🔎 Tahapan Data Science dalam Mendukung Keputusan Bisnis

Data Science kini menjadi salah satu kunci utama dalam pengambilan keputusan berbasis data. Namun, agar penerapannya memberikan hasil yang nyata, diperlukan tahapan yang terstruktur mulai dari memahami kebutuhan bisnis hingga mengevaluasi model yang dibangun. Berikut adalah langkah-langkah penting dalam proses Data Science:

1. Menentukan Objektif Bisnis

Tahap awal selalu dimulai dengan pemahaman terhadap masalah bisnis yang ingin diselesaikan. Apakah perusahaan ingin meningkatkan penjualan, mengurangi biaya operasional, atau memperkirakan perilaku pelanggan? Objektif bisnis yang jelas akan menjadi dasar untuk merancang solusi data science yang tepat sasaran.

2. Menentukan Tujuan Teknis Data Science

Setelah objektif bisnis dipahami, langkah berikutnya adalah menerjemahkannya ke dalam tujuan teknis. Misalnya, jika tujuan bisnis adalah meningkatkan penjualan, maka tujuan teknis bisa berupa membangun model prediksi rekomendasi produk atau segmentasi pelanggan.

3. Menelaah Data

Data scientist perlu menelaah data yang tersedia untuk mengetahui apakah data tersebut relevan dengan tujuan. Proses ini mencakup eksplorasi awal, seperti melihat distribusi data, menemukan missing value, hingga mengidentifikasi pola awal yang muncul.

4. Memvalidasi Data

Validasi data penting agar informasi yang digunakan benar-benar akurat. Data perlu dicek konsistensi, keaslian, dan integritasnya. Tanpa validasi, hasil analisis bisa menyesatkan karena mengandalkan data yang keliru.

5. Menentukan Objek Data

Objek data adalah entitas yang akan dianalisis, misalnya pelanggan, produk, transaksi, atau perilaku pengguna aplikasi. Penentuan objek data yang tepat akan mempermudah dalam membangun model yang fokus dan sesuai konteks.

6. Membersihkan Data

Data mentah sering kali tidak rapi: ada data yang hilang, duplikat, atau outlier. Proses data cleaning ini krusial agar dataset menjadi lebih bersih, konsisten, dan siap digunakan untuk pemodelan.

7. Mengkonstruksi Data

Tahap ini melibatkan pembuatan fitur baru (feature engineering), transformasi data, atau agregasi data untuk memperkaya dataset. Dengan mengkonstruksi data, model bisa menangkap pola yang lebih kompleks.

8. Membangun Skenario Model

Sebelum membangun model, perlu dibuat skenario atau rencana. Misalnya, apakah akan menggunakan pendekatan supervised learning (klasifikasi, regresi) atau unsupervised learning (clustering). Skenario ini juga menentukan teknik evaluasi yang sesuai.

9. Membangun Model

Pada tahap ini, algoritma machine learning atau metode statistik dipilih dan diterapkan. Contohnya: regresi linear, decision tree, random forest, hingga deep learning tergantung kompleksitas permasalahan dan data yang tersedia.

10. Mengevaluasi Hasil Pemodelan

Model yang sudah dibangun harus dievaluasi menggunakan metrik yang relevan, seperti accuracy, precision, recall, F1-score, atau RMSE. Evaluasi ini menentukan seberapa baik model dalam memenuhi tujuan bisnis maupun tujuan teknis.

11. Melakukan Proses Review Pemodelan

Tahap terakhir adalah review menyeluruh, termasuk apakah hasil model sesuai dengan konteks bisnis, apakah model bisa diimplementasikan, dan apakah perlu dilakukan iterasi ulang. Review juga memastikan model tidak hanya unggul secara teknis, tetapi juga memberikan nilai nyata bagi perusahaan.

📌 Kesimpulan

Data Science bukan sekadar membangun model prediktif, tetapi sebuah proses terstruktur yang dimulai dari memahami kebutuhan bisnis hingga menguji ulang hasil pemodelan. Dengan mengikuti tahapan-tahapan ini, perusahaan dapat memastikan bahwa solusi berbasis data benar-benar memberikan dampak positif dalam pengambilan keputusan.

