Penjelasan Skripsi Data Science

Posted on by

Skripsi Data Science adalah penelitian akademik yang mengaplikasikan metode dan teknik dari data science untuk menjawab pertanyaan penelitian, memecahkan masalah, atau memberikan wawasan baru berdasarkan analisis data. Skripsi ini dapat mencakup berbagai aspek data science, termasuk pengumpulan data, pembersihan dan preprocessing data, analisis eksploratif, penerapan model statistik atau machine learning, dan visualisasi hasil.

Baca juga : Penjelasan Teknik Perminyakan

Karakteristik Utama Skripsi Data Science

Beberapa karakteristik yang perlu anda ketahui:

  1. Fokus pada Data:
    • Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan dari sumber yang tersedia, baik itu data sekunder dari database atau data primer yang dikumpulkan sendiri.
    • Preprocessing Data: Pembersihan dan persiapan data untuk analisis, termasuk menangani nilai yang hilang, outlier, dan normalisasi.
  2. Analisis dan Interpretasi Data:
    • Analisis Eksploratif: Melakukan analisis awal untuk memahami pola dan struktur data menggunakan teknik statistik dan visualisasi.
    • Modeling: Menerapkan teknik statistik atau machine learning untuk menganalisis data dan membuat prediksi atau klasifikasi.
  3. Penggunaan Alat dan Teknologi:
    • Alat Analisis: Penggunaan perangkat lunak dan pustaka analisis data seperti Python (pustaka Pandas, NumPy, Scikit-learn), R, SQL, dan alat visualisasi seperti Tableau atau Matplotlib.
    • Komputasi Data: Pemanfaatan teknologi komputasi seperti Hadoop atau Spark untuk memproses data besar jika diperlukan.
  4. Visualisasi dan Penyajian Hasil:
    • Visualisasi Data: Menyajikan hasil analisis melalui grafik, diagram, dan visualisasi lainnya untuk mempermudah pemahaman dan interpretasi.
    • Penyajian Laporan: Menyusun laporan yang jelas dan komprehensif tentang temuan, termasuk metode analisis, hasil, dan rekomendasi.
  5. Kontribusi dan Implikasi:
    • Wawasan Baru: Memberikan wawasan baru tentang data dan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan atau mengatasi masalah.
    • Rekomendasi: Mengusulkan rekomendasi berdasarkan hasil analisis untuk perbaikan atau tindakan selanjutnya.

Struktur Umum Skripsi Data Science

Beberapa struktur yang perlu anda ketahui:

  1. Pendahuluan:
    • Latar Belakang: Deskripsi konteks masalah dan pentingnya penelitian.
    • Tujuan dan Pertanyaan Penelitian: Menjelaskan tujuan dari penelitian dan pertanyaan yang ingin dijawab.
  2. Kajian Literatur
    • Tinjauan Penelitian: Review studi-studi terdahulu yang relevan dengan topik penelitian dan metode yang digunakan.
  3. Metodologi:
    • Desain Penelitian: Penjelasan tentang bagaimana data dikumpulkan, diproses, dan dianalisis.
    • Teknik Analisis: Deskripsi teknik statistik atau machine learning yang diterapkan dalam penelitian.
  4. Hasil dan Analisis:
    • Temuan: Menyajikan hasil analisis data, termasuk statistik deskriptif dan hasil model.
    • Interpretasi: Analisis tentang apa yang diungkapkan oleh data dan hasil model.
  5. Diskusi:
    • Implikasi: Diskusikan implikasi dari temuan dan bagaimana hasilnya relevan dengan konteks penelitian.
    • Keterbatasan: Menyebutkan keterbatasan penelitian dan saran untuk penelitian lebih lanjut.
  6. Kesimpulan dan Rekomendasi:
    • Kesimpulan: Merangkum hasil utama dan kontribusi penelitian.
    • Rekomendasi: Menyediakan saran praktis atau rekomendasi berdasarkan hasil analisis.
  7. Referensi
    • Daftar Pustaka: Menyertakan semua sumber yang digunakan selama penelitian.
  8. Lampiran (Opsional)
    • Dokumentasi Tambahan: Menyertakan kode, data tambahan, atau hasil lengkap yang relevan.

Contoh Topik Skripsi Data Science

Berikut beberapa contoh skripsi data science:

  • Analisis Sentimen dari Ulasan Produk: Menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk menganalisis sentimen dalam ulasan produk dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan.
  • Prediksi Permintaan Penjualan: Menerapkan model machine learning untuk memprediksi permintaan produk berdasarkan data historis dan faktor-faktor eksternal.
  • Segmentasi Pelanggan: Menggunakan teknik clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku dan preferensi mereka, dengan tujuan untuk meningkatkan strategi pemasaran.
  • Deteksi Penipuan Transaksi: Menerapkan model deteksi anomali untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan dan potensi penipuan dalam sistem pembayaran.

Secara keseluruhan, skripsi data science berfokus pada penerapan metode analisis data untuk menyelesaikan masalah tertentu dan memberikan wawasan berharga yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.

Jenis-jenis yang Perlu Anda Ketahui

Skripsi data science dapat dibagi menjadi beberapa jenis berdasarkan fokus, metode analisis, dan aplikasi. Berikut adalah beberapa jenis skripsi data science yang umum, beserta penjelasannya:

1. Analisis Data Eksploratif

1. Analisis Deskriptif:

  • Deskripsi: Fokus pada penyajian ringkasan statistik dari data, seperti distribusi, mean, median, dan varians.
  • Contoh: Menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi pola musiman dan tren penjualan.

2. Visualisasi Data:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik visualisasi untuk menyajikan data dan hasil analisis secara grafis untuk memudahkan pemahaman.
  • Contoh: Membuat dashboard interaktif untuk memvisualisasikan metrik kinerja bisnis menggunakan alat seperti Tableau atau Matplotlib.

2. Modeling dan Machine Learning

1. Regresi:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik regresi untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan variabel independen.
  • Contoh: Memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar menggunakan regresi linier.

2. Klasifikasi:

  • Deskripsi: Menggunakan model klasifikasi untuk mengkategorikan data ke dalam kelas-kelas yang telah ditentukan.
  • Contoh: Mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam menggunakan model klasifikasi seperti Naive Bayes atau Support Vector Machines (SVM).

3. Clustering:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik clustering untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok yang memiliki kesamaan.
  • Contoh: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka untuk segmentasi pasar menggunakan algoritma K-means.

4. Penerapan Deep Learning:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik deep learning seperti neural networks untuk tugas-tugas yang kompleks seperti pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.
  • Contoh: Menggunakan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk klasifikasi citra dalam dataset gambar.

3. Pemrosesan dan Analisis Teks

1. Pengolahan Bahasa Alami (NLP):

  • Deskripsi: Menerapkan teknik NLP untuk menganalisis dan memproses teks, termasuk tokenisasi, pengenalan entitas, dan analisis sentimen.
  • Contoh: Menggunakan analisis sentimen untuk mengevaluasi umpan balik pelanggan dari ulasan produk di media sosial.

2. Model Bahasa dan Generatif:

  • Deskripsi: Menerapkan model bahasa seperti GPT untuk menghasilkan teks atau menyelesaikan tugas berbasis bahasa lainnya.
  • Contoh: Mengembangkan chatbot berbasis NLP untuk memberikan dukungan pelanggan otomatis.

4. Analisis Big Data dan Teknologi

1. Analisis Data Besar:

  • Deskripsi: Menggunakan alat dan teknologi big data untuk menganalisis volume besar data yang tidak dapat ditangani oleh sistem tradisional.
  • Contoh: Menerapkan Apache Hadoop atau Spark untuk memproses dan menganalisis data transaksi besar dari platform e-commerce.

