mahir dalam bidang Data Science ini akan menggunakan Algoritma Machine Learning atau Pembelajaran Mesin. Hal ini berguna dalam mengolah teks, gambar, video, audio, dan lainnya untuk menghasilkan sistem kecerdasan buatan.

Sistem kecerdasan buatan ini dapat dirancang untuk melakukan berbagai tugas yang terlalu sulit bagi kecerdasan manusia. Hasil data yang diolah sistem kecerdasan buatan dapat dimanfaatkan oleh analis dan pengguna dalam bisnis untuk merancang strategi yang tepat untuk menyelesaikan suatu masalah atau mencapai sebuah tujuan.

A. Pengertian Data Science

Ilmu Data, yang juga dikenal sebagai Data Science, merupakan bidang studi yang berkaitan dengan analisis volume besar data menggunakan metode modern untuk mengidentifikasi pola yang tidak terlihat, meraih wawasan berarti, dan membuat keputusan bisnis berdasarkan informasi yang ditemukan.

Dalam ilmu data, algoritma pembelajaran mesin yang rumit digunakan untuk membangun model prediktif. Sumber data yang digunakan untuk analisis bervariasi dan dapat memiliki berbagai format.

Ilmu data adalah topik yang sangat luas dan juga subjektif. Sebagai konsep, ilmu data bukanlah disiplin ilmu yang berdiri sendiri, melainkan merupakan gabungan dari berbagai bidang, termasuk Matematika, Ilmu Komputer, Strategi Bisnis, dan Statistik.

Tiga komponen utama yang terlibat dalam ilmu data adalah pengorganisasian data, pengemasan data, dan penyampaian data, yang dapat disebut sebagai "The OPD of Data". Pengorganisasian data melibatkan penyimpanan dan manajemen data.

Pengemasan data adalah proses manipulasi dan penggabungan data mentah untuk disajikan. Sedangkan penyampaian data adalah langkah memastikan informasi dalam data dapat diakses oleh pihak yang membutuhkannya.

Pada tahun 2011, sebuah penelitian memprediksi peningkatan drastis dalam volume data hingga tahun 2020. Sekarang, bagaimana pandangan Grameds mengenai hal ini?

Dengan lonjakan besar dalam aliran data ini, akan muncul alat-alat baru yang memungkinkan pemanfaatan data mentah dengan lebih efektif. Ruang lingkup ilmu data mencakup alat, metode, dan teknologi yang akan membantu mengelola pertumbuhan volume data yang signifikan ini.

Ini adalah kombinasi lintas disiplin antara reduksi data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk menangani tantangan analitik yang sangat kompleks.

B. Pilar Data Science

Data science memiliki beragam aplikasi di berbagai bidang. Meskipun begitu, ada tiga pilar inti yang menjadi fondasi, yaitu :

1. Aspek Bisnis

Seorang ilmuwan data yang menggunakan data science perlu memiliki kemampuan untuk mengolah data menjadi informasi yang dapat diartikan, membantu merumuskan strategi untuk menangani persoalan bisnis.

Hal ini memerlukan tidak hanya keahlian dalam data science, tetapi juga pemahaman mendalam tentang aspek bisnis, sehingga rekomendasi yang dihasilkan berlandaskan data dapat diimplementasikan oleh entitas bisnis untuk mencapai tujuannya.

2. Matematika dan Statistik

Ilmu data sangat mengandalkan matematika, karena data harus diolah secara kuantitatif.

Banyak tantangan dalam lingkup bisnis yang dapat dipecahkan melalui pembuatan model analitis yang didasarkan pada prinsip-prinsip matematika.

Membuat model ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang konsep matematika.

Contohnya, dalam merancang algoritma untuk pengembangan machine learning, yang merupakan salah satu aplikasi utama dari ilmu data, pengetahuan matematika sangat penting.

Selain itu, pemahaman statistik juga memiliki peran sentral dalam ilmu data.

Seorang ilmuwan data harus tidak hanya menguasai statistik klasik, tetapi juga memiliki pengetahuan tentang statistik Bayes.

3. Kompetensi Teknologi

Jelas, teknologi adalah aspek tak terpisahkan dalam ilmu data, serta melibatkan kreativitas dan pemahaman tentang bagaimana menerapkan keahlian teknis dalam pemecahan masalah.

Ilmu data berfokus pada pemanfaatan data dalam skala besar serta penerapan algoritma yang kompleks, dan karena itu, mengharuskan pemahaman mendalam dalam ilmu komputer.

Seorang ilmuwan data perlu menguasai Bahasa Pemrograman seperti SQL, Python, R, SAS, Java, Scala, Julia, dan lainnya.

Seorang ilmuwan data juga diharapkan memiliki kemampuan berpikir Algoritmik dalam mengatasi tantangan yang kompleks.

C. Alat-alat yang digunakan dalam Data Science

Sudah paham tentang apa itu Data Science? Selanjutnya, kita perlu memahami pula alat-alat yang digunakan dalam data science secara umum. Mereka, tak lain tak bukan, ialah Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning, sampai Artificial Intelligence (AI).

1. Big Data

Alat pertama yang perlu kita diskusikan adalah Big Data. Seorang ilmuwan data baru bisa membantu meramalkan produk yang akan dijual, memproyeksikan kapan dan mengapa pelanggan beralih operator, hingga memahami sejauh mana kemampuan mengemudi pelanggan, penyebaran unit, dan lainnya untuk perusahaan-perusahaan dalam berbagai sektor seperti produk, telekomunikasi, atau bahkan asuransi mobil, selama Big Data digunakan.

2. Machine Learning (ML)

Pembelajaran Mesin adalah alat kedua. Alat ini bersifat interdisipliner dan mengadopsi teknik-teknik dari statistik, ilmu komputer, dan Kecerdasan Buatan. Elemen utama dalam Pembelajaran Mesin adalah algoritma yang secara otomatis memperoleh pengetahuan dari pengalaman untuk meningkatkan performanya. Di banyak domain, algoritma ini digunakan.

3. Data Mining

Selanjutnya adalah Penambangan Data, sebuah alat yang menerapkan algoritma khusus untuk mengekstrak pola dari kumpulan data. Penambangan Data ini erat kaitannya dengan Pembelajaran Mesin dalam hal mengekstrak pola bermakna yang tersembunyi dalam data.

4. Deep Learning (DL)

Kemudian, ada Pembelajaran Mendalam. Ini tidak hanya berarti "mempelajari dengan dalam" seperti ketika kita mempersiapkan ujian. Istilah yang semakin populer ini merujuk pada penggunaan teknologi Jaringan Saraf Mendalam yang melibatkan arsitektur jaringan saraf dan lapisan tersembunyi untuk memecahkan masalah.

5. Kecerdasan Buatan (AI)

Terakhir, ada Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI). Alat ilmu data yang terakhir ini adalah disiplin ilmu komputer yang fokus pada pembuatan mesin cerdas yang dapat berpikir dan bertindak seperti manusia. Kecerdasan Buatan melibatkan aspek inti seperti pemrograman komputer untuk berbagai kemampuan seperti penalaran, pengetahuan, persepsi, pemecahan masalah, pembelajaran, perencanaan, dan lain-lain.

D. Pengawasan Data Science

Siapa kiranya yang mengawasi proses Data Science? Inilah beberapa Pengawasan dalam Data Science.

1. Manajer Bisnis

Manajer bisnis memiliki peran penting dalam mengawasi pelaksanaan metode pelatihan dalam bidang data science. Tugas utamanya melibatkan kerjasama erat dengan tim data science untuk mengidentifikasi masalah dan menetapkan pendekatan analitis yang tepat.

Seorang Data Scientist mungkin memiliki tanggung jawab dalam mengawasi berbagai departemen seperti pemasaran, keuangan, atau penjualan. Mereka memberikan laporan kepada eksekutif yang bertanggung jawab atas area tersebut. Tujuannya adalah untuk memastikan kelancaran proyek dengan kolaborasi yang erat antara data scientist, manajer TI, dan tim.

