5 Kesalahan Umum dalam Proyek Data Science dan Cara Menghindarinya

Proyek data science kini semakin populer di kalangan Gen Z dan millennia yang ingin berkarier di bidang teknologi. Dengan menjamurnya kursus online, bootcamp, dan lowongan kerja yang berfokus pada analisis data dan machine learning, banyak orang tertarik untuk mencoba menggarap proyek data science mereka sendiri. Namun, antusiasme ini sering kali dibarengi dengan munculnya kesalahan-kesalahan klasik yang sebenarnya bisa dihindari jika memahami alur kerja dengan benar.

Menurut Data Science Process Alliance, hingga 85% proyek data science gagal bukan karena teknologinya kurang canggih, tetapi karena perencanaan yang kurang matang, data yang tidak berkualitas, atau eksekusi yang tergesa-gesa. Supaya tidak penasaran, mari kita kupas tuntas kesalahan umum dalam proyek data science dan cara menghindarinya!

1. Tidak Memiliki Rencana yang Jelas

Banyak proyek data science yang dimulai tanpa arah yang pasti, hanya berangkat dari ide dan semangat mencoba. Padahal, tanpa tujuan yang jelas, proyek mudah kehilangan fokus di tengah jalan dan akhirnya gagal mencapai hasil yang diinginkan. Built In menegaskan bahwa ketiadaan rencana adalah penyebab umum gagalnya proyek data karena membuat alur kerja menjadi acak dan tidak efisien. Rencana yang baik tidak hanya berisi target akhir, tetapi juga memetakan setiap langkah yang diperlukan, termasuk penentuan tujuan bisnis, sumber data, metode analisis, serta timeline yang realistis.

Studi yang dipublikasikan oleh Insight Softmax menemukan bahwa 85% proyek data science yang gagal memiliki kesamaan: mereka tidak memulai dengan kerangka kerja yang jelas dan tidak menyesuaikan pendekatan dengan budaya berbasis data di organisasi. Untuk itu, perencanaan di awal bukan sekadar formalitas, tetapi fondasi yang menentukan apakah proyek akan berhasil atau berakhir di tumpukan arsip.

2. Mengabaikan Kualitas dan Visualisasi Data

Kesalahan berikutnya adalah terburu-buru membangun model tanpa mengecek kualitas data atau memahami pola yang terkandung di dalamnya. Fenomena ini sering disebut “garbage in, garbage out”, di mana data yang kotor atau tidak relevan akan menghasilkan output yang menyesatkan, seberapa pun canggihnya algoritma yang digunakan.

Expeed melaporkan bahwa 62% data pemasaran memiliki kesalahan hingga 40%, dan kondisi ini berkontribusi pada 40% kegagalan pencapaian target bisnis. Lebih parah lagi, banyak tim yang mengabaikan eksplorasi data atau exploratory data analysis (EDA), padahal visualisasi awal dapat membantu mendeteksi anomali, memahami distribusi, dan mengidentifikasi pola penting sebelum masuk ke tahap pemodelan.

InsideAI bahkan menekankan bahwa melewatkan pengecekan kualitas data dan visualisasi merupakan kesalahan besar yang sering dibuat baik oleh pemula maupun profesional. Memastikan data bersih, lengkap, dan tervalidasi seharusnya menjadi prioritas, karena inilah langkah yang akan menentukan keberhasilan analisis selanjutnya.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

3. Memilih Metode atau Tools Secara Berlebihan Tanpa Konteks

Tidak jarang, praktisi data terutama yang baru memulai biasanya terlalu bersemangat mencoba teknologi atau algoritma yang sedang populer, tanpa mempertimbangkan relevansinya terhadap masalah yang dihadapi. Hal ini membuat proyek menjadi over-engineered, menghabiskan sumber daya, dan terkadang menghasilkan solusi yang tidak lebih baik dari metode sederhana.

DASCA (Data Science Council of America) mengingatkan bahwa banyak orang terjun ke data science hanya karena mengikuti tren, bukan karena memahami kebutuhan bisnis atau masalah yang ingin dipecahkan. Dalam praktiknya, solusi yang paling efektif sering kali tidak membutuhkan algoritma kompleks; analisis statistik sederhana atau query SQL bisa saja sudah cukup untuk menjawab pertanyaan penelitian. Pendekatan yang bijak adalah memulai dari pemahaman mendalam terhadap konteks masalah, kemudian memilih metode dan tools yang paling tepat guna, bukan sekadar paling canggih.

4. Bias, Overfitting, dan Data Leakage

Masalah lain yang sering terjadi adalah bias pada data, overfitting, dan data leakage. Bias muncul ketika data yang digunakan tidak mewakili populasi sebenarnya, sehingga model yang dihasilkan cenderung berat sebelah dan gagal memberikan prediksi akurat di dunia nyata. Overfitting terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan, sehingga kinerjanya buruk saat dihadapkan pada data baru.

MIT Press menemukan bahwa data leakage, yaitu masuknya informasi dari dataset pengujian ke proses pelatihan, ditemukan pada 329 studi dan menyebabkan klaim akurasi yang terlalu tinggi. Kesalahan-kesalahan ini bisa dihindari dengan pembagian dataset yang tepat, validasi silang, dan pemantauan performa model pada data yang benar-benar belum pernah dilihat sebelumnya. Selain itu, pemilihan sampel yang representatif dan pengawasan terhadap proses pengumpulan data sangat penting agar model tetap andal ketika di-deploy di lapangan.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Kurangnya Reproducibility dan Dokumentasi

Banyak proyek data science yang gagal direplikasi karena minimnya dokumentasi dan pengelolaan versi kode maupun data. Padahal, reproducibility adalah prinsip dasar dalam sains yang memastikan hasil bisa diverifikasi dan dikembangkan lebih lanjut. Reproducibility juga sebagai kemampuan untuk mendapatkan kembali hasil yang sama dengan menggunakan data, metode, dan analisis yang sama. Tanpa dokumentasi yang rapi, proyek akan sulit dipahami bahkan oleh pembuatnya sendiri jika diakses kembali setelah beberapa bulan.

Solusinya adalah menerapkan version control seperti Git, membuat pipeline otomatis, menyimpan metadata, dan menuliskan panduan yang jelas tentang cara menjalankan ulang seluruh proses. Dengan begitu, proyek tidak hanya menjadi sekadar eksperimen sekali jalan, tetapi juga aset berharga yang bisa digunakan kembali oleh tim atau komunitas lain.

FAQ

Q: Apakah machine learning selalu diperlukan dalam proyek data science?

A: Tidak selalu. Terkadang analisis deskriptif atau metode statistik sederhana sudah cukup menjawab permasalahan.
Q: Bagaimana cara mendeteksi bias dalam data?

A: Mulailah dengan memeriksa representasi kategori, distribusi variabel, dan sumber data secara kritis.
Q: Apakah version control hanya berlaku untuk kode?

A: Idealnya mencakup juga dataset, konfigurasi, dan dokumentasi proses analisis.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari