Lalu, sebenarnya apakan data science itu? Artikel ini akan membahas secara rinci tentang data science. Mulai dari pengertian, pilar, proses, contoh, hingga perbedaannya dengan data analyst. 

Pengertian Data Science

Data science merupakan suatu bidang ilmu pengetahuan yang menggabungkan suatu keahlian pada bidang ilmu tertentu dengan kemampuan pemrograman, matematika, dan juga statistik. Penggabungan beberapa bidang ilmu ini bertujuan untuk mendapatkan sebuah informasi berdasarkan data yang ada. 

Pada umumnya, seorang yang memiliki kemampuan data science memanfaatkan algoritma machine learning. Gunanya adalah untuk mengolah data yang berupa teks, gambar, video, audi0, dan lainnya supaya menghasilkan suatu sistem kecerdasan buatan. Sistem kecerdasan buatan ini akan digunakan untuk membantu mengatasi berbagai pekerjaan yang sulit apabila dikerjakan oleh manusia. 

Hasil dari data yang diolah oleh sistem kecerdasan buatan tersebut akan digunakan oleh pengguna dan analis bisnis supaya dapat merancang strategi yang tepat. Strategi tersebut dibutuhkan untuk mengatasi permasalahan dan untuk mencapai tujuan bisnis. 

Perbedaan Data Science Dan Data Analyst

Di bawah ini merupakan beberapa perbedaan antara data science dan data analyst:

Data Science

1. Merupakan cabang ilmu untuk menganalisis, memproses, dan merancang model serta algoritma data agar dapat diinterpretasikan menjadi sebuah strategi adat tindakan yang harus diambil perusahaan.
2. Data yang diprosesnya merupakan data mentah, sehingga membutuhkan alat bantu dan metode statistika serta machine learning untuk menyesuaikan data yang dibutuhkan.
3. Akurasi data harus dipantau dan dianalisis dengan pengembangan alat bantu atau tools. 
4. Membuat visualisasi data, dashboard, dan laporan.
5. Menyajikan hasil pengolahan data pada actionable insight guna membantu pengambilan keputusan perusahaan.

Data Analyst

1. Melakukan kolaborasi dengan manajer / leader di perusahaan untuk mengidentifikasi informasi apa saja yang dibutuhkan.
2. Melakukan pengambilan data baik dari sumber primer maupun sumber sekunder
3. Membersihkan dan mengatur ulang data untuk proses analisis.
4. Menganalisis kumpulan data untuk mengetahui tren dan pola yang dapat.diterjemahkan menjadi insight atau rencana perusahaan di masa yang akan datang.
5. Menyajikan hasil yang ditemukan dengan cara yang mudah dipahami untuk memberikan informasi keputusan yang berbasiskan pada data.

Mengapa Data Science Penting?

Data adalah bagian yang sangat besar dan penting bagi berbagai industri. Oleh karena itu, data science merupakan ilmu yang sangat penting bagi setiap  bisnis. Sebuah perusahaan harus mampu mengolah data untuk dijadikan sebagai pedoman dalam menyusun strategi operasional yang efektif dan efisien. Sehingga nantinya bisnis yang dijalankan dapat memperoleh keuntungan.

Data science, kecerdasan buatan, dan machine learning telah disadari menjadi hal yang penting bagi perusahaan-perusahaan di seluruh dunia. Maka seseorang yang memahami data science saat ini banyak dicari oleh berbagai perusahaan.

Pilar Data Science

Terdapat 3 pilar penting dalam data science, yaitu:

1. Bisnis

Pilar data science yang pertama adalah bisnis. Data yang diolah dengan data science oleh seorang data scientist harus berupa informasi yang dapat dipahami guna membantu penyusunan strategi untuk menyelesaikan permasalahan bisnis. 

Maka dari itu, keahlian data science harus dibarengi dengan pemahaman bisnis. Sehingga nantinya ide yang didapat berdasarkan pengolahan data bisa diaplikasikan oleh bisnis demi mencapai tujuan yang diinginkan.

2. Matematika dan Statistika

Pilar data science yang kedua ialah ilmu matematika dan statistika. Kedua bidang ilmu ini sangat dibutuhkan, karena pengolahan data harus secara kuantitatif. Mengolah data dengan model analitik berdasarkan ilmu matematika dapat menyelesaikan banyak permasalahan bisnis. Oleh karena itulah, prosesnya memerlukan pemahaman mendalam akan ilmu matematika. 

Ilmu statistika juga sangat penting bagi data science. Bagi seorang data scientist selain mengerti statistika klasik, juga harus memiliki pemahaman terhadap statistika Bayes.  

3. Teknologi

Pilar data science yang ketiga yaitu teknologi. Seorang data scientist dituntut untuk memiliki keahlian teknis dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi. Teknologi, kreativitas, dan kecerdasan buatan tidak dapat dipisahkan dari data science.

Keahlian yang mumpuni akan ilmu komputer sangat dibutuhkan. Karena proses yang dilakukan dalam data science menggunakan data dalam jumlah besar, juga algoritma yang rumit. 

Seorang data scientist juga harus menguasai bahasa pemrograman, misalnya SQL, Java, Phyton, dan lain-lain. Kemampuan berpikir seperti algoritma sangat dibutuhkan dalam memecahkan permasalahan. Termasuk pemecahan masalah yang rumit.

Proses Data Science

Proses data science secara garis besar dapat dirangkum dalam lima poin berikut ini:

1. Obtain, yaitu langkah untuk mendapatkan dan mengumpulkan data dari berbagai sumber.
2. Scrub, adalah proses scrubbing data dimana data yang sudah didapat dan dikumpulkan akan diatur, dirapikan, dibuang jika tidak diperlukan, diganti jika ada yang hilang, dan juga distandardisasi. 
3. Explore, merupakan proses penggalian dan pemeriksaan data.
4. Model, yaitu proses pemodelan data dengan menggunakan regresi dan prediksi supaya dapat memperkirakan nilai untuk waktu di kemudian hari, juga melakukan klasifikasi dan pengelompokan nilai data.
5. Interpret, yakni proses presentasi untuk menyampaikan poin-poin penting yang dapat digunakan sebagai penyelesaian masalah bisnis yang diperoleh berdasarkan data-data yang sudah didapatkan.

Contoh Data Science

Telah dijelaskan sebelumnya, bahwa data science dapat diterapkan dalam berbagai bidang. Berikut ini beberapa contoh penerapan data science:

1. Di bidang kesehatan, pada tahun 2008, Google berhasil memetakan wabah flu secara real time berdasarkan pada pelacakan lokasi pencarian terkait flu.
2. Di bidang finansial, bank akan melakukan klasifikasi, pengelompokan, dan segmentasi data yang menandakan pola penipuan untuk menghindari tindak kriminalisasi.
3. Di bidang olahraga profesional, data science dapat digunakan untuk proses perekrutan atlet muda berdasarkan pada statistik untuk memprediksi potensi seorang atlet demi terciptanya tim yang unggul.
4. Di bidang e-commerce, data science di antaranya digunakan untuk mengklasifikasikan pelanggan untuk keperluan promosi dan penawaran produk yang sesuai dengan kebutuhan dan minat masing-masing kelompok pelanggan.

The post Data Science: Pengertian, Pilar, Proses, dan Contohnya appeared first on HaloEdukasi.com.

Oleh karena itu, diperlukan validasi data untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam analisis atau pengambilan keputusan adalah valid dan representatif. Validasi data melibatkan serangkaian langkah dan metode untuk memeriksa keabsahan dan keandalan data.

Tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan, ketidakakuratan, atau ketidakkonsistenan yang mungkin terjadi dalam data. Proses validasi data melibatkan verifikasi kualitas data, termasuk pemeriksaan kesesuaian format, kelengkapan, konsistensi, dan integritas data.

