Bagaimana Proses Kerja Data Science? Tahapan dan Penerapannya

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.

Cek juga:

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!