fbpx
Tips dan Trik Menulis Tesis Data Science yang Praktis

Tips dan Trik Menulis Tesis Data Science yang Praktis

By Surya Rianto   |   29 Oktober, 2021

Bagaimana cara menulis tesis data science yang baik? walau ada ribuan referensi di luar sana yang membahas seputar alur penulisan tesis secara umum, tidak banyak yang benar-benar fokus membahas bidang data science

Mayoritas referensi penulisan tesis secara umum hanya membahas hal teknis seperti, menyarankan menuliskan metodologi dan hasil penelitian lebih dulu. Baru dilanjutkan,  menulis bab awal seperti pendahuluan, tinjauan pustaka, simpulan, dan abstrak. 

Namun, menulis tesis di bidang data science berbeda. Perbedaan yang mencolok adalah seorang data science setidaknya minimal harus punya 3 kemampuan dasar seperti, Matematika, Pemrograman (IT), dan Pengetahuan Bisnis. Selain itu, seseorang yang berkecimpung di dunia data science juga harus menguasai ilmu bidang bisnis yang diolah datanya. Data yang digunakan pada usulan tesis pun belum tentu tersedia.

Di sinilah banyak penulis tesis data science kebingungan dari mulai menentukan usulan penelitian, proses penelitian, sampai penulisan. 

Untuk itu, berikut ini adalah tips dan trik dalam menulis tesis data science untuk memecahkan masalah penulisan tesis dari usulan penelitian sampai penulisan. 

BACA JUGA: Tips dan Trik Menulis Tesis Data Science yang Praktis

Tips Menentukan Usulan Tesis Data Science

Dalam membuat tesis data science, kamu bisa menentukan dua cara mencari usulan penelitian. Pertama, usulan penelitian yang sudah tersedia. Maksudnya, usulan penelitian berasal dari organisasi eksternal, seperti perusahaan. Jadi, nanti kamu tinggal menyeleksi masalah yang bisa dijadikan topik penelitian. 

Kedua, usulan penelitian yang dipilih sendiri oleh peneliti. Di sini, peneliti bebas menentukan usulan penelitian yang disukainya.

Opsi pertama maupun kedua itu memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Berikut tips dan trik menentukan usulan tesis data science.

1. Menentukan Usulan Tesis Data Science dari Organisasi Eksternal

Dalam membuat tesis data science untuk organisasi eksternal, peneliti harus memahami kondisi perusahaan atau organisasi yang mau diteliti. Seperti, bagaimana budaya perusahaan, struktur manajemen, model bisnis, dan yang lainnya. 

Semua itu bisa kamu dapatkan dengan mewawancarai stakeholder di perusahaan tersebut. 

Wawancaranya tidak harus kaku seperti peneliti kepada narasumbernya, kamu bisa mendapatkan fakta yang lebih menarik jika mewawancarai dari berbagai sudut pandang secara informal. Dengan begitu, hasil wawancara bisa membantumu menemukan calon usulan tesis yang bisa dikonfirmasi dengan olahan data.  

Jika kamu sudah menemukan calon usulan tesis yang berasal dari masalah perusahaan yang ada, kamu bisa langsung berkomunikasi dengan pihak terkait di perusahaan. Jadi, semua kebutuhan data mentah dan sebagainya untuk mendukung penelitian bisa disiapkan oleh perusahaan. 

Dari situ juga, pihak perusahaan bisa memberikan latar belakang dan tambahan saran terkait usulan penelitian tersebut. 

Kelebihan dari penelitian yang dilakukan untuk organisasi eksternal adalah peneliti bisa lebih cepat menemukan beberapa usulan penelitian yang bisa dikerjakan. Soalnya, masalah sudah tersedia, belum lagi data-data pendukung pastinya lebih lengkap sehingga proses penelitian lebih efisien. 

Kekurangannya, peneliti bisa jadi menghadapi masalah penelitian yang tidak dikuasainya. Kekurangan ini bisa diatasi dengan komunikasi aktif ke pihak perusahaan yang diteliti agar bisa memahami bidang bisnis dan masalahnya. Bisa jadi, yang tadinya tidak menguasai bidang bisnisnya, justru malah jadi menguasai. 

