Skema latar belakang karya tulis
Judul
Peran Data Science dan Data Scientist Untuk Mentransformasi data dalam industri 4.0
Latar Belakang
Perkembangan teknologi saat ini yang dibarengi dengan revolusi industry 4.0
membawa dampak banyak perubahan dalam memanfaatkan sebuah sumber daya
manusia yang ada, dimana disatu sisi hal tersebut akan membawa dampak terhadap
sebuah pelayanan dengan teknologi digital, sehingga secara efisiensinya mampu
meningkatkan layanan produksi untuk memenuhi sebuah permintaan konsumen
terhadap sebuah produk khususnya diberbagai sektor industri yang berkembangan
saat ini.
Kehadiran revolusi industri 4.0 sangat berpengaruh pada pengelolaan data
yang cukup besar, sehingga perusahaan memerlukan informasi dari Big Data yang
datanya diperoleh dari berbagai platform, seiring dengan perkembangan tersebut
membuat data mining dan analisa terhadap data akan menjadi fokus utama untuk
memberikan sebuah tujuan terhadap arah perusahaan, sehingga kebutuhan terhadap
Data Scientist akan menjadi prioritas utama, dimana peran Data Scientist meliputi 3
(tiga) fase yaitu desain data, mengumpulkan data, dan analisis data. Metode
komputasi akan menjadi faktor utama untuk mengambil data serta melakukan
perhitungan yang dapat menganalisis informasi pada data tersebut, maka disnilah
peran Data Science dalam pemenuhan kebutuhan suatu perusahaan atau instansi
tersebut.
Menurut Alec Ross, 2000, mengatakan ; “hanya ada 5 persen data yang
tersimpan secara digital, 7 (tujuh) kemudian, angka tersebut meningkat hingga 94%,
kini jumlah data digital yang diciptakan setiap tahunnya memilih peningkatan
setidaknya 50% per tahun”
Dengan begitu banyaknya data yang terjadi pada industri 4.0 perusahaan perlu
melakukan transformasi data atau sebuah perubahan secara berangsur – angsur
dengan memberikan sebuah respon terhadap Data Scientist untuk berperan sebagai
informan. Artinya, seorang Data Scientist harus dapat memberikan informasi
berbasis data yang dapat membantu keputusan bisnis dan meningkatkan efisiensi
perusahaan, dan mampu menciptakan teknologi untuk membantu bisnis dan
menciptakan algoritma atau teknologi yang dapat meningkatkan efisiensi unstructred
data tersebut
Menurut Founder PHI-Integration Feris Thia, dalam perusahaan biasanya
terjadi kesenjangan antara TI, data, dan bisnis. Sebagai solusi dari kesenjangan
tersebut maka Data Science dapat menjadi alternatif untuk mengatasinya. Dalam hal
ini orang yang bekerja sebagai Data Science di sebut dengan Data Scientist. Hasil
analisis dari Data Scientist kemudian di modelkan menggunakan machine learning.
Salah satu aplikasi yang saat ini dapat digunakan untuk machine learning adalah
microsoft azure visual studio. Aplikasi ini sudah include dengan bahasa pemograman
R yang merupakan bahasa pemrograman dan perangkat lunak untuk analisis
statistika dan grafik. Gentleman di Universitas Auckland, Selandia Baru, dan kini
dikembangkan oleh R Development Core Team, di mana Chambers merupakan
anggotanya (Ross Ihaka dan Robert, 1993), dan Pyhton sebagai logic untuk output
program sehingga menghasilkan insight atau rekomendasi (J Barnes, 2015).
(sampel) untuk mewakili seluruh populasi (Masri, 2007). Ada 3 karakteristik pokok
pada metode Survei: 1) Data informasi dikumpulkan dari kelompok besar orang
dengan tujuan mendiskripsikan berbagai aspek dan karakter seperti: pengetahuan,
sikap, kepercayaan, kemampuan dari populasi, 2) Data informasi diperoleh dari
pengajuan pertanyaan (tertulis dan bisa juga lisan) dari populasi, 3) Data informasi
diperoleh dari sampel bukan dari populasi (Nana, 2011). mengemukakan rancangan
survey merupakan prosedur dimana peneliti melaksanakan survei atau memberikan
angket atau skala pada satu sampel untuk mendeskripsikan sikap, opini, perilaku, atau
karakteritik responden. Dari hasil survei ini, peneliti membuat claim tentang
kecenderungan yang ada dalam populasi (Asmadi, 2004:20). Penelitian studi kasus
apabila kita akan memilih studi untuk suatu kasus, dapat dipilih dari beberapa
program studi atau sebuahprogram studi dengan menggunakan berbagai sumber
informasi yang meliputi : observasi, wawancara, materi audio-visual, dokumentasi
dan laporan (Creswell, 1998:37-38). Analisi data yang dilakukan peneliti dalam
tahapan ini melakukan serangkaian proses analisis data kualitatif sampai pada
interpretasi data-data yang telah diperoleh sebelumnya. Selain itu peneliti juga
menempuh proses triangulasi data yang diperbandingkan dengan teori kepustakaan
yang relevan
Link Video
Komentar
Posting Komentar