4 Contoh Data Science dalam Sektor Layanan Publik

Dalam era digital, data science kini banyak digunakan untuk mendukung pembuatan keputusan yang lebih baik dan tepat sasaran di berbagai sektor, termasuk layanan publik. Melalui analisis data yang mendalam, pemerintah dapat meningkatkan efisiensi layanan, mengurangi biaya operasional, dan memberikan manfaat yang lebih besar bagi masyarakat. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi empat contoh penerapan data science dalam sektor layanan publik. Apa saja itu? Yuk, simak penjelasannya di bawah ini!

1. Pemantauan Kualitas Udara

Data science berperan penting dalam pemantauan kualitas udara, terutama di kota-kota besar yang rentan terhadap polusi. Dengan menggunakan sensor dan teknologi IoT (Internet of Things), data kualitas udara dapat dikumpulkan secara real-time dari berbagai lokasi. Data ini kemudian dianalisis untuk memantau konsentrasi partikel polutan seperti PM2.5, karbon monoksida, dan nitrogen dioksida.

Melalui machine learning, pola perubahan kualitas udara dapat diidentifikasi, sehingga pemerintah bisa segera mengambil tindakan preventif. Misalnya pembatasan kendaraan bermotor pada hari-hari dengan tingkat polusi tinggi. Selain itu, aplikasi mobile yang didukung oleh data science dapat memberikan informasi kepada masyarakat tentang tingkat polusi di area mereka, membantu mereka mengambil langkah pencegahan seperti menghindari aktivitas luar ruangan pada waktu-waktu tertentu.

Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Perencanaan Transportasi Publik

Perencanaan transportasi publik yang efisien merupakan tantangan besar bagi pemerintah kota. Data science membantu dalam mengatasinya dengan menganalisis data perjalanan dari pengguna transportasi publik, data lalu lintas, serta pola mobilitas masyarakat. Dengan algoritma machine learning, data tersebut dapat digunakan untuk memprediksi lonjakan permintaan di berbagai waktu dan rute, membantu operator transportasi publik menyesuaikan jadwal dan menambah armada pada waktu puncak.

Selain itu, data science juga memungkinkan simulasi skenario perencanaan jangka panjang, seperti pembangunan rute baru atau penambahan stasiun. Dengan demikian, pemerintah dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam mengelola transportasi publik, mengurangi kemacetan, dan meningkatkan pengalaman pengguna.

3. Prediksi dan Pencegahan Penyakit

Dalam sektor kesehatan, data science juga sangat efektif untuk memprediksi dan mencegah penyebaran penyakit. Dengan menganalisis data kesehatan masyarakat, seperti data rumah sakit, catatan kesehatan elektronik (EHR), serta data dari media sosial, model prediksi dapat dibangun untuk mendeteksi potensi wabah penyakit sebelum menyebar secara luas.

Algoritma machine learning dapat mengidentifikasi faktor risiko penyakit di berbagai komunitas, memungkinkan pemerintah untuk mengambil tindakan pencegahan seperti kampanye vaksinasi atau pembatasan pergerakan. Selain itu, teknologi ini juga membantu dalam pemantauan penyakit kronis seperti diabetes dan penyakit jantung, sehingga pengobatan dan intervensi dapat dilakukan lebih dini. Data science juga dapat membantu dalam pemodelan penyebaran penyakit menular, seperti yang diterapkan dalam penanganan pandemi COVID-19.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Manajemen Banjir dan Bencana Alam

Banjir dan bencana alam lainnya merupakan ancaman yang terus-menerus bagi banyak wilayah di Indonesia. Data science bisa digunakan untuk manajemen risiko bencana dengan menggunakan model prediksi untuk mengantisipasi banjir dan dampaknya. Data dari satelit, radar cuaca, dan sensor darat dapat dianalisis untuk memprediksi curah hujan yang ekstrem dan tingkat permukaan air sungai.

Machine learning digunakan untuk memproses data historis dan mengidentifikasi pola yang menunjukkan potensi banjir. Selain itu, data science juga memungkinkan pemerintah untuk mengoptimalkan sistem peringatan dini, memberi masyarakat informasi yang lebih akurat dan tepat waktu terkait risiko bencana. Manajemen bencana berbasis data juga membantu dalam perencanaan mitigasi jangka panjang, seperti penentuan lokasi pembangunan tanggul atau perbaikan sistem drainase di kota-kota rawan banjir.

Dari pemantauan kualitas udara hingga manajemen bencana alam, data science membantu pemerintah merespons kebutuhan masyarakat dengan lebih cepat dan tepat. Bahkan ilmu ini bisa digunakan untuk cakupan lainnya yang lebih luas. Tertarik untuk mempelajari lebih dalam peran data science? Bahkan detail machine learning yang bisa diaplikasi untuk setiap permasalahan? Kalian bisa pelajari di DQLab nih.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian dalam mengaplikasikan data science!