Rayya Andina Nathania
Peran Data Science dalam Industri 4.0: Menggali Potensi Transformasi Digital
Teknologi | 2023-05-14 17:20:49
Kalian pasti sudah tau dan tidak asing dengan istilah ‘industri 4.0’ dong. Tetapi, Sebagian besar masyarakat masih banyak yang belum mengetahui apa itu industri 4.0. Jadi apa sih industri 4.0 itu?
Industri 4.0 dapat diartikan dengan transformasi komprehensif dari keseluruhan aspek produksi di industri melalui penggabungan teknologi digital dan internet dengan industri konvensional. (Kanselir Jerman, Angela Merkel (2014))
Industri 4.0 akhir-akhir ini banyak menjadi pembicaraan orang-orang. Istilah ini mulai dimunculkan pada tahun 2011 oleh Hannover Fair untuk memajukan bidang industri pada saat itu, Ketika teknologi berkembang pesat, yang ditandai dengan adanya interkoneksi antara manusia, data, dan mesin dalam bentuk virtual, penggerak segalanya adalah teknologi machine learning, yaitu kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Peran sumber daya manusia berubah dari peran operator menjadi seorang ahli dengan tingkat keahlian yang tinggi.
Hal tersebut muncul tidak terlepas dari perkembangan teknologi informasi dan komunikasi. Hal tersebut mengacu pada berkembangnya teknologi telekomunikasi dan informasi yang dapat mengolah data atau informasi, sebagai alat komunikasi, dan lain-lain. Sehingga dari hal tersebut, membentuk teknologi seperti sekarang, yang menyebabkan masyarakat menjadi ketergantungan terhadap teknologi. Karena teknologi dapat mempermudah manusia untuk menyelesaikan pekerjannya. Dari penjelasan tersebut terbentuklah industri modern seperti sekarang ini, yang lebih berkembang dibandingkan dengan industri-industri sebelumnya. Maka dari itu dibutuhkan peran data science dalam menganalisis, mengolah informasi hingga menjadi sebuah data yang nantinya dapat membantu perkembangan teknologi.
Dari penjelasan diatas, disebutkan tentang data science. Jadi apa itu data science dan bagaimana perannya di industri 4.0?
Data science adalah sebuah metode yang digunakan untuk memperoleh wawasan dari data, khususnya data besar, yang menggabungkan pengetahuan subjek dengan keterampilan pemrograman, matematika, dan statistik. Tujuannya adalah temuan dari hasil analisis mengalir ke dalam proses pengambilan keputusan. Ilmu data juga berfokus pada menganalisis data peristiwa saat ini dan menciptakan sebuah keputusan berupa informasi penting untuk masa depan, dan hasil analisis mengekstrak pengetahuan atau informasi dari data tersebut.
Orang yang ahli atau belajar di bidang data science akan mempelajari dan menggunakan algoritma machine learning yang nantinya akan menghasilkan kecerdasan buatan (AI) yang akan mempermudah pekerjaan manusia, sehingga lebih efisien dan efektif dalam menyelesaikannya. Hasil dari data yang diproses oleh sistem kecerdasan buatan digunakan oleh analis dan pengguna bisnis atau industri untuk mengembangkan strategi yang tepat untuk memecahkan masalah atau mencapai suatu tujuan. Dari penjelasan sebelumnya, maka seorang data scientist diharuskan untuk dapat mempunyai kemampuan analisis dan memodelkan data pada permsalahan tertentu sesuai dengan teknik dan metode yang benar dan dapat memastikan bahwa output yang dihasilkan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dari suatu permasalahan. Untuk menghasilkan output yang diinginkan, data science memiliki konsep untuk melakukan tahap-tahap dalam menjalankannya, yaitu :
1. Discovery : Dalam tahap ini, data scientist akan mempelajari masalahnya terlebih dahulu, setelah itu akan merencanakan apa-apa saja yang dibutuhkan dalam proyek ini sekaligus menentukan hipotesisnya.
