Pengenalan Data Science

Yenny Rahmawati, 08 Jan 2026

Pengenalan Data Science

Data Science bertujuan mengambil nilai penting dari data dan mengolahnya agar menjadi sesuatu yang bermakna. Bidang ini menggabungkan matematika, statistika, ilmu komputer, dan pemahaman terhadap bidang tertentu untuk mengubah data menjadi informasi yang berguna. Intinya, Data Science membantu mengolah data mentah agar menghasilkan wawasan yang dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Dengan demikian, Data Science bukan hanya kumpulan teknik, tetapi sebuah cara atau pendekatan untuk memecahkan masalah nyata dengan memanfaatkan data.

Apa bedanya AI, Machine Learing dan Data Science?

Artificial Intelligence (AI) bidang paling luas yang berfokus pada pembuatan sistem atau mesin yang mampu meniru kecerdasan manusia, seperti berpikir, mengambil keputusan, memahami bahasa, atau mengenali gambar. Tujuan utamanya adalah membuat komputer dapat bertindak secara cerdas layaknya manusia.
Machine Learning (ML) merupakan bagian dari AI. ML memungkinkan sistem belajar dari data dan pengalaman tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap aturan. Semakin banyak data yang dipelajari, semakin baik pula kinerja sistem dalam membuat prediksi atau keputusan.
Data Science adalah bidang yang berfokus pada pengolahan dan analisis data untuk menghasilkan informasi dan wawasan. Data Science memang menggunakan Machine Learning, tetapi cakupannya lebih luas, mulai dari pengumpulan data, pembersihan data, analisis, hingga visualisasi dan penyajian hasil untuk mendukung pengambilan keputusan.

Kesimpulan singkat: AI adalah konsep besarnya, Machine Learning adalah salah satu metode di dalam AI, dan Data Science adalah pendekatan berbasis data yang memanfaatkan ML serta teknik lain untuk menghasilkan wawasan yang bermanfaat.

Konsep Data

Data adalah kumpulan fakta atau catatan yang dihasilkan dari suatu aktivitas atau kejadian. Data bisa berupa angka, teks, gambar, suara, maupun video. Pada dasarnya, data masih bersifat mentah dan belum memiliki arti yang jelas jika belum diolah. Setelah data diproses dan dianalisis, data dapat berubah menjadi informasi yang berguna untuk memahami suatu masalah dan membantu dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, data menjadi dasar utama dalam bidang Data Science, Machine Learning, dan Artificial Intelligence.

Nilai-Nilai Data

1. Pola (Patterns)

Pola adalah keteraturan atau kecenderungan yang muncul dari sekumpulan data. Pola ini bisa berupa tren, kebiasaan, atau hubungan antar variabel yang sering terjadi secara berulang. Dengan menemukan pola, kita dapat memahami bagaimana suatu kondisi berubah atau saling berkaitan. Contoh: penjualan yang selalu meningkat pada akhir pekan, atau hubungan antara tinggi badan dan berat badan yang cenderung searah.

2. Kelompok (Clusters)

Cluster adalah pengelompokan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Data dalam satu kelompok memiliki sifat yang mirip, sedangkan antar kelompok memiliki perbedaan. Proses clustering dilakukan tanpa label, sehingga sistem secara otomatis mencari dan membentuk kelompok dari data yang ada. Contoh: pengelompokan pelanggan berdasarkan pola belanja atau pengelompokan siswa berdasarkan gaya belajar.

3. Kelas (Classes)

Class adalah kategori atau label yang sudah ditentukan sebelumnya. Setiap data memiliki label tertentu, dan sistem belajar dari contoh-contoh tersebut untuk mengenali dan mengklasifikasikan data baru ke dalam kelas yang sesuai. Proses ini dikenal sebagai supervised learning. Contoh: email diklasifikasikan sebagai “spam” atau “bukan spam”, atau kondisi pengemudi diklasifikasikan sebagai “normal” dan “mengantuk”.