2. Mencari Usulan Tesis Data Science Sendiri

Mencari usulan topik sendiri memang terkesan lebih enak. Soalnya, peneliti bisa lebih bebas dalam memilih tanpa perlu terjebak mengerjakan bidang yang tidak dipahami. 

Apalagi, jika sudah memiliki hal yang spesifik yang disukai dan bisa diolah jadi penelitian data science akan lebih menguntungkan bagi peneliti. Dengan begitu, peneliti bisa membuat rancangan usulan penelitian yang lebih cepat hingga membuat perencana dalam mengurus proses penelitian. 

Namun, tidak semua orang memiliki hal spesifik yang disukai dan bisa dijadikan penelitian. Lalu, jika tidak memiliki hal itu, mencari usulan penelitian sendiri bakal sangat menyulitkan. 

Tips pertama untuk mencari usulan topik sendiri yaitu mencari topik yang datanya sudah tersedia. 

Tips kedua, jika sudah ditentukan topiknya. Buatlah rancangan untuk proses penelitian tesis itu seperti: apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian, apakah bisa dijangkau atau tidak, serta durasi waktu penelitian. 

Tips Ketiga, cari tahu sejauh apa usulan tesis itu bisa berguna untuk masyarakat, organisasi, atau perusahaan.  

Tips Mencari Usulan Tesis Data Science Secara Umum

Ada 4 tips dalam menentukan usulan penelitian untuk data science secara umum, baik untuk usulan tesis dengan organisasi eksternal, maupun usulan tesis yang dibuat sendiri. 

Pertama, jangan pernah membuat sulit diri sendiri dengan memilih usulan tesis yang datanya tidak lengkap. Soalnya, kamu bakal kesulitan dalam mencari validasi dalam pengolahan datanya sehingga hasilnya pun tidak akan optimal.

Kedua, ketika sudah memiliki beberapa ide usulan tesis. Kamu bisa melengkapi atau memperdalam usulan penelitian itu dengan membaca jurnal akademis maupun artikel ilmiah terkait. Jadi, kamu bisa melihat relevansi ide penelitian terhadap dunia akademis.

Ketiga, coba kumpulkan sekitar 3 usulan tesis yang menurutmu paling menarik. Lalu, buat beberapa pertanyaan tentang 3 usulan tersebut. Setelah itu, kamu bisa berdiskusi dengan dosen pembimbing atau orang terkait di perusahaan tempat kamu meneliti untuk memilih usulan yang layak.

Keempat, rencanakan metode, teknik, dan algoritma yang kamu kuasai, serta tingkat kemungkinan penelitian itu diselesaikan dengan ketersediaan data yang ada. Misalnya, kamu suka dengan ilmu jaringan saraf, tetapi data yang tersedia terbatas. Mungkin, ide penelitian di bidang itu bukan jadi pilihan yang bagus.

Tips Proses Penelitian Tesis Data Science

Tesis Data Science yang Praktis

Saat melakukan penelitian, termasuk dalam data science. Banyak peneliti yang ingin hasil penelitiannya bisa sempurna. 

Namun, tips pertama dalam penulisan tesis data science adalah jangan mengejar kesempurnaan. Pasalnya, ketidaksempurnaan dalam penelitian itu tidak dapat dihindari. 

Untuk itu, setiap peneliti harus menulis berbagai masalah yang tidak bisa dijawab dalam tesis. Dengan begitu, masalah-masalah yang tidak bisa diselesaikan dalam penelitian bisa dijawab dalam penelitian di masa depan. 

Tips kedua, agar penelitian bisa disempurnakan dengan mudah, peneliti bisa menggunakan GitHub, yakni platform kolaborasi dalam sebuah proyek, termasuk penelitian tesis data science. Dengan berkolaborasi, hasil tesis data science bisa lebih sempurna, dibandingkan dengan mengerjakan sendiri.  

