Role Data Scientist pada Aplikasi Transportasi Online
Semua pasti tidak asing lagi dengan transportasi online. Kehadiran inovasi satu ini tentunya memberikan banyak keuntungan terutama bagi kalian yang ingin menghindari kemacetan atau menghemat waktu perjalan. Aplikasi transportasi online bisa beroperasi dengan baik tentunya karena bantuan dari data scientist, loh!
Mulai dari optimasi rute hingga analisis tarif dan penghasilan driver, bisa dikerjakan oleh data scientist. Mereka menggunakan data historis untuk diolah, dianalisis, dan dilatih sehingga menghasilkan model prediksi yang akurat.
Penasaran bagaimana praktisi data membantu efisiensi aplikasi tersebut? Yuk segera simak di sini!
1. Optimasi Rute
Optimasi rute adalah salah satu tugas seorang data scientist dalam industri transportasi online. Dalam optimasi rute, data scientist bertanggung jawab untuk mengembangkan algoritma dan model matematika yang dapat merencanakan perjalanan driver dengan cara yang paling efisien.
Jadi kalian harus paham tentang data lalu lintas, geospasial, dan dinamika perjalanan di berbagai wilayah. Dengan mengumpulkan dan menganalisis data-data tersebut, data scientist dapat memberikan sejumlah opsi rute-rute yang optimal, menghindari kemacetan, dan menghemat waktu perjalanan.
Data scientist juga harus mempertimbangkan faktor-faktor lain seperti waktu perjalanan, estimasi kecepatan rata-rata di berbagai bagian kota, serta preferensi driver. Mereka menggunakan teknik-teknik seperti algoritma Dijkstra untuk memprediksi lalu lintas dan waktu kedatangan secara lebih akurat.
Dengan begitu, perusahaan transportasi online dapat memberikan layanan yang lebih efisien, mengurangi waktu tunggu pelanggan, dan meningkatkan kepuasan pengguna.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
2. Prediksi Permintaan
Tugas data scientist lainnya adalah mengumpulkan, mengolah, dan menganalisis data historis tentang permintaan layanan transportasi di berbagai wilayah dan waktu.
Dengan menggunakan teknik analisis data dan machine learning, mereka dapat mengembangkan model prediktif yang dapat memproyeksikan permintaan di masa depan. Model ini mempertimbangkan berbagai faktor seperti musim, hari-hari sibuk, peristiwa khusus, dan faktor geografis untuk menghasilkan perkiraan yang akurat.
Dengan memahami tren permintaan yang akan datang, perusahaan dapat mengoptimalkan alokasi sumber daya. Hal ini membantu menghindari kekurangan pengemudi saat permintaan melonjak dan mengurangi biaya operasional saat permintaan menurun.
Selain itu, prediksi permintaan juga membantu dalam merencanakan marketing campaign yang lebih efektif dan strategi penawaran khusus untuk menggencarkan permintaan.
3. Driver Allocation
Tugas selanjutnya yaitu mengembangkan algoritma yang dapat mengelola alokasi driver dengan efisien. Dalam hal ini diperlukan pemahaman data pelanggan, permintaan perjalanan, serta lokasi dan ketersediaan pengemudi.
Data scientist menggunakan data historis dan teknik machine learning untuk membangun model yang dapat memprediksi permintaan driver di berbagai wilayah dan waktu. Dengan algoritma yang tepat, pengemudi dapat diarahkan ke lokasi pelanggan dengan cepat dan efisien.
4. Analisis Harga dan Penghasilan
Tugas data scientist lainnya yang tidak kalah penting adalah mengelola data terkait harga, tarif, dan penghasilan driver. Dengan memahami pola perubahan harga seiring waktu, seperti fluktuasi harga selama jam sibuk, musim, atau peristiwa khusus.
Mereka juga mengamati bagaimana penyesuaian harga mempengaruhi perilaku pelanggan yang dapat digunakan untuk mengembangkan strategi penetapan harga paling optimal.
Selain itu, data scientist juga bertanggung jawab untuk memastikan bahwa tarif yang ditawarkan menguntungkan baik bagi perusahaan maupun driver.
Data scientist juga dapat mengembangkan model prediktif untuk membantu pengemudi merencanakan waktu kerja mereka dan memaksimalkan penghasilan. Hal ini membantu menjaga keseimbangan yang baik antara kepuasan driver dan profitabilitas perusahaan.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
Penerapan yang dijelaskan di atas hanyalah salah satu dari beragam contoh lainnya. Tentu untuk bisa menjadi ahli data scientist dibutuhkan skill yang matang. Kalian bisa loh mulai mempersiapkan diri dan belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.
Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 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 persiapkan diri untuk menjadi praktisi data yang andal!
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya