Data science di bidang hukum merupakan bidang yang menggunakan teknik-teknik statistik, matematika, dan komputer untuk menganalisis data dan menemukan pola-pola yang tersembunyi di dalamnya untuk kepentingan di bidang hukum.
Data science dapat digunakan untuk berbagai macam tujuan, salah satunya adalah dalam bidang hukum.
Di bidang hukum, data science dapat membantu memecahkan kasus yang rumit dengan cara menganalisis data yang terkait dengan kasus tersebut.
Misalnya, data science dapat digunakan untuk menganalisis data yang terkait dengan kejahatan, seperti data lokasi kejahatan, jenis kejahatan, dan modus operandi pelakunya.
Dengan menganalisis data tersebut, data science dapat membantu polisi menemukan pola-pola yang terkait dengan kejahatan, sehingga memudahkan dalam penyelidikan dan penanganan kasus tersebut.
Selain itu, data science juga dapat digunakan untuk menganalisis data yang terkait dengan perceraian, seperti data keuangan pasangan yang bercerai, data perceraian di masa lalu, dan lain-lain.
Dengan menganalisis data tersebut, data science dapat membantu hakim dan pihak-pihak terkait dalam menentukan bagaimana cara terbaik untuk mengelola keuangan pasangan yang bercerai, sehingga meminimalkan konflik yang terjadi di kemudian hari.
Data science juga dapat digunakan dalam bidang hukum untuk menganalisis data yang terkait dengan masalah hukum lainnya, seperti data kepemilikan tanah, data perjanjian bisnis, dan lain-lain.
Dengan menganalisis data tersebut, data science dapat membantu pihak-pihak terkait dalam mengambil keputusan yang tepat dan memecahkan masalah hukum yang dihadapi.
Cara Kerja Data Science
Cara kerja data science terdiri dari beberapa tahap, yaitu:
Pengumpulan data: Tahap pertama dalam cara kerja data science adalah pengumpulan data. Data dapat diperoleh dari berbagai macam sumber, seperti database, sensor, atau survey. Data yang diperoleh harus berkualitas tinggi dan terdiri dari data yang relevan untuk masalah yang akan dipecahkan.
Pengolahan data: Setelah data diperoleh, tahap selanjutnya adalah pengolahan data. Tahap ini terdiri dari beberapa sub-tahap, seperti pembersihan data, pengurangan dimensi, dan pemilihan fitur. Pembersihan data merupakan tahap penting dalam cara kerja data science, di mana data yang tidak berkualitas atau tidak relevan dihilangkan.
Analisis data: Setelah data diperoleh dan diolah, tahap selanjutnya adalah analisis data. Tahap ini terdiri dari beberapa sub-tahap, seperti deskriptif, inferensial, dan prediktif. Deskriptif merupakan tahap di mana data dijelaskan secara statistik, inferensial merupakan tahap di mana kesimpulan ditarik dari data, dan prediktif merupakan tahap di mana data digunakan untuk memprediksi hasil yang mungkin terjadi.
Visualisasi hasil: Visualisasi data adalah proses menampilkan data dalam bentuk yang mudah dipahami oleh orang lain, seperti grafik, diagram, atau peta. Tujuan visualisasi data adalah untuk membantu orang lain memahami data dengan lebih mudah dan cepat, dan menemukan pola-pola yang tersembunyi di dalam data tersebut.
Sumber: https://www.kdnuggets.com/2018/03/applying-data-science-law.html
