Riset operasi dan ilmu data adalah dua bidang yang memanfaatkan metode analitis dan pemodelan statistik untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks dan mendorong pengambilan keputusan berdasarkan data. Di permukaan, keduanya mungkin terlihat sangat mirip – namun ada beberapa perbedaan utama antara disiplin ilmu ini yang penting untuk dipahami.

Jika Anda kekurangan waktu, inilah jawaban cepatnya: Riset operasi berfokus pada optimalisasi operasi bisnis dan sumber daya melalui analisis kuantitatif dan pemodelan matematis . Ilmu data memanfaatkan metode statistik dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan dan memprediksi hasil dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Mendefinisikan Riset Operasi

Riset Operasi (OR) adalah bidang studi yang menggabungkan pemodelan matematika, analisis statistik, dan teknik optimasi untuk memecahkan masalah kompleks di berbagai industri. Hal ini melibatkan penerapan metode kuantitatif dalam proses pengambilan keputusan, dengan tujuan meningkatkan efisiensi dan efektivitas operasional.

Pemodelan dan Optimasi Matematika

Salah satu aspek kunci dari Riset Operasi adalah penggunaan model matematika untuk mewakili sistem dunia nyata. Model-model ini membantu dalam memahami proses yang mendasarinya dan mengidentifikasi cara paling efisien untuk mengalokasikan sumber daya, menjadwalkan tugas, dan membuat keputusan.

Teknik optimasi kemudian diterapkan pada model ini untuk menemukan solusi terbaik, dengan mempertimbangkan berbagai kendala dan tujuan.

Fokus Pada Efisiensi Operasional

Riset Operasi terutama berfokus pada peningkatan efisiensi operasional, yang melibatkan memaksimalkan output sambil meminimalkan biaya, waktu, dan sumber daya lainnya. Dengan menganalisis data dan membuat keputusan yang tepat, para profesional OR berupaya mengoptimalkan proses, meningkatkan produktivitas, dan mengurangi pemborosan.

Hal ini dapat menghasilkan penghematan biaya yang signifikan dan peningkatan profitabilitas bagi bisnis.

Analisis preskriptif

Analisis preskriptif adalah cabang Riset Operasi yang lebih dari sekadar analisis deskriptif dan prediktif. Meskipun analisis deskriptif berfokus pada analisis data historis, dan analisis prediktif bertujuan untuk memperkirakan hasil di masa depan, analisis preskriptif memberikan rekomendasi mengenai tindakan terbaik untuk mencapai tujuan tertentu.

Hal ini mempertimbangkan berbagai skenario, kendala, dan tujuan untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengambil keputusan.

Riset Operasi adalah bidang multidisiplin yang diambil dari matematika, statistik, ilmu komputer, ekonomi, dan disiplin ilmu lainnya. Ini memiliki aplikasi di berbagai industri, termasuk logistik, manajemen rantai pasokan, perawatan kesehatan, keuangan, dan transportasi.

Dengan menggunakan teknik analisis tingkat lanjut, peneliti operasi membantu organisasi membuat keputusan berdasarkan data dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Mendefinisikan Ilmu Data

Ilmu Data adalah bidang multidisiplin yang menggabungkan berbagai teknik dan metodologi untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan berharga dari sejumlah besar data. Ini melibatkan penggunaan analisis statistik, pembelajaran mesin, dan analisis prediktif untuk mengungkap pola, tren, dan hubungan dalam kumpulan data.

Ilmuwan Data menggunakan berbagai alat dan bahasa pemrograman seperti Python dan R untuk memanipulasi dan menganalisis data, dan mereka sering kali bekerja dengan kumpulan data besar yang memerlukan keterampilan komputasi tingkat lanjut.

Analisis statistik dan pembelajaran mesin

Analisis statistik memainkan peran penting dalam ilmu data karena membantu memahami pola dan hubungan yang mendasari data. Ilmuwan Data menggunakan teknik statistik untuk mengidentifikasi korelasi, menguji hipotesis, dan membuat prediksi berdasarkan data.

Mereka juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengembangkan model yang dapat secara otomatis belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Mereka dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sistem rekomendasi.

Dengan memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin, Data Scientist dapat mengekstrak wawasan dan prediksi berharga dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Fokus Pada Analisis Prediktif

Ilmu Data terutama berfokus pada analisis prediktif, yang melibatkan penggunaan data historis untuk membuat prediksi tentang peristiwa atau tren di masa depan. Dengan menganalisis pola dan tren masa lalu, Data Scientist dapat mengembangkan model yang dapat memprediksi hasil di masa depan dengan tingkat akurasi tertentu.

Prediksi ini dapat digunakan untuk membuat keputusan yang tepat dan mendorong strategi bisnis.

Salah satu keunggulan utama analisis prediktif adalah kemampuannya mengidentifikasi potensi peluang dan risiko. Misalnya, dalam industri keuangan, analisis prediktif dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan, mengidentifikasi potensi peluang investasi, atau menilai kelayakan kredit.

Dalam layanan kesehatan, ini dapat digunakan untuk memprediksi pola wabah penyakit atau mengidentifikasi pasien yang berisiko mengalami kondisi medis tertentu.

Analisis Deskriptif Dan Prediktif

Meskipun Ilmu Data terutama berfokus pada analisis prediktif, ia juga melibatkan analisis deskriptif. Analisis deskriptif melibatkan merangkum dan memvisualisasikan data untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang keadaan saat ini. Ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan seperti “Apa yang terjadi?”

dan “Mengapa itu terjadi?”. Dengan menganalisis data historis, Data Scientist dapat mengidentifikasi tren, pola, dan outlier yang dapat memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan.

Teknik analisis deskriptif mencakup visualisasi data, analisis data eksplorasi, dan statistik ringkasan. Teknik-teknik ini membantu Data Scientist untuk memahami karakteristik data, mengidentifikasi outlier dan anomali, serta memperoleh wawasan awal sebelum beralih ke teknik pemodelan prediktif yang lebih canggih.

Persamaan Antara Riset Operasi dan Ilmu Data

• Memanfaatkan metode kuantitatif dan analitis

Baik Riset Operasi maupun Ilmu Data sangat bergantung pada metode kuantitatif dan analitis untuk memecahkan masalah yang kompleks. Riset Operasi, juga dikenal sebagai OR, menggunakan model matematika dan teknik optimasi untuk menemukan solusi paling efisien terhadap permasalahan di berbagai bidang seperti logistik, manajemen rantai pasokan, dan alokasi sumber daya.

Ilmu Data, di sisi lain, menggunakan analisis statistik, algoritme pembelajaran mesin, dan teknik visualisasi data untuk mengekstrak wawasan dan membuat prediksi dari kumpulan data besar.

• Andalkan data untuk mendorong keputusan

Kedua disiplin ilmu ini sangat bergantung pada data untuk mendorong proses pengambilan keputusan. Riset Operasi menggunakan data historis dan real-time untuk mengembangkan model matematika yang dapat membantu perusahaan membuat keputusan berdasarkan informasi tentang alokasi sumber daya, perencanaan produksi, dan manajemen inventaris.

Demikian pula, Ilmu Data mengandalkan penambangan dan analisis data untuk mengungkap pola, tren, dan korelasi yang dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data. Baik itu mengoptimalkan rute transportasi atau memprediksi perilaku pelanggan, Riset Operasi dan Ilmu Data menggunakan data sebagai landasan pengambilan keputusan.

Dapat Menginformasikan Strategi Bisnis

Riset Operasi dan Ilmu Data dapat memainkan peran penting dalam menentukan strategi bisnis. Dengan memanfaatkan metode kuantitatif dan analitis, disiplin ilmu ini dapat memberikan wawasan dan rekomendasi yang membantu perusahaan mengoptimalkan operasi mereka, mengurangi biaya, dan meningkatkan efisiensi.

Riset Operasi dapat membantu perusahaan mengidentifikasi hambatan dalam rantai pasokan mereka, mengoptimalkan jadwal produksi, dan meminimalkan biaya transportasi. Demikian pula, Ilmu Data dapat membantu perusahaan mengidentifikasi peluang pasar baru, memahami preferensi pelanggan, dan meningkatkan kampanye pemasaran.

Pada akhirnya, Riset Operasi dan Ilmu Data dapat berkontribusi pada pengembangan strategi bisnis berbasis data.

Menurut studi yang dilakukan oleh Institute for Operations Research and the Management Sciences (INFORMS), perusahaan yang secara efektif memanfaatkan teknik Riset Operasi dan Ilmu Data dapat mengalami peningkatan signifikan dalam efisiensi operasional dan profitabilitasnya.

Perbedaan Utama

• Riset operasi menekankan optimasi, ilmu data menekankan prediksi

Salah satu perbedaan utama antara riset operasi dan ilmu data terletak pada fokus utamanya. Riset operasi terutama berkaitan dengan optimasi, yaitu menemukan solusi terbaik terhadap masalah tertentu.

Hal ini bertujuan untuk meminimalkan biaya, memaksimalkan efisiensi, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan. Di sisi lain, ilmu data lebih fokus pada prediksi. Ini melibatkan analisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat prediksi akurat tentang peristiwa atau hasil di masa depan.

• Riset operasi menggunakan model matematika, ilmu data menggunakan model statistik

Perbedaan signifikan lainnya antara riset operasi dan ilmu data adalah jenis model yang digunakan. Riset operasi sangat bergantung pada model matematika, yang melibatkan penggunaan persamaan matematika, algoritma, dan teknik optimasi untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Model-model ini sering kali didasarkan pada asumsi deterministik dan memberikan solusi yang tepat. Sebaliknya, ilmu data terutama menggunakan model statistik. Model-model ini didasarkan pada teori probabilitas dan analisis statistik, dan memungkinkan adanya ketidakpastian dan variabilitas dalam data. Model statistik sangat berguna ketika menangani kumpulan data besar dan membuat prediksi.

• Riset operasi lebih bersifat preskriptif, ilmu data lebih deskriptif

Riset operasi sering digambarkan sebagai bidang preskriptif karena bertujuan untuk memberikan rekomendasi dan solusi yang dapat ditindaklanjuti terhadap permasalahan dunia nyata. Ini membantu pengambil keputusan mengoptimalkan proses mereka dan membuat pilihan yang tepat. Ilmu data, di sisi lain, lebih bersifat deskriptif.

Ini berfokus pada pemahaman dan analisis data untuk mengungkap wawasan dan pola. Meskipun dapat memberikan informasi berharga untuk pengambilan keputusan, ilmu data tidak serta merta memberikan rekomendasi atau solusi eksplisit.

Sebaliknya, hal ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang data dan implikasinya.

Kapan Menggunakan Setiap Pendekatan

• Gunakan riset operasi untuk mengoptimalkan proses bisnis

Riset operasi adalah pendekatan ampuh yang memanfaatkan pemodelan matematika dan teknik optimasi untuk meningkatkan pengambilan keputusan dan menyederhanakan proses bisnis. Hal ini sangat berguna ketika menghadapi masalah kompleks yang memerlukan pencarian solusi terbaik dalam batasan tertentu.

Misalnya, jika perusahaan ingin mengoptimalkan manajemen rantai pasokannya, riset operasi dapat membantu menentukan rute transportasi yang paling efisien, meminimalkan biaya inventaris, dan mengoptimalkan jadwal produksi.

Dengan menggunakan model dan algoritma matematika, riset operasi dapat memberikan wawasan dan rekomendasi berharga untuk mengoptimalkan operasi bisnis.

• Gunakan ilmu data untuk mengungkap wawasan dan memprediksi hasil

Ilmu data, di sisi lain, berfokus pada penggalian pengetahuan dan wawasan dari data dalam jumlah besar. Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan analisis data menggunakan berbagai teknik statistik dan pembelajaran mesin.

Ilmu data dapat digunakan untuk mengungkap pola, tren, dan korelasi dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk membuat keputusan dan prediksi yang tepat.

Misalnya, dalam industri kesehatan, ilmu data dapat digunakan untuk menganalisis data pasien dan mengidentifikasi faktor risiko penyakit tertentu. Dengan menganalisis kumpulan data yang besar, ilmuwan data dapat mengungkap pola tersembunyi dan mengembangkan model prediktif yang dapat membantu penyedia layanan kesehatan membuat diagnosis yang lebih akurat dan mengembangkan rencana perawatan yang dipersonalisasi.

• Mereka bisa saling melengkapi

Meskipun riset operasi dan ilmu data merupakan pendekatan yang berbeda, keduanya juga dapat saling melengkapi dalam banyak hal. Riset operasi dapat memberikan kerangka kerja yang kuat untuk mengoptimalkan proses bisnis, sementara ilmu data dapat memberikan wawasan dan prediksi yang diperlukan berdasarkan data dunia nyata.

Misalnya, riset operasi dapat membantu mengidentifikasi alokasi sumber daya yang optimal di pabrik manufaktur, sementara ilmu data dapat memberikan wawasan tentang pola permintaan dan membantu memprediksi perilaku pelanggan di masa depan.

Dengan menggabungkan kekuatan kedua pendekatan tersebut, bisnis dapat mengambil keputusan yang lebih tepat dan mencapai hasil yang lebih baik.

Kesimpulan

Meskipun riset operasi dan ilmu data memiliki beberapa kesamaan, keduanya merupakan disiplin ilmu yang berbeda dengan bidang fokus yang berbeda. Riset operasi memanfaatkan model matematika untuk mengoptimalkan operasi bisnis, sementara ilmu data lebih bergantung pada statistik dan pembelajaran mesin untuk mengekstrak wawasan dari data.

Memahami perbedaan inti antara kedua bidang ini dapat membantu bisnis menentukan kapan harus menerapkan metode riset operasi versus teknik ilmu data untuk mendapatkan hasil terbaik. Seringkali, menggabungkan perspektif dari kedua disiplin ilmu menghasilkan hasil yang paling kuat.

_{Disadur dari: https://www.jamiefosterscience.com}

Statistik

Statistik merupakan sebuah ilmu terhadap penganalisaan data, penyajian data untuk pengambilan kesimpulan terhadap mengungkapkan sebuah pola dan suatu trend yang ingin diteliti.

Manfaat Statistik

Stastik banyak memiliki peran mulai dari kehidupan sehaari-hari, penelitian ilmiah dan ilmu pengatahuan. Dalam kehidupan sehari-hari statistik berperan untuk penyedia bahan untuk berbagai hal untuk diolah dan diteliti. Untuk penelitian ilmiah manfaat statistik adalah sebagai alat untuk menemukan jawaban yang sebelumnya tersembunyi oleh angka. Untuk ilmu pengetahuan, statistik berperan untuk menganalisis dan menginterpretasi data kuantitatif sebagai ilmu pengetahuan.

Jenis - Jenis Statistik

1. Statistik Matematika

Statistik ini biasanya membahas terhadap pemahaman model, penurunan konsep dan rumus-rumus statistika secara teoritis.

2. Statistika Terapan

Statistik ini biasanya membahas terhadap pemahaman konsep dan teknik statistika untuk penggunaanya dalam ilmu tertentu. 

 

Sumber : dqlab.id

 

Data Visualization

Visualisasi Data merupakan sebuah representasi grafis dari informasi dan data. Data ini menggunakan elemen visual seperti bagan, grafik, peta yang memudahkan untuk melihat dan memahami sebuah tren dalam data. Hal ini bertujuan untuk memberikan informasi terbaik untuk karyawan atau pemiliki bisnis untuk menyajikan sebuah data kepada audiens.

Dalam dunia Big Data, alat dan teknologi visualisasi data sangat penting untuk menganalisis sejumlah besar informasi dan membuat keputusan berdasarkan data.

Pentingnya Data Visualization

Pentingnya visualisasi data itu sederhana: ini membantu orang melihat, berinteraksi dengan, dan memahami data dengan lebih baik. Baik sederhana maupun kompleks, visualisasi yang tepat dapat menyatukan semua orang, terlepas dari tingkat keahlian Visualisasi dapat digunakan secara produktif, hal ini merupakan salah satu keterampilan profesional yang paling berguna untuk dikembangkan. Semakin baik Anda menyampaikan poin Anda secara visual, baik di dasbor atau dek slide, semakin baik Anda dapat memanfaatkan informasi tersebut. Kumpulan keterampilan berubah untuk mengakomodasi dunia yang digerakkan oleh data. Semakin berharga bagi para profesional untuk dapat menggunakan data untuk membuat keputusan dan menggunakan visual untuk bercerita tentang kapan data menginformasikan siapa, apa, kapan, di mana, dan bagaimana.

 

Sumber : tableau.com

 

Analisis diskriminan linear (bahasa Inggris: linear discriminant analysis, disingkat LDA) adalah generalisasi diskriminan linear Fisher, yaitu sebuah metode yang digunakan dalam ilmu statistika, pengenalan pola dan pembelajaran mesin untuk mencari kombinasi linear fitur yang menjadi ciri atau yang memisahkan dua atau beberapa objek atau peristiwa. Kombinasi yang diperoleh dapat dijadikan pengklasifikasi linear, atau biasanya digunakan untuk proses reduksi dimensionalitas sebelum pengklasifikasian.

Metode ini sangat terkait dengan analisis variansi (ANOVA) dan analisis regresi, yang juga mencoba untuk menyatakan suatu variabel dependen sebagai suatu kombinasi linear fitur-fitur atau pengukuran-pengukuran lainnya. Namun, ANOVA menggunakan variabel independen kategoris dan variabel dependen yang kontinu, sementara analisis diskriminan memiliki variabel independen yang kontinu dan variabel dependen yang kategoris. Regresi logistik dan regresi probit lebih mirip dengan LDA daripada ANOVA, karena keduanya juga mencoba menjelaskan variabel kategoris dari nilai variabel independen kontinu.

LDA juga terkait dengan analisis komponen utama dan analisis faktor karena sama-sama mencari kombinasi linear variabel-variabel yang terbaik dalam menjelaskan data. LDA secara eksplisit mencoba memodelkan perbedaan antara kelas-kelas data. PCA di sisi lain tidak mempertimbangkan perbedaan kelas, dan analisis faktor membangun kombinasi fitur berdasarkan perbedaan daripada kesamaan. Analisis diskriminan juga berbeda dari analisis faktor karena analisis diskriminan bukan teknik yang interdependen: perbedaan antara variabel independen dan dependen harus ditetapkan.

LDA berfungsi jika pengukuran yang dilakukan terhadap variabel-variabel independen untuk setiap pengamatan merupakan kuantitas yang kontinu. Jika yang dihadapi adalah variabel independen kategoris, teknik yang serupa adalah analisis korespondensi diskriminan.

Sumber Artikel: id.wikipedia.org

Pemelajaran dalam (bahasa Inggris: deep learning) atau sering dikenal dengan istilah pemelajaran struktural mendalam (bahasa Inggris: deep structured learning) atau pemelajaran hierarki (bahasa Inggris: hierarchical learning) adalah salah satu cabang dari ilmu pemelajaran mesin (bahasa Inggris: machine learning) yang terdiri algoritme pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Teknik dan algoritme dalam pemelajaran dalam dapat digunakan baik untuk kebutuhan pemelajaran terarah (supervised learning), pemelajaran tak terarah (unsupervised learning) dan semi-terarah (semi-supervised learning) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan citra, pengenalan suara, klasifikasi teks, dan sebagainya. Model pada pembelajaran dalam pada dasarnya dibangun berdasarkan jaringan saraf tiruan, yang risetnya sudah berlangsung sejak era 80-an namun baru-baru ini kembali bangkit dengan adanya komputer yang semakin cepat apalagi ditambah dengan kemampuan kartu grafis modern yang mampu melakukan kalkulasi berbasis matriks secara simultan.

Berdasarkan riset yang baru-baru ini dilakukan, pemelajaran dalam mampu melakukan pengenalan grafis, pola tulis tangan dan beberapa pola lainnya lebih akurat dibandingkan dengan algoritme pemelajaran mesin lainnya.

Arsitektur

• Deep Feedforward Network
  • Deep Feedforward Network atau dikenal dengan Multilayer Perceptron (MLP) merupakan pengembangan dari jaringan saraf tiruan yang menekankan pada penggunakan satu atau lebih lapis tersembunyi (hidden layer) pada jaringannya dan penggunaan fungsi transformasi non-linear sebagai fungsi transformasi. Jaringan ini disebut Feedforward oleh karena sifatnya yang membawa informasi dari lapis masukan (input layer) untuk dibawa dan ditransformasi ke depan hingga lapis luaran (output layer).
• Recurrent Neural Network
  • Recurrent Neural Network merupakan pengembangan dari Deep Feedforward Network yang mana informasi dari suatu neuron dapat berputar kembali ke neuron yang sama (Deep Feddforward Network hanya membawa informasi ke lapis A ke lapis B secara progresif tanpa kembali ke lapis sebelumnya).
• Convolutional Neural Network
  • Convolutional Neural Network merupakan modifikasi dari Deep Feedforward Network yang mana setiap lapisnya dibuat dalam bentuk topologi grid mendalam.

Sumber Artikel: id.wikipedia.org