2. Manajer TI

Selanjutnya, adalah Manajer TI. Tingkat tanggung jawab mereka bisa sangat beragam tergantung pada masa kerja di perusahaan. Fokus utama mereka adalah membangun infrastruktur dan arsitektur yang mendukung kegiatan data science.

Tim data science harus dipantau secara kontinyu dan dipastikan memiliki sumber daya yang diperlukan untuk beroperasi dengan efisiensi dan keamanan. Manajer TI mungkin juga memiliki tanggung jawab dalam menciptakan serta menjaga lingkungan teknologi informasi yang optimal bagi tim data science.

3. Manajer Data Science

Manajer data science merupakan bagian terakhir. Tanggung jawab utama mereka adalah mengarahkan dan mengawasi aktivitas seluruh anggota tim. Tugasnya juga mencakup manajemen serta pemantauan sehari-hari dari ketiga tim data science yang berbeda. Mereka bertindak sebagai pemimpin yang mampu menggabungkan perencanaan proyek dengan pengembangan tim, sehingga memastikan pencapaian tujuan dengan pertumbuhan tim yang berkelanjutan.

E. Proses Data Science

Proses data science mungkin tidaklah sederhana, namun secara garis besar dapat diringkas dalam lima langkah esensial berikut:

1. Peroleh (Obtain)

Langkah pertama dalam memulai sebuah proyek data science adalah perolehan data. Data ini harus dihimpun dari berbagai sumber, kemudian dianalisis menggunakan alat teknis seperti MySQL. Dalam konteks penggunaan Python atau R, data bisa langsung dibaca dari sumbernya ke dalam program data science yang dipakai.

Untuk mengambil data dari berbagai sumber, diperlukan keterampilan yang sesuai dengan jenis dan format data yang diperoleh.

2. Bersihkan (Scrub)

Setelah data terkumpul, langkah berikutnya dalam proses data science adalah membersihkan data. Tahap ini melibatkan penyaringan dan pembersihan data dari informasi yang tidak relevan atau tidak penting.

Selama tahap ini, dilakukan juga standarisasi format data, di mana data dari berbagai format di tahap awal dikonversi menjadi satu format yang seragam. Apabila ada data yang kurang atau hilang, langkah-langkah koreksi diterapkan untuk memastikan data siap diproses. Proses pembersihan data juga meliputi penggabungan dan pemisahan kategori data sesuai kebutuhan.

Secara esensial, tahap ini adalah proses penataan, penyusunan ulang data, serta eliminasi informasi yang tidak relevan, dengan tujuan menggantikan data yang hilang dan membuat format data menjadi seragam.

3. Telusuri (Explore)

Pada tahap ini, eksplorasi dan pemeriksaan data berlangsung. Pertama, semua data diperiksa untuk propertinya, karena tipe data yang berbeda memerlukan perlakuan yang berbeda. Kemudian, statistik deskriptif dihitung untuk menggali fitur dan menguji variabel yang signifikan. Terakhir, visualisasi data digunakan untuk menemukan pola dan tren penting dalam data yang ada.

Melalui proses ini, gambaran yang lebih komprehensif diperoleh melalui grafik yang membantu memahami pentingnya data secara lebih baik.

4. Model

Setelah memastikan tahap pembersihan dan eksplorasi telah diselesaikan dengan baik, langkah selanjutnya dalam data science adalah membangun model. Di tahap ini, model data dibuat untuk mencapai tujuan yang ditargetkan. Dalam tahap ini, algoritma regresi dan prediksi digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan data berdasarkan nilai-nilainya.

5. Tafsir (Interpret)

Tahap akhir dalam proses data science adalah penafsiran data, di mana model dan data diinterpretasikan. Output dari analisis data yang telah diinterpretasi seharusnya dapat dimengerti oleh individu yang tidak memiliki pengetahuan teknis. Presentasi ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan bisnis berdasarkan analisis data yang telah dilakukan.

Dalam tahap ini, kemampuan komunikasi yang efektif menjadi sangat penting untuk menyampaikan temuan-temuan penting kepada berbagai pemangku kepentingan secara jelas.

F. Contoh Penerapan Data Science

Pada hakikatnya, data science merupakan disiplin yang bertujuan untuk menghasilkan wawasan berarti dari jumlah data yang besar.

