Data Science | Analisis Data, Machine Learning & Insight Bisnis

Layanan Data Science ini membantu mengubah data mentah menjadi insight yang jelas, model prediktif, dan laporan yang bisa langsung dipakai untuk pengambilan keputusan bisnis. Cocok untuk Anda yang ingin memahami pola pelanggan, memprediksi tren, mengoptimalkan operasi, atau menguji ide bisnis berbasis data tanpa perlu membangun tim data sendiri.​

Apa saja yang termasuk dalam harga utama Rp 1.800.000 (paket standar)

Dengan harga ini, Anda mendapatkan 1 paket analisis data + 1 model prediktif sederhana untuk 1 use case bisnis dan 1 sumber data utama, dengan lingkup:

1. Use case & sumber data

   • 1 use case utama, misalnya:

     • Prediksi penjualan periode berikutnya.

     • Segmentasi pelanggan sederhana.

     • Prediksi churn/pelanggan berhenti.

     • Skoring lead sederhana (mana yang lebih berpotensi).

   • 1 sumber data utama, misalnya 1 file Excel/CSV atau 1 tabel database (struktur jelas).

   • Volume data standar: hingga 50.000 baris dengan jumlah kolom wajar untuk bisnis kecil–menengah.

2. Analisis eksploratif data (EDA)

   • Pengecekan kualitas data: nilai hilang, duplikasi, outlier kasar.

   • Statistik dasar (rata‑rata, sebaran, korelasi sederhana) untuk memahami pola awal.

   • Visualisasi dasar (grafik tren, distribusi, perbandingan kategori) untuk menjawab pertanyaan: “Apa yang sedang terjadi di data?”.

3. Pembersihan & persiapan data untuk model

   • Penanganan nilai hilang sederhana (drop/imputasi sesuai konteks).

   • Pengkodean variabel kategori (encoding) dan normalisasi jika diperlukan.

   • Pemisahan data train/test untuk evaluasi model yang lebih objektif.

4. Pembuatan 1 model prediktif sederhana

   • Jenis model disesuaikan dengan use case, contoh:

     • Regresi (prediksi angka, misalnya nilai penjualan).

     • Klasifikasi biner/sederhana (mis. churn/tidak, respon/tidak).

     • Clustering sederhana (segmentasi pelanggan dasar).

   • Pelatihan, tuning ringan, dan evaluasi dengan metrik yang relevan (misal: MAE/RMSE untuk regresi, accuracy/precision/recall untuk klasifikasi).

   • Catatan mengenai performa dan keterbatasan model.

5. Output & laporan

   • File hasil:

     • Dataset yang sudah dibersihkan (versi siap model).

     • File model dan/atau notebook/script (jika relevan dan diminta, format disepakati di awal).

   • Laporan ringkas (2–5 halaman) berisi:

     • Ringkasan data & insight penting.

     • Penjelasan model, metrik utama, dan interpretasi singkat.

     • Rekomendasi praktis yang bisa dipertimbangkan bisnis berdasarkan hasil analisis & model.

6. Revisi ringan & tanya jawab

   • Maksimal 1–2 kali revisi ringan pada bagian analisis atau laporan (misalnya menambah 1–2 visualisasi pendukung atau memperjelas penjelasan).

   • Tanya jawab singkat via pesan terkait cara membaca hasil dan penggunaan basic model.

Paket standar ini cocok untuk:

• UMKM/startup yang ingin satu studi kasus data science dulu sebelum scale up.

• Bisnis yang ingin validasi hipotesis (misalnya faktor apa yang paling memengaruhi penjualan/churn).

• Pemilik data yang ingin “versi awal” model prediktif beserta insight praktisnya.

Catatan: Data disediakan oleh klien. Untuk data yang sangat sensitif, bisa disepakati skema anonimisasi/pembatasan sejak awal.

Apa yang tidak termasuk (bisa lewat Options)

• Pembuatan beberapa model berbeda untuk dibandingkan dalam 1 paket besar.

• Deploy model ke production (API, server, integrasi real‑time).

• Dashboard BI penuh dengan banyak halaman dan filter kompleks.

• Proyek big data skala besar dengan banyak sumber data yang harus digabung.

Hal‑hal tersebut dapat dimasukkan ke Options, di luar paket standar agar scope jelas.

Cara order yang disarankan

• Jelaskan:

  • Use case utama (ingin menjawab pertanyaan apa).

  • Deskripsi singkat data yang tersedia (sumber, ukuran, periode waktu).

• Sertakan:

  • Contoh file/dump data (tanpa informasi rahasia, jika perlu).

  • Preferensi format output (laporan PDF, file Excel, notebook, dsb.).

• Informasikan batasan bisnis (misalnya kebijakan data, hal yang tidak boleh diprediksi/digunakan).

Komitmen layanan

• Mengutamakan hasil yang bisa dipahami orang non-teknis (bisnis/founder), bukan hanya angka.

• Menjelaskan dengan jujur batasan model dan data sebelum dipakai mengambil keputusan besar.

• Menjaga kerahasiaan data dan tidak menggunakannya di luar proyek.