Pengertian Menurut Para Ahli

Pengertian validasi data menurut para ahli dapat bervariasi, namun pada dasarnya mengacu pada proses memeriksa, mengonfirmasi, dan memastikan keabsahan dan keandalan data yang digunakan. Berikut adalah tujuh pengertian validasi data menurut para ahli:

1. Menurut Arikunto (2017), validasi data adalah proses memeriksa keabsahan data dengan membandingkan data yang dikumpulkan dengan sumber data lainnya atau dengan menggunakan alat bantu validasi. Tujuannya adalah untuk memastikan keakuratan dan keandalan data yang digunakan.
2. Menurut Sudaryanto (2016), validasi data merupakan proses memverifikasi dan mengevaluasi kualitas data yang terkumpul, termasuk pemeriksaan kelengkapan, konsistensi, dan integritas data. Validasi data dilakukan untuk memastikan bahwa data yang digunakan dapat diandalkan dan mewakili fenomena yang diamati.
3. Menurut Djaali (2017), validasi data adalah tahap dalam pengolahan data yang melibatkan pengecekan dan pengujian data untuk memastikan keakuratan, kebenaran, dan keabsahan data tersebut. Validasi data dilakukan sebelum data digunakan dalam analisis atau pengambilan keputusan.
4. Menurut Moleong (2014), validasi data merupakan proses memeriksa dan menguji data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan berbagai metode dan teknik validasi. Validasi data bertujuan untuk memastikan bahwa data yang digunakan adalah valid, konsisten, dan dapat dipercaya.
5. Menurut Sugiyono (2018), validasi data adalah proses pengecekan dan pengujian data yang dilakukan untuk memverifikasi kebenaran dan keabsahan data yang dikumpulkan. Validasi data mencakup pemeriksaan kesesuaian format, konsistensi, dan ketepatan data yang terkumpul.
6. Menurut Nasution (2016), validasi data adalah tahap dalam pengolahan data yang melibatkan pengujian dan pengecekan terhadap data yang telah dikumpulkan. Validasi data dilakukan untuk memeriksa apakah data tersebut sesuai dengan kriteria yang ditentukan dan dapat diandalkan.
7. Menurut Suharsimi (2015), validasi data adalah proses memeriksa, membandingkan, dan memverifikasi keakuratan dan keabsahan data yang dikumpulkan dengan menggunakan berbagai metode dan teknik validasi. Tujuan dari validasi data adalah untuk memastikan bahwa data yang digunakan dalam penelitian atau analisis adalah valid dan representatif.

Jenis Validasi Data

Validasi data merupakan langkah penting dalam proses pengolahan data. Ada beberapa jenis validasi data yang umum digunakan. Berikut penjelasan per poin tentang jenis-jenis validasi data:

1. Validasi Format

Validasi format dilakukan untuk memastikan bahwa data memenuhi persyaratan format yang telah ditentukan. Hal ini termasuk memeriksa apakah data telah diisi dengan tipe data yang benar, seperti angka, teks, tanggal, atau pilihan yang valid. Misalnya, jika kolom “Usia” harus berisi angka, validasi format akan memeriksa apakah semua entri dalam kolom tersebut adalah angka.

2. Validasi Kelengkapan

Validasi kelengkapan digunakan untuk memeriksa apakah semua data yang diperlukan telah terisi dengan lengkap.

Tujuan dari validasi ini adalah untuk memastikan tidak ada data yang hilang atau kosong. Misalnya, jika ada kolom “Alamat” yang wajib diisi, validasi kelengkapan akan memeriksa apakah setiap baris data memiliki entri alamat yang terisi.

3. Validasi Konsistensi

Validasi konsistensi melibatkan pengecekan kesesuaian antara data yang satu dengan data yang lainnya. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa tidak ada inkonsistensi atau kontradiksi antara data yang terkait.

Contohnya, jika ada kolom “Jumlah Barang Terjual” dan kolom “Harga Barang”, validasi konsistensi akan memeriksa apakah total pendapatan yang dihitung berdasarkan kedua kolom tersebut konsisten.

4. Validasi Integritas

Validasi integritas melibatkan pemeriksaan terhadap hubungan dan ketergantungan antara data yang ada dalam basis data. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa tidak ada data yang bertentangan dengan aturan dan batasan yang telah ditetapkan.

