Bagaimana Proses Kerja Data Science? Tahapan dan Penerapannya

Bagaimana Proses Kerja Data Science? Tahapan dan Penerapannya

Oleh Universitas Cakrawala

11 February 2025

Article Image

Di era digital saat ini, data telah bertransformasi menjadi aset berharga yang dapat membantu bisnis dan organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih cerdas dan efektif. Di sinilah peran data science muncul sebagai bidang yang sangat penting. 

 

Data science memungkinkan kita untuk menggali informasi berharga dari data mentah, menganalisisnya, dan mengubahnya menjadi wawasan yang dapat mendorong pertumbuhan bisnis. Mulai dari memahami perilaku pelanggan, memprediksi tren pasar, hingga mengoptimalkan operasi bisnis. 

 

Namun, bagaimana sebenarnya proses kerja data science? Artikel ini akan membahas proses kerja data science, mulai dari pengumpulan data hingga pembuatan model prediktif yang dapat membantu bisnis mencapai tujuannya.

 

 

Proses Kerja Data Science

1. Memahami Permasalahan (Problem Understanding)

Setiap proyek data science dimulai dengan memahami masalah yang ingin diselesaikan. Sebelum mengolah data, seorang data scientist harus menjawab beberapa pertanyaan seperti:

 

  • Apa tujuan dari analisis data ini?
  • Masalah bisnis apa yang ingin dipecahkan?
  • Bagaimana data dapat membantu dalam pengambilan keputusan?

 

Misalnya, dalam dunia e-commerce, sebuah perusahaan ingin memahami pola pembelian pelanggan agar dapat merekomendasikan produk yang lebih relevan.

 

Dengan memahami tujuan ini, seorang data scientist dapat menentukan pendekatan yang tepat untuk mengolah data.

 

 

2. Pengumpulan Data (Data Collection)

 

Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data yang dibutuhkan. Data ini bisa berasal dari berbagai sumber, seperti:

  • Database internal (misalnya, riwayat transaksi pelanggan)
  • Data eksternal (misalnya, data dari media sosial atau survei)
  • Sensor dan IoT (misalnya, data dari perangkat pintar)

 

Pengumpulan data bisa dilakukan menggunakan berbagai metode, seperti web scraping, API, atau akses langsung ke database perusahaan.

 

Kualitas data sangat penting dalam data science, karena data yang tidak akurat bisa menghasilkan wawasan yang salah.

 

3. Pembersihan dan Persiapan Data (Data Cleaning & Preprocessing)

Setelah data dikumpulkan, langkah selanjutnya adalah membersihkan data. Ini adalah salah satu tahap paling penting karena data mentah sering kali mengandung:

 

  • Nilai yang hilang (missing values)
  • Data yang tidak relevan atau duplikat
  • Format data yang tidak seragam

 

Tahapan data cleaning meliputi:

  • Menghapus data yang tidak lengkap atau duplikat
  • Mengubah format data agar seragam (misalnya, tanggal dalam format yang sama)
  • Mengisi data yang hilang dengan metode tertentu (misalnya, rata-rata atau median)
  • Menghapus outlier atau nilai ekstrem yang dapat mempengaruhi hasil analisis

 

Tanpa proses data cleaning yang baik, hasil analisis dan model machine learning yang dibuat bisa menjadi tidak akurat.

 

4. Eksplorasi dan Analisis Data (Exploratory Data Analysis - EDA)

 

Setelah data bersih, langkah berikutnya adalah eksplorasi data atau Exploratory Data Analysis (EDA). Pada tahap ini, seorang data scientist mencoba memahami pola dalam data dengan melakukan:

 

  • Visualisasi data menggunakan grafik dan diagram
  • Menghitung statistik deskriptif (mean, median, modus, standar deviasi)
  • Mencari korelasi antara variabel

 

Misalnya, jika sebuah perusahaan ingin memahami faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan, data scientist bisa menggunakan diagram batang untuk melihat hubungan antara waktu respons customer service dan rating pelanggan.

 

Dengan EDA, seorang data scientist dapat menemukan pola yang tidak terlihat sebelumnya, mengidentifikasi fitur yang paling penting, dan memutuskan metode analisis yang akan digunakan.

 

5. Pemodelan Data (Data Modeling & Machine Learning)

Setelah memahami data, langkah selanjutnya adalah membangun model prediktif menggunakan machine learning. Beberapa algoritma yang sering digunakan dalam data science meliputi:

a. Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Jenis machine learning ini digunakan ketika data sudah memiliki label. Contoh algoritmanya:

  • Regresi Linear – Untuk memprediksi nilai (misalnya, harga rumah berdasarkan luas dan lokasi)
  • Regresi Logistik – Untuk klasifikasi biner (misalnya, memprediksi apakah pelanggan akan membeli atau tidak)
  • Decision Tree & Random Forest – Untuk membuat keputusan berdasarkan pola data

 

b. Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

Digunakan ketika data tidak memiliki label. Contoh algoritmanya:

  • Clustering (K-means, DBSCAN) – Untuk mengelompokkan data pelanggan berdasarkan pola pembelian
  • Dimensionality Reduction (PCA) – Untuk menyederhanakan dataset dengan banyak variabel

 

c. Deep Learning & Neural Networks

Deep learning digunakan untuk pemrosesan data yang lebih kompleks, seperti pengenalan gambar, analisis teks, dan suara.

 

Selama proses pemodelan, seorang data scientist akan melatih dan menguji model menggunakan data yang ada untuk mendapatkan hasil yang paling akurat.

 

 

6. Evaluasi Model (Model Evaluation & Optimization)

 

Setelah model dibuat, langkah berikutnya adalah mengevaluasi kinerjanya. Beberapa metrik evaluasi yang sering digunakan dalam data science adalah:

 

  • Akurasi (Accuracy) – Seberapa sering model memberikan prediksi yang benar
  • Precision & Recall – Digunakan dalam klasifikasi untuk mengevaluasi keakuratan prediksi positif
  • Mean Absolute Error (MAE) & Root Mean Square Error (RMSE) – Digunakan dalam regresi untuk mengukur kesalahan prediksi

 

Jika model tidak memberikan hasil yang optimal, data scientist dapat melakukan hyperparameter tuning, mengubah algoritma, atau menambahkan lebih banyak data untuk meningkatkan kinerja model.

 

7. Deployment (Implementasi Model di Dunia Nyata)

Setelah model diuji dan mendapatkan hasil yang memuaskan, langkah selanjutnya adalah menerapkannya di dunia nyata. Ini bisa berarti:

 

  • Mengintegrasikan model ke dalam sistem aplikasi perusahaan
  • Membuat dashboard interaktif untuk visualisasi data
  • Menjalankan model secara otomatis menggunakan cloud computing (misalnya, Google Cloud, AWS, atau Azure)

 

Misalnya, dalam dunia e-commerce, model machine learning dapat diterapkan untuk mempersonalisasi rekomendasi produk kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian mereka.

 

8. Pemeliharaan dan Pembaruan Model (Model Maintenance & Monitoring)

Data terus berkembang, sehingga model yang sudah diterapkan perlu diperbarui secara berkala. Beberapa tantangan dalam pemeliharaan model meliputi:

 

  • Data drift – Pola dalam data berubah seiring waktu
  • Performa menurun – Model mungkin tidak lagi akurat setelah beberapa bulan atau tahun
  • Pembaruan teknologi – Algoritma dan teknik baru terus berkembang

 

Karena itu, data scientist harus selalu memantau kinerja model dan melakukan pembaruan jika diperlukan.

 

Proses kerja dalam data science melibatkan beberapa tahapan penting, mulai dari memahami masalah bisnis, mengumpulkan dan membersihkan data, melakukan eksplorasi, membangun model machine learning, hingga menerapkannya di dunia nyata.

 

Dengan semakin meningkatnya jumlah data yang dihasilkan setiap hari, keterampilan dalam data science menjadi semakin penting dan sangat dibutuhkan oleh berbagai industri.

