9 Contoh Berpikir Komputasional Terbaik dalam Data Science

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

24 January 2024

•

406

Berpikir komputasional adalah kunci utama dalam memecahkan masalah yang kompleks. Lebih lanjut, contoh berpikir komputasional adalah ilustrasi yang menggambarkan bagaimana seseorang menyelesaikan masalah secara sistematis.

Dalam dunia data science, contoh berpikir komputasional adalah ilustrasi bagaimana ilmuwan data melakukan analisis dan penafsiran data secara sistematis. Untuk melihat contohnya, simak artikel ini sampai habis!

Contoh Berpikir Komputasional dalam Data Science

Dalam data science, berpikir komputasional dapat diilustrasikan melalui berbagai contoh aplikasi praktis. Berikut adalah contoh berpikir komputasional dalam data science:

1. Penggunaan Algoritma Machine Learning

Pertama, contoh berpikir komputasional adalah penggunaan algoritma machine learning. Dalam data science, hal ini mencakup pemilihan, penerapan, dan penyetelan algoritma. Tujuannya adalah untuk mengelola dan menganalisis data besar.

Kegiatan tersebut masuk dalam contoh berpikir komputasional sebab melibatkan beberapa prosedur seperti dekomposisi, abstraksi, dan pemikiran algoritmik.

Contohnya, menggunakan algoritma machine learning dalam pengenalan pola citra guna identifikasi objek di gambar. Proses dekomposisinya mencakup pengenalan bentuk dan warna. Lalu, abstraksi dilakukan dengan mengabaikan informasi irelevan.

Sementara itu, pemikiran algoritmik dilakukan dengan membangun langkah-langkah untuk pengenalan pola.

2. Analisis Sentimen pada Media Sosial

Berikutnya, contoh berpikir komputasional adalah penggunaannya di analisis sentimen pada media sosial.

Penerapan berpikir komputasional di sini dicapai dengan menggunakan natural language processing (NLP). Tujuan menggunakan NLP adalah untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini dalam teks.

Misalnya, menganalisis tweet untuk menentukan sentimen publik terhadap suatu produk. Tahapannya melibatkan pengenalan pola untuk mengidentifikasi kata kunci yang menunjukkan sentimen. Lalu, melibatkan penggunaan algoritma guna klasifikasi sentimen.

3. Membuat Segmentasi Pasar

Selanjutnya, contoh berpikir komputasional adalah membuat segmentasi pasar. Penerapan pemikiran komputasionalnya adalah dengan menggunakan algoritma clustering guna klasifikasi konsumen berdasarkan karakteristik tertentu.

Dengan algoritma clustering, data konsumen dibagi menjadi segmen yang homogen. Ini dilakukan dengan dekomposisi dan pengenalan pola.

Dekomposisi dikerjakan dengan membagi pasar besar menjadi segmen yang lebih kecil. Sementara itu, pengenalan pola guna identifikasi karakteristik umum dalam setiap segmen.

Baca Juga: Algoritma Klasifikasi Teks dan Tantangan yang Dihadapinya

4. Mendeteksi Penipuan

Berikutnya, contohnya bisa diterapkan untuk mendeteksi penipuan. Cara berpikir komputasional di kegiatan ini diterapkan dengan model prediktif. Tujuan model tersebut adalah mengidentifikasi transaksi mencurigakan.

Hal ini bisa melibatkan penggunaan machine learning yang membedakan transaksi normal dan penipuan. Teknik yang digunakan antara lain adalah klasifikasi dan pengenalan pola.

5. Optimasi Rute Logistik

Lalu, contoh penerapannya adalah untuk optimasi rute logistik. Dalam data science, hal tersebut dikerjakan dengan menerapkan pola pikir komputasional melalui penggunaan algoritma.

Algoritma yang digunakan bisa model perjalanan salesman atau pencarian jalur terpendek. Tahapannya adalah dekomposisi dan pemikiran algoritmik.

Dekomposisi dijalankan dengan membagi rute menjadi segmen yang lebih kecil. Sementara pemikiran algoritmik diterapkan dengan merencanakan urutan pengiriman.

6. Prediksi Tren Penjualan

Setelah itu, contoh berpikir komputasional adalah memprediksi tren penjualan dengan metode tertentu. Berpikir komputasional dalam kasus ini bisa ditunjukkan dengan penggunaan model time-series dalam machine learning.

Hal ini mencakup analisis data historis penjualan guna memprediksi penjualan masa depan. Lalu, dengan menggunakan teknik seperti pemikiran algoritmik dengan membangun model prediktif. Terakhir adalah pengenalan pola dengan identifikasi tren penjualan.

7. Mengembangkan Sistem Rekomendasi

Berikutnya, contoh berpikir komputasional adalah dengan mengembangkan sistem rekomendasi. Hal ini bisa dikerjakan pada platform seperti e-commerce.

Sistem ini menganalisis data perilaku pengguna untuk menyarankan produk. Tahapannya melibatkan abstraksi, pengenalan pola, dan algoritma.

Abstraksi dilakukan dengan menyaring data tidak relevan. Lalu, pengenalan pola dilakukan dengan identifikasi preferensi pengguna. Terakhir, algoritma digunakan dalam membangun model rekomendasi.

Baca Juga: 5 Rekomendasi Tools Data Analyst Terbaik

8. Pengambilan Keputusan Lewat Visualisasi Data

Dalam data science, visualisasi data untuk membantu pengambilan keputusan adalah aplikasi berpikir komputasional. Hal ini melibatkan transformasi raw data menjadi grafik atau diagram yang mudah dipahami.

Fungsinya adalah alat bantu dalam memahami tren dan pola. Tahapan prosesnya adalah abstraksi dan pengenalan pola.

Abstraksi dilakukan dengan menyajikan inti data. Sementara pengenalan pola dilakukan dengan identifikasi wawasan penting dari visual.

9. Analisis Data Geospasial

Terakhir, contoh berpikir komputasional adalah analisis data geospasial. Contohnya adalah pemetaan penyebaran penyakit. Untuk mengerjakan ini, GIS dan teknologi pemetaan digunakan untuk mengolah dan menampilkan data spasial.

Tahapan yang dilakukan adalah dekomposisi dan abstraksi. Dekomposisi dikerjakan dengan memecah data besar menjadi informasi yang lebih mudah dikelola. Sementara abstraksi dikerjakan dengan menyaring data untuk fokus pada informasi geografis terpenting.

Kejar Karir di Data Science Bareng Dibimbing.id

Itulah beberapa contoh berpikir komputasional dalam data science. Salah satu contoh berpikir komputasional adalah menyelesaikan suatu masalah dengan bantuan machine learning.

Lebih lanjut, penjelasan di atas juga menunjukkan bagaimana berpikir komputasional diaplikasikan dalam data science. Aplikasi pola pikir tersebut melibatkan penggabungan teknis analisis, pemikiran sistematis, dan kreativitas.

Oleh sebab itu, peran data scientist ketika mencari wawasan atau solusi sangatlah penting. Karena perannya sangat penting, potensi karir di data science sangatlah besar. Tertarik untuk memulainya?

Apabila Sobat MinDi tertarik, kamu bisa ikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Bootcamp ini bisa menjadi tempat buat belajar data science dari nol. Lewat program ini, kamu bisa dapatkan materi terupdate dan arahan dari mentor ahli di industri.

Sobat MinDi juga bisa buat portofolio lewat real-case project yang kamu kerjakan semasa program. Terlebih lagi, kamu terjamin dapatkan pekerjaan lewat layanan job-connection terhubung 500+ companies.

Yuk, daftarkan dirimu dan bangun karirmu bersama Dibimbing.id!