Biasanya, bidang ini terkait dengan berbagai sektor pekerjaan, dengan niatan untuk mengerjakan komputasi dan menguraikan data yang sedang diolah.

Karena itu, ilmu ini memiliki penggunaan luas dalam berbagai industri, mulai dari sektor kesehatan hingga bisnis e-commerce.

Nah, bagaimana sebenarnya penerapan data science dalam konteks era modern ini? Di bawah ini disajikan daftar serta penjabarannya.

1. Bidang Kesehatan

Contoh yang menonjol dalam menerapkan Data Science adalah dalam sektor industri kesehatan.

Bahkan, menurut sumber dari Built In, penggunaan ilmu Data Science pertama kali diperkenalkan dalam dunia ini melalui Industri Kesehatan pada Tahun 2008. Pada tahun tersebut, Google menemukan bahwa mereka bisa mengidentifikasi wabah flu secara langsung dengan melacak data lokasi dari pencarian terkait dengan Flu.

Peta CDC (Centers for Disease Control and Prevention) yang menyajikan kasus flu yang tercatat, FluView, hanya diperbarui sekali seminggu. Akibatnya, Google dengan cepat meluncurkan alat kompetitif dengan pembaruan berita yang lebih terbaru, yaitu Google Flu Trends.

Selain itu, Data Science telah memainkan peran penting dalam mengatasi Pandemi COVID-19 dengan menganalisis data dan memberikan wawasan yang berharga kepada pemerintah, peneliti, dan masyarakat umum. Beberapa Contoh penerapan Data Science dalam menangani COVID-19 adalah Pelacakan dan Prediksi Penyebaran, Analisis Genomik, Pelacakan Kontak dan Manajemen Kasus Covid, Pemantauan Kesehatan Publik, Pengembangan Vaksin dan Terapi, hingga Penelitian Epidemiologi.

2. Sektor Keuangan

Contoh lain penggunaan ilmu data adalah dalam bidang keuangan, khususnya dalam Mendeteksi Kecurangan (Fraud Detection).

Saat ini, banyak bank dan perusahaan di sektor keuangan menggunakan ilmu data untuk mengkategorikan, mengelompokkan, dan membagi-bagi data yang mungkin mengindikasikan pola penipuan.

Langkah ini sangat penting untuk mencegah terjadinya tindakan kriminal yang terus-menerus terjadi dalam sistem perusahaan.

Dalam sektor keuangan, sistem ahli juga dapat memproses data yang bisa mengidentifikasi penipuan dalam bentuk-bentuk yang tak terduga.

3. Dunia Olahraga Profesional

Siapa yang akan menebak bahwa ilmu data memiliki dampak besar dalam dunia olahraga profesional?

Ya, bidang ini ternyata sering memanfaatkan ilmu data untuk seleksi pemain muda yang berpotensi menjadi bintang.

Salah satu contohnya adalah tim baseball Oakland Athletics. Mereka menggunakan statistik dari aspek permainan yang sering diabaikan oleh tim lain untuk meramalkan potensi pemain dan membentuk tim yang kuat dengan biaya yang lebih efisien.

4. Pelacakan Situs Web

Penerapan data science yang paling populer datang dari industri e-commerce yaitu sistem Website Recommendation. Ketika user membuka platform e-commerce pasti mereka terbiasa dengan saran tentang produk serupa.  Saran tersebut tidak hanya membantu user menemukan produk yang relevan dari miliaran produk yang tersedia, tetapi juga menambahkan banyak hal pada pengalaman user. Banyak perusahaan yang telah menggunakan sistem ini untuk mempromosikan produk mereka sesuai dengan minat user dan relevansi informasi. 

5. Sektor Transportasi

Data Science digunakan untuk perencanaan rute, prediksi kepadatan lalu lintas, analisis pemeliharaan kendaraan, dan pengembangan kendaraan otonom.

6. Bidang Pendidikan

Data Science digunakan untuk menganalisis Data Siswa/Mahasiswa, mengukur efektivitas metode pengajaran, dan merancang model pembelajaran yang personal.

Itulah Penjelasan tentang Data Science. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.