By Keluaran Tepat Yuk in Hiburan —

Cara Gunakan DVC untuk Versioning Data Keluaran

Dalam dunia machine learning dan data engineering, mengelola versi data bukan lagi sekadar tantangan — tapi kebutuhan. Kamu mungkin sudah terbiasa dengan version control seperti Git untuk kode, tapi bagaimana dengan data hasil eksperimen? Inilah saatnya mengenal DVC (Data Version Control), alat canggih yang bisa bikin workflow proyek machine learning jadi lebih rapi dan bisa direplikasi dengan mudah.

Kalau kamu sering berurusan dengan dataset besar dan model yang terus berevolusi, yuk kita bahas bagaimana DVC membantu melakukan versioning pada data keluaran (output data) dengan cara yang efisien dan praktis.

Apa Itu DVC dan Kenapa Penting untuk Versioning Data?

Sebelum masuk ke teknisnya, mari kita pahami dulu konsep dasarnya.

DVC (Data Version Control) adalah alat open-source yang bekerja mirip seperti Git, tapi khusus dibuat untuk mengelola file data besar, model, dan hasil eksperimen. Jadi kalau Git fokus di kode, DVC fokus di data dan artifacts yang terlalu besar untuk dimasukkan langsung ke repositori Git.

Kenapa DVC Dibutuhkan?

Dalam pengembangan machine learning, hasil eksperimen bisa sangat beragam: model berbeda, parameter berbeda, bahkan data preprocessing pun bisa berubah. Semua itu menghasilkan data keluaran (output data) yang perlu dilacak.

Tanpa sistem versioning yang jelas, hasil kerja tim bisa berantakan — file saling tumpang tindih, model lama tertukar dengan yang baru, dan sulit melacak mana hasil eksperimen yang paling optimal. DVC membantu mengatasi semua itu dengan:

  • Menyimpan versi data tanpa memperbesar repositori Git.
  • Melacak perubahan dataset, model, dan hasil training.
  • Memudahkan kolaborasi antar anggota tim dalam proyek data.

Konsep Dasar DVC: Git untuk Data

Sederhananya, DVC menambahkan lapisan versioning di atas Git.
Kamu tetap pakai Git untuk commit dan push kode, tapi file data besar akan disimpan di tempat terpisah (seperti remote storage: AWS S3, Google Drive, atau server lokal).

DVC membuat file .dvc yang berisi metadata dan checksum untuk setiap data atau model yang dilacak. Dengan begitu, repositori Git kamu tetap ringan, tapi tetap tahu versi mana dari data yang digunakan di setiap eksperimen.

Contohnya:

dvc add data/output.csv
git add data/output.csv.dvc .gitignore
git commit -m "Add versioned output data"

Di sini, file output.csv nggak masuk langsung ke Git, tapi DVC akan membuat file .dvc yang melacak versinya.

Langkah-langkah Gunakan DVC untuk Versioning Data Keluaran

Sekarang kita masuk ke bagian serunya — bagaimana cara pakainya secara praktis. Kamu bisa mulai hanya dengan beberapa langkah sederhana.

1. Instalasi dan