Sesi Kuliah Tamu dengan Topik “The Power of Analytics in Digital Industry” oleh Elsa Anggraini Darwin dari Ruang Guru
Kamis, 11 November 2021
Pada hari Kamis, 11 November 2021 yang lalu telah diadakan sesi kuliah tamu (guest lecture) di Magister Teknik Informatika (MTI), Universitas Bina Nusantara dengan pembicara Elsa Anggraini Darwin, seorang Head of Data Analytics dari Ruang Guru. Beliau memperoleh gelar S2 dari University of Edinburgh dan S1 dari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Indonesia. Sesi kuliah tamu diadakan secara online di tengah pandemi COVID-19 saat ini menggunakan platform Zoom. Materi yang disampaikan berjudul “The Power of Analytics in Digital Industry” (Gambar 1). Topik ini relevan dengan perkembangan dunia digital saat ini di mana data menjadi aset utama perusahaan untuk bisa maju dan bersaing dengan kompetitor di zaman sekarang. Selain itu, topik ini juga dapat memberikan inspirasi kepada mahasiswa/i MTI untuk mencari kesempatan kerja yang lebih updated atau sekedar menaikkan jenjang karier professional mereka. Sesi tersebut dihadiri oleh 23 mahasiswa MTI Reguler di Universitas Bina Nusantara.
Gambar 1. Sesi Pembukaan Kuliah Tamu oleh Elsa Anggraini Darwin
Selama kurang lebih satu jam, pembicara menyampaikan pengalaman kerja beliau dalam memimpin tim data di Ruang Guru dalam menyelesaikan masalah atau membuka kesempatan baru untuk meningkatkan funsionalitas aplikasi Ruang Guru dalam rangka memberikan kepuasan penggunanya. Namun, sebelumnya kita perlu mengetahui apakah yang dimaksud dengan data analytics. Data analytics merupakan suatu proses menginspeksi, mentransformasi, dan memodelkan data dengan tujuan menemukan informasi berguna, menarik kesimpulan yang informatif, dan mendukung pengambilan keputusan. Seiring dengan melesatnya perkembangan dunia digital, pertumbuhan data terjadi sangat cepat dan eksponensial, sehingga perlu diolah dengan baik untuk menemukan informasi atau pengetahuan tersembunyi di dalamnya. Perlu diingat bahwa data yang berlimpah akan sia-sia jika tidak diolah.
Ada empat jenis data analytics, seperti terlihat pada Gambar 2. Keempat jenis tersebut dibagi berdasarkan tingkat kompleksitas data dan value atau nilai yang ingin digali dari data tersebut. Jika data tidak kompleks dan nilai yang ingin digali tidak banyak, maka data analytics yang dilakukan masuk dalam kategori descriptive, hanya sekedar menggali informasi deskriptif yang memang sudah ada dalam data dengan bantuan statistik sederhana dan visualisasi. Sedikit lebih kompleks, data analytics yang dilakukan disebut diagnostic, di mana nilai yang ingin diperoleh lebih banyak dibandingkan jenis sebelumnnya. Jenis yang ketiga adalah predictive, di mana data yang tersedia lebih kompleks dan pola di dalamnya hanya bisa diperoleh dengan membangun model menggunakan sejumlah pendekatan, seperti machine learning, untuk melakukan prediksi terhadap data baru. Jenis yang terakhir adalah prescriptive, di mana tahap yang dilakukan satu langkah lebih maju, yakni tidak hanya memprediksi sesuatu, tetapi juga menggali alasan mengapa sesuatu akan terjadi dan menghasilkan saran-saran yang perlu dilakukan. Hal ini mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik.
Gambar 2. Empat jenis data analytics: descriptive, diagnostic, predictive, dan prescriptive.
Selain memaparkan materi mengenai data analytics, pembicara juga berbagi pengalaman tentang apa saja tanggung jawab dan tugas-tugas seorang data analyst, bagaimana seorang data analyst tidak dapat bekerja sendiri, melainkan perlu memaksimalkan kerja tim, dan contoh-contoh pengolahan data yang pernah diterapkan di Ruang Guru. Dengan demikian, mahasiswa mengetahui sejumlah real case di dunia industri dan bagaimana mengatasinya sesuai kaidah data analytics.
Sesi pemaparan materi berlangsung dengan baik. Di akhir sesi, dibuka sesi tanya-jawab di mana para mahasiswa diberi kesempatan untuk bertanya lebih jauh ke pembicara. Sejumlah pertanyaan yang diajukan mahasiswa lebih mengarah ke hal-hal praktikal di lapangan dalam menghadapi sejumlah kasus atau masalah tertentu dan apa saja yang perlu dipersiapkan jika ingin berkarier sebagai seorang data analyst. Sesi tanya-jawab ini menjadi sesi penutup acara kuliah tamu yang berlangsung selama kurang lebih 1,5 jam. Dengan diadakannya sesi kuliah tamu seperti ini, mahasiswa dapat memperoleh lebih banyak ilmu dan membuka wawasan mereka, khususnya terkait implementasi ilmu yang sudah dipelajari ke dunia kerja/industri.
Penulis: Amalia Zahra, S.Kom., Ph.D.