Misalnya, jika ada kolom “ID Pelanggan” yang terkait dengan kolom “ID Pesanan”, validasi integritas akan memeriksa apakah setiap ID Pesanan terhubung dengan ID Pelanggan yang benar.

5. Validasi Lintas-Referensi

Validasi lintas-referensi melibatkan perbandingan data dengan sumber data lain yang dapat diandalkan. Hal ini dilakukan untuk memverifikasi keakuratan data yang ada.

Misalnya, jika ada data pelanggan yang berisi nomor telepon, validasi lintas-referensi dapat melibatkan pengecekan nomor telepon tersebut dengan data dari penyedia layanan telekomunikasi untuk memastikan keabsahannya.

6. Validasi Statistik

Validasi statistik melibatkan penggunaan teknik statistik untuk memeriksa data. Hal ini dapat mencakup pemeriksaan distribusi data, deteksi outlier, uji hipotesis, atau analisis lainnya.

Validasi statistik membantu memastikan bahwa data memiliki karakteristik yang diharapkan dan sesuai dengan asumsi yang digunakan dalam analisis.

7. Validasi dengan Menggunakan Alat Bantu atau Perangkat Lunak

Validasi dengan menggunakan alat bantu atau perangkat lunak merupakan metode validasi data yang memanfaatkan teknologi dan perangkat lunak khusus.

Alat bantu atau perangkat lunak ini dirancang untuk melakukan berbagai jenis validasi secara otomatis dan efisien. Contohnya adalah penggunaan perangkat lunak spreadsheet yang dapat melakukan validasi format, kelengkapan, dan konsistensi data secara otomatis.

Perangkat lunak validasi data juga dapat melibatkan penggunaan teknik pemodelan matematis atau kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pola, anomali, atau kesalahan dalam data. Algoritma dan model statistik yang diterapkan dalam perangkat lunak tersebut membantu dalam melakukan validasi data dengan lebih akurat dan efektif.

Selain itu, beberapa perangkat lunak validasi data juga menyediakan fitur pengaturan aturan validasi yang dapat disesuaikan sesuai dengan kebutuhan spesifik organisasi atau proyek. Dengan menggunakan alat bantu atau perangkat lunak yang tepat, proses validasi data dapat dilakukan secara sistematis, cepat, dan terkontrol.

Manfaat Validasi Data

adalah penjelasan per poin tentang manfaat validasi data secara panjang:

1. Menjaga Keakuratan Data

Salah satu manfaat utama validasi data adalah menjaga keakuratan data. Dengan melakukan validasi secara teratur, kita dapat mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan, ketidakakuratan, atau ketidakkonsistenan dalam data.

Dengan data yang akurat, organisasi dapat mengambil keputusan yang lebih baik dan meminimalkan risiko kesalahan yang mungkin terjadi.

2. Meningkatkan Kualitas Pengambilan Keputusan

Validasi data membantu meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dengan memastikan keakuratan dan keandalan data yang digunakan, kita dapat menghindari kesalahan interpretasi atau penalaran yang salah.

Pengambilan keputusan yang didasarkan pada data yang valid akan menghasilkan keputusan yang lebih informasional dan mendukung keberhasilan organisasi.

3. Mengurangi Risiko Kesalahan

Validasi data membantu mengurangi risiko kesalahan dalam analisis atau pengambilan keputusan. Dengan mengidentifikasi dan mengatasi kesalahan data, kita dapat menghindari konsekuensi yang merugikan, seperti keputusan yang salah, kerugian finansial, atau reputasi yang tercemar. Validasi data membantu dalam menghilangkan atau meminimalkan kesalahan yang mungkin terjadi.

4. Meningkatkan Kepercayaan terhadap Hasil Analisis

Validasi data juga membantu meningkatkan kepercayaan terhadap hasil analisis atau penelitian. Dengan menggunakan data yang valid, kita dapat membangun kepercayaan dari pihak lain, seperti mitra bisnis, pelanggan, atau pengambil keputusan. Data yang valid memberikan dasar yang kuat untuk mendukung temuan dan kesimpulan yang ditarik dari analisis data.

