“Sebuah kesalahan besar bagi seseorang yang berteori sebelum memiliki data” (Sherlock Holmes di ‘A Study in Scarlett’) adalah sebuah kutipan yang semakin relevan di era digital ini. Kita dapat memahami sifat manusia, memenangkan persaingan, bahkan meramal masa depan dengan data. Disinilah fungsi dari Data Analytics. Data Science atau Data Analytics menjadi kebutuhan di dunia profesional dan bisnis. Analisa data dapat membantu sebuah bisnis untuk mengambil suatu keputusan yang lebih baik.
Pada Sabtu (6/3/2021), Program Studi Matematika Universitas Katolik Parahyangan (Unpar) bekerjasama dengan Cybertrend Indonesia meninjau peluang diatas melalui Webinar “Memenangkan Masa Depan dengan Data Analytics” bersama dengan Hasan Sahab (Co Founder PT Cybertrend dan Komisaris Data Academy) dan Muhammad Garda Kadhafi (Praktisi Sains Data) sebagai pembicara.
Tri Basuki Joewono, Ph.D. selaku Wakil Rektor Bidang Akademik Unpar menyampaikan kata sambutannya di awal acara. Beliau berharap webinar ini dapat menjadi persiapan dan membawa manfaat baik bagi mahasiswa maupun siswa SMA yang menjadi peserta dalam mengolah data akademik yang ada.
Dunia Akan Menjadi Digital
Hasan Sahab menandai munculnya Digital Society ditandai dengan Big Data yang dihimpun oleh Internet of Things dengan format digital kemudian akan dialihkan dalam tipe baru kecerdasan menggunakan Artificial Intelligence (AI). Teknologi ini nantinya akan mencapai ke segala segi kehidupan masyarakat dan menjadi solusi untuk kehidupan yang lebih baik.
Era digital berpotensi untuk mengubah setiap aspek kehidupan sehari-hari, dari membentuk kembali bagaimana orang membuat keputusan, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan menciptakan model bisnis baru untuk mengoptimalkan rantai nilai untuk tingkat efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Teknologi digital saling terhubung dan menguatkan. Hal ini membuat perkembangan berjalan dengan sangat cepat.
Big Data bukan hanya terkait aspek volume, namun juga variety, velocity, veracity, dan value. Di masa kini Big Data sudah tersedia dalam format berbeda-beda dari sumber beragam. Big Data tumbuh dan dapat diakses dengan cepat serta memiliki nilai yang sangat tinggi jika diolah dengan tepat guna. Namun terdapat kerentanan dari sisi keakuratan dan kevaliditasan.
Matematika untuk Data Science
Di dalam Data Science terdapat tiga bagian matematika yang sangat banyak digunakan. Pertama, kalkulus berguna untuk gradien ascent (memaksimalkan) atau descent (meminimalkan). Gradien ini digunakan untuk mengukur seberapa besar output ketika suatu fungsi berubah jika input diubah. Kedua, aljabar linear dimanfaatkan sebagai neural networks yang digunakan untuk mengaplikasikan transformasi ke matriks saat memberi model yang tersedia ke data. Ketiga, probabilitas dan statistika adalah basis dari Data Science. Teori probabilitas diperlukan untuk membuat prediksi.
Contoh kasus yang dapat diselesaikan melalui Data Analytics adalah hauling optimization. Di pertambangan jalur yang dibuat tidak sembarangan dan hanya bisa satu jalur. Ketika dump truck berpapasan, mereka harus memperhatikan kecepatannya. Disini diperlukan solusi untuk menentukan berapa dump truck yang dapat berjalan dalam satu hari dan kecepatannya melalui delivery optimization 5-30% dari sebelumnya.
Masih banyak sekali permasalahan di dunia yang dapat diselesaikan dengan Data Analytics seperti fraud detection, self-driving cars, dan berbagai aspek dalam bidang Fast Moving Consumer Goods (FMCG). Melalui pengembangan data yang tersedia, keputusan yang diambil menjadi lebih rasional dan terukur. (JNS/DAN – Divisi Publikasi)
