Mengenal Metode Delphi, Mulai dari Pengertian Sampai Caranya
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
18 January 2024
•
678
Untuk mengetahui kejadian dengan ketidakpastian, kemampuan untuk membuat prediksi yang akurat adalah hal penting bagi data scientist. Metode Delphi adalah teknik yang digunakan untuk melakukan hal tersebut.
Selain sebagai alat prediksi, metode ini juga memberikan gambaran mengenai tantangan analisis data.
Oleh karena itu, memahami cara kerja dari metode tersebut menjadi hal penting. Untuk memahaminya, simak pengertian hingga cara menerapkannya di dalam artikel ini!
Apa yang Dimaksud dengan Metode Delphi?
Secara umum, metode Delphi adalah teknik yang digunakan untuk mengumpulkan dan menyaring pendapat dari sekelompok ahli. Tujuannya adalah untuk mencapai konsensus mengenai suatu masalah atau prediksi masa depan.
Dalam konteks data science, metode Delphi digunakan untuk membuat prediksi atau estimasi tentang fenomena tertentu yang sulit diukur secara langsung dengan data.
Lebih detailnya, metode Delphi dalam data science untuk mengatasi ketidakpastian atau ketiadaan data yang jelas.
Hal ini berguna untuk mengumpulkan berbagai pandangan ahli tentang tren masa depan, perkiraan nilai, atau kemungkinan pengembangan teknologi.
Itu sangat berguna dalam situasi di mana data historis terbatas atau tidak dapat digunakan dalam membuat prediksi masa depan.
Fungsi Metode Delphi dalam Data Science
Dalam data science, fungsi utama dari metode Delphi adalah untuk mengumpulkan kebijaksanaan kolektif. Hal ini dikumpulkan dari sekelompok ahli ketika data empiris terbatas atau tidak tersedia. Hal tersebut memiliki beragam fungsi yaitu:
1. Mengambil Keputusan Akurat
Pertama, fungsi metode Delphi adalah untuk memungkinkan para data scientist untuk memanfaatkan pengetahuan dan pengalaman ahli dalam membuat prediksi.
Hal ini sangat bermanfaat ketika data yang ada tidak cukup untuk menganalisis masalah secara statistik.
2. Mengatasi Ketidakpastian
Berikutnya adalah mengatasi ketidakpastian. Dalam situasi di mana data historis tidak mencukupi, Metode Delphi membantu dalam membuat estimasi berdasarkan intuisi dan pengalaman ahli.
3. Membentuk Konsensus
Selanjutnya, fungsi metode Delphi adalah membentuk konsensus. Dengan iterasi berulang, metode tersebut memberi kesempatan para ahli untuk meninjau ulang pendapat mereka.
Hal ini pada akhirnya akan membentuk konsensus yang lebih luas. Ini juga bermanfaat dalam membangun kesepakatan di antara beragam pendapat yang awalnya berbeda.
Baca Juga: Proses dan Jenis Analisis Data, Data Analyst Wajib Tahu!
4. Alat Penelitian dan Pengembangan
Setelah itu, fungsinya adalah sebagai alat penelitian dan pengembangan. Pasalnya, metode Delphi dapat digunakan untuk identifikasi dan eksplorasi tren masa depan, potensi inovasi, atau risiko.
5. Perencanaan Strategis
Fungsi terakhir adalah untuk membuat perencanaan strategis. Perencanaan tersebut bisa digunakan untuk membuat strategi di masa depan.
Bagaimana Cara Menerapkan Metode Delphi?
Untuk menerapkan metode Delphi, beberapa langkah yang bisa dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Definisikan Masalah dan Tujuan
Langkah pertama dalam menerapkan metode Delphi adalah menentukan masalah dan tujuan dengan jelas.
Tujuan atau masalah bisa berupa prediksi tren masa depan, perkiraan dampak teknologi tertentu, atau pengumpulan pendapat ahli mengenai topik tertentu.
2. Seleksi Panel Ahli
Berikutnya, cara menerapkan metode Delphi adalah memilih sekelompok ahli yang memiliki pengetahuan relevan dengan topik penelitian.
3. Pengembangan Instrumen Survei
Selanjutnya adalah dengan membuat data kuesioner atau serangkaian pertanyaan yang akan diajukan pada ahli.
4. Pelaksanaan Putaran Pertama
Berikutnya adalah melaksanakan putaran ini. Untuk melakukan ini, kamu bisa kirimkan kuesioner pada para ahli dan minta mereka memberi respons.
Dalam putaran ini, kamu bisa minta ahli untuk memberikan prediksi, estimasi, atau pendapat berdasarkan pertanyaanmu.
5. Analisis dan Ringkasan Feedback
Setelah itu, langkah metode delphi adalah melakukan analisis dan ringkasan dari jawaban ahli. Tujuannya adalah untuk menemukan pola, area konsensus, dan perbedaan pendapat antara para ahli.
Baca Juga: 5 Contoh Project Data Science yang Baik sebagai Referensi Kamu
6. Putaran Berikutnya dan Iterasi
Selanjutnya adalah melaksanakan putaran berikutnya. Kamu bisa lakukan ini dengan memberikan ringkasan dan analisis sebelumnya pada para ahli. Lalu, kamu juga bisa minta mereka untuk revisi jawaban berdasarkan informasi yang didapat dari putaran sebelumnya.
Proses ini biasanya diulang beberapa kali hingga tingkat konsensus yang diinginkan tercapai.
7. Analisis Akhir dan Laporan
Setelah mencapai konsensus atau stabilisasi pendapat, lakukan analisis akhir dari data yang dikumpulkan.
8. Penerapan Hasil
Terakhir, kamu bisa gunakan hasil metode Delphi untuk membuat keputusan. Hal ini bisa mencakup pengembangan model prediktif, pembuatan kebijakan, atau perencanaan strategis.
Perdalam Ilmu di Data Science Bersama Dibimbing.id
Demikian informasi seputar metode Delphi yang mencakup pengertian hingga cara menerapkannya. Dapat disimpulkan bahwa metode Delphi adalah teknik yang digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan pendapat ahli.
Selain analisis data dengan metode Delphi, ada hal lain yang perlu diperhatikan juga dalam data science. Beberapa di antaranya adalah pengumpulan data, pemilihan model serta algoritma, dan masih banyak lagi.
Bagi Sobat MinDi yang tertarik mempelajarinya, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bisa belajar A-Z data science dengan materi terupdate dan mentor ahli di industri.
Di samping itu, kamu juga bisa dapatkan hands-on experience lewat real-case project yang diberikan semasa program. Menarik bukan?
Yuk, daftarkan dirimu dan kembangkan pengetahuanmu bersama Dibimbing.id!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.