Google Maps, Contoh Data Science di Sekitar Kita
Siapa sih yang asing dengan Google Maps? Aplikasi navigasi canggih satu ini menjadi salah satu contoh data science dalam keseharian kita, loh! Dengan menggabungkan beberapa teknik machine learning dan proses pengumpulan data real-time, kalian bisa memanfaatkannya untuk banyak keperluan. Mulai dari prediksi lalu lintas, waktu tempuh, hingga diintegrasikan dengan aplikasi lain seperti pesan antar makanan. Yuk, pelajari lebih lanjut cara kerjanya di sini!
1. Cara Google Maps Mengumpulkan Data
Google Maps mengumpulkan data melalui berbagai sumber untuk memberikan informasi yang akurat dan up-to-date kepada penggunanya. Setiap kali seseorang menggunakan aplikasi, data lokasi mereka dikirimkan ke server Google secara anonim. Selain itu, Google juga memanfaatkan data dari penyedia pihak ketiga seperti perusahaan transportasi, penyedia data lalu lintas, dan lembaga pemerintah.
Google Street View dan citra satelit juga digunakan untuk memperbarui peta dan memastikan keakuratan informasi lokasi. Pengguna juga dapat secara manual menambahkan informasi atau memperbarui detail di Google Maps, yang kemudian diverifikasi oleh algoritma dan komunitas pengguna.
2. Peran Machine Learning dalam Google Maps
Machine Learning memainkan peran penting dalam mengoptimalkan fungsi dan fitur Google Maps. Algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis pola lalu lintas, kebiasaan pengguna, dan berbagai data lain yang dikumpulkan. Misalnya, algoritma ini dapat mempelajari waktu tersibuk di jalan tertentu atau kebiasaan bepergian pengguna untuk memberikan saran rute yang lebih efisien.
Teknologi ini juga digunakan dalam fitur seperti estimasi waktu tiba (ETA), yang memperhitungkan berbagai variabel seperti kondisi lalu lintas real-time dan rute alternatif. Dengan kemampuan pembelajaran mesin, Google Maps dapat terus meningkatkan akurasi dan relevansi informasinya bagi pengguna.
Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science
3. Cara Google Maps Prediksi Lalu Lintas dan Waktu Tempuh
Google Maps menggunakan kombinasi data real-time dan historis untuk memprediksi kondisi lalu lintas dan waktu tempuh. Data real-time diperoleh dari perangkat pengguna yang mengaktifkan layanan lokasi, yang memberikan informasi tentang kecepatan dan volume kendaraan di jalan tertentu.
Data historis adalah rekaman pola lalu lintas selama periode waktu tertentu, seperti jam sibuk di pagi dan sore hari. Dengan menganalisis kedua jenis data ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin, Google Maps dapat memprediksi kondisi lalu lintas dan memberikan estimasi waktu tempuh yang lebih akurat. Sistem ini juga mempertimbangkan faktor-faktor seperti cuaca, kecelakaan, dan konstruksi jalan yang dapat mempengaruhi lalu lintas.
4. Integrasi Google Maps dengan Aplikasi Lain
Google Maps tidak hanya berfungsi sebagai aplikasi peta mandiri, tetapi juga terintegrasi dengan berbagai aplikasi lain untuk meningkatkan fungsionalitasnya. Misalnya, aplikasi ride-sharing seperti Uber dan Lyft menggunakan Google Maps untuk navigasi dan penentuan lokasi penjemputan dan pengantaran.
Aplikasi pengiriman makanan seperti GoFood dan GrabFood juga menggunakan Google Maps untuk melacak pengantaran secara real-time. Selain itu, aplikasi perencana perjalanan seperti TripAdvisor dan Airbnb memanfaatkan Google Maps untuk memberikan rekomendasi tempat wisata dan akomodasi berdasarkan lokasi pengguna.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Yuk, eksplorasi lebih jauh lagi contoh penggunaan data science bersama DQLab. Modul ajar di platform ini dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Jadi, tidak terbatas seperti contoh di atas, nih. DQLab juga mengintegrasikan modul dan ChatGPT , sehingga:
Membantu kalian menjelaskan lebih detail rumus yang sedang dipelajari
Membantu menemukan rumus yang salah atau tidak sesuai
Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada rumus
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 ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!