Contoh Penerapan Penelitian Data Science di Kehidupan Sehari-hari

Perkembangan teknologi digital yang semakin pesat, telah mengubah banyak hal dalam kehidupan kita. Seperti bagaimana cara kita berinteraksi melalui sosial media, hingga bagaimana perusahaan memperoleh informasi untuk mengambil keputusan penting. 

Pada dasarnya, semua ini merupakan contoh penerapan Data Science dalam kehidupan manusia. Lalu apakah data science itu? Apa saja perannya dalam kehidupan sehari-hari manusia? 

Agar bisa mengetahui pembahasan lengkapnya, pastikan kamu menyimak artikel di bawah ini sampai tuntas ya.

Pengertian Data Science

Sebelum memahami contoh data science dalam kehidupan sehari-hari, penting untuk memahami esensi dari bidang ini terlebih dahulu. Data science merupakan gabungan dari beberapa pengetahuan, seperti ilmu komputer, teknik, matematika terapan, statistika dan beberapa disiplin ilmu lainnya. 

Melalui aplikasi data science, sebuah perusahaan dapat memperoleh informasi yang sangat penting untuk membantu pengambilan keputusan, berdasarkan analisa data yang luas dan kompleks.

Cara Kerja Data Science

Data science mempelajari dan menerjemahkan data melalui empat cara, diantaranya

• Descriptive Analysis: Memberikan gambaran tentang apa yang terjadi dalam data.
• Diagnostic Analysis: Menganalisa penyebab peristiwa tertentu.
• Predictive Analysis: Memprediksi peristiwa mendatang berdasarkan data historis.
• Prescriptive Analysis: Memberikan saran tentang tindakan yang harus diambil.

Lebih dari sekadar alat analisa, data science adalah strategi bisnis yang kuat yang diperlukan oleh perusahaan untuk pertumbuhan dan keberlanjutan mereka.

Proses Data Science dalam Lima Langkah: OSEMN

Menurut Towards Data Science, proses data science dapat diringkas dalam lima langkah OSEMN:

• Obtain (Mendapatkan Data)

Langkah pertamanya adalah dengan mengumpulkan data dari berbagai sumber. Semua data yang berhasil terkumpul ini kemudian akan diproses menggunakan kemampuan teknis seperti MySQL, Python, atau R.

• Scrub (Membersihkan Data) 

Setelah mengumpulkan data, selanjutnya adalah proses scrubbing atau membersihkan data yang tidak penting maupun tidak relevan. Pada tahap ini juga akan menjalani proses standarisasi format data. Dari format yang beragam di tahap pertama, formatnya akan diseragamkan pada tahapan ini.

• Explore (Mengeksplorasi Data) 

Pada tahap ini, kamu akan melakukan proses pemeriksaaan properti data. Kemudian melakukan hitung statistik deskriptif, menggunakan visualisasi untuk mengidentifikasi pola dan tren dari data yang kamu dapatkan.

Dengan begitu, kamu akan memperoleh gambaran yang lebih jelas dengan grafik agar data pentingnya lebih mudah dipahami orang lain.

• Model (Membuat Model Data) 

Setelah memastikan tahap scrub dan explore sudah berjalan maksimal, kamu bisa masuk ke tahap model. Pada tahap ini, kamu akan membuat model data sesuai dengan tujuan yang diinginkan perusahaan.

Disini kamu akan menggunakan regresi dan prediksi untuk memperkirakan nilai di waktu mendatang serta melakukan klasifikasi dan pengelompokan grup nilai dari data.

Gunakan regresi, prediksi, klasifikasi, dan pengelompokan untuk mencapai tujuan proyek data science.

• Interpret (Menginterpretasi Data) 

Tahapan terakhir tapi tak kalah penting, yaitu interpretasi data. Tahap ini sangat penting karena data yang akan kamu interpretasikan harus bisa dipahami oleh orang-orang awam. 

Tujuannya untuk menjawab persoalan bisnis berdasarkan data yang sudah kamu dapatkan. Disini, kemampuan komunikasi yang baik sangatlah kamu butuhkan untuk menyampaikan poin-poin penting secara efektif, kepada semua orang yang berkepentingan.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini, proses data science menjadi lebih terstruktur dan memberikan hasil yang bermakna. OSEMN memberikan kerangka kerja yang jelas untuk menjalankan proyek data science secara efisien.

Contoh Penerapan dan Penelitian Data Science

Data science kini sudah diaplikasikan di berbagai sektor. Itu sebabnya, Data Scientist masih menjadi salah satu profesi yang terus berkembang, meski sempat muncul isu tergerusnya posisi ini karena merebaknya AI.

Menurut U.S Bureau of Labor Statistics, pekerjaan ini diproyeksikan akan tumbuh sebesar 36% dari tahun 2021 hingga 2031. Cukup baik dibandingkan dengan tingkat pertumbuhan rata-rata semua pekerjaan yang hanya 5% saja.

Adapun beberapa contoh Data Science adalah sebagai berikut.

1. Penerapan di Dunia Kesehatan

Google mengembangkan alat bernama LYmph Node Assistant (LYNA) untuk mendeteksi sel tumor pada kanker payudara. Algoritma machine learning yang digunakan oleh LYNA dapat mengidentifikasi kanker yang telah menyebar dengan akurasi mencapai 99%. 

Meskipun masih perlu optimasi lebih lanjut, LYNA menunjukkan potensi besar dalam memberikan kontribusi pada dunia kesehatan.

2. Penerapan di Transportasi

Layanan antar makanan seperti Uber Eats menggunakan machine learning untuk memprediksi waktu pengantaran secepat mungkin. Dengan model sistem yang canggih, makanan dapat diantarkan ke pelanggan dengan cepat, bahkan dalam kondisi cuaca buruk. 

Gojek juga menggunakan Natural Language Processing (NLP) untuk memberi nama titik penjemputan, meningkatkan efisiensi pengantaran.

3. Penerapan di E-commerce

E-commerce memanfaatkan data science untuk membuat mall digital yang dipersonalisasi. Dengan analisa data yang tepat, perusahaan dapat membuat rekomendasi produk dan iklan yang disesuaikan dengan kebiasaan belanja pelanggan. Ini tentu akan meningkatkan peluang konversi dan penjualan.

4. Penerapan di Media Sosial 

Instagram menggunakan data science untuk menyusun algoritma yang menentukan konten yang paling relevan untuk pengguna. Faktor seperti kesukaan, simpan, bagikan, dan riwayat pencarian digunakan untuk menampilkan iklan dan posting yang sesuai dengan preferensi individu.

5. Penerapan di Olahraga

Dalam dunia olahraga, data science digunakan untuk menganalisa kinerja atlet, mengoptimalkan strategi permainan, dan merencanakan nutrisi atlet. Di luar lapangan, data membantu organisasi olahraga memantau penjualan tiket, merancang kampanye pemasaran, dan meningkatkan keberhasilan keseluruhan.

6. Penerapan di Pemerintahan

Lembaga pemerintahan menggunakan data science untuk mencari data yang diperlukan untuk investigasi kriminal dan keamanan. Melalui data warehouse, investigator dapat melacak perangkat yang aktif di tempat kejadian perkara, memfasilitasi penegakan hukum.

7. Penerapan di Dunia Gaming

Industri game seperti 2K Games dan platform Unity menggunakan data science untuk menganalisa perilaku pemain. Dengan memahami kebiasaan pemain, perusahaan dapat meningkatkan pengalaman bermain dan mengoptimalkan bisnis mereka.

Tantangan dalam Data Science

Meskipun data science membawa banyak manfaat, untuk menjadi seorang Data Scientist, tentu ada banyak tantangan yang harus kamu atasi. Salah satunya adalah masalah privasi. 

Dalam penerapannya, semakin lengkap data yang tersedia, maka sistem akan memiliki lebih banyak sumber untuk membuat permodelan. Sayangnya, karena regulasi dan masalah privasi, inilah yang membuat pengembangan sistem menjadi terhambat atau kurang begitu akurat.

Untuk mengatasi tantangan ini, tentu perlu adanya keseimbangan antara penggunaan data yang luas dan perlindungan privasi individu. Siapkah kamu menghadapinya? 

Nah, jika kamu ingin mempelajari semua ilmu tentang data science ini, agar bisa memberikanmu banyak keuntungan di masa depan, maka kamu harus kuliah di Cakrawala University. 

Karena di Cakrawala University terdapat jurusan Data Science, yang akan memudahkan selangkah lebih dekat untuk menjadi seorang Data Scientist. Yuk kunjungi website resmi kami di Cakrawala.ac.id untuk pendaftaran dan informasi lebih lengkap!