4 Tugas Data Scientist di Bidang Pertambangan

Data scientist adalah salah satu profesi yang mulai populer seiring dengan perkembangan transformasi digital. Hampir seluruh industri memerlukan keahlian praktisi data satu ini, begitu juga industri pertambangan. Sebagai salah satu industri yang memiliki risiko kerja tinggi tentu diperlukan analisis prediktif agar perusahaan dapat lebih siap untuk memitigasi adanya masalah-masalah di lapangan.

Nah, dalam artikel kali ini akan dijelaskan lebih lanjut empat tugas data scientist dalam bidang pertambangan. Mulai dari analisis geospasial hingga membuat jadwal yang optimal untuk pemeliharaan perawatan. Bagi kalian yang tertarik untuk bekerja di pertambangan, jangan lupa simak langsung pembahasan di bawah ini!

1. Analisis Geospasial

Dalam konteks analisis geospasial, seorang data scientist bertanggung jawab untuk mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data geografis untuk mendapatkan insight mendalam tentang aspek spasial di sekitar lokasi pertambangan. Pada tahap awal, mereka mengintegrasikan data geospasial dari berbagai sumber, seperti citra satelit, peta topografi, dan data geologi, untuk membangun representasi digital yang akurat tentang lingkungan geografis pertambangan.

Selanjutnya, dengan menggunakan teknik analisis geospasial, data scientist dapat mengidentifikasi pola dan hubungan spasial yang dapat berdampak pada keputusan operasional. Ini mencakup analisis distribusi mineral, pemetaan potensi penambangan, dan pemahaman mendalam tentang faktor-faktor geologis yang mempengaruhi keberhasilan operasi tambang.

Seiring dengan itu, data scientist dalam analisis geospasial juga berfokus pada pengembangan model prediktif untuk meramalkan perubahan kondisi geologis dan memahami variabilitas spasial. Dengan memanfaatkan teknologi seperti Geographic Information Systems (GIS) dan algoritma machine learning, mereka dapat menghasilkan peta prediktif yang memberikan pandangan holistik tentang kondisi lahan, deposit mineral, dan potensi risiko geologis.

2. Manajemen Energi

Dalam konteks manajemen energi, peran seorang data scientist sangat penting untuk mengoptimalkan penggunaan energi di industri pertambangan. Pertama, data scientist mengumpulkan dan menganalisis data konsumsi energi dari berbagai sumber, termasuk peralatan tambang, fasilitas pengolahan, dan infrastruktur lainnya.

Dengan menggunakan teknik analisis data, mereka dapat mengidentifikasi pola konsumsi energi, mengidentifikasi titik-titik konsumsi yang tinggi, dan mengevaluasi efisiensi energi peralatan.

Selanjutnya, data scientist merancang dan mengimplementasikan model prediktif untuk meramalkan kebutuhan energi di masa depan berdasarkan faktor-faktor seperti produksi tambang, kondisi cuaca, dan operasi peralatan. Model ini memungkinkan perusahaan pertambangan untuk merencanakan penggunaan energi secara lebih efisien, dan mengurangi biaya operasional sekaligus meningkatkan keberlanjutan lingkungan.

Selain itu, data scientist juga berperan dalam mengidentifikasi peluang untuk mengadopsi teknologi energi terbarukan dan mengintegrasikannya ke dalam operasi pertambangan. Melalui analisis data, mereka dapat menilai potensi penggunaan energi matahari, angin, atau teknologi penyimpanan energi untuk mengurangi ketergantungan pada sumber energi konvensional.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

3. Keamanan dan Kesehatan Kerja

Untuk keamanan dan kesehatan kerja (K3), data scientist berperan untuk meningkatkan pemahaman tentang faktor-faktor risiko dan mengembangkan strategi yang efektif untuk meminimalkan kecelakaan dan risiko kesehatan di tempat kerja. Data scientist mengumpulkan dan menganalisis data yang berkaitan dengan kecelakaan, insiden, dan penyakit terkait pekerjaan.

Dengan menggunakan teknik analisis data, mereka dapat mengidentifikasi pola dan tren yang mungkin menunjukkan area risiko tinggi, seperti lokasi atau jenis pekerjaan tertentu yang rentan terhadap kecelakaan.

Selain itu, data scientist dapat memanfaatkan analisis prediktif untuk meramalkan potensi risiko di masa depan berdasarkan variabel seperti cuaca, kondisi peralatan, dan faktor-faktor lain yang dapat mempengaruhi K3 di pertambangan.

Selanjutnya, data scientist dapat berkontribusi dalam pengembangan model prediktif untuk menilai dan memperbaiki kesehatan pekerja. Mereka menganalisis data terkait pemeriksaan medis rutin, paparan zat berbahaya, dan kondisi kerja yang dapat mempengaruhi kesejahteraan pekerja.

Dengan memahami hubungan antara faktor-faktor ini dan risiko kesehatan, data scientist dapat membantu perusahaan pertambangan merancang program K3 yang lebih proaktif dan efektif. 

4. Penjadwalan Pemeliharaan Peralatan

Dalam industri pertambangan, penjadwalan pemeliharaan peralatan menjadi krusial untuk meminimalkan downtime dan memastikan keandalan operasional. Data scientist berperan penting dalam proses ini dengan mengumpulkan dan menganalisis data terkait kinerja peralatan, termasuk data sensor, catatan pemeliharaan, dan informasi operasional lainnya.

Dengan menggunakan teknik analisis prediktif, data scientist dapat mengidentifikasi pola kerusakan atau kegagalan potensial pada peralatan. Ini memungkinkan pengembangan model yang dapat meramalkan waktu pemeliharaan yang optimal, berdasarkan kondisi aktual peralatan dan faktor-faktor seperti jumlah jam operasional atau beban kerja yang diterima.

Selain itu, data scientist juga dapat membantu mengidentifikasi indikator kinerja kritis yang membutuhkan pemeliharaan mendesak. Dengan memonitor secara terus-menerus parameter-parameter kritis seperti suhu, tekanan, atau getaran, data scientist dapat mengimplementasikan sistem pemantauan real-time yang memberikan notifikasi segera jika terdeteksi potensi masalah.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Penerapan yang dijelaskan di atas hanyalah salah satu dari beragam contoh lainnya. Tentu untuk bisa menjadi ahli data scientist dibutuhkan skill yang matang. Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.

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 persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya