Yenny Rahmawati, 08 Jan 2026

Data Science Pipeline

Data Science Pipeline adalah rangkaian tahapan yang dilalui untuk mengubah data mentah menjadi informasi, wawasan, atau solusi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Pipeline ini membantu memastikan proses pengolahan data dilakukan secara sistematis dan terstruktur

Problem Definition (Pendefinisian Masalah)

Tahap paling awal adalah mendefinisikan masalah yang ingin diselesaikan. Pada tahap ini, fokus utamanya adalah memahami tujuan, kebutuhan, dan hasil yang diharapkan, bukan langsung mengolah data.

Pertanyaan yang dijawab pada tahap ini antara lain:

• Masalah apa yang ingin diselesaikan?
• Tujuan analisis atau model apa yang ingin dicapai?
• Keputusan apa yang akan diambil dari hasil analisis?

Contoh:

Mendeteksi apakah seorang pengemudi dalam kondisi mengantuk atau tidak berdasarkan data wajah.

Pengumpulan Data (Data Collection)

Setelah masalah jelas, langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah tersebut. Data dapat berasal dari berbagai sumber seperti database, sensor, kamera, survei, atau dataset publik.

Pembersihan Data (Data Cleaning)

Data yang terkumpul biasanya masih belum rapi. Oleh karena itu, data perlu dibersihkan agar dapat digunakan dengan baik dalam analisis dan pemodelan.

Kegiatan pada tahap ini meliputi:

• Mengatasi data yang hilang
• Menghapus data duplikat
• Menyeragamkan format data

Eksplorasi Data (Exploratory Data Analysis / EDA)

Pada tahap ini, data dianalisis untuk memahami karakteristik dan polanya. Analisis dilakukan menggunakan statistik sederhana dan visualisasi data. Tujuannya adalah menemukan pola, tren, atau hubungan antar variabel yang berkaitan dengan masalah.

Pemodelan (Modeling / Machine Learning)

Setelah data dipahami, dilakukan pembangunan model, biasanya menggunakan algoritma Machine Learning. Model dilatih untuk mempelajari pola dari data dan menghasilkan prediksi atau klasifikasi.

Evaluasi Model (Evaluation)

Model yang telah dibuat dievaluasi untuk mengukur kinerjanya. Evaluasi dilakukan menggunakan metrik tertentu untuk memastikan model bekerja dengan baik dan sesuai dengan tujuan awal.

Visualisasi & Interpretasi Hasil

Hasil analisis dan model disajikan dalam bentuk visual yang mudah dipahami, seperti grafik atau tabel, sehingga dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan.

Implementasi & Monitoring (Opsional)

Tahap akhir adalah menerapkan model ke dalam sistem nyata. Model juga perlu dipantau dan diperbarui agar tetap relevan dan akurat.

Kesimpulan

Data Science Pipeline membantu mengubah data mentah menjadi wawasan yang bernilai melalui tahapan yang terstruktur. Setiap tahap saling berkaitan dan tidak dapat dilewati agar hasil analisis dapat dipercaya dan bermanfaat.

baca pembahasan lainnya https://catatandeveloper.id/tutorial/datascience/ 🚀🚀🚀.