Perkembangan teknologi pada zaman sekarang berkembang dengan sangat cepat, dimana pada zaman sekarang teknologi memiliki dampak positif bagi kehidupan manusia. Teknologi pada saat ini memberikan kemudahan bagi penggunanya diberbagai sektor salah satunya adalah sektor ekonomi.
Sektor ekonomi adalah satu sektor yang memiliki dampak dari perkembangan teknologi saat ini teknologi dan ekonomi merupakan hal yang tidak bisa dipisahkan dimana teknologi yang sering digunakaan pada bidang ekonomi adalah data science.
Data science merupakan cabang keilmuan yang menggabungkan multidisplin keilmuan diberbagai bidang dimana data science menggabungkan beberapa bidang seperti statistika, matematika kompleks, sistem informasi, teknik informatika, ekonomi, artificial intelligence dan lainya dengan tujuan untuk mengumpulkan, menganalisis dan memvisualkan data dengan optimal sehingga proses menjadi efektif dan efisien yang berdampak kepada pengambilan keputusan yang lebih tepat.
Bidang ekonomi merupakan bidang yang bergerak sangat dinamis dimana informasi dan data yang dibutuhkan yang bergerak sangat cepat dengan jumlah data yang sangat banyak sehingga sangat sulit untuk diolah secara manual, oleh karena itu dibutuhkan bantuan dari data science untuk mengoptimalkan proses dibidang ekonomi dimulai dari pengumpulan, pengolahan data dan visualisasi data sehingga bisa memprediksi tren ekonomi lebih optimal yang menambah nilai saing terhadap kompetitor sejenis. Ada beberapa peran data science di dalam bidang ekonomi seperti berikut.
- Alat Prediksi Tren dan Pasar
Data science dapat melakukan prediksi pasar dengan menggunakan machine learning dengan cara menganalisis data historis dan tren yang sedang berlangsung. Prediksi ini sangat membantu bussinesman dan investor dalam menentukan investasi mana yang harus dipilih
- Inovasi Produk dan Layanan
Data science berperan membantu perusahaan untuk menganalisis data perilaku konsumen, dimana data sebut bisa menjadikan bahan untuk menciptakan suatu produk dan layanan inovatif yang sesuai dengan kebutuhan dan keinginan pasar saat ini.
- Customer Lifetime Value (CLV)
Customer Lifetime Value merupakan metode analisis dalam bidang ekonomi yang dikerjakan oleh data science algoritma machine laerning dimana CLV dapat menentukan berapakah nilai ekonomi yang akan diberikan konsumen kepada perusahaan dengan menganalisis nilai transaksi nasabah pada perusahaan tersebut dalam jangka waktu tertentu. Perhitungan CLV memungkinkan perusahaan untuk fokus pada pelanggan yang paling menguntungkan dan meningkatkan retensi pelanggan.
Dalam sektor ekonomi khususnya perdagangan valas, valas sendiri adalah aktivitas jual beli mata uang satu dan lainya yang memiliki tujuan mengambil keuntungan dari fluktuasi harga. Data science sangat vital pada pengambilan keputusan valas dimana untuk menentukan momen terbaik. Dalam perdagangan valas jual beli rupiah, data science dapat memprediksi harga mata uang secara akurat yang akan membantu trader valas menentukan momen terbaik untuk membeli atau menjual mata uang. Memaksimalkan keuntungan dan meminimalisasi risiko kerugian.
Data science mempunyai peran untuk mengumpulkan data historis dan indikiator lainya seperti faktor ekonomi makro, inflasi, suku bunga, dan pertumbuhan ekonomi yang dapat berpengaruh kepada nilai tukar rupiah dalam jumlah yang sangat banyak atau dikenal dengan sebutan big data.
Big data yang telah didapatkan akan dilakukan pengolahan dengan menggunakan machine learning. Algoritma ini melakukan analisis terhadap berbagai faktor yang mempengaruhi nilai tukar rupiah, seperti faktor ekonomi makro, kebijakan moneter, kondisi politik global, dan berbagai faktor lain. Machine learning berfungsi sebagai alat bantu perhitungan matematika dan statistika yang menghasilkan pola dari big data tersebut sehingga kita bisa mendapatkan hasil prediksi yang akurat tentang pergerakan nilai rupiah sehingga kita bisa memaksimalkan profitabilitas dan meminimalisasi risiko kerugian.
Sektor ekonomi khususnya pada perdagangan valas sangat tergantung kepada data science dikarenakan kemampuan data science dapat mengolah data yang sangat banyak dengan cepat menjadikan proses analisis menjadi optimal sehingga dapat menghasilkan keuntungan yang maksimal dan mengurangi risiko kerugian. Karena perputaran data dan informasi harga rupiah sangat dibutuhkan peran data science bagi sektor ekonomi untuk memprediksi harga rupiah secara akurat. Dapat disimpulkam bahwa data science memiliki peran penting di sektor ekonomi.
Data science dapat mempermudah dan membantu para pelaku ekonomi dalam mengambil keputusan karena adanya data akurat. Selain itu, perkembangan teknologi khususnya dibidang data science telah membuka peluang baru dalam sektor ekonomi, seperti analis risiko keuangan, pengelola supply chain, dan konsultan risiko data keuangan. Seiring berkembangnya teknologi dan penggunaan data science yang semakin meningkat, sektor ekonomi terus memaksimalkan potensinya dan terus berkembang.
Maka dari itu data science merupakan hal yang sangat disarankan untuk diperlajari setiap orang yang ingin terjun dalam sektor ekonomi, khususnya trading dan saham. Data science dapat melakukan prediksi terhadap nilai rupiah maupun prediksi terhadap valuta asing lainya. Baik mahasiswa, dosen, bidang profesional seperti perbankan hingga pelaku usaha dapat mencoba untuk mempelajari data science untuk menghasilkan analisa yang akurat sehingga keputusan yang diambil bisa optimal dan menghasilkan keuntungan yang maksimal.
Referensi
Busman, B., Nurhayati, N., Amali, F., & Muttaqin, Z. (2017). Penerapan big data pada forex trading Menggunakan Analisa Statistik Dengan Breakout Strategy. Pseudocode, 4(2), 137–143. https://doi.org/10.33369/pseudocode.4.2.137-143
Farragher, M. (2022, April 20). Why economists should embrace data science. Cambridge Spark. https://www.cambridgespark.com/info/why-economists-should-embrace-data-science
Sasongko, A. T. (2023). Studi Literatur Konsep Dan Implementasi sains data Untuk Memaksimalkan kinerja Industri manufaktur. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(2), 90–94. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i2.778
