Design Thinking dalam Data Science: Menyatukan Data, Empati, dan Solusi NyataChintia Hildayanti·Follow3 min read·Just now--Selama ini, Data Science sering dilihat sebagai dunia yang penuh angka, grafik, dan algoritma canggih. Namun, satu hal yang sering terlupakan adalah kenyataan bahwa hasil dari Data Science pada akhirnya akan digunakan oleh manusia — bukan oleh mesin. Di sinilah pendekatan Design Thinking menjadi sangat relevan.Apa Itu Design Thinking?Design Thinking adalah pendekatan pemecahan masalah yang berpusat pada manusia (human-centered), dengan tujuan utama menciptakan solusi yang benar-benar menjawab kebutuhan pengguna.Lima tahap dalam Design Thinking:Empathize — Memahami kebutuhan, tantangan, dan perilaku penggunaDefine — Merumuskan masalah secara jelas dan terfokusIdeate — Menciptakan berbagai ide solusiPrototype — Membangun versi awal dari solusiTest — Menguji solusi dan melakukan iterasi berdasarkan feedbackWalaupun awalnya dikembangkan di dunia desain produk, pendekatan ini sekarang banyak diterapkan di berbagai bidang — termasuk Data Science.Mengapa Design Thinking Penting dalam Data Science?Banyak proyek Data Science gagal bukan karena modelnya salah, tapi karena solusinya tidak sesuai dengan kebutuhan pengguna. Misalnya:Dashboard yang terlalu kompleks untuk dipahami oleh pengguna non-teknisModel prediksi yang akurat, tapi tidak menjawab pertanyaan bisnisAutomasi yang dibuat tanpa memperhatikan proses kerja tim di lapanganDengan menerapkan Design Thinking, kita diajak untuk berempati terlebih dahulu, bukan langsung membuat solusi berdasarkan asumsi.Implementasi Design Thinking dalam Proyek Data ScienceMari kita lihat gambaran umum bagaimana Design Thinking bisa diterapkan dalam proses Data Science:🔍 1. Empathize — Pahami Pengguna dan KonteksnyaLangkah awal adalah mendengarkan. Wawancara dengan stakeholder, observasi proses kerja mereka, dan memahami kesulitan yang mereka alami dalam mengambil keputusan berbasis data.Contoh:Di sebuah perusahaan retail, tim marketing kesulitan menargetkan promosi karena tidak tahu segmentasi pelanggan dengan baik. Mereka merasa data terlalu rumit dan tidak actionable.🎯 2. Define — Rumuskan Masalah NyataDari hasil observasi dan wawancara, rumuskan masalah yang ingin diselesaikan. Masalah ini harus spesifik, terukur, dan relevan dengan kebutuhan pengguna.Contoh:“Bagaimana kami bisa membantu tim marketing mengenali pelanggan potensial dengan cepat tanpa perlu memahami semua tabel dan metrik teknis?”💡 3. Ideate — Cari Solusi yang MungkinKumpulkan berbagai ide bersama tim lintas fungsi: data scientist, business analyst, dan pengguna akhir. Tidak harus langsung teknikal — yang penting sesuai konteks.Contoh ide:Model segmentasi pelanggan berbasis data historisDashboard visualisasi dengan insight otomatisSistem rekomendasi kampanye berdasarkan perilaku pelanggan⚙️ 4. Prototype — Bangun Versi AwalBuat prototipe sederhana — bisa berupa visualisasi, model prediksi awal, atau wireframe dashboard — yang bisa diujikan ke pengguna.Tujuannya bukan untuk sempurna, tapi untuk memvalidasi arah solusi.🧪 5. Test dan IterasiUji solusi awal ke pengguna. Dengarkan umpan balik mereka. Apa yang membingungkan? Apa yang membantu? Lalu lakukan perbaikan.Studi Kasus Singkat: Prediksi Permintaan BarangMasalah: Tim operasional sering kekurangan stok atau kelebihan stok di gudang. Solusi dengan Design Thinking:Empathize: Wawancara tim gudang dan penjual → mereka mengandalkan intuisi dan sering keliru.Define: “Bagaimana kami bisa bantu mereka memprediksi permintaan dengan mudah?”Ideate: Model prediksi permintaan + dashboard notifikasi restockPrototype: Dashboard sederhana dengan hasil prediksi mingguanTest: Digunakan selama 1 bulan → feedback positif, akurasi baik → diiterasi dan diimplementasikan penuhPenutup: Membangun Data Science yang Lebih RelevanDesign Thinking membantu kita menghindari jebakan membuat solusi “keren secara teknis tapi tidak terpakai”. Ia mendorong kita untuk melihat data dari perspektif pengguna, bukan sekadar dari baris dan kolom spreadsheet.Dengan menyatukan empati, kreativitas, dan analisis, kita bisa menciptakan solusi data science yang benar-benar berdampak.Karena pada akhirnya, kekuatan data bukan hanya pada kemampuannya untuk memprediksi masa depan — tetapi juga pada kemampuannya untuk menyelesaikan masalah hari ini.