5. Mendukung Efisiensi Operasional

Dengan melakukan validasi data, kita dapat mengidentifikasi data yang tidak relevan atau tidak diperlukan. Hal ini membantu meningkatkan efisiensi operasional dengan mengurangi penggunaan sumber daya yang tidak perlu untuk memproses data yang tidak valid.

Validasi data juga memastikan bahwa data yang digunakan adalah lengkap, sehingga tidak ada kekurangan informasi yang dapat menghambat proses pengambilan keputusan.

6. Memastikan Kepatuhan terhadap Peraturan dan Kebijakan

Validasi data penting untuk memastikan kepatuhan terhadap peraturan dan kebijakan yang berlaku. Dengan melakukan validasi, kita dapat memastikan bahwa data yang dikumpulkan dan digunakan sesuai dengan standar dan regulasi yang berlaku. Hal ini khususnya penting dalam industri yang diatur ketat, seperti keuangan, perbankan, atau kesehatan, di mana kesalahan dalam validasi data dapat memiliki konsekuensi hukum yang serius.

Metode Validasi Data

Validasi data melibatkan penggunaan berbagai metode untuk memeriksa, menguji, dan memastikan keakuratan, keabsahan, dan kualitas data. Berikut adalah penjelasan per poin tentang metode-metode validasi data secara panjang:

1. Pengecekan Manual

Metode ini melibatkan pemeriksaan manual terhadap data untuk mengidentifikasi kesalahan atau inkonsistensi.

Ini bisa dilakukan dengan mengamati data secara teliti, membandingkan dengan sumber data lain, atau menggunakan checklist validasi. Meskipun metode ini sederhana, namun memerlukan waktu dan ketelitian tinggi, terutama jika data yang harus divalidasi cukup banyak.

2. Validasi Silang

Metode ini melibatkan perbandingan data dengan sumber data independen atau data referensi yang dapat diandalkan.

Misalnya, jika kita memiliki data pelanggan dengan nomor telepon, kita dapat memvalidasi nomor telepon dengan data yang diperoleh dari penyedia layanan telekomunikasi. Validasi silang memungkinkan kita untuk memverifikasi keakuratan dan keabsahan data dengan cara yang objektif.

3. Uji Kesalahan

Metode ini melibatkan pengujian kualitas data dengan menerapkan aturan atau batasan tertentu. Uji kesalahan dapat mencakup pemeriksaan format data, konsistensi data, atau perbandingan dengan nilai yang diharapkan.

Misalnya, kita dapat menguji apakah semua nilai dalam kolom tanggal berada dalam format yang benar. Uji kesalahan membantu mengidentifikasi kesalahan atau inkonsistensi data secara sistematis.

4. Metode Statistik

Metode ini melibatkan penggunaan teknik statistik untuk menganalisis data dan mengidentifikasi anomali atau pola yang tidak diharapkan.

Contohnya adalah uji outlier untuk mengidentifikasi data yang jauh berbeda dari pola umum atau analisis distribusi data untuk memeriksa kebenaran distribusi. Metode statistik dapat membantu dalam memvalidasi keakuratan data dan mendeteksi data yang tidak valid atau tidak wajar.

5. Penggunaan Algoritma Kecerdasan Buatan

Metode ini melibatkan penerapan algoritma kecerdasan buatan atau machine learning untuk validasi data. Algoritma ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola yang kompleks, memprediksi nilai yang hilang, atau mengenali data yang tidak valid.

Contohnya adalah algoritma deteksi anomali yang dapat mengenali data yang mencurigakan atau tidak sesuai dengan pola umum.

6. Verifikasi dengan Sumber Eksternal

Metode ini melibatkan verifikasi data dengan sumber eksternal yang dapat diandalkan. Ini bisa berupa verifikasi dengan dokumen fisik, panggilan telepon, atau konfirmasi langsung dari sumber yang berwenang.

Misalnya, untuk memvalidasi alamat pelanggan, kita dapat menghubungi pelanggan atau mengirimkan surat verifikasi ke alamat yang bersangkutan. Verifikasi dengan sumber eksternal membantu memastikan keabsahan data yang digunakan.

Contoh Validasi Data

Validasi Data Penelitian Tes Hasil Belajar Siswa IPS

Validasi dilakukan untuk mendapatkan umpan balik mengenai kekurangan instrumen tes pilihan ganda yang terdiri dari 20 soal yang digunakan untuk mengukur hasil belajar IPS. Tujuan dari validasi ini adalah untuk memperbaiki instrumen tersebut sehingga lebih valid dan dapat diandalkan. Proses validasi dimulai dengan mengevaluasi kisi-kisi soal dan empat aspek penilaian materi, yaitu: a) kesesuaian teknik penilaian dengan tujuan pembelajaran; b) materi; c) konstruksi soal; d) aspek kebahasaan.

Masukan yang diterima dari proses validasi tersebut kemudian dianalisis dan digunakan untuk merevisi instrumen tes hasil belajar IPS. Revisi ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas instrumen sehingga lebih akurat dan dapat mengukur secara efektif pemahaman siswa terhadap materi IPS. Setelah instrumen tes telah direvisi, uji coba dilakukan terlebih dahulu sebelum digunakan untuk pengambilan data penelitian.

Validasi dilakukan oleh ahli materi yang memiliki pengetahuan dan keahlian dalam bidang IPS. Ahli materi mengevaluasi keempat aspek yang telah disebutkan sebelumnya, yaitu kesesuaian teknik penilaian dengan tujuan pembelajaran, materi yang diujikan, konstruksi soal, dan aspek kebahasaan. Hasil validasi dari ahli materi terhadap instrumen tes IPS direpresentasikan dalam tabel yang menunjukkan kualitas keempat aspek tersebut.

Melalui proses validasi ini, diharapkan instrumen tes hasil belajar IPS menjadi lebih valid, reliabel, dan dapat memberikan hasil yang akurat dalam mengukur pemahaman siswa terhadap materi IPS. Validasi juga memastikan bahwa instrumen tes telah memenuhi standar kualitas yang ditetapkan dan dapat memberikan data yang dapat diandalkan untuk penelitian yang dilakukan.

Tabel 1. Deskripsi Data Validasi Aspek Penilaian Materi

Tabel 2. Distribusi Frekuensi Penilaian Instrumen Tes Hasil Belajar 

Berdasarkan analisis tabel data validasi aspek penilaian instrumen tes hasil belajar, ditemukan bahwa instrumen tersebut memperoleh total skor sebesar 30. Dengan demikian, instrumen hasil belajar yang akan digunakan dalam penelitian ini dapat dikategorikan sebagai “Cukup Baik”.

Dalam proses validasi oleh ahli materi, ditemukan beberapa kelemahan dalam instrumen tes hasil belajar. Beberapa aspek yang perlu diperbaiki berdasarkan prinsip-prinsip konstruksi soal pilihan ganda antara lain: a) opsi atau pilihan jawaban yang digunakan; b) distribusi ranah kognitif dalam soal; c) penggunaan bahasa serapan dalam instrumen.

Oleh karena itu, langkah-langkah yang direkomendasikan adalah melakukan perbaikan pada hal-hal yang tidak sesuai dengan saran dari ahli materi. Dengan melakukan revisi yang tepat, instrumen tes hasil belajar IPS dapat dinyatakan layak untuk dilakukan uji coba lapangan.

Kesimpulannya, hasil validasi menunjukkan bahwa instrumen tes hasil belajar IPS memiliki kualitas yang cukup baik, meskipun terdapat beberapa kelemahan yang perlu diperbaiki. Dengan melakukan revisi sesuai dengan saran ahli materi, diharapkan instrumen tersebut dapat digunakan secara efektif dalam penelitian dan menghasilkan data yang dapat diandalkan.

The post Validasi Data: Arti, Manfaat, Metode dan Contoh appeared first on HaloEdukasi.com.