2. Optimisasi dan Efisiensi Data:

  • Deskripsi: Mengoptimalkan algoritma dan proses untuk meningkatkan efisiensi analisis data besar.
  • Contoh: Mengoptimalkan query database untuk meningkatkan kecepatan analisis data dalam sistem data warehouse.

5. Prediksi dan Forecasting

1. Model Prediksi:

  • Deskripsi: Menerapkan model prediksi untuk meramalkan nilai masa depan berdasarkan data historis.
  • Contoh: Menggunakan model time series untuk memprediksi permintaan produk dalam periode mendatang.

2. Simulasi dan Scenario Analysis:

  • Deskripsi: Melakukan simulasi untuk mengevaluasi hasil yang berbeda berdasarkan skenario yang berbeda.
  • Contoh: Menyimulasikan dampak perubahan harga pada penjualan untuk menentukan strategi harga optimal.

6. Penerapan Data Science dalam Industri Spesifik

1. Data Science untuk Kesehatan:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik data science untuk masalah kesehatan, seperti diagnosis penyakit atau analisis gambar medis.
  • Contoh: Mengembangkan model untuk mendeteksi kanker dari gambar MRI menggunakan teknik deep learning.

2. Data Science untuk Keuangan:

  • Deskripsi: Menerapkan teknik data science untuk analisis keuangan, seperti deteksi penipuan atau prediksi harga saham.
  • Contoh: Menerapkan model deteksi anomali untuk mengidentifikasi transaksi penipuan dalam sistem pembayaran.

3. Data Science untuk E-commerce dan Pemasaran:

  • Deskripsi: Menggunakan data science untuk meningkatkan strategi pemasaran, sistem rekomendasi, dan analisis perilaku pelanggan.
  • Contoh: Membangun sistem rekomendasi produk untuk meningkatkan pengalaman berbelanja di platform e-commerce.

7. Etika dan Keamanan Data

1. Privasi dan Keamanan Data:

  • Deskripsi: Meneliti dan mengatasi isu privasi dan keamanan data dalam analisis dan aplikasi data science.
  • Contoh: Mengembangkan teknik anonymization untuk melindungi data pribadi dalam dataset besar.

2. Bias dan Fairness:

  • Deskripsi: Menganalisis dan mengurangi bias dalam model machine learning untuk memastikan hasil yang adil.
  • Contoh: Menilai bias dalam model prediksi rekrutmen dan mengembangkan strategi untuk mitigasi bias.

Contoh Topik Skripsi Data Science

Berikut contoh topik skripsi data science:

  1. “Pengembangan Sistem Rekomendasi Berbasis Collaborative Filtering untuk Platform E-Commerce”
    • Fokus pada penerapan teknik collaborative filtering untuk meningkatkan rekomendasi produk kepada pengguna.
  2. “Analisis Sentimen Ulasan Produk Menggunakan NLP dan Deep Learning”
    • Menggunakan teknik NLP dan model deep learning untuk menganalisis sentimen dalam ulasan produk.
  3. “Prediksi Harga Saham Menggunakan Model Time Series dan Machine Learning”
    • Menerapkan model time series dan machine learning untuk meramalkan harga saham di pasar keuangan.
  4. “Deteksi Penipuan Transaksi Menggunakan Algoritma Machine Learning”
    • Mengembangkan model deteksi penipuan untuk mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan dalam sistem pembayaran.
  5. “Pengolahan Data Sensor untuk Prediksi Kegagalan Mesin dalam Industri Manufaktur”
    • Menerapkan teknik analisis big data untuk memprediksi kegagalan mesin menggunakan data sensor dari proses manufaktur.

Dengan memahami jenis-jenis skripsi data science ini, mahasiswa dapat memilih topik yang sesuai dengan minat dan kekuatan mereka, serta menyusun skripsi yang relevan dan berdampak

10 Langkah yang Bisa Anda Ikuti

Pembuatan skripsi data science melibatkan serangkaian langkah yang sistematis untuk memastikan bahwa penelitian Anda valid, bermanfaat, dan berkualitas. Berikut adalah langkah-langkah rinci yang dapat diikuti dalam pembuatan skripsi data science:

1. Pemilihan Topik dan Penyusunan Proposal

1. Identifikasi Topik Penelitian:

  • Langkah: Pilih topik yang sesuai dengan minat dan kebutuhan penelitian. Pertimbangkan area yang relevan dalam data science seperti analisis data besar, machine learning, atau pemrosesan bahasa alami.
  • Contoh: Prediksi harga saham, deteksi penipuan transaksi, analisis sentimen ulasan produk.

2. Kajian Literatur:

  • Langkah: Tinjau literatur terkini untuk memahami konteks, teknik yang ada, dan gap penelitian yang bisa diisi. Identifikasi teori, metode, dan hasil penelitian sebelumnya yang relevan.
  • Sumber: Jurnal ilmiah, artikel konferensi, buku teks.

3. Penyusunan Proposal:

  • Langkah: Buat proposal skripsi yang mencakup latar belakang, tujuan penelitian, pertanyaan atau hipotesis, metodologi, dan rencana kerja.
  • Elemen: Tujuan penelitian, pertanyaan penelitian, metodologi (data, teknik analisis), jadwal penelitian.

2. Pengumpulan dan Preprocessing Data

1. Pengumpulan Data:

  • Langkah: Identifikasi sumber data yang relevan, seperti database publik, API, atau data primer yang dikumpulkan sendiri.
  • Contoh: Mengambil data dari dataset publik seperti Kaggle atau mengumpulkan data melalui survei.

2. Preprocessing Data:

  • Langkah: Bersihkan dan persiapkan data untuk analisis. Ini mencakup pembersihan data, penghapusan nilai yang hilang, dan normalisasi.
  • Teknik: Imputasi nilai yang hilang, deteksi dan penanganan outlier, encoding variabel kategorikal, normalisasi data.

3. Exploratory Data Analysis (EDA)

1. Analisis Eksploratif:

  • Langkah: Lakukan analisis awal untuk memahami struktur dan pola dalam data. Gunakan statistik deskriptif dan visualisasi untuk eksplorasi.
  • Contoh: Visualisasi distribusi variabel, analisis korelasi antara fitur, plot distribusi data.

2. Identifikasi Pola dan Insight:

  • Langkah: Temukan pola, tren, atau hubungan penting dalam data yang bisa mempengaruhi analisis lebih lanjut.
  • Contoh: Mengidentifikasi tren musiman dalam data penjualan atau pola pembelian pelanggan.

4. Pengembangan Model

1. Pemilihan Model:

  • Langkah: Pilih model atau algoritma yang sesuai dengan jenis analisis yang akan dilakukan, seperti regresi, klasifikasi, clustering, atau teknik deep learning.
  • Contoh: Regresi linier untuk prediksi harga, Random Forest untuk klasifikasi, K-means untuk clustering.

2. Implementasi Model:

  • Langkah: Implementasikan model menggunakan bahasa pemrograman dan pustaka yang relevan seperti Python (Scikit-learn, TensorFlow), R, atau alat lain.
  • Alat: IDE seperti Jupyter Notebook, pustaka analisis seperti Pandas, Scikit-learn, TensorFlow.

3. Pelatihan Model:

  • Langkah: Latih model dengan data pelatihan dan sesuaikan hyperparameters untuk mengoptimalkan kinerja.
  • Proses: Pembagian data (train-test split), pelatihan model, tuning hyperparameters.

5. Evaluasi Model

1. Evaluasi Kinerja Model:

  • Langkah: Uji model menggunakan metrik evaluasi yang sesuai, seperti akurasi, presisi, recall, F1-score untuk klasifikasi, atau mean squared error untuk regresi.
  • Metrik: Akurasi, precision, recall, F1-score, ROC-AUC, mean squared error.

2. Validasi dan Cross-Validation:

  • Langkah: Gunakan teknik validasi seperti k-fold cross-validation untuk memastikan model tidak overfitting dan performanya stabil.
  • Teknik: K-fold cross-validation, stratified sampling.

6. Analisis dan Interpretasi Hasil

1. Interpretasi Hasil:

  • Langkah: Analisis hasil dari model untuk memahami kekuatan dan kelemahan, serta bagaimana model memenuhi tujuan penelitian.
  • Contoh: Menilai feature importance dalam model Random Forest atau memahami koefisien regresi dalam model regresi linier.

2. Diskusi dan Implikasi:

  • Langkah: Diskusikan implikasi hasil penelitian, termasuk kontribusi terhadap bidang data science dan aplikasi praktis.
  • Aspek: Keterbatasan penelitian, rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut, implikasi bisnis atau sosial.

7. Penulisan Laporan Skripsi

1. Struktur Laporan:

  • Langkah: Tulis laporan skripsi dengan struktur yang jelas dan sistematis, termasuk bagian-bagian berikut:
    • Pendahuluan: Latar belakang, tujuan, dan pertanyaan penelitian.
    • Kajian Literatur: Tinjauan penelitian terkait dan teori yang relevan.
    • Metodologi: Metode penelitian, teknik analisis, dan prosedur.
    • Hasil dan Analisis: Temuan penelitian dan analisis data.
    • Diskusi dan Kesimpulan: Interpretasi hasil, implikasi, dan rekomendasi.
  • Dokumentasi: Sertakan dokumentasi kode dan metode yang digunakan.

2. Referensi dan Lampiran:

  • Langkah: Cantumkan semua referensi yang digunakan dan lampiran yang relevan seperti kode sumber, dataset, atau hasil lengkap.
  • Format: Gunakan format sitasi yang sesuai dengan pedoman akademik.

8. Review dan Revisi

1. Ulasan Draf:

  • Langkah: Minta umpan balik dari pembimbing, rekan, atau ahli untuk mendapatkan saran dan kritik konstruktif.
  • Proses: Revisi laporan berdasarkan umpan balik yang diterima.

2. Finalisasi Skripsi:

  • Langkah: Pastikan laporan final sudah lengkap, sesuai dengan pedoman institusi, dan bebas dari kesalahan.

9. Presentasi dan Pertahanan

1. Persiapan Presentasi:

  • Langkah: Persiapkan presentasi oral atau poster yang merangkum temuan dan metodologi penelitian.
  • Konten: Slide presentasi, visualisasi data, ringkasan temuan.

2. Pertahanan Skripsi:

  • Langkah: Presentasikan dan pertahankan penelitian Anda di depan panel penguji, menjawab pertanyaan dan membela metodologi dan hasil Anda.
  • Teknik: Persiapan menjawab pertanyaan, menjelaskan aspek teknis dan praktis penelitian.

10. Penyelesaian Administratif

1. Pengajuan Skripsi:

  • Langkah: Serahkan skripsi final dan dokumen terkait sesuai dengan prosedur institusi.
  • Dokumen: Laporan akhir, formulir pengajuan, salinan elektronik.

2. Publikasi (Opsional):

  • Langkah: Pertimbangkan untuk mempublikasikan hasil penelitian dalam jurnal akademik atau konferensi jika memungkinkan.
  • Proses: Penyusunan manuskrip, pengiriman ke jurnal, proses review.

Dengan mengikuti langkah-langkah ini secara sistematis, Anda dapat memastikan bahwa skripsi data science Anda akan menyajikan penelitian yang menyeluruh, valid, dan memberikan kontribusi yang berarti dalam bidang data science.

Baca juga : Penjelasan Skripsi Teknik Pertambangan 

Skripsi Data Science adalah sebuah karya tulis ilmiah tingkat akhir yang berfokus pada penerapan metode ilmiah dan teknik komputasional untuk mengekstrak pengetahuan dan wawasan berharga dari data.

Kamu bisa konsultasi atau kesulitan dalam pembuatan skripsi kamu bisa  ke jasa bimbingan skripsi dan  melalui whatshaap maupun instagram kami.