Mengenal Spatial Data Science, dari Pola, Transformasi, hingga Tahapan Kerja

Dalam beberapa tahun terakhir, data science menjadi salah satu bidang yang paling pesat berkembang di dunia teknologi. Bidang ini menggabungkan ilmu komputer, statistik, dan pengetahuan domain untuk mengekstraksi serta mengolah data dalam berbagai bentuk, mulai dari angka, teks, gambar, video, hingga audio, guna menghasilkan wawasan yang bermakna.

Seorang data scientist biasanya melakukan eksplorasi data, meningkatkan kualitas data, hingga membangun algoritma machine learning yang menjadi fondasi kecerdasan buatan (AI). Pada akhirnya, proses tersebut memberikan insight yang dapat diterjemahkan manajemen organisasi untuk meningkatkan akurasi pengambilan keputusan dan merancang strategi operasional yang lebih prediktif.

Di dalam kerangka besar data science, terdapat cabang yang kian mendapat perhatian, yaitu spatial data science. Cabang ini tidak hanya memadukan ilmu komputer, statistik, dan pengetahuan domain, tetapi juga memasukkan unsur geospasial sebagai variabel inti. Artinya, geolokasi, jarak, dimensi ruang, hingga interaksi spasial menjadi fokus utama dalam analisis. Dengan menggunakan metodologi, seperti analisis data, data mining, machine learning, hingga deep learning, spatial data science mampu menghadirkan wawasan geospasial yang relevan untuk berbagai kebutuhan organisasi maupun kebijakan publik.

Mengungkap Pola Lewat Data Geospasial

Spatial data science berperan penting dalam mengenali pola, karakteristik, dan dinamika entitas berbasis geospasial. Analisis yang dilakukan bisa bersifat deskriptif, untuk memahami kondisi saat ini, maupun prediktif, untuk meramalkan kejadian di masa depan. Variabel yang digunakan mencakup data geolokasi, autokorelasi spasial, hingga time-series atau data temporal.

Lebih lanjut, spatial data science juga membuka jalan menuju pengembangan GeoAI (geospatial artificial intelligence), yaitu penerapan kecerdasan buatan yang secara khusus dirancang untuk mengolah data berbasis lokasi. Aktivitas utamanya meliputi eksplorasi, ekstraksi, hingga pemodelan prediktif dari set data geospasial. Algoritma yang dikembangkan pun beragam, mulai dari supervised learning, unsupervised learning, hingga reinforcement learning, masing-masing digunakan sesuai kebutuhan analisis.

Big Data dan Transformasi Organisasi

Berdasarkan sebuah tulisan di Katdesi, tumbuhnya minat terhadap spatial data science tidak lepas dari fenomena big data dengan karakteristik 4V: volume (ukuran data), variety (variasi data), velocity (kecepatan pertumbuhan data), dan veracity (kualitas serta kepercayaan data). Hampir seluruh organisasi, baik swasta maupun pemerintah, kini berupaya mengelola data yang mereka miliki agar dapat dimanfaatkan sebagai sumber keunggulan strategis. Transformasi ini mendorong lahirnya data-driven organization, yakni organisasi yang digerakkan oleh keputusan, kebijakan, dan strategi berbasis data.

Profesi seperti data scientist, data analyst, data engineer, hingga machine learning engineer pun makin dibutuhkan. Dalam konteks spasial, keahlian tersebut diarahkan untuk memahami fenomena geospasial yang kompleks, mulai dari urban planning, mitigasi bencana, transportasi cerdas, hingga manajemen sumber daya alam.

Tahapan dalam Spatial Data Science

Proses dalam spatial data science biasanya melibatkan beberapa tahapan berikut.

1. Spatial Data Engineering

Tahap awal berupa pre-processing data yang mencakup feature engineering, data cleaning, dimensionality reduction, seleksi dan ekstraksi fitur, agregasi data, serta visualisasi distribusi data.

2. Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA)

Pada tahap ini, dilakukan eksplorasi mendalam untuk memahami struktur, pola sebaran, kualitas, dan validitas data spasial. Analisis korelasi antarvariabel juga dilakukan sebagai persiapan menuju pemodelan.

3. Machine Learning Modeling

Inilah tahap inti, di mana set data dibagi menjadi train, test, dan validation sebelum dilakukan pemodelan menggunakan algoritma tertentu. Model yang digunakan dapat berupa regresi, random forest, K-means clustering, K-nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM), Naive Bayes, hingga convolutional neural network (CNN). Platform yang kerap dipakai, antara lain Anaconda (Jupyter Notebook) dan Google Colab dengan bahasa Python, R Studio dengan bahasa R, hingga berbagai user interface tools, seperti RapidMiner, GeoDa, WeKa, Orange, dan ArcGIS Pro.