Our partner :

Tentang Kami

ThinkCorp Indonesia adalah perusahaan yang berdedikasi untuk memberikan solusi terbaik dalam bidang teknologi, e-course, sertifikasi BNSP, dan training profesional. Kami berkomitmen untuk membantu Anda mencapai kesuksesan melalui pembelajaran dan inovasi.

Hubungi Kami

📧 Email: thinkcorp.training@gmail.com
📞 Whatsapp: +62 821-1902-5554

Ikuti Kami

Bergabung dengan Newsletter Kami

Jangan lewatkan informasi terbaru seputar kursus, sertifikasi, dan pelatihan kami. Daftar Sekarang untuk newsletter ThinkCorp Indonesia.

Mengenal Artificial Intelligence dan Penerapannya

Perkembangan teknologi di era digital semakin pesat, dan salah satu inovasi terbesar yang membawa perubahan besar adalah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. AI bukan lagi sekadar konsep dalam film fiksi ilmiah, melainkan sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Kehadirannya membantu manusia bekerja lebih cepat, mengambil keputusan lebih tepat, dan bahkan menciptakan peluang baru di berbagai bidang.

Apa Itu Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence adalah teknologi yang membuat mesin atau sistem komputer mampu meniru kecerdasan manusia, seperti berpikir, belajar, mengenali pola, dan mengambil keputusan. Melalui algoritma dan data, AI dapat “belajar” dari pengalaman sehingga semakin lama semakin pintar.

AI hadir dalam berbagai bentuk, mulai dari program sederhana yang memberi rekomendasi film hingga sistem kompleks yang mampu mendiagnosis penyakit atau mengemudikan mobil tanpa sopir.

Penerapan Artificial Intelligence dalam Kehidupan

1. Bidang Kesehatan

AI membantu dokter menganalisis hasil pemeriksaan medis dengan lebih cepat dan akurat. Contohnya, AI dapat mendeteksi kanker lebih dini melalui analisis gambar medis. Selain itu, aplikasi kesehatan berbasis AI bisa memantau kondisi tubuh pengguna secara real-time.

2. Pendidikan

Platform pembelajaran online menggunakan AI untuk memberikan materi sesuai kemampuan siswa. AI juga menghadirkan chatbot yang membantu menjawab pertanyaan siswa kapan saja, sehingga proses belajar lebih personal dan efektif.

3. Transportasi

Mobil otonom (self-driving car) adalah salah satu bukti nyata penerapan AI. Selain itu, AI juga digunakan pada aplikasi transportasi online untuk menentukan rute tercepat dan memprediksi biaya perjalanan.

4. Bisnis dan Ekonomi

Banyak perusahaan memanfaatkan AI untuk menganalisis tren pasar, memahami perilaku konsumen, dan meningkatkan pelayanan pelanggan. Chatbot di e-commerce, misalnya, membantu menjawab pertanyaan pembeli 24 jam nonstop.

5. Kehidupan Sehari-hari

Kita sering berinteraksi dengan AI tanpa sadar. Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa adalah contoh nyata. Rekomendasi film di Netflix atau lagu di Spotify juga hasil dari kecerdasan buatan.

Inspirasi dari Kehadiran AI

Kehadiran AI membuktikan bahwa teknologi bukanlah ancaman, melainkan alat yang bisa menjadi sahabat manusia jika dimanfaatkan dengan bijak. AI mengajarkan kita untuk selalu beradaptasi, terbuka pada perubahan, dan memanfaatkan peluang baru yang muncul.

Namun, AI tidak akan pernah bisa menggantikan nilai-nilai kemanusiaan seperti empati, kreativitas, dan moralitas. Justru di sinilah manusia berperan: menggunakan kecerdasan buatan untuk mendukung kehidupan yang lebih baik, bukan untuk menggantikannya sepenuhnya.

Kesimpulan

Artificial Intelligence adalah teknologi yang merevolusi dunia dengan menghadirkan efisiensi, ketepatan, dan peluang baru di berbagai sektor. Dari kesehatan, pendidikan, transportasi, hingga kehidupan sehari-hari, AI semakin dekat dengan kita.

Kuncinya ada pada manusia: mampu memanfaatkan AI sebagai alat untuk menciptakan masa depan yang lebih cerdas, inklusif, dan bermanfaat bagi banyak orang.