Variasi Project Data Analyst di Ranah Ketahanan Pangan

Ketika kamu memutuskan untuk membuat portofolio data analyst, proyek maupun tema yang dipilih seringkali menjadi elemen penting dalam menarik pihak recruiter maupun pemberi kerja. Memilih proyek-proyek yang relevan dan bervariasi dapat menunjukkan kepada mereka kemampuan dan keahlian yang dimiliki serta kemampuan untuk menerapkan analisis data dalam berbagai konteks.

Sebagai seorang data analyst, portofolio yang kuat akan mencakup beragam proyek, mulai dari analisis prediktif hingga visualisasi data yang menarik, serta pembuatan model untuk memecahkan masalah bisnis konkret. Salah satu tema yang masih relevan dan isunya sedang hangat-hangatnya dibicarakan adalah ketahanan pangan.

Ketahanan pangan menjadi isu krusial di banyak negara, terutama di era globalisasi dan perubahan iklim saat ini. Dalam upaya memastikan ketersediaan dan aksesibilitas makanan yang memadai bagi seluruh populasi, data analisis memainkan peran yang sangat penting. Di ranah ketahanan pangan, sebagai calon data analyst bisa mengeksplorasi dan menganalisis berbagai data terkait produksi pertanian, distribusi, konsumsi, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi keamanan pangan.

Jika kamu sedang mencari inspirasi proyek yang bisa kamu masukkan jadi salah satu bahan di portofolio data analyst, sepertinya isu soal ketahanan pangan sangat pas untuk kamu ulik. Berikut adalah beberapa variasi proyek yang bisa dipilih dan dieksplorasi. Simak daftarnya yuk sahabat DQLab!

1. Optimasi Rantai Pasok Pangan

Seorang calon data analyst dapat mengeksplorasi isu soal optimasi rantai pasok pangan. Sejalan dengan terhambatnya akses distribusi pangan di beberapa daerah, pengoptimalan rantai pasok menjadi semakin penting dalam memastikan ketersediaan makanan yang memadai bagi semua orang.

Dengan menganalisis data terkait proses distribusi mulai dari produksi hingga konsumsi akhir, seorang calon data analyst dapat mengidentifikasi potensi untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi pemborosan, dan mempercepat waktu respons dalam mengatasi kendala distribusi. 

Melalui pendekatan data-driven, solusi-solusi inovatif dapat dikembangkan untuk memperbaiki rantai pasok pangan, termasuk penerapan teknologi seperti Internet of Things (IoT) untuk pemantauan real-time, menggunakan algoritma optimasi untuk perencanaan rute pengiriman yang lebih efisien, dan integrasi sistem informasi untuk koordinasi yang lebih baik antara berbagai pihak terkait.

Dengan demikian, eksplorasi isu optimasi rantai pasok pangan tidak hanya memberikan kesempatan bagi seorang calon data analyst untuk mengembangkan keterampilan analisisnya, tetapi juga memberikan dampak positif yang nyata dalam menjaga ketahanan pangan masyarakat.

Sumber: Linkedin

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Pemetaan Daerah Rawan Pangan

Suka dengan tampilan portofolio yang menonjolkan data spasial dan data geografis? Kamu bisa coba untuk melakukan pemetaan terkait daerah rawan pangan sebagai salah satu topik yang kamu angkat dalam portofolio data analyst. Seorang calon data analyst dapat memahami faktor-faktor geografis yang memengaruhi ketahanan pangan suatu wilayah, seperti kondisi iklim, topografi, aksesibilitas, dan infrastruktur pertanian.

Melalui analisis data spasial, mereka dapat memetakan daerah-daerah yang berpotensi mengalami kekurangan pangan atau kerentanan terhadap bencana alam, serta mengidentifikasi solusi dan strategi mitigasi yang tepat. Dengan menonjolkan kemampuan dalam analisis data geografis dalam portofolio, seorang calon data analyst dapat menarik perhatian perusahaan atau organisasi yang memiliki kepentingan dalam mengoptimalkan ketahanan pangan dan pengelolaan sumber daya alam secara berkelanjutan.

Sumber: Freepik

3. Monitoring dan Peringatan Dini Bencana Pangan

Pangan sangat bergantung pada faktor-faktor risiko yang menyertainya. Seorang calon data analyst bisa melakukan pengolahan data berupa monitoring dan peringatan dini bencana pangan melalui analisis data cuaca, pola produksi pertanian, dan faktor-faktor lingkungan lainnya. Dengan memanfaatkan teknik-teknik seperti machine learning dan analisis statistik, seorang data analyst dapat mengidentifikasi pola-pola yang mengarah pada potensi bencana pangan, seperti kekeringan, banjir, atau serangan hama. 

Dengan membangun model prediktif yang canggih, mereka dapat memberikan peringatan dini kepada pemerintah, lembaga kemanusiaan, dan petani tentang potensi risiko tersebut, sehingga memungkinkan langkah-langkah mitigasi yang lebih efektif dan tepat waktu. Dengan demikian, peran seorang data analyst dalam monitoring dan peringatan dini bencana pangan tidak hanya krusial untuk keselamatan dan kesejahteraan masyarakat, tetapi juga untuk ketahanan pangan jangka panjang di tingkat lokal maupun global.

Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya

4. Segmentasi dan Analisis Konsumsi Pangan

Inspirasi proyek portofolio data analyst yang bisa kamu adopsi juga adalah soal segmentasi dan analisis konsumsi pangan. Proyek tentang segmentasi dan analisis konsumsi pangan dapat menjadi sumber inspirasi yang sangat baik untuk membangun portofolio sebagai seorang data analyst. Dalam proyek ini, kamu dapat memanfaatkan berbagai jenis data, mulai dari data penjualan dan transaksi hingga data survei dan sosial, untuk memahami pola konsumsi masyarakat terhadap berbagai jenis makanan.

Dengan melakukan analisis segmentasi, kamu dapat mengidentifikasi kelompok-kelompok konsumen dengan preferensi yang serupa, memahami faktor-faktor yang memengaruhi keputusan pembelian, dan mengidentifikasi tren konsumsi yang muncul. Selain itu, kamu juga dapat mengintegrasikan data eksternal seperti demografi, geografi, dan tren sosial untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang perilaku konsumen.

Sahabat DQ tentu yakin untuk terbiasa menghindari kesalahan tersebut, adalah dengan terus berlatih. Semakin sering kita menyelesaikan berbagai project, semakin sering pula kita memperbaiki kemampuan kita. Kalian bisa mulai melatih diri dengan menyelesaikan ragam project data analyst 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 jadilah ahli dalam menyampaikan insight data dengan mengikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python! 

Penulis: Reyvan Maulid