Dalam era globalisasi seperti saat ini, solusi untuk memecahkan permasalahan lingkungan yang mana menggunakan integrasi inovasi berkelanjutan tidaklah mudah. Hal ini karena banyaknya aspek lingkungan yang telah mempengaruhinya seperti perubahan iklim, keanekaragaman hayati yang hilang, dan polusi sehingga memerlukan metodologi yang terstruktur dan kolaboratif. Dengan itu, para ilmuwan statistika telah menemukan solusi permasalahan lingkungan yang efektif dan menggunakan integrasi inovasi berkelanjutan yaitu dengan metode analisis data sehingga kita dapat mendeteksi risiko-risiko tren atau proyek yang akan terjadi pada suatu lingkungan dengan mudah dan efisien.
Inovasi Berkelanjutan dalam Konteks Lingkungan:
Inovasi berkelanjutan adalah pendekatan yang memiliki tujuan untuk pengembangan ide, praktek, dan teknologi terbaru agar dapat memenuhi kebutuhan yang ada pada saat ini tanpa banyak menggunakan kemampuan generasi mendatang. Dalam hal ini kita membutuhkan proses kolaboratif dengan menggunakan metode yang efektif agar berhasil. Pada konteks lingkungan, energi terbarukan, pengelolaan limbah dengan efisien, dan teknik pertanian yang ramah lingkungan adalah beberapa contohnya.
Analisis Data dalam konteks Lingkungan:
Analisis data adalah solusi yang efektif dalam hal pemahaman masalah lingkungan. Para peneliti mengumpulkan sebagian besar data lingkungan secara langsung dengan penelitian di lapangan atau biasa disebut data primer. Namun, beberapa data juga mengumpulkan data lingkungan dengan sensor dan pemantauan satelit. Selain itu, analisis data lingkungan juga bisa menggunakan data sekunder. Analisis data lingkungan dapat membantu dalam mengidentifikasi tren, memprediksi risiko dan pengaruh jangka pendek maupun panjang, serta memprediksi proyek berkelanjutan pada lingkungan tersebut.
Integrasi Inovasi Berkelanjutan dengan Metode Analisis Data:
Integrasi inovasi berkelanjutan dengan metode analisis data untuk solusi permasalahan lingkungan dapat menggunakan beberapa langkah untuk menganalisisnya, yaitu:
Penentuan jenis data
Peneliti harus menentukan data adalah data primer atau sekunder dan setelahnya peneliti harus menentukan data tersebut kualitatif atau kuantitatif. Hal ini karena kita akan menggunakan distribusi yang berbeda antara data kualitatif dan data kuantitatif.
Data preprocessing
Pada dunia nyata, data analisis yang biasanya cenderung kotor, tidak lengkap, dan tidak konsisten. Teknik pra pemrosesan data dapat meningkatkan kualitas data sehingga membantu meningkatkan akurasi dan efisiensi proses penambangan berikutnya.