Tugas ini dibuat bersama sama pada Google SpreadSheet dimana tugas ini adalah Matematika Dasar pada Microsoft Excel dengan menggunakan rumus SUM, SUMIF, SUMIFS, AVERAGE, AVERAGEA, AVERAGEIF, AVERAGEIFS, COUNT, COUNTA, COUNTIF, COUNTIFS, dan COUNTBLANK. Jika anda memiliki saran, masukan, ataupun pertanyaan silahkan untuk memberitahu saya pada alamat email yang terdapat di sebelah kanan postingan ini.
Terima Kasih Telah Berkunjung.
Regards,
Chrystofel Tandungan
MAKALAH
DATA SCIENCE
DOSEN PENGAMPU
MATA KULIAH
SIRWAN, S.Pd., M.Pd.
UNITAMA
2023/2024
KATA
PENGANTAR
Dengan
menyebut nama Allah SWT Yang Maha Pengasih dan lagi Maha Penyayang. Selain itu,
Kami juga memanjatkan puji syukur atas limpahan berkah dan hidayah-Nya,
sehingga penyelesaian makalah Data Science ini bisa berjalan lancar.
Saat
ini, kita hidup di era digital di mana data telah menjadi bagian penting dari
kehidupan kita. Data yang dihasilkan setiap hari oleh perangkat dan aplikasi
kita mencapai jumlah yang sangat besar dan kompleks. Oleh karena itu, data
science menjadi disiplin ilmu yang semakin penting, yang bertujuan untuk
mengumpulkan, memproses, menganalisis, dan menginterpretasikan data untuk
menghasilkan informasi yang berharga dan mendukung pengambilan keputusan yang
lebih baik.
Dalam
makalah ini, saya akan membahas tentang data science dan perannya dalam
kehidupan sehari-hari. Saya akan menjelaskan konsep dasar data science,
termasuk pengumpulan data, preprocessing, eksplorasi data, pengembangan model
prediktif, evaluasi model, dan implementasi model. Selain itu, saya akan
membahas bagaimana data science berkontribusi dalam kehidupan kita, seperti
pengambilan keputusan yang lebih baik, peningkatan kesehatan, peningkatan
efisiensi operasional, pengembangan teknologi yang lebih baik, peningkatan
pengalaman pengguna, dan pengembangan bisnis yang lebih baik.
Kami
berharap makalah ini dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang data
science dan menginspirasi pembaca untuk mempertimbangkan peran data science
dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah di kehidupan sehari-hari.
BAB
I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Data
science merupakan disiplin ilmu yang memanfaatkan metode-metode ilmiah,
algoritma, dan sistem komputasi untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan
dari data. Data science sering kali digunakan dalam berbagai industri, termasuk
bisnis, pemerintah, kesehatan, dan ilmu pengetahuan. Data science juga
melibatkan penggunaan teknik statistik dan machine learning untuk memproses dan
menganalisis data.
1.2
Rumusan Masalah
Tidak semua data science akan dibahas
dalam makalah ini. Hal ini dibatasi karena adanya rumusan masalah sebagai
berikut :
1.
Apa sajakah tahapan dalam data science ?
2.
Apa sajakah alat dan Teknik yang digunakan
dalam data science ?
3.
Apa saja peran data science dalam
kehidupan sehari hari ?
1.3
Tujuan Penulisan
Pembuatan makalah ini ditujukan untuk
berikut :
1.
Penyelesaian tugas dari mata kuliah Sistem
Informasi Geografis
2.
Untuk berbagi ilmu kepada pembaca
3.
Membagi informasi mengenai manfaat data
science dalam kehidupan sehari-hari
1.4 Manfaat Penulisan
1.
Berbagi wawasan mengenai Data Science
2.
Berbagi informasi tentang manfaat Data
Science dalam kehidupan sehari-hari
BAB
II
PEMBAHASAN
2.1
Pengertian Data Science
Data
science adalah disiplin ilmu yang mencakup pengolahan data, analisis data, dan
pengembangan model prediktif. Tujuan utama dari data science adalah untuk
mengekstraksi pengetahuan dan wawasan dari data untuk membantu pengambilan
keputusan. Data science menggunakan teknik statistik dan machine learning untuk
mengidentifikasi pola dan tren dalam data. Data science juga melibatkan
penggunaan algoritma dan sistem komputasi untuk memproses dan menganalisis
data.
2.2
Konsep Dasar Data Science
Data
science mencakup berbagai disiplin ilmu, seperti matematika, statistik, dan ilmu
komputer. Tujuan utama dari data science adalah untuk mengambil informasi yang
berharga dari data yang ada dan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih
baik. Proses data science biasanya melibatkan empat tahap yaitu:
1.
Pemrosesan Data: Tahap ini mencakup
mengumpulkan data, membersihkan data, dan mempersiapkannya untuk analisis.
2.
Analisis Data: Tahap ini melibatkan
menggunakan teknik statistik dan matematika untuk menganalisis data dan
menemukan pola atau tren.
3.
Interpretasi Data: Tahap ini mencakup mengambil
kesimpulan dari analisis data dan menjelaskannya dalam konteks yang lebih luas.
4.
Pengambilan Keputusan: Tahap ini mencakup
menggunakan hasil analisis data untuk membuat keputusan yang lebih baik.
2.3
Alat dan Teknik dalam Data Science
Ada
banyak alat dan teknik yang digunakan dalam data science. Beberapa alat dan
teknik umum termasuk:
1.
Bahasa Pemrograman: Python dan R adalah
bahasa pemrograman yang paling populer untuk data science. Keduanya memiliki
banyak paket dan modul yang dibuat khusus untuk analisis data.
