Data Science: konsep, ruang lingkup, dan perannya dalam pengambilan keputusan

Pendahuluan

Di era digital saat ini, data sudah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sosial dan bisnis. Di mana pun kita berinteraksi, dari media sosial, transaksi online, hingga sensor perangkat IoT, aktivitas menghasilkan jejak data dalam jumlah besar setiap detiknya. Tantangan dan peluang yang muncul dari data berlimpah tersebut memunculkan bidang ilmu baru yang kini sangat penting: Data Science. Ilmu ini tidak hanya sekadar mengumpulkan data, tetapi juga mengekstraksi wawasan yang bermakna untuk membantu organisasi mengambil keputusan yang lebih baik dan strategis. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Definisi Data Science

Definisi Data Science Secara Umum

Data Science merupakan bidang ilmiah yang memadukan metode statistik, ilmu komputer, teknik analisis data, serta pengetahuan domain tertentu untuk mengambil insight dari data yang besar dan kompleks. Bidang ini melibatkan pengumpulan, pengolahan, analisis, dan interpretasi data untuk menemukan pola yang tersembunyi, menjawab pertanyaan penting, serta membantu memecahkan masalah nyata di berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, dan teknologi. ([Lihat sumber Disini - en.wikipedia.org])

Definisi Data Science dalam KBBI

Istilah Data Science sebagai istilah dalam bahasa Indonesia berasal dari dua kata yaitu “data” dan “science”. Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, data adalah keterangan yang benar atau nyata yang dapat dijadikan sebagai dasar analisis atau kesimpulan. Science sendiri dapat dipahami sebagai ilmu. Secara harfiah, Data Science berarti ilmu tentang data; yaitu suatu disiplin yang berfokus pada pengelolaan dan pemanfaatan data secara ilmiah untuk menghasilkan pengetahuan yang bernilai. ([Lihat sumber Disini - bds-sby.telkomuniversity.ac.id])

Definisi Data Science Menurut Para Ahli

1. Menurut Sarker et al. (2021), Data Science adalah suatu bidang yang menggabungkan analisis statistik, pemodelan prediktif, dan metode kecerdasan buatan untuk memahami fenomena dan membuat keputusan cerdas berbasis data. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

2. Dalam studi oleh Ramachandran (2023), Data Science didefinisikan sebagai disiplin multidisiplin yang memanfaatkan teknik statistik dan komputasi untuk mengekstraksi wawasan dari data dan membantu pengambilan keputusan di berbagai sektor. ([Lihat sumber Disini - iaeme.com])

3. Menurut dokumen akademik lainnya, Data Science adalah proses dan metode sistematis untuk mengelola, menganalisis, dan memvisualisasikan data sehingga menghasilkan informasi bermanfaat yang dapat dipahami pemangku keputusan. ([Lihat sumber Disini - nationalacademies.org])

4. Para peneliti lain juga mengungkapkan bahwa Data Science adalah upaya menerapkan metode ilmiah pada data untuk mendukung inferensi, pemodelan prediktif, dan rekomendasi keputusan. ([Lihat sumber Disini - sciencedirect.com])

Ruang Lingkup dan Disiplin Pendukung Data Science

Data Science bukanlah sebuah bidang tunggal, melainkan disiplin multidisiplin yang bercampur dengan beragam ilmu lainnya untuk memungkinkan pemahaman yang mendalam dari data. Secara umum, ruang lingkupnya meliputi:

Statistika dan Probabilitas, Statistik memberikan landasan kuat dalam pengolahan dan interpretasi data, termasuk pengujian hipotesis, pengukuran hubungan antar variabel, serta teknik inferensial untuk generalisasi kesimpulan. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Matematika Terapan dan Algoritma, Matematika menjadi fondasi untuk algoritma pembelajaran mesin dan teknik optimasi yang digunakan dalam pemodelan data. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Ilmu Komputer dan Pemrograman, Bahasa pemrograman seperti Python, R, dan SQL adalah alat utama dalam pengelolaan data, pembuatan model prediktif, serta visualisasi hasil. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Machine Learning dan Kecerdasan Buatan, Pembelajaran mesin membantu komputer belajar dari data dan menghasilkan model yang mampu memprediksi hasil masa depan berdasarkan pola yang ditemukan dari data historis. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Basis Data dan Teknologi Big Data, Volume data yang terus bertambah memerlukan teknologi penyimpanan dan manajemen yang tepat, termasuk teknologi big data seperti Hadoop dan Spark. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Visualisasi Data dan Komunikasi, Teknik visualisasi data membantu menyajikan informasi dalam bentuk grafik, dashboard, atau diagram yang mudah dipahami oleh pemangku kepentingan untuk membuat keputusan. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Melalui integrasi disiplin ilmu tersebut, Data Science berkembang menjadi pendekatan holistik untuk mengatasi masalah kompleks yang berkaitan dengan data dalam berbagai sektor. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Proses dan Tahapan Data Science

Proses Data Science mengikuti tahapan yang sistematis dari awal hingga akhir, yang mencakup:

1. Definisi Masalah (Problem Definition)
Tahapan pertama adalah memahami tujuan analisis dan mendefinisikan pertanyaan yang ingin dijawab melalui data. Ini termasuk mengidentifikasi kebutuhan pemangku kepentingan dan tujuan bisnis atau penelitian yang spesifik. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

2. Akuisisi Data (Data Acquisition)
Pada tahap ini, data dikumpulkan dari berbagai sumber, baik itu basis data internal, sensor IoT, atau sumber eksternal seperti media sosial. Cara pengumpulan data harus memastikan kualitas dan relevansi dengan permasalahan yang ditangani. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

3. Pembersihan dan Pra-pemrosesan Data
Data mentah sering kali berisi kesalahan atau nilai yang hilang. Pembersihan data menjadi kunci untuk memastikan bahwa dataset siap dianalisis lebih lanjut. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

4. Eksplorasi dan Analisis Data
Eksplorasi data membantu menemukan pola, tren, dan hubungan antar variabel. Teknik seperti visualisasi statistik dan analisis deskriptif sering digunakan dalam tahap ini. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

5. Pemodelan dan Evaluasi
Pada tahap ini, berbagai teknik machine learning diterapkan untuk membangun model yang mampu memprediksi atau mengklasifikasikan kejadian di masa depan. Model tersebut kemudian dievaluasi untuk menentukan efektivitasnya. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

6. Komunikasi Hasil dan Implementasi
Hasil analisis disampaikan kepada pemangku kepentingan dalam format yang mudah dipahami. Insight ini kemudian digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan atau rekomendasi tindakan yang optimal. ([Lihat sumber Disini - researchgate.net])

Peran Data Science dalam Pengambilan Keputusan

Data Science memainkan peran sentral dalam membantu organisasi membuat keputusan yang lebih tepat dan berbasis fakta. Melalui analisis data yang komprehensif, para pembuat keputusan dapat memahami tren, mengidentifikasi risiko, serta merumuskan strategi yang didukung oleh bukti kuat. Dalam konteks bisnis, Data Science memungkinkan perusahaan meningkatkan efisiensi operasional, memperbaiki pengalaman pelanggan, dan mengoptimalkan proses pemasaran berdasarkan wawasan data. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

Contoh nyata peran ini terlihat dalam pengembangan model prediktif yang membantu perusahaan memprediksi permintaan pasar di masa depan atau penggunaan teknik klasifikasi untuk mendeteksi anomali pada operasi produksi. Sekali insight dihasilkan, informasi tersebut menjadi dasar bagi pemimpin untuk membuat keputusan cepat dan cerdas dalam menghadapi tantangan. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

Manfaat Data Science bagi Organisasi

Manfaat Data Science pada organisasi sangat luas dan mencakup berbagai aspek operasional dan strategis. Salah satu manfaat utama adalah peningkatan efisiensi dalam pengambilan keputusan melalui informasi akurat. Organisasi dapat mengurangi ketergantungan pada intuisi semata dan menggantinya dengan rekomendasi yang didukung data. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

Lebih lanjut, Data Science membantu dalam mengidentifikasi peluang bisnis baru, memperkaya pengalaman pelanggan melalui personalisasi, dan memperkuat kemampuan prediksi tren pasar atau perilaku konsumen. Dengan adanya insight berbasis data, organisasi dapat mengalokasikan sumber daya dengan lebih efektif, mengurangi biaya operasional, serta meningkatkan daya saing. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

Tantangan Implementasi Data Science

Walaupun Data Science menawarkan manfaat besar, penerapannya juga menghadirkan tantangan tersendiri. Salah satu tantangan utama adalah kualitas data yang buruk atau tidak lengkap yang dapat menghambat kemampuan analisis. Selain itu, keterbatasan sumber daya manusia yang terampil di bidang Data Science sering kali menjadi hambatan organisasi dalam menerapkan pendekatan ini secara optimal. ([Lihat sumber Disini - pmc.ncbi.nlm.nih.gov])

Tantangan lain termasuk masalah privasi dan etika dalam pengumpulan dan penggunaan data, terutama data pribadi. Organisasi perlu memastikan bahwa praktik Data Science mereka mematuhi regulasi perlindungan data dan standar etika untuk menjaga kepercayaan pelanggan dan pemangku kepentingan. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])

Kesimpulan

Data Science adalah bidang ilmu multidisiplin yang menggabungkan statistik, ilmu komputer, dan teknik analisis untuk mengekstraksi wawasan dari data besar dan kompleks. Bidang ini memainkan peran penting dalam membantu organisasi dan pemimpin membuat keputusan yang berbasis bukti, strategis, dan berorientasi jangka panjang. Ruang lingkupnya mencakup berbagai disiplin ilmu dan teknologi, mulai dari akuisisi data hingga interpretasi hasil. Meskipun tantangan seperti kualitas data dan etika masih ada, manfaat Data Science dalam meningkatkan efisiensi, inovasi, serta daya saing organisasi tidak dapat diabaikan. Dengan mengambil pendekatan sistematis melalui tahapan yang tepat, Data Science terus menjadi pendorong utama transformasi digital dan pengambilan keputusan berbasis data di berbagai sektor. ([Lihat sumber Disini - repository.upy.ac.id])