Leap Logo

Data Scientist Telkom: Mengasuh Agree Lewat Data

LP

Leap by Telkom

21 Nov 2022 17.18 WIB

portrait

Bagi para perantau, rindu akan kampung halaman adalah hal yang wajar. Tak jarang pun rindu ingin membawa apa yang ia punya untuk diterapkan ke negara asalnya. Rindu untuk kembali dan membangun negeri, berkontribusi menumbuhkan Indonesia lewat ilmu dan pengalaman yang dimiliki, seperti Raden Ahnaf Faqih Shaimy.

“Dulu kan saya sempat kuliah di luar negeri, di Jepang. Lanjut kuliah S2, lalu saya berpikiran apa yang kira-kira bisa saya kontribusikan untuk Indonesia,” angin nasionalisme berhembus menguatkan langkahnya pulang.

Kemudian, ia berkesempatan untuk bergabung dalam kapal Telkom, tepatnya di chapter data science persis seperti apa expertise-nya.

Agree merupakan platform ekosistem kolaborasi antara petani, pembeli, pemodal, dan entitas pendukung pertanian yang dikembangkan oleh Telkom. Agree berupaya memainkan peran sebagai alat pendorong digitalisasi pertanian yang mana menjadi sektor yang penting serta luas populasinya di Indonesia. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) hingga Februari 2022 jumlah tenaga kerja yang berkecimpung di pertanian mencapai 29,96% dari total 135,6 juta penduduk bekerja. Angka ini setara lebih dari 40 juta orang, sekaligus menempati posisi tertinggi dari 17 sektor lainnya.

Secara umum, pertanian keluarga di Indonesia sendiri belum menjadikan elemen teknologi sebagai bagian penting dalam pengelolaan. Manajemennya pun dijalankan secara tradisional, perangkat digital absen, dan karenanya pertanian modern belum menjadi praktik yang inklusif. Dengan adanya Agree diharapkan dapat memberikan solusi atas beberapa masalah pertanian tersebut.

Platform digital yang telah hadir sejak 2019 ini mengupayakan kolaborasi raya bagi berbagai pelaku pertanian, mulai dari petani, perusahaan agribisnis, pemodal, universitas, hingga instansi pemerintah. Dan salah satu sendi terpenting untuk mewujudkan maksud tersebut yaitu data. Diketahui bahwa data menjadi krusial dalam kehidupan masyarakat modern, Agree pun melakukan pendekatan serupa. Pendekatan yang menempatkan data sebagai salah satu fundamental bisnis. Adalah Raden Ahnaf Faqih Shaimy, sosok yang turut memastikan pekerjaan terkait memetik, mengolah, dan memfungsikan data di Telkom. Dia sekarang menempati role sebagai data scientist Data Science pada Chapter Data Science & AI, sekaligus menduduki posisi Lead Data pada Tribe Agriculture, Telkom.

Data Scientist dan Pertanian Sebagai Lahannya

Kini, Faqih berfokus di tribe Agree yang sehari-hari berurusan dengan pengolahan data-data Agree. Data-data tersebut selanjutnya akan memberikan insight untuk pengambilan keputusan dan tindakan strategis oleh Agree. Upaya utama yang dilakukan saat ini yaitu pengelolaan data yang diarahkan untuk peningkatan revenue. Pada tahap sekarang tantangan utamanya yaitu sumber pendapatan Agree yang masih berporos pada fee transaksi Agree Mart dan Agree Market. Sementara untuk fitur Agree lainnya, seperti monitoring aktivitas pertanian, masih perlu diupayakan lebih jauh. Butuh diversifikasi sumber-sumber revenue.

Baca juga: Tak Perlu Kuasai Hulu-Hilir Untuk Bangun Masyarakat Tani Indonesia, Benarkah?

Tak lepas dari sisi bisnis, data-data yang dimiliki Agree sendiri ditujukan menjadi sesuatu yang bernilai. Memiliki value insight berharga jual buat dunia usaha, khususnya pertanian. Data-data tersebut pun berguna untuk pihak ketiga, seperti lembaga kementerian, perusahaan-perusahaan agribisnis, hingga beberapa pemerintah daerah. Lebih jauh, aktivitas ini juga terhubung dengan ketahanan pangan Indonesia. Isu yang setiap waktu mendapatkan atensi pelbagai pihak.

Bagi para petani, value insight ini juga diharapkan sanggup memberi kontribusi kesejahteraan. Tak ayal, menyangkut data yang terhubung dengan nilai jual komoditas pertanian menjadi penting agar harga bisa terus terjaga, supaya tidak terlalu murah, pun tidak pula terlampau mahal. Kestabilan harga komoditas pertanian memiliki korelasi positif dengan kesinambungan pendapatan petani.

Sementara, data-data tersebut pun turut berperan memetakan distribusi permodalan kepada petani. Sehingga diharapkan akses permodalan dapat semakin terjangkau. Masalah akses permodalan kerap dianggap sebagai salah satu kendala serius kemajuan pertanian Indonesia. Banyak lembaga pembiayaan yang menahan diri untuk mengucurkan modal karena menganggap bisnis pertanian terbilang beresiko. Selain permodalan, sorotan juga mengarah kepada sarana dan prasarana produksi pertanian. Kerja pengelolaan data yang dilakukan Agree diharap bisa ikut mengefektifkan distribusi senarai kebutuhan tersebut.

Raden Faqih pun turut menerangkan lebih jauh data-data yang diolah Agree, “yang pertama terkait data-data stakeholder yang berada di ekosistem pertanian, baik itu petaninya maupun perusahaan agribisnis. Agree menggunakan istilah offtaker untuk merujuk perusahaan agribisnis yang mengambil hasil pertanian langsung dari petani. Kemudian ada juga lembaga pemberi modal lengkap dengan data riwayat pemberian modal. Selanjutnya terdapat juga data-data terkait aktivitas pertanian. Mulai dari pratanam, penanaman, perawatan, penanganan insiden apabila terjadi bencana atau wabah dan sebagainya.”

Terkait data-data yang menyangkut hasil panen, termasuk laba panen, dihimpun dan dikelola. Data mengenai durasi waktu masa penanaman hingga datangnya panen terekam dan terakumulasi dengan baik. Kemudian data-data perawatan, pemupukan, dan pengairan turut dikumpulkan. Data-data transaksi komoditas hasil panen, dari petani ke off taker, ikut tergambarkan. Di dalamnya mencakup nilai jual, serta tren penjualan dari musim ke musim. Luasnya cakupan data yang dikelola, menggambarkan bahwa Agree adalah bisnis yang dijalankan berbasiskan data. Ya data, kepada siapa seharusnya segala sesuatu yang serius menjalankan usahanya mendasarkan diri.

Tertarik berkontribusi untuk Indonesia bersama Raden Fatih? Yuk segera siapkan CV dan Portofoliomu dan apply di Careers Telkom.

Menyisir, Memilah, dan Menyusun Data di Agree

Problem utama pengolahan data tak lain menjaga kualitas data.

Kualitas data dapat diperoleh dengan menjauhkan diri dari faktor-faktor seperti data yang tidak lengkap, data yang terduplikasi, data yang tidak konsisten, data salah input, data yang tidak terdefinisi baik, data yang tidak terorganisir secara solid, dan lain-lain. Faktor-faktor tersebut terkadang muncul akibat human error. Pengumpulan data di Agree sendiri sering mengandalkan asisten lapangan sehingga akibatnya tidak kebal atas kesalahan manusia. Bila hal yang tidak diinginkan itu terjadi, beberapa data bisa saja tidak sesuai dengan realita di lapangan.

Baca juga: Field Assistant sebagai Ujung Tombak Agree

“Kayak misalnya input waktu penanaman. Waktu penanaman itu kebanyakan tertulis jam 00.00, tengah malam. Nah gitu, tertulis seperti itu. Padahal kan di lapangan bisa aja dia menanam pagi hari, siang hari misalnya. Banyak juga data-data yang gak lengkap. Misalnya curah hujan itu ada kolomnya, tapi datanya enggak lengkap”, terang pria yang memiliki hobi jogging ini.

Selanjutnya, Faqih dan tim mengambil salah satu langkah antisipatif dalam menghadapi ini yaitu melakukan pembersihan data (data cleaning). Prosesnya dilakukan secara cermat dan hati-hati serta terdapat prosedur ketat tertentu dalam menjalankannya. Hal lain dalam pengolahan data menyangkut ketelitian dalam proses input, agar tidak terjadi duplikasi. Lalu tahap menginterpretasikan dan menganalisis data pun tak boleh dilakukan serampangan. Di Agree proses ini terus diperbaiki dan disempurnakan hingga menghasilkan struktur data yang solid.

Faqih dalam rangkaian proses pengolahan data ini memiliki penilaian tersendiri, “Kita mempelajari dan mengadopsi experience para expert gitu. Nah di sini pentingnya peran seorang leader. Bagaimana bisa terus mengontrol, mengawasi dan ikut memberikan masukan. Bahkan ikut juga terjun memperbaiki. Kalau saya pribadi sih lebih berharap seorang leader berangkat dari orang yang mengerti teknis. Ini akan membantu tim. Namun demikian leader juga harus tetap mengerti business impact apa yang dihasilkan dari keputusan yang diambil.”

Tim yang dipimpin Faqih memiliki tiga fungsi yaitu data scientist, data analyst dan data engineer. Secara praktik kerjanya, tim ini juga bekerja sama dengan tim lain, termasuk bagian developer (front end and back end). Lebih luas, kolaborasi kerja ini juga melibatkan tim data manajemen dan tim platform. Tim platform berfokus menyediakan tools yang tepat guna untuk dipakai. Kerjasama antar tribe juga terjadi. Contohnya dengan Big Box, salah satu lini bisnis digital Leap Telkom yang berkonsentrasi di wilayah Data Besar. Selain Bix Box kerjasama antar tribe dalam Telkom juga melibatkan Antares.

Data merupakan urusan yang kompleks, rumit, bahkan bagi banyak awam mungkin berkesan bertele-tele. Namun, urusan tersebut sekaligus sangat menentukan bagaimana menjadi presisi serta akurat. Enam tahun sudah Faqih menggeluti tumpukan data. Enam tahun pula dia mewujudkan maksudnya saat kali pertama bergabung dengan Telkom: berkontribusi untuk Indonesia.

Masih penasaran dengan cerita lainnya? kunjungi medium kami dan follow untuk mengikuti keseruan lainnya!

Formulir Pertanyaan