Bagaimana Six Sigma Membantu Manajemen Proyek Data Science Lebih Efisien

Di era digital yang semakin kompleks, proyek data science tidak hanya menuntut kecanggihan teknis, tetapi juga efisiensi dalam manajemen proyek. Salah satu pendekatan yang mulai dilirik untuk menjawab tantangan ini adalah Six Sigma. Six Sigma merupakan sebuah metodologi peningkatan proses yang berasal dari dunia manufaktur dan manajemen proyek. Namun, teknik ini telah meluas ke berbagai bidang, termasuk data science.

Six Sigma adalah metodologi manajemen berbasis data yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas proses dengan mengidentifikasi dan menghilangkan cacat (defects) serta mengurangi variasi. Pendekatan ini sering menggunakan siklus DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, Control) sebagai kerangka kerja utamanya. Lalu, apa peran Six Sigma dalam proyek data science? Berikut adalah cara Six Sigma dapat meningkatkan efisiensi proyek data science. Simak penjelasannya sahabat DQLab!

1. Define: Menyusun Tujuan Proyek yang Terukur

Langkah awal dalam Six Sigma adalah mendefinisikan proyek secara spesifik dan terukur. Dalam konteks data science, ini berarti merumuskan permasalahan dengan jelas, menetapkan tujuan yang konkret, serta mengidentifikasi siapa pemangku kepentingan yang terdampak. Proyek yang hanya berangkat dari rasa penasaran teknis tanpa kaitan langsung dengan kebutuhan bisnis, berisiko besar mengalami kegagalan implementasi. Oleh karena itu, tahap define menuntut adanya perumusan problem statement yang menyatu dengan objektif bisnis. Misalnya, alih-alih hanya “membuat model prediksi churn”, tujuannya harus diarahkan menjadi “mengurangi tingkat churn pelanggan sebesar 15% dalam waktu 3 bulan pada segmen pelanggan baru”.

Selain itu, pada tahap ini tim juga perlu menetapkan metrik keberhasilan proyek secara eksplisit. Apa yang akan digunakan untuk menilai bahwa proyek berhasil? Apakah itu peningkatan konversi, efisiensi operasional, atau penghematan biaya? Tim juga harus menyusun dokumen project charter yang mencakup ruang lingkup, batasan, risiko, dan sumber daya yang tersedia. Komunikasi yang efektif dengan pemangku kepentingan menjadi kunci, sebab mereka perlu memahami arah proyek dan manfaat bisnisnya sejak awal. Ketepatan dalam tahap define akan menentukan efisiensi di semua tahap selanjutnya, karena akan menjadi peta utama dalam proses eksplorasi dan eksekusi data science.

Baca Juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

2. Measure: Mengumpulkan dan Memvalidasi Data Secara Sistematis

Setelah tujuan proyek ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengukur kondisi saat ini melalui pengumpulan dan validasi data yang relevan. Ini bukan sekadar proses teknis, melainkan juga proses strategis untuk memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar mampu menjawab permasalahan yang telah didefinisikan. Misalnya, jika proyek bertujuan mengurangi churn pelanggan, maka data yang dikumpulkan harus mencerminkan seluruh customer journey, mulai dari data demografi, interaksi layanan, hingga pola pembelian. Data yang parsial atau tidak terstruktur bisa menyebabkan bias atau kesimpulan yang menyesatkan.

Dalam kerangka Six Sigma, kualitas data sama pentingnya dengan kuantitas data. Oleh karena itu, validasi data menjadi langkah krusial. Tim harus memastikan bahwa tidak ada nilai yang hilang secara masif, tidak ada outlier ekstrem yang mengganggu model, dan tidak terjadi duplikasi atau kesalahan pencatatan. Proses ini melibatkan pengecekan distribusi variabel, audit sumber data, serta dokumentasi log data dengan cermat. Tahap measure juga sering kali membuka mata tim akan keterbatasan data yang ada, sehingga mereka dapat memutuskan apakah perlu menambah sumber data lain, seperti data eksternal atau hasil survei, untuk meningkatkan ketajaman analisis ke depan.

3. Analyze: Mengidentifikasi Akar Masalah

Tahap analyze dalam Six Sigma berfungsi sebagai jantung dari proses pengambilan keputusan berbasis data. Dalam konteks proyek data science, ini berarti menggali lebih dalam ke dalam data yang telah divalidasi untuk menemukan akar penyebab dari masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, jika tingkat churn tinggi, tim harus mengidentifikasi variabel atau perilaku apa yang menjadi pemicu utamanya. Ini bisa dilakukan melalui analisis statistik deskriptif, korelasi, regresi, atau bahkan teknik clustering untuk menemukan pola tersembunyi. Dalam proses ini, hipotesis-hipotesis yang telah dibuat sejak awal akan diuji, dan insight yang ditemukan akan menjadi dasar dalam merancang solusi.

Penting dalam tahap ini untuk tidak langsung loncat pada solusi sebelum analisis akar masalah benar-benar dilakukan secara objektif. Terlalu banyak proyek data science yang gagal karena terburu-buru membuat model tanpa benar-benar memahami apa yang sebenarnya terjadi dalam sistem atau perilaku pengguna. Six Sigma melatih tim untuk menahan diri dan bekerja dengan ketelitian: apakah benar churn terjadi karena faktor harga, atau justru pengalaman pelanggan yang buruk? Dengan memahami penyebab utama, tim dapat menghindari solusi “tambal sulam” yang tidak menyentuh inti permasalahan dan hanya berdampak jangka pendek.

4. Improve: Merancang Solusi yang Berdampak

Setelah penyebab utama masalah ditemukan, tahap improve bertugas merancang dan mengimplementasikan solusi yang relevan dan berdampak nyata. Dalam data science, ini biasanya berupa pembangunan model prediktif, sistem rekomendasi, dashboard analitik, atau bahkan pengubahan alur bisnis berbasis hasil analisis. Namun yang membedakan Six Sigma dengan pendekatan lainnya adalah fokus pada perbaikan proses, bukan hanya teknologi. Artinya, model atau sistem yang dibuat harus secara langsung mendukung tujuan bisnis dan mempermudah pengambilan keputusan.

Proses perbaikan juga sebaiknya disertai dengan eksperimen yang terukur, seperti A/B testing atau pilot project. Misalnya, sebelum menerapkan model prediksi churn ke seluruh pelanggan, tim bisa mengujinya pada segmen pelanggan tertentu terlebih dahulu untuk melihat dampaknya. Six Sigma menekankan bahwa setiap perubahan harus didasarkan pada data, bukan asumsi. Jika solusi ternyata tidak berdampak seperti yang diharapkan, maka iterasi dilakukan. Pendekatan ini mendorong tim untuk tidak hanya membangun solusi yang "canggih", tapi juga berguna, teruji, dan bisa diandalkan dalam praktik nyata.

Baca Juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

5. Control: Menjaga Keberhasilan Tetap Berkelanjutan

Tahap control merupakan langkah penting agar hasil yang dicapai dari proses perbaikan tidak hanya bersifat sementara. Dalam proyek data science, ini berarti memastikan bahwa model yang telah dibangun terus berjalan dengan akurat dan tetap relevan seiring waktu. Salah satu bentuk kontrol adalah dengan membuat sistem monitoring otomatis yang mendeteksi jika performa model menurun atau data input mengalami perubahan signifikan. Proses retraining model juga harus dijadwalkan berdasarkan kebutuhan dan dinamika data.

Di luar aspek teknis, control juga menyentuh aspek manajemen dan budaya kerja. Tim perlu membangun dokumentasi proses dan standar operasional agar solusi data science bisa dikelola oleh tim lain atau diintegrasikan ke sistem operasional perusahaan. Selain itu, diperlukan komunikasi yang berkelanjutan dengan pihak manajemen agar hasil analisis terus digunakan dalam pengambilan keputusan. Dengan kontrol yang baik, proyek data science tidak hanya memberikan hasil sekali pakai, tapi menjadi bagian dari sistem manajemen yang adaptif, berkelanjutan, dan mendorong perbaikan berkesinambungan.

Meskipun Six Sigma berakar dari industri manufaktur, prinsip-prinsipnya terbukti sangat relevan dalam proyek data science. Dengan menggabungkan kekuatan analitik dan struktur proses dari Six Sigma, tim data science tidak hanya dapat menciptakan solusi cerdas, tetapi juga memastikan bahwa solusi tersebut tepat sasaran, efisien, dan berkelanjutan.

Jika kamu seorang data scientist, project manager, atau analis bisnis, pertimbangkan untuk menjadikan Six Sigma sebagai fondasi metodologis dalam proyekmu. Bukan hanya tentang “apa yang kamu analisis”, tapi juga bagaimana kamu mengelolanya dengan efisien.

FAQ

1. Mengapa tahap Define sangat penting dalam proyek data science?

Tahap Define memastikan bahwa proyek memiliki arah yang jelas dan terukur. Tanpa tujuan yang spesifik dan selaras dengan kebutuhan bisnis, proyek data science berisiko menjadi eksplorasi teknis tanpa dampak nyata. Perumusan problem statement yang baik membantu tim fokus dan menghindari pemborosan sumber daya.

2. Apa yang membedakan pendekatan Six Sigma dengan metode data science biasa?

Six Sigma tidak hanya fokus pada pemodelan atau akurasi algoritma, tapi juga pada perbaikan proses dan keberlanjutan hasil. Setiap solusi harus melalui validasi terukur, uji dampak, dan pengendalian hasil agar benar-benar memberikan nilai jangka panjang bagi organisasi.

3. Bagaimana cara menjaga performa model data science tetap optimal setelah implementasi?

Melalui tahap Control, tim dapat menerapkan sistem monitoring, jadwal retraining model, dan dokumentasi proses. Ini memastikan bahwa solusi yang telah dikembangkan tetap akurat, relevan, dan siap beradaptasi terhadap perubahan data maupun kebutuhan bisnis di masa depan.

Masih banyak manfaat data science yang tidak dijelaskan dalam pembahasan. Apakah kalian ingin mempelajari lebih dalam perannya di setiap industri bisnis? 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.

Jangan lewatkan kesempatan eksklusif ini! Daftarkan diri kamu sekarang untuk mengikuti Beasiswa DQ dari DQLab dan dapatkan akses GRATIS selama satu bulan ke 96+ modul Data Science, 15+ proyek berbasis industri, AI Chatbot 24/7, E-Certificate, serta kesempatan networking dengan komunitas data.

Cara Daftar:

• Buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah.

• Masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher.

• Nikmati akses belajar Data Science selama 1 bulan penuh!

Kuota terbatas hanya untuk 100 peserta, jadi segera buat akun di academy.dqlab.id atau klik button di kanan bawah, lalu masukkan kode BEASISWADQ di halaman Redeem Voucher untuk mulai belajar Data Science secara profesional!

Penulis: Reyvan Maulid