SEMARANG- Di era digital yang serba cepat ini, data telah menjadi salah satu aset paling berharga di dunia, sejajar dengan minyak dan emas. Setiap hari, miliaran informasi tercipta dari berbagai sumber—mulai dari media sosial, transaksi belanja online, sensor perangkat pintar, hingga aktivitas harian masyarakat. Fenomena ini memunculkan kebutuhan akan profesional yang mampu mengolah dan menganalisis data menjadi informasi yang bermanfaat untuk pengambilan keputusan. Di sinilah peran Data Scientist menjadi sangat penting. Mereka bukan hanya ahli teknologi, tetapi juga penghubung antara data mentah dan strategi yang dapat membawa perubahan besar di berbagai bidang.
Data Scientist bekerja dengan memanfaatkan teknologi canggih seperti machine learning dan artificial intelligence untuk menemukan pola, memprediksi tren, dan memberikan rekomendasi yang akurat. Dalam dunia bisnis, mereka menganalisis perilaku konsumen untuk merancang strategi pemasaran yang tepat. Di sektor kesehatan, mereka memprediksi penyakit dan merancang pengobatan personal. Di bidang keuangan, mereka mendeteksi penipuan dan memproyeksikan pergerakan pasar. Bahkan di sektor lingkungan, mereka memanfaatkan data cuaca dan iklim untuk mitigasi bencana. Semua peran ini menegaskan posisi Data Scientist di garis depan inovasi berbasis data.
Sejalan dengan kebutuhan tersebut, Program Studi Statistika Universitas Diponegoro menggelar “Pelatihan Uji Kompetensi Data Scientist untuk Mahasiswa Statistika Undip” sebagai upaya mempersiapkan mahasiswa menghadapi tuntutan industri. Salah satu sesi penting dalam pelatihan ini adalah penyampaian materi oleh Alan Prahutama, Ph.D, seorang pakar di bidang statistika dan analisis data. Dalam paparannya, Alan memberikan penjelasan komprehensif mengenai berbagai teknik analisis yang menjadi inti keterampilan seorang Data Scientist.
Alan memulai dengan model regresi, yang digunakan untuk memahami hubungan antar variabel dan membuat prediksi berdasarkan pola historis. Ia menjelaskan perbedaan regresi linear, regresi logistik, serta situasi di mana masing-masing metode digunakan. Materi dilanjutkan dengan decision tree, sebuah metode yang memvisualisasikan proses pengambilan keputusan berbasis data dengan struktur pohon, memudahkan interpretasi sekaligus meningkatkan akurasi prediksi.
Kemudian, Alan membahas gradient boosting, teknik machine learning yang menggabungkan banyak model sederhana untuk membentuk prediksi yang sangat akurat, sering digunakan dalam kompetisi data science tingkat internasional. Ia juga menguraikan konsep neural network, yang meniru cara kerja otak manusia dalam mengenali pola kompleks, menjadi fondasi teknologi kecerdasan buatan modern seperti pengenalan wajah dan pemrosesan bahasa alami.
Tidak kalah penting, Alan memaparkan keunggulan Random Forest, metode berbasis ensemble yang menggabungkan banyak decision tree untuk mengurangi risiko overfitting dan meningkatkan stabilitas hasil. Terakhir, ia mengupas Support Vector Machine (SVM), algoritma yang efektif dalam mengklasifikasikan data berdimensi tinggi, misalnya dalam pengenalan citra atau analisis teks.
Penjelasan yang diberikan tidak hanya sebatas teori, tetapi juga dilengkapi dengan contoh penerapan nyata di industri, sehingga mahasiswa dapat memahami relevansi setiap teknik dalam memecahkan masalah dunia kerja. Alan juga menekankan pentingnya memilih model yang tepat sesuai karakteristik data, serta mengingatkan agar setiap proses analisis memperhatikan aspek etika dan privasi.
Dengan penyampaian yang detail, sistematis, dan interaktif, sesi materi dari Alan Prahutama, Ph.D menjadi salah satu bagian paling berharga dari pelatihan ini. Mahasiswa tidak hanya mendapatkan pengetahuan teknis yang mendalam, tetapi juga wawasan praktis yang akan sangat berguna ketika mereka terjun menjadi Data Scientist profesional yang siap bersaing di era transformasi digital.
Pada akhir pelatihan, Alan mengatakan “Lulusan Statistika memiliki bekal kuat untuk berperan sebagai Data Scientist, yaitu mengolah dan menganalisis data menjadi informasi yang dapat mendukung pengambilan keputusan strategis. Dengan kemampuan statistik, pemodelan, dan teknologi analisis modern, mereka dapat memprediksi tren, mengidentifikasi pola, serta memberikan solusi berbasis data di berbagai sektor. Peran ini menjadikan lulusan Statistika sebagai penghubung antara data mentah dan inovasi yang mendorong kemajuan bisnis, pemerintahan, dan masyarakat”
