Ini 7 Contoh Data Science di Kehidupan Sehari-hari

Data science adalah disiplin ilmu yang memanfaatkan teknik statistik, pemrograman, dan analisis data untuk menghasilkan insight yang bermanfaat. Di era digital saat ini, data science telah menyatu dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari, meskipun banyak dari kita tidak menyadarinya. Setiap kali kita menonton serial yang direkomendasikan Netflix atau menerima iklan yang tampaknya sesuai dengan minat kita di media sosial merupakan contoh implementasi data science.

Dengan memanfaatkan data besar (big data) dan algoritma canggih, data science tidak hanya membantu perusahaan memahami perilaku konsumen, tetapi juga menghadirkan solusi yang memudahkan aktivitas harian kita. Artikel ini akan membahas tujuh contoh nyata bagaimana data science berperan dalam keseharian kita tanpa disadari.

1. Sistem Rekomendasi di Platform Streaming

Saat menonton film atau mendengarkan musik di platform seperti Netflix, Spotify, atau YouTube, kalian mungkin sering mendapat rekomendasi tontonan atau lagu baru yang sesuai dengan selera. Ini adalah salah satu contoh paling umum dari penerapan data science, yaitu sistem rekomendasi berbasis machine learning.

Sistem ini bekerja dengan menganalisis riwayat tontonan, preferensi pengguna, dan bahkan perilaku orang lain yang memiliki selera serupa. Dengan menggunakan teknik seperti collaborative filtering dan content-based filtering, algoritma tersebut mampu menyusun daftar rekomendasi yang personal bagi setiap pengguna. Tidak hanya membuat pengalaman lebih menyenangkan, sistem rekomendasi ini juga membantu platform meningkatkan loyalitas pengguna karena konten yang relevan selalu tersedia.

2. Navigasi dan Aplikasi Maps

Kemudahan perjalanan di era digital sebagian besar berkat aplikasi navigasi seperti Google Maps dan Waze yang memanfaatkan data science untuk membantu pengguna menemukan rute terbaik. Aplikasi ini menggunakan data real-time dari ribuan perangkat untuk memperkirakan kondisi lalu lintas, mengidentifikasi rute tercepat, serta memperingatkan pengguna tentang kemacetan atau kecelakaan.

Misalnya, algoritma machine learning memproses data perjalanan pengguna untuk memahami pola lalu lintas pada jam-jam tertentu atau area tertentu, memungkinkan aplikasi untuk memperbarui rute secara otomatis. Selain itu, data science juga digunakan untuk memperkirakan waktu tiba, memberikan estimasi akurat yang bermanfaat bagi pengguna yang mengandalkan aplikasi untuk merencanakan perjalanan mereka.

3. Iklan yang Dipersonalisasi di Media Sosial

Saat membuka Facebook, Instagram, atau platform lainnya, kalian pasti pernah melihat iklan yang tampaknya “tepat sasaran” dan relevan dengan minat kalian. Data science berperan besar dalam menyajikan iklan yang dipersonalisasi ini. Dengan memanfaatkan data demografis, riwayat pencarian, dan interaksi di platform, algoritma machine learning dapat menentukan produk atau layanan yang kemungkinan besar diminati pengguna.

Setiap klik, waktu yang dihabiskan untuk melihat konten tertentu, atau aktivitas lainnya dianalisis untuk membangun profil preferensi individu. Data ini kemudian digunakan oleh pengiklan untuk menyajikan iklan yang lebih relevan, meningkatkan kemungkinan interaksi dan transaksi. Personalisi iklan ini juga menguntungkan pengguna dengan memberikan penawaran yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

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

4. Asisten Virtual

Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa telah menjadi bagian dari kehidupan banyak orang untuk berbagai kebutuhan, mulai dari menjawab pertanyaan sederhana hingga mengontrol perangkat pintar. Pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP) adalah teknologi di balik asisten virtual ini, dan keduanya merupakan aplikasi utama data science.

Dengan menggunakan algoritma yang mempelajari bahasa dan suara manusia, asisten virtual dapat “memahami” pertanyaan dan memberikan jawaban yang relevan. NLP juga memungkinkan asisten virtual untuk mengekstrak informasi dari permintaan pengguna, seperti menemukan cuaca hari ini, mengatur pengingat, atau memutar musik.

5. Deteksi Penipuan di Perbankan dan Transaksi Online

Data science memiliki peran penting dalam menjaga keamanan finansial, terutama dalam mendeteksi penipuan di perbankan dan transaksi online. Teknologi deteksi penipuan menggunakan algoritma machine learning yang menganalisis pola transaksi pengguna untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan. Misalnya, jika ada transaksi yang terjadi di luar pola biasa, sistem akan menandainya sebagai aktivitas yang mencurigakan.

Bank atau penyedia layanan finansial kemudian bisa menahan transaksi tersebut atau menghubungi pengguna untuk verifikasi. Sistem ini juga mampu belajar dari pola penipuan sebelumnya dan mengidentifikasi ciri-ciri aktivitas mencurigakan dengan lebih baik dari waktu ke waktu. Penerapan ini tidak hanya meningkatkan keamanan, tetapi juga memberikan rasa aman bagi pengguna saat melakukan transaksi.

6. Aplikasi Kesehatan dan Kebugaran

Di era digital, aplikasi kesehatan dan kebugaran seperti Fitbit, Apple Health, dan MyFitnessPal sangat membantu dalam melacak dan meningkatkan kebugaran pengguna. Data science memungkinkan aplikasi ini untuk mengumpulkan data aktivitas seperti jumlah langkah, pola tidur, dan asupan kalori, kemudian menganalisisnya untuk memberikan wawasan tentang kesehatan pengguna.

Algoritma machine learning digunakan untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi, misalnya menyarankan target kebugaran yang realistis atau memberikan peringatan jika ada pola tidur yang tidak sehat. Dengan begitu, pengguna dapat lebih memahami kesehatan mereka dan mengambil langkah yang tepat untuk mencapai tujuan kesehatan mereka. Data ini juga dapat digunakan untuk memberikan saran yang relevan, misalnya mengingatkan untuk berjalan jika mereka terlalu lama duduk atau menyesuaikan asupan kalori sesuai dengan aktivitas fisik.

7. Pengaturan Dynamic Pricing di Aplikasi Transportasi Online

Dynamic pricing atau penetapan harga dinamis adalah salah satu contoh penerapan data science yang bisa dilihat di aplikasi transportasi online seperti Gojek, Grab, dan Uber. Harga dinamis memungkinkan tarif berubah-ubah tergantung pada faktor seperti permintaan, waktu, dan lokasi. Algoritma machine learning akan menganalisis data permintaan secara real-time untuk menentukan harga optimal yang menguntungkan penyedia layanan tanpa mengurangi kenyamanan pengguna.

Misalnya, pada jam sibuk atau saat cuaca buruk, permintaan untuk transportasi online meningkat, sehingga sistem otomatis menaikkan tarif. Sebaliknya, saat permintaan menurun, tarif bisa diturunkan untuk menarik lebih banyak pengguna. Dengan dynamic pricing, aplikasi ini mampu menjaga keseimbangan antara permintaan dan penawaran, memastikan ketersediaan layanan dan penghasilan yang layak bagi pengemudi.

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

Kehadiran data science tidak hanya mempermudah, tetapi juga memberikan pengalaman yang lebih personal dan efisien di berbagai aspek kehidupan. Meski banyak dari kita mungkin tidak menyadarinya, penerapan data science telah menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan sehari-hari di era digital ini.

Tertarik untuk mengimplementasikan beragam algoritma data science ke masalah-masalah nyata? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• 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 siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!