2. Data preparation : Dalam tahap ini, data scientist akan mulai menelaah dan memahami data yang telah terkumpul.
3. Model planning : Dalam tahap ini, data scientist akan mulai menentukan teknik dan model yang akan digunakan untuk memecahkan masalah dari proyek dan menentukan hubungan atau korelasi antar variabel.
4. Model building : Dalam tahap ini, data scientist akan membuat kumpulan data yang diperlukan untuk proses training, testing, dan modelling serta memutuskan tools apa yang akan digunakan. Tools yang sering digunakan oleh data scientist untuk menjalankan model mereka yaitu R studio, python, SQL github, tableau, dan masih banyak yang lainnya.
5. Communication result : Dalam tahap ini, data scientist akan mengambil keputusan dan keputusan yang diambil apakah sudah sesuai atau belum terhadap output yang diinginkan serta membuat interpretasi dari output yang telah dihasilkan.
6. Operationalize : Dalam tahap ini, data scientist akan menyampaikan laporan dan hasil output yang telah di dapatkan kepada orang lain.
Setelah kita mengetahui bagaimana konsep seorang data scientist dalam membuat model untuk memecahkan masalah dari proyeknya, kita juga harus mengetahui bagaimana penerapan data science di industri 4.0 agar kita lebih mudah memahaminya. Penerapan data science di kehidupan dapat digunakan di berbagai bidang industri seperti manufaktur, energi, kesehatan, pertanian, dan sektor keuangan. Contoh-contoh kasus yang menggunakan metode data science dalam menyelesaikan masalahnya seperti meningkatkan kinerja industri dan mengoptimalkan persediaan bahan baku, membuat e-commerce untuk memperluas pasar dan penjualannya, dan masih banyak lainnya.
Dalam data science juga mempelajari machine learning, sebagai algoritma untuk membuat sebuah model yang prediktif. Machine learning adalah suatu teknologi yang digunakan untuk menciptakan suatu sistem atau algoritma yang nantinya akan mengumpulkan data dan menciptakan sebuah model untuk menghasilkan suatu keputusan dari data yang didapat, yang berguna bagi data scientist untuk menyelesaikan suatu masalah dari proyeknya. Hal ini tentu akan mempermudah kinerja data scientist serta industri untuk meningkatkan produktivitasnya.
Dari penjelasan diatas dapat disimpulkan bahwa data science sangat penting perannya bagi industri 4.0 sekarang ini, karena lebih cepat, efektif, dan efisien dalam menyelesaikan permasalahan industri dan lainnya tanpa bantuan manusia secara langsung karena penyelesaiannya dibantu dengan algoritma dan sistem atau artificial intelligence.
Oleh : Rayya Andina Nathania
S1 Teknologi Sains Data, Universitas Airlangga
DAFTAR PUSTAKA
Laraswati, B. D. (2022, Juli 11). Retrieved from blog.agorit.ma : https://blog.algorit.ma/revolusi-industri-4-0/
PT. Algoritma Data Indonesia. (2022, April 12). Retrieved from algorit.ma : https://algorit.ma/blog/data-science/industri-manfaatkan-machine-learning/
Rahmalia, N. (2022, Januari 12). Retrieved from glints : https://glints.com/id/lowongan/data-science-adalah/#.ZFRhQnZBzGI
Disclaimer
Retizen adalah Blog Republika Netizen untuk menyampaikan gagasan, informasi, dan pemikiran terkait berbagai hal. Semua pengisi Blog Retizen atau Retizener bertanggung jawab penuh atas isi, foto, gambar, video, dan grafik yang dibuat dan dipublished di Blog Retizen. Retizener dalam menulis konten harus memenuhi kaidah dan hukum yang berlaku (UU Pers, UU ITE, dan KUHP). Konten yang ditulis juga harus memenuhi prinsip Jurnalistik meliputi faktual, valid, verifikasi, cek dan ricek serta kredibel.
