Eksplorasi Tren Data Sains Modern dan Signifikansi Matematika dalam Pemodelan Data dan Machine Learning - Yurika Permanasari; Onoy Rohaeni; Farid Hirji Badruzzaman; Yenie Syukriyah (Data Enthusiast: Jurnal Ilmiah Sains Data, 2026)
peningkatan signifikan penelitian di bidang data sains. Bidang ini merupakan interdisipliner yang mengintegrasikan matematika, statistika, komputasi, serta pengetahuan untuk mengekstraksi informasi bernilai dari data berskala besar. Penelitian ini bertujuan mengkaji tren mutakhir data sains serta menganalisis peran matematika dalam pemodelan data dan machine learning. Metode yang digunakan adalah kajian literatur sistematis terhadap publikasi ilmiah terkini terkait data science, artificial intelligence, dan matematika terapan. Hasil kajian menunjukkan bahwa fokus penelitian saat ini mencakup machine learning, big data analytics, explainable artificial intelligence, serta isu etika data. Matematika terbukti menjadi fondasi utama melalui probabilitas, statistika, aljabar linear, dan optimasi matematis dalam pembangunan model prediktif dan analitik. Integrasi matematika dan teknologi data science menghasilkan model analitik yang lebih akurat dan reliabel, sehingga menjadi faktor penting dalam pengembangan teknologi analitik modern serta pendidikan berbasis data di masa depan.