Tips ketiga, setiap melakukan bimbingan, kamu bisa tanyakan kepada dosen pembimbing. Apakah kamu boleh merekam diskusi setiap bimbingan. Hal itu dilakukan agar peneliti tidak lupa setiap detail yang disebutkan oleh dosen pembimbing, Jadi, penelitian pun bisa berjalan lancar.

BACA JUGA: Statistika: Perbedaan Deskriptif dan Inferensial

Proses Menulis Tesis Data Science

Tesis Data Science

Tahapan menulis adalah bagian akhir dalam proses penulisan tesis. Meskipun begitu, tantangan menulis tesis juga tidak mudah. Ada beberapa masalah dalam penulisan tesis seperti, peneliti merasa selalu menggunakan kosa kata yang sama untuk berpuluh-puluh sampai ratusan halaman, kebingungan memilih desain template penelitian, dan terburu-buru menyelesaikan hingga luput terhadap kesalahan yang ada. 

Untuk itu, ada beberapa tips untuk mengatasi permasalah tersebut.

Pertama, gunakan Google maupun website atau platform sinonim tesaurus agar kosa kata yang digunakan lebih beragam tanpa mengubah makna tulisannya. 

Kedua, cari inspirasi dan unduh template LaTeX untuk tesis.

Ketiga, minta bantuan kerabat untuk mengecek ulang hasil tulisan tesis. Hal itu sangat membantu ketimbang peneliti sendiri yang mengecek ulang. Soalnya, peneliti yang sudah mengerjakan itu berbulan-bulan bisa luput atas kesalahan teknis penulisan kecil yang dilakukan. 

Keempat, buat desain penelitian data science lebih interaktif. Misalnya, pembaca bisa bermain dengan hasil penelitian lewat berbagai model interaktif. Cara itu bisa membuat orang makin yakin dengan hasil penelitian untuk diimplementasikan. Untuk membuat desain penelitian yang interaktif kamu bisa menggunakan Dash, Streamlit, atau Shiny. Namun, memang tidak semua penelitian bisa menggunakan desain interaktif ini. 

Begitulah tips menulis penelitian untuk tesis data science agar bisa diselesaikan secara efektif dan efisien. 

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment and 2 other comment(s) need to be approved.

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Bagaimana cara menulis tesis data science yang baik? walau ada ribuan referensi di luar sana yang membahas seputar alur penulisan tesis secara umum, tidak banyak yang benar-benar fokus membahas bidang data science

Mayoritas referensi penulisan tesis secara umum hanya membahas hal teknis seperti, menyarankan menuliskan metodologi dan hasil penelitian lebih dulu. Baru dilanjutkan,  menulis bab awal seperti pendahuluan, tinjauan pustaka, simpulan, dan abstrak. 

Namun, menulis tesis di bidang data science berbeda. Perbedaan yang mencolok adalah seorang data science setidaknya minimal harus punya 3 kemampuan dasar seperti, Matematika, Pemrograman (IT), dan Pengetahuan Bisnis. Selain itu, seseorang yang berkecimpung di dunia data science juga harus menguasai ilmu bidang bisnis yang diolah datanya. Data yang digunakan pada usulan tesis pun belum tentu tersedia.

Di sinilah banyak penulis tesis data science kebingungan dari mulai menentukan usulan penelitian, proses penelitian, sampai penulisan. 

Untuk itu, berikut ini adalah tips dan trik dalam menulis tesis data science untuk memecahkan masalah penulisan tesis dari usulan penelitian sampai penulisan. 

BACA JUGA: Tips dan Trik Menulis Tesis Data Science yang Praktis

Tips Menentukan Usulan Tesis Data Science

Tips Menentukan Usulan Tesis Data Science

Dalam membuat tesis data science, kamu bisa menentukan dua cara mencari usulan penelitian. Pertama, usulan penelitian yang sudah tersedia. Maksudnya, usulan penelitian berasal dari organisasi eksternal, seperti perusahaan. Jadi, nanti kamu tinggal menyeleksi masalah yang bisa dijadikan topik penelitian. 

Kedua, usulan penelitian yang dipilih sendiri oleh peneliti. Di sini, peneliti bebas menentukan usulan penelitian yang disukainya.

Opsi pertama maupun kedua itu memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Berikut tips dan trik menentukan usulan tesis data science.

1. Menentukan Usulan Tesis Data Science dari Organisasi Eksternal

Dalam membuat tesis data science untuk organisasi eksternal, peneliti harus memahami kondisi perusahaan atau organisasi yang mau diteliti. Seperti, bagaimana budaya perusahaan, struktur manajemen, model bisnis, dan yang lainnya. 

Semua itu bisa kamu dapatkan dengan mewawancarai stakeholder di perusahaan tersebut. 

Wawancaranya tidak harus kaku seperti peneliti kepada narasumbernya, kamu bisa mendapatkan fakta yang lebih menarik jika mewawancarai dari berbagai sudut pandang secara informal. Dengan begitu, hasil wawancara bisa membantumu menemukan calon usulan tesis yang bisa dikonfirmasi dengan olahan data.  

Jika kamu sudah menemukan calon usulan tesis yang berasal dari masalah perusahaan yang ada, kamu bisa langsung berkomunikasi dengan pihak terkait di perusahaan. Jadi, semua kebutuhan data mentah dan sebagainya untuk mendukung penelitian bisa disiapkan oleh perusahaan. 

Dari situ juga, pihak perusahaan bisa memberikan latar belakang dan tambahan saran terkait usulan penelitian tersebut. 

Kelebihan dari penelitian yang dilakukan untuk organisasi eksternal adalah peneliti bisa lebih cepat menemukan beberapa usulan penelitian yang bisa dikerjakan. Soalnya, masalah sudah tersedia, belum lagi data-data pendukung pastinya lebih lengkap sehingga proses penelitian lebih efisien. 

Kekurangannya, peneliti bisa jadi menghadapi masalah penelitian yang tidak dikuasainya. Kekurangan ini bisa diatasi dengan komunikasi aktif ke pihak perusahaan yang diteliti agar bisa memahami bidang bisnis dan masalahnya. Bisa jadi, yang tadinya tidak menguasai bidang bisnisnya, justru malah jadi menguasai. 

2. Mencari Usulan Tesis Data Science Sendiri

Mencari usulan topik sendiri memang terkesan lebih enak. Soalnya, peneliti bisa lebih bebas dalam memilih tanpa perlu terjebak mengerjakan bidang yang tidak dipahami. 

Apalagi, jika sudah memiliki hal yang spesifik yang disukai dan bisa diolah jadi penelitian data science akan lebih menguntungkan bagi peneliti. Dengan begitu, peneliti bisa membuat rancangan usulan penelitian yang lebih cepat hingga membuat perencana dalam mengurus proses penelitian. 

Namun, tidak semua orang memiliki hal spesifik yang disukai dan bisa dijadikan penelitian. Lalu, jika tidak memiliki hal itu, mencari usulan penelitian sendiri bakal sangat menyulitkan. 

Tips pertama untuk mencari usulan topik sendiri yaitu mencari topik yang datanya sudah tersedia. 

Tips kedua, jika sudah ditentukan topiknya. Buatlah rancangan untuk proses penelitian tesis itu seperti: apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian, apakah bisa dijangkau atau tidak, serta durasi waktu penelitian. 

Tips Ketiga, cari tahu sejauh apa usulan tesis itu bisa berguna untuk masyarakat, organisasi, atau perusahaan.  

Tips Mencari Usulan Tesis Data Science Secara Umum

Ada 4 tips dalam menentukan usulan penelitian untuk data science secara umum, baik untuk usulan tesis dengan organisasi eksternal, maupun usulan tesis yang dibuat sendiri. 

Pertama, jangan pernah membuat sulit diri sendiri dengan memilih usulan tesis yang datanya tidak lengkap. Soalnya, kamu bakal kesulitan dalam mencari validasi dalam pengolahan datanya sehingga hasilnya pun tidak akan optimal.

Kedua, ketika sudah memiliki beberapa ide usulan tesis. Kamu bisa melengkapi atau memperdalam usulan penelitian itu dengan membaca jurnal akademis maupun artikel ilmiah terkait. Jadi, kamu bisa melihat relevansi ide penelitian terhadap dunia akademis.

