Data Science dalam Analisis IoT: Solusi untuk Dunia agar Terkoneksi
Saat ini kita hidup di era digital yang mana segalanya sudah terhubung dengan adanya teknologi. Mulai dari smartwatch yang mencatat detak jantung secara realtime, kendaraan yang bisa menyetir sendiri, atau memberi tahu kerusakan mesin secara otomatis, hingga gedung pintar yang mengatur suhu berdasarkan jumlah penghuni—semua ini bekerja berkat ekosistem IoT (Internet of Things).
Tapi, semua data yang mengalir dari jutaan perangkat ini tidak akan berguna tanpa satu hal penting yakni analisis berbasis data science. Di sinilah letak sinergi antara IoT dan data science yang menjadi kunci masa depan dunia yang terkoneksi. Penasaran bagaimana peran dan cara kerja data science dalam analisis IoT? Langsung saja kita kupas tuntas, yuk!
1. Memahami Data Science dalam Konteks IoT
Data science, secara sederhana dapat dipahami sebagai sebuah ilmu yang diperuntukkan untuk mengolah, menganalisis, dan menafsirkan data sehingga dapat menghasilkan insight yang berguna. Dalam konteks IoT, data science berperan sebagai ‘otak’ yang memproses data dari perangkat-perangkat cerdas yang tersebar luas. Setiap sensor IoT menghasilkan data real-time dalam jumlah besar (big data), dan tanpa kemampuan analisis, data itu hanya akan menjadi “noise” yang tidak berarti.
Dengan menggabungkan algoritma machine learning, statistik, hingga teknik visualisasi, data science memungkinkan perangkat IoT tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memberi makna, mengenali pola, memprediksi kejadian, dan membuat keputusan secara otomatis. Contohnya, di industri pertanian pintar, data dari sensor kelembaban tanah dan suhu udara bisa diolah untuk menentukan kapan harus menyiram atau memberi pupuk secara efisien.
2. Mengapa Kolaborasi Ini Penting di Era Modern?
Seiring pertumbuhan perangkat IoT yang semakin masif diperkirakan akan mencapai lebih dari 30 miliar perangkat pada 2030. Namun, tantangan terbesarnya adalah bagaimana mengelola dan memanfaatkan data yang terus mengalir. Tanpa data science, semua data tersebut akan menjadi tumpukan informasi mentah yang tidak berdampak.
Data science membantu membuka potensi penuh IoT dengan menyaring mana data yang relevan, mengidentifikasi anomali yang bisa mengindikasikan masalah, dan memprediksi apa yang akan terjadi selanjutnya. Hal ini sangat krusial, terutama untuk sektor-sektor seperti energi, manufaktur, transportasi, dan kesehatan yang kini sangat bergantung pada data real-time. Misalnya, di rumah sakit cerdas, data dari alat pemantau pasien bisa diproses untuk memberikan peringatan dini terhadap kondisi kritis, bahkan sebelum dokter sempat memeriksanya.
Lebih jauh lagi, analisis data pada IoT juga mendukung pengambilan keputusan otomatis (automated decision-making) yang dapat menghemat waktu, tenaga, bahkan biaya operasional dalam skala besar. Kolaborasi ini menjadi fondasi bagi pengembangan smart city, kendaraan otonom, dan sistem logistik modern.
Baca juga: Contoh Implementasi Data Science dalam Keseharian
3. Bagaimana Cara Data Science Menganalisis Data IoT?
Untuk menganalisis data IoT, ada tahapan-tahapan penting yang dilakukan oleh praktisi data science. Proses ini tidak sekadar mengambil data dan menjalankan model, tetapi melibatkan proses kompleks mulai dari data ingestion hingga deployment model analitik yang bekerja secara otomatis.
Pertama, data dikumpulkan melalui sensor atau perangkat IoT dalam bentuk streaming data atau batch data. Setelah itu, data mentah perlu dibersihkan dan ditransformasikan ke format yang bisa dipahami oleh model statistik atau machine learning. Di sinilah pentingnya data preprocessing, karena data IoT sering kali tidak rapi, mengandung missing value, atau bersifat tidak terstruktur.
Kedua, praktisi data science akan menerapkan model analitik yang sesuai. Model ini bisa berupa regresi, klasifikasi, clustering, atau bahkan deep learning tergantung dari use-case. Misalnya, pada sistem keamanan rumah, model klasifikasi bisa digunakan untuk membedakan suara normal dengan suara pecahan kaca atau gerakan mencurigakan.
Terakhir, model yang telah dilatih kemudian di-deploy ke sistem IoT agar dapat bekerja secara real-time. Hal ini memungkinkan sistem IoT untuk tidak hanya “mengumpulkan data” tapi juga “berpikir dan bereaksi” layaknya sistem cerdas.
Baca juga: 4 Contoh Portfolio Data Scientist yang Luar Biasa
4. Apa yang Perlu Diperhatikan Saat Menggabungkan Data Science dengan IoT?
Meskipun kombinasi ini terdengar menjanjikan, ada sejumlah hal penting yang perlu diperhatikan agar hasilnya maksimal. Salah satunya adalah masalah keamanan dan privasi data. Perangkat IoT sangat rentan terhadap serangan siber, dan karena mereka mengakses informasi sensitif, seperti data kesehatan atau lokasi pengguna, sistem analitik harus dibangun dengan keamanan sebagai prioritas utama.
Selain itu, tantangan lainnya adalah scalability dan latency. Data dari IoT sering kali bersifat besar dan terus-menerus (streaming), sehingga perlu sistem infrastruktur yang mampu memproses data secara cepat tanpa bottleneck. Di sinilah muncul kebutuhan akan edge computing, di mana analisis dilakukan langsung di perangkat atau dekat dengan sumber data untuk menghindari keterlambatan.
Hal lain yang tidak kalah penting adalah memastikan bahwa data yang diambil benar-benar relevan dan tidak menimbulkan bias dalam proses analitik. Salah ambil kesimpulan dari data IoT bisa berdampak besar, misalnya kesalahan dalam sistem pemantauan kualitas udara bisa menimbulkan panik atau salah keputusan pada masyarakat.
FAQ
Q: Apakah seseorang harus ahli IT untuk bisa terlibat dalam analisis data IoT?
A: Tidak selalu. Meskipun latar belakang IT membantu, banyak profesional dari bidang statistik, matematika, atau bahkan bisnis yang kini berkarir dalam bidang data science dan IoT berkat pelatihan atau bootcamp yang relevan.
Q: Apakah data IoT hanya bisa dianalisis dengan machine learning?
A: Tidak. Data IoT juga bisa dianalisis menggunakan teknik statistik dasar atau model prediktif sederhana, tergantung dari kompleksitas dan kebutuhan use-case.
Q: Bagaimana prospek karier di bidang ini?
A: Sangat cerah. Permintaan untuk data scientist dan data engineer yang paham IoT terus meningkat, terutama di sektor teknologi, energi, dan logistik. Banyak perusahaan juga mulai mencari talent yang menguasai edge computing, real-time data analysis, dan pengembangan sistem cerdas berbasis IoT.
Tertarik untuk menjadi profesional dibidang Data Science khususnya untuk dalam industri teknologi digital di tahun 2025 ini? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu tidak punya background IT, lho! Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.
Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa join Beasiswa Belajar Data Science Gratis 1 Bulan sekarang juga!
Penulis: Lisya Zuliasyari