Makalah Data Science

 

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.