 

Jika kamu ingin mendalami data science dan memiliki karier di bidang ini, bergabunglah dengan Cakrawala University, Jurusan Data Science

 

Di sini, kamu akan belajar langsung dari para ahli dan mendapatkan keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi data scientist profesional. Jadilah bagian dari teknoloagi modern dan raih masa depanmu bersama Cakrawala University!

 

 

 

Baca Juga:

Register Banner

Share

Berita Terkait

Simak di Sini Apa Saja Mata Kuliah Bisnis Digital

Universitas Cakrawala

01 November 2023

Mengenal Lebih Dekat Jurusan Sistem Informasi dan Prospek Kerjanya

Universitas Cakrawala

07 November 2023

Kuliah Kelas Karyawan: Definisi, Jadwal, Biaya, dan Jurusan

Universitas Cakrawala

07 November 2023

Bisnis Digital : Definisi, Konsep, Contoh, dan Peluangnya

07 November 2023

Kuliah Kelas Karyawan di Jakarta - Cakrawala University

Universitas Cakrawala

13 November 2023

Ini Perbedaan Institut, Universitas, Sekolah Tinggi dan Politeknik Agar Tidak Tertukar

Universitas Cakrawala

13 November 2023

10 Prospek Karier Ilmu Komputer, Gajinya Menjanjikan

Universitas Cakrawala

05 March 2025

Jurusan Manajemen Keuangan: Mata Kuliah, Prospek Kerja, Gaji

Universitas Cakrawala

12 March 2025

10 Prospek Kerja Jurusan Sains Data dengan Gaji Tinggi!

Universitas Cakrawala

14 November 2023

Hard Skill dan Soft Skill : Perbedaan, Contoh dan Tips Meningkatkannya

Universitas Cakrawala

14 November 2023

Brainstorming : Pengertian, Tujuan, Contoh serta Cara Melakukannya

Universitas Cakrawala

16 November 2023

10 Prospek Kerja dan Gaji Lulusan Bisnis Digital

Universitas Cakrawala

18 November 2023

Daftar Mata Kuliah S1 Sistem Informasi Universitas Cakrawala? Cek Disini!

Rahmawati

27 February 2025

Teknologi Digital : Pengertian, Jenis, dan Contohnya dalam Kehidupan Sehari-hari

Universitas Cakrawala

18 November 2023

Blended Learning : Pengertian, Manfaat dan Tahapannya

Universitas Cakrawala

16 November 2023

Apa Itu Marketing Analysis, Tugas hingga Jenjang Karirnya dan Gajinya

Universitas Cakrawala

15 November 2023

Digital Literacy : Pengertian, Contoh, dan Cara Meningkatkannya

Universitas Cakrawala

15 November 2023

Apa Itu Transformasi Digital, Fungsi dan Contoh Penerapannya

Universitas Cakrawala

15 November 2023

Apa Itu Analis Keuangan, Tugas, Gaji dan Skill yang Harus Dimiliki

Universitas Cakrawala

14 November 2023

Apa Itu Manajemen Keuangan, Prinsip dan Fungsinya

Universitas Cakrawala

15 November 2023

10 Prospek Kerja Manajemen Keuangan dengan Gaji Menjanjikan!

Rahmawati

17 November 2023

Apa Itu Digital Marketing? Ini Definisi, Manfaat, hingga Toolsnya

Alifia Kamila

14 November 2023

Digital Marketer : Tugas, Prospek Kerja, Jenjang Karir, dan Gaji

Universitas Cakrawala

16 November 2023

Auditor Adalah: Pengertian, Kode Etik, Jenis-jenis dan Tugasnya

Universitas Cakrawala

15 November 2023

Wajib Tahu, Ini Dia Manfaat Teknologi Informasi dalam Kehidupan Sehari-hari

Universitas Cakrawala

18 November 2023

Logo Cakrawala Black

Jl. Kemang Timur No.1, RT.14/RW.8, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12510

© 2023 Cakrawala University. All Rights Reserved.