Contoh Data Science dalam Bidang Telematika

Data science telah membuka banyak kesempatan untuk bisa masuk ke ranah lain. Salah satunya yaitu bidang telematika. Telematika merupakan gabungan dari telekomunikasi dan informatika yang berfokus pada pengiriman, penerimaan, dan penyimpanan informasi melalui perangkat telekomunikasi. 

Dalam konteks ini, data science memainkan peran penting dalam menganalisis data yang diperoleh dari berbagai sumber telekomunikasi untuk meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan jaringan, serta menyediakan layanan yang lebih baik dan lebih aman. Misalnya, melalui analisis big data, perusahaan telekomunikasi dapat memprediksi pola penggunaan pelanggan, mendeteksi anomali dalam jaringan, dan mengembangkan solusi inovatif untuk memenuhi kebutuhan pasar yang terus berkembang.

Ada banyak sekali contoh penerapan data science dalam keseharian kita. Termasuk pula dalam bidang telematika. Nah, apa sajakah itu? Yuk, simak artikel ini sampai habis sahabat DQLab!

1. Optimasi Rute dan Navigasi

Salah satu penerapan utama data science dalam telematika adalah optimasi rute dan navigasi. Perusahaan seperti Google Maps dan Waze menggunakan algoritma data science untuk menganalisis data lalu lintas secara real-time. Data dari berbagai sumber, termasuk sensor jalan, perangkat GPS, dan laporan pengguna, dikumpulkan dan dianalisis untuk memprediksi kondisi lalu lintas, kemacetan, dan waktu perjalanan yang optimal.

Sumber Gambar: Routific

Dengan menggunakan teknik machine learning, sistem ini dapat memberikan rekomendasi rute terbaik, memperhitungkan berbagai faktor seperti waktu perjalanan, kondisi jalan, dan bahkan kejadian tak terduga seperti kecelakaan. Ini tidak hanya membantu pengemudi menghemat waktu tetapi juga mengurangi konsumsi bahan bakar dan emisi karbon.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Manajemen Armada 

Perusahaan logistik dan transportasi sering kali mengelola armada kendaraan dalam jumlah besar. Data science memungkinkan mereka untuk mengoptimalkan pengelolaan armada melalui analisis data operasional. Informasi seperti penggunaan bahan bakar, jarak tempuh, waktu idle, dan perilaku pengemudi dianalisis untuk meningkatkan efisiensi operasional.

Misalnya, dengan menggunakan analisis data, perusahaan dapat menentukan rute paling efisien, mengidentifikasi pengemudi dengan perilaku yang tidak efisien (seperti pengereman mendadak atau akselerasi cepat), dan menjadwalkan pemeliharaan kendaraan berdasarkan kebutuhan sebenarnya daripada berdasarkan jadwal tetap. Hasilnya adalah pengurangan biaya operasional dan peningkatan keselamatan.

3. Usage–Based Insurance

Asuransi berbasis penggunaan adalah salah satu inovasi terbaru dalam industri asuransi yang didukung oleh data science. Dalam model ini, premi asuransi ditentukan berdasarkan perilaku mengemudi individu yang dipantau melalui perangkat telematika yang dipasang pada kendaraan. Data yang dikumpulkan mencakup kecepatan, akselerasi, pengereman, waktu perjalanan, dan lokasi.

Sumber Gambar: Linkedln

Dengan menggunakan algoritma data science, perusahaan asuransi dapat menilai risiko secara lebih akurat dan menetapkan premi yang lebih adil. Pengemudi yang menunjukkan perilaku aman dapat menerima diskon premi, sementara yang berisiko lebih tinggi mungkin dikenakan biaya lebih besar. Selain itu, data ini juga dapat digunakan untuk memberikan umpan balik kepada pengemudi tentang cara mengemudi yang lebih aman dan efisien.

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

4. Prediksi Perilaku Pengguna

Perusahaan telekomunikasi mengumpulkan data besar dari perilaku pengguna yang dapat dianalisis untuk meningkatkan layanan dan produk mereka. Analisis data ini mencakup pemahaman pola penggunaan, preferensi pelanggan, dan prediksi kebutuhan masa depan.

Contohnya:

• Personalisasi Layanan: Dengan menganalisis data penggunaan individu, perusahaan dapat menawarkan paket layanan yang lebih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pelanggan, seperti paket data khusus untuk streaming atau media sosial.

• Churn Prediction: Model prediktif dapat digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang berisiko berpindah ke penyedia layanan lain. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil tindakan preventif seperti menawarkan insentif untuk mempertahankan pelanggan tersebut.

Dengan melihat contoh data science dalam bidang Telematika, kamu jadi makin tahu bahwa data science tidaklah sesempit itu. Data science memiliki penerapan yang luas dan beragam.

Penasaran dengan contoh lainnya? Yuk, mulai perjalananmu dalam dunia Data Science hari ini! Jangan lewatkan kesempatan untuk menggali pengetahuan yang mendalam tentang analisis data yang mendorong inovasi. Bergabunglah dengan kursus online kami dan jelajahi konsep-konsep yang penting dalam pemrosesan data, statistik, dan machine learning.

Dengan menguasai keterampilan ini, kamu bisa membuka pintu menuju karier yang penuh peluang di berbagai industri. Jadilah bagian dari revolusi data yang sedang berlangsung! Yuk, bersiaplah untuk mengubah dunia melalui kekuatan Data Science. Daftar sekarang dan mulailah belajar hari ini! Caranya dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Sahabat DQ juga bisa gali potensi dari materi Machine Learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid