JAKARTA – Data sains dalam beberapa tahun ke belakang telah menjadi salah satu kompetensi paling dicari di berbagai sektor industri. Karena data adalah mata rantai penting dalam pengembangan ilmu pengetahuan.
Kendati demikian, banyak yang masih menganggap data sains sebagai bidang yang hanya bisa diakses oleh mereka yang mahir coding, matematika tingkat lanjut, atau statistik kompleks.
Padahal, saat ini tersedia banyak platform dan tools yang memungkinkan siapa pun untuk mengakses kekuatan data sains—tanpa harus menulis satu baris kode pun.
Salah satu pendekatan paling menjanjikan adalah penggunaan platform visual berbasis drag-and-drop, seperti KNIME (Konstanz Information Miner).
Platform ini membuka peluang luas bagi pelaku bisnis, analis data pemula, hingga akademisi di Indonesia untuk terjun langsung ke dunia data.
Data Sains Tanpa Koding, Apa Maksudnya
Data sains tanpa coding berarti melakukan analisis, pemrosesan, dan visualisasi data melalui antarmuka grafis (GUI), bukan dengan menulis skrip pemrograman seperti Python atau R.
Tools semacam ini menyediakan “blok-blok” fungsional yang bisa disusun seperti puzzle untuk menjalankan pipeline data.
Platform KNIME menjadi salah satu platform open source populer yang memungkinkan pengguna untuk menggabungkan dan membersihkan data.
Selain itu, tools populer ini juga dapat membangun model prediktif, membuat visualisasi interaktif, mengekspor laporan otomatis, dan mengintegrasikan dengan Python/R jika dibutuhkan di tahap lanjut.
Praktisi dan konsultan data sains yang aktif memperkenalkan tools open source KNIME di Indonesia, Arief Rama Syarif, mengatakan, platform ini menjembatani gap antara teknikal dan non-teknikal.
“Banyak UMKM, institusi pendidikan, bahkan lembaga pemerintahan bisa menganalisis data mereka tanpa harus merekrut data scientist full-time. Ini benar-benar membuka peluang demokratisasi data sains,” kata Arief dalam keterangannya, Senin (9/6).
Arief pun telah aktif memanfaatkan KNIME dalam berbagai pelatihan dan proyek implementasi, seperti pengolahan data survei kepuasan pelanggan, prediksi permintaan logistik berbasis historical data, serta dashboard analitik untuk sekolah dan universitas.
Implementasi di Indonesia yang Berpotensi Besar
Seperti yang disebut Arief, Indonesia sebagai negara dengan beragam entitas bisnis skala menengah dan kecil, memiliki peluang besar untuk mengadopsi solusi data sains tanpa koding. Misalnya sektor pendidikan, ritel dan UMKM, pemerintahan, serta tentunya kesehatan.
“Dengan tools seperti KNIME, instansi tak perlu berinvestasi mahal dalam sistem tertutup atau membentuk tim IT besar—cukup satu analis dengan kemampuan logika dan pemahaman data dasar,” imbuhnya.
Tantangan dan Masa Depan
Masih menurut Arief, tantangan utama dalam penerapan data sains tanpa koding di Indonesia bukan pada teknologinya, tetapi pada kurangnya literasi data di kalangan pengambil keputusan, minimnya kurikulum berbasis praktikal di sekolah dan kampus, serta keterbatasan akses pelatihan intensif, terutama di daerah.
“Namun, dengan dukungan kalangan komunitas serta lembaga seperti Yayasan Komunitas Open Source (pemberi pelatihan data sains gratis), pelatihan daring, dan upaya dari para praktisi, adopsi ini diprediksi akan meningkat pesat dalam 3–5 tahun ke depan,” tuturnya.
Dikatakan Arief, memahami data sains tidak lagi eksklusif untuk para coder (pengoding) atau ilmuwan komputer. Tools seperti KNIME telah mengubah lanskap ini dan memungkinkan siapa pun untuk terlibat dalam pengambilan keputusan berbasis data.
“Dengan edukasi yang tepat dan kemauan untuk belajar, Indonesia memiliki potensi besar untuk menjadi negara dengan kekuatan data yang merata dan inklusif,” tutupnya.