Ketiga, coba kumpulkan sekitar 3 usulan tesis yang menurutmu paling menarik. Lalu, buat beberapa pertanyaan tentang 3 usulan tersebut. Setelah itu, kamu bisa berdiskusi dengan dosen pembimbing atau orang terkait di perusahaan tempat kamu meneliti untuk memilih usulan yang layak.

Keempat, rencanakan metode, teknik, dan algoritma yang kamu kuasai, serta tingkat kemungkinan penelitian itu diselesaikan dengan ketersediaan data yang ada. Misalnya, kamu suka dengan ilmu jaringan saraf, tetapi data yang tersedia terbatas. Mungkin, ide penelitian di bidang itu bukan jadi pilihan yang bagus.

Tips Proses Penelitian Tesis Data Science

Tesis Data Science yang Praktis

Saat melakukan penelitian, termasuk dalam data science. Banyak peneliti yang ingin hasil penelitiannya bisa sempurna. 

Namun, tips pertama dalam penulisan tesis data science adalah jangan mengejar kesempurnaan. Pasalnya, ketidaksempurnaan dalam penelitian itu tidak dapat dihindari. 

Untuk itu, setiap peneliti harus menulis berbagai masalah yang tidak bisa dijawab dalam tesis. Dengan begitu, masalah-masalah yang tidak bisa diselesaikan dalam penelitian bisa dijawab dalam penelitian di masa depan. 

Tips kedua, agar penelitian bisa disempurnakan dengan mudah, peneliti bisa menggunakan GitHub, yakni platform kolaborasi dalam sebuah proyek, termasuk penelitian tesis data science. Dengan berkolaborasi, hasil tesis data science bisa lebih sempurna, dibandingkan dengan mengerjakan sendiri.  

Tips ketiga, setiap melakukan bimbingan, kamu bisa tanyakan kepada dosen pembimbing. Apakah kamu boleh merekam diskusi setiap bimbingan. Hal itu dilakukan agar peneliti tidak lupa setiap detail yang disebutkan oleh dosen pembimbing, Jadi, penelitian pun bisa berjalan lancar.

BACA JUGA: Statistika: Perbedaan Deskriptif dan Inferensial

Proses Menulis Tesis Data Science

Tesis Data Science

Tahapan menulis adalah bagian akhir dalam proses penulisan tesis. Meskipun begitu, tantangan menulis tesis juga tidak mudah. Ada beberapa masalah dalam penulisan tesis seperti, peneliti merasa selalu menggunakan kosa kata yang sama untuk berpuluh-puluh sampai ratusan halaman, kebingungan memilih desain template penelitian, dan terburu-buru menyelesaikan hingga luput terhadap kesalahan yang ada. 

Untuk itu, ada beberapa tips untuk mengatasi permasalah tersebut.

Pertama, gunakan Google maupun website atau platform sinonim tesaurus agar kosa kata yang digunakan lebih beragam tanpa mengubah makna tulisannya. 

Kedua, cari inspirasi dan unduh template LaTeX untuk tesis.

Ketiga, minta bantuan kerabat untuk mengecek ulang hasil tulisan tesis. Hal itu sangat membantu ketimbang peneliti sendiri yang mengecek ulang. Soalnya, peneliti yang sudah mengerjakan itu berbulan-bulan bisa luput atas kesalahan teknis penulisan kecil yang dilakukan. 

Keempat, buat desain penelitian data science lebih interaktif. Misalnya, pembaca bisa bermain dengan hasil penelitian lewat berbagai model interaktif. Cara itu bisa membuat orang makin yakin dengan hasil penelitian untuk diimplementasikan. Untuk membuat desain penelitian yang interaktif kamu bisa menggunakan Dash, Streamlit, atau Shiny. Namun, memang tidak semua penelitian bisa menggunakan desain interaktif ini. 

Begitulah tips menulis penelitian untuk tesis data science agar bisa diselesaikan secara efektif dan efisien. 

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya
The last comment and 2 other comment(s) need to be approved.