<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Etika_dalam_Data_Science</id>
	<title>Etika dalam Data Science - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Etika_dalam_Data_Science"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Etika_dalam_Data_Science&amp;action=history"/>
	<updated>2026-04-19T13:02:11Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Etika_dalam_Data_Science&amp;diff=8997&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Etika_dalam_Data_Science&amp;diff=8997&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-27T03:00:07Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Etika menjadi aspek yang sangat penting dalam praktik data science, terutama karena penggunaan data pribadi dan sensitif semakin meluas. Data scientist harus memastikan bahwa penggunaan data dilakukan secara bertanggung jawab dan sesuai dengan hukum. Pelanggaran etika dalam data science dapat merusak kepercayaan publik dan menimbulkan masalah hukum.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Privasi Data ==&lt;br /&gt;
Isu privasi menjadi perhatian utama dalam data science. Data scientist harus mematuhi aturan perlindungan data seperti [[GDPR]] dan [[UU Perlindungan Data Pribadi]]. Penggunaan data pribadi harus dilakukan dengan persetujuan pemilik data dan sesuai dengan peraturan yang berlaku.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Bias dan Diskriminasi ==&lt;br /&gt;
Model data science dapat mengandung [[bias]] yang berakibat pada keputusan yang tidak adil atau diskriminatif. Oleh karena itu, perlu dilakukan evaluasi dan pengujian model secara berkala untuk memastikan hasil yang objektif dan adil.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Transparansi dan Akuntabilitas ==&lt;br /&gt;
Etika dalam data science juga mencakup transparansi proses analisis dan akuntabilitas atas keputusan yang diambil berdasarkan data. Data scientist harus mampu menjelaskan proses dan hasil analisis kepada pihak terkait.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>