2.
Analisis Statistik: Teknik statistik
seperti regresi, analisis multivariat, dan uji hipotesis digunakan untuk
menganalisis data.
3.
Machine Learning: Machine learning adalah
teknik di mana algoritma belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan
berdasarkan data.
4.
Visualisasi Data: Visualisasi data
digunakan untuk menggambarkan data dalam bentuk grafik atau diagram untuk
membantu memahami pola atau tren.
2.4
Penerapan Data Science
Data
science memiliki penerapan yang luas di berbagai industri. Di bidang bisnis,
data science digunakan untuk mengidentifikasi pola pembelian dan perilaku
konsumen, memperbaiki efisiensi operasional, dan memprediksi keuntungan dan
rugi perusahaan. Di bidang pemerintahan, data science digunakan untuk mengidentifikasi
tren sosial dan ekonomi, meningkatkan efisiensi layanan publik, dan memprediksi
kemungkinan terjadinya kejahatan. Di bidang kesehatan, data science digunakan
untuk mempelajari penyakit dan memprediksi risiko kesehatan individu.
2.5
Tahapan dalam Data Science
Data
science melibatkan beberapa tahapan, termasuk :
1.
Pengumpulan data, Data harus dikumpulkan
dari berbagai sumber untuk analisis. Sumber data dapat berupa survei, sensor,
atau data dari sistem informasi perusahaan.
2.
Preprocessing data, Data yang dikumpulkan
harus diproses sebelum analisis. Preprocessing data melibatkan pembersihan data
dari kesalahan dan duplikasi, serta konversi data ke format yang dapat diproses
oleh algoritma.
3.
Eksplorasi data, Eksplorasi data
melibatkan analisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data.
Teknik seperti visualisasi data dan analisis deskriptif digunakan untuk
membantu pemahaman tentang data.
4.
Model building, Model building melibatkan
pengembangan model prediktif menggunakan teknik statistik dan machine learning.
Model prediktif dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel target,
seperti harga saham atau perilaku konsumen.
5.
Evaluasi model, Setelah model dibangun,
evaluasi model dilakukan untuk menguji keakuratannya. Tes dilakukan menggunakan
data yang tidak digunakan selama pengembangan model.
6.
Implementasi model, Model yang sudah diuji
kemudian dapat diimplementasikan di lingkungan produksi.
2.6
Peran Penting Data Science dalam Kehidupan Sehari-hari
Data
science memiliki peran penting dalam kehidupan modern kita, terutama dalam era
digital saat ini. Berikut adalah beberapa peran penting dari data science dalam
kehidupan kita:
1.
Pengambilan keputusan yang lebih baik,
Data science dapat membantu kita dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan
lebih cerdas dengan menganalisis data dan mengidentifikasi tren dan pola dalam
data.
2.
Peningkatan Kesehatan, Data science dapat
membantu meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan kita dengan menganalisis data
kesehatan dan memperkirakan risiko kesehatan tertentu. Misalnya, data science
dapat membantu dalam mendiagnosis penyakit dan memberikan perawatan yang tepat.
3.
Peningkatan efisiensi operasional, Data
science dapat membantu meningkatkan efisiensi operasional perusahaan dengan
menganalisis data bisnis dan mengidentifikasi kesempatan untuk meningkatkan
proses.
4.
Pengembangan teknologi yang lebih baik,
Data science adalah teknologi yang berkembang pesat dan memainkan peran penting
dalam pengembangan teknologi baru, seperti kecerdasan buatan, teknologi
kendaraan otonom, dan Internet of Things.
5.
Peningkatan pengalaman pengguna, Data
science dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan memperkirakan perilaku
dan preferensi pengguna, sehingga perusahaan dapat memberikan produk dan
layanan yang lebih personal dan relevan.
6.
Pengembangan bisnis yang lebih baik, Data
science dapat membantu perusahaan dalam memahami perilaku konsumen dan pasar,
serta membantu dalam pengambilan keputusan bisnis yang lebih cerdas.
Dalam
keseluruhan, data science memainkan peran penting dalam hampir semua aspek
kehidupan modern kita dan membantu kita dalam mengambil keputusan yang lebih
baik, meningkatkan kesehatan, meningkatkan efisiensi operasional, mengembangkan
teknologi baru, meningkatkan pengalaman pengguna, dan mengembangkan bisnis yang
lebih baik.
BAB
III
PENUTUP
3.1
Kesimpulan
Dalam
kesimpulannya, data science adalah disiplin ilmu yang penting dalam era digital
saat ini. Data science memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan,
seperti bisnis, pemerintahan, kesehatan, dan teknologi. Melalui pengumpulan
data, preprocessing, eksplorasi data, pengembangan model prediktif, evaluasi
model, dan implementasi model, data science dapat membantu kita dalam mengambil
keputusan yang lebih baik, meningkatkan kesehatan dan kesejahteraan,
meningkatkan efisiensi operasional perusahaan, dan meningkatkan pengalaman
pengguna. Dengan kemampuan data science untuk mengidentifikasi pola dan tren
dalam data, serta mengembangkan model prediktif untuk memprediksi nilai variabel
target, seperti perilaku konsumen atau harga saham, data science menjadi salah
satu teknologi terpenting yang dapat membantu perusahaan dan organisasi dalam
mengambil keputusan bisnis yang lebih cerdas dan efektif.
3.2
Saran
Terakhir,
kami berharap makalah ini dapat memberikan informasi yang berguna dan
meningkatkan pemahaman Anda tentang data science. Mari kita terus mendukung
perkembangan teknologi dan memanfaatkannya secara bijak untuk kebaikan kita
semua.
