Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Kegunaan Python dalam Ranah Civil Engineering

Belajar Data Science di Rumah 09-April-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-01-2024-04-06-212950_x_Thumbnail800.jpg

Python tidak hanya identik untuk keperluan pemrograman secara utuh, khususnya pada dunia teknologi. Ternyata, Python juga bisa digunakan untuk berbagai bidang yang sifatnya tidak langsung dengan bahasa pemrograman. Salah satunya yaitu pada bidang teknik sipil (Civil Engineering).


Teknik sipil melibatkan perencanaan, desain, konstruksi, dan pemeliharaan infrastruktur fisik seperti bangunan, jembatan, jalan, dan masih banyak lagi. Dalam menangani seluruh komponen yang berkaitan dengan pembangunan fisik, Python dinilai membantu insinyur teknik sipil untuk membuat rangka dan postur bangunan menjadi lebih terstruktur dan kokoh. 


Python menyediakan banyak sekali library yang sangat berguna bagi teknik sipil. Salah satu yang paling penting adalah NumPy, yang memungkinkan manipulasi data numerik secara efisien, sangat berguna untuk analisis struktur dan simulasi. Selain itu, SciPy menawarkan berbagai algoritma optimasi dan solusi numerik untuk masalah teknik sipil.


Library visualisasi seperti matplotlib dan Seaborn memungkinkan insinyur untuk membuat grafik dan plot yang menarik untuk menganalisis dan mempresentasikan data. Semua itu bisa kamu dapatkan hanya dengan bahasa pemrograman Python. Lalu, apa kegunaan Python pada ranah teknik sipil? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!


1. Desain dan Pemodelan

Python dapat digunakan untuk mendukung proses desain dan pemodelan yang dirancang oleh insinyur teknik sipil. Python juga dipakai dalam pemodelan BIM (Building Information Modeling) untuk memfasilitasi kolaborasi antara berbagai disiplin dalam proyek konstruksi. Dalam pemodelan BIM, Revit PythonShell memungkinkan interaksi dengan model Revit menggunakan Python, sementara Dynamo memberikan alat yang kuat untuk otomatisasi tugas-tugas desain dalam perangkat lunak BIM. Untuk analisis data geospasial, GeoPandas, Shapely, dan Fiona memberikan kemampuan untuk manipulasi geometri dan analisis spasial.


Python

Sumber: Youtube/Cyril Waechter


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Analisis Data Geospasial

Dalam perencanaan tata guna lahan, pemetaan, dan pemantauan lingkungan, analisis data geospasial menjadi penting. Python menyediakan pustaka seperti GeoPandas, Shapely, dan Fiona yang memungkinkan insinyur sipil untuk melakukan analisis spasial, manipulasi geometri, dan visualisasi data geospasial dengan mudah.


GeoPandas adalah ekstensi dari pustaka pandas yang dioptimalkan untuk data geospasial, memungkinkan manipulasi data yang efisien dan integrasi dengan data non-geospasial. Shapely menyediakan berbagai fungsi geometri untuk manipulasi objek geometris seperti titik, garis, dan poligon, sementara Fiona memungkinkan pembacaan dan penulisan data geospasial dari berbagai format file.

Python

Sumber: Hatari Labs


Dengan menggunakan pustaka-pustaka ini, insinyur sipil dapat melakukan berbagai tugas analisis geospasial, seperti pemetaan dan pemodelan tanah, analisis pola tata guna lahan, identifikasi potensi bahaya alam, dan pemantauan perubahan lingkungan. Selain itu, Python juga menyediakan pustaka visualisasi seperti matplotlib dan folium yang memungkinkan insinyur untuk membuat peta interaktif dan visualisasi data geospasial yang informatif.


3. Analisis Struktur dan Simulasi

Python memiliki berbagai pustaka yang dapat digunakan untuk melakukan analisis struktur bangunan dan simulasi perilaku material. Dengan menggunakan pustaka seperti NumPy, SciPy, dan matplotlib, insinyur sipil dapat melakukan perhitungan numerik, optimasi desain, dan visualisasi hasil secara efisien.


4. Pengoptimalan Rute Transportasi

Dalam perencanaan infrastruktur transportasi, Python dapat digunakan untuk pengoptimalan rute dan analisis jaringan transportasi. Pustaka seperti NetworkX memungkinkan insinyur untuk mengembangkan algoritma yang efisien untuk mengoptimalkan rute transportasi dan meminimalkan waktu tempuh dan biaya yang dihabiskan selama di perjalanan.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


5. Manajemen Proyek dan Analisis Risiko

Python juga dapat digunakan dalam manajemen proyek dan analisis risiko dalam teknik sipil. Dengan menggunakan pustaka seperti pandas dan scikit-learn, insinyur sipil dapat melakukan analisis data untuk mengidentifikasi risiko potensial dalam proyek dan mengembangkan strategi mitigasi yang tepat.


Dengan berbagai kemampuan yang dimilikinya, Python telah menjadi alat yang tak tergantikan bagi insinyur sipil dalam memecahkan tantangan kompleks dan meningkatkan efisiensi dalam berbagai aspek pekerjaan mereka. Dengan terus berkembangnya ekosistem Python dan kontribusi komunitas, peran Python dalam teknik sipil diperkirakan akan terus bertambah penting di masa depan.


Gimana sahabat DQ? Terbukti bukan bahasa python termasuk kategori high level language, syntax-syntaxnya juga mudah dipahami khususnya untuk pemula. Kamu juga ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang bahasa python sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang python, kamu bisa bergabung dalam rangkaian modul DQLab yang berjudul “Python for Data Professional Beginner”. Modul ini terdiri dari 3 part yang bisa kamu selesaikan secara bertahap loh. 

Python

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login