Data Science dalam Analisis Jaringan: Dari Social Graph ke IoT!

Kita hidup di era teknologi berkembang pesat, jadi pasti pernah sesekali berpikir “gimana akun Instagram bisa nyaranin akun yang nyambung banget sama minat kamu, atau kenapa smart home bisa “tau” kapan lampu harus nyala?”. Jawabannya ada di gabungan dua bidang keren yakni data science dan analisis jaringan.

Ini bukan cuma soal kabel-kabel atau sinyal Wi-Fi doang, lho—tapi tentang memahami hubungan dan pola yang tersembunyi dalam koneksi digital kita, baik antar manusia, perangkat, bahkan... benda mati!

Nah, kali ini MinQ bakal ngajak Sahabat DQ menyelami dunia data science dalam analisis jaringan. Mulai dari social graph yang jadi andalan platform media sosial, sampai Internet of Things (IoT) yang makin merasuk ke kehidupan sehari-hari. Siap? Yuk, kita mulai!

1. Dari “Like” sampai Sensor: Apa Itu Analisis Jaringan?

Secara sederhana, analisis jaringan adalah metode untuk mempelajari hubungan antar entitas. Entitasnya bisa orang, akun, device, atau bahkan sensor. Hubungannya? Bisa berupa pertemanan, interaksi, komunikasi, atau transfer data.

Dalam dunia media sosial, jaringan ini disebut social graph—bayangin aja seperti peta yang nunjukin siapa terkoneksi sama siapa. Sementara di dunia IoT, kita ngomongin jaringan perangkat—seperti kulkas yang ngobrol sama smartphone kamu.

Data science masuk ke sini buat bantu kita “membaca” jaringan itu. Lewat statistik, machine learning, dan visualisasi data, kita bisa gali insight yang sebelumnya susah banget dilihat. Mulai dari deteksi hoaks di media sosial, sampai optimasi rute pengiriman logistik yang melibatkan ribuan sensor.

2. Kenapa Analisis Jaringan Itu Penting?

Karena di dunia digital sekarang, semuanya terhubung. Informasi udah bukan lagi soal siapa yang punya, tapi siapa yang terhubung dengan siapa dan bagaimana interaksi itu terjadi.

Bayangin kamu kerja di perusahaan e-commerce. Analisis jaringan bisa bantu deteksi kelompok pembeli yang sering beli produk barengan—ini bisa dimanfaatin buat personalisasi promosi. Atau, dalam bidang kesehatan, jaringan interaksi pasien dan tenaga medis bisa dianalisis buat deteksi dini penyebaran penyakit.

Penting juga buat keamanan. Dengan menganalisis hubungan antar akun atau perangkat, kita bisa deteksi aktivitas mencurigakan lebih cepat. Misalnya, jaringan bot di Twitter atau serangan siber dalam jaringan IoT rumah sakit.

Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian

3. Bagaimana Cara Kerja Analisis Jaringan dalam Data Science?

Prosesnya seru banget! Dimulai dari mengumpulkan data—ini bisa berupa log, social interaction, data sensor, atau bahkan chat log. Data ini kemudian dipetakan ke dalam bentuk graf: simpul (node) sebagai entitas dan sisi (edge) sebagai koneksi. Setelah itu, algoritma data science turun tangan. Misalnya untuk:

• Community detection yang digunakan untuk cari kelompok dalam jaringan.

• Centrality analysis untuk mencari tahu siapa atau aspek apa yang paling berpengaruh.

• Path analysis untuk melakukan pelacakan rute terpendek atau tercepat antar node.

• Anomaly detection untuk melacak aktivitas yang tidak biasa.
  
  

Tools seperti Python, NetworkX, Gephi, dan Neo4j sering banget dipake dalam proses ini. Dan karena datanya bisa gede banget, terkadang dibantu juga sama cloud computing biar prosesnya efisien.

4. Social Graph vs IoT Network: Dua Dunia, Satu Teknik

Menariknya, meskipun kelihatan beda, social graph dan IoT network punya struktur yang mirip. Di social graph, kamu punya orang-orang dan koneksi sosial mereka. Di IoT, kamu punya perangkat-perangkat dan interaksi data mereka. Keduanya bisa dimodelkan dengan graf, dianalisis pakai teknik yang hampir sama.

Tantangannya ada di data: data dari IoT biasanya lebih real-time, sedangkan social graph lebih fokus pada pola hubungan jangka panjang. Tapi data science hadir buat menjembatani itu semua—dengan kemampuan prediksi, klasifikasi, dan deteksi pola.

Sebagai contoh, dalam smart city, analisis jaringan bisa bantu optimasi lampu lalu lintas berdasarkan interaksi antar sensor di jalan raya. Di sisi lain, perusahaan media sosial bisa pakai teknik serupa buat mendeteksi penyebaran konten viral dalam waktu nyata.

Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa

5. Tantangan dan Hal yang Perlu Diwaspadai

Meskipun menjanjikan, analisis jaringan juga punya tantangan. Salah satunya adalah privacy. Saat kita memetakan jaringan sosial atau jaringan IoT, sering kali kita harus berhadapan dengan data sensitif. Penting banget buat ngerti batasan legal dan etika dalam pengolahan data ini.

Selain itu, volume dan kompleksitas data juga jadi masalah. Dalam jaringan besar, seperti IoT di industri manufaktur, bisa ada jutaan koneksi aktif dalam satu waktu. Ini butuh strategi penyimpanan dan komputasi yang efisien banget.

Satu lagi yang tak kalah penting yakni “interpretasi hasil”. Insight dari analisis jaringan harus dikomunikasikan dengan baik. Nggak cukup cuma tau bahwa "Node A terhubung dengan Node B", tapi juga harus ngerti kenapa dan apa artinya buat bisnis atau kehidupan nyata.

FAQ

Q: Apakah analisis jaringan hanya dipakai di media sosial?
A: Tidak! Selain media sosial, analisis jaringan banyak dipakai di cybersecurity, IoT, kesehatan, logistik, bahkan di analisis genetik dan ilmu lingkungan.

Q: Apakah saya harus jago coding buat mulai belajar ini?
A: Tidak juga kok. Banyak tools visual seperti Gephi yang bisa bantu kamu eksplorasi data jaringan tanpa coding. Tapi, belajar Python bisa jadi nilai tambah banget.

Q: Gimana prospek karier di bidang ini?
A: Lagi naik daun! Banyak perusahaan nyari data scientist yang ngerti cara kerja jaringan, apalagi buat kebutuhan keamanan siber dan analitik media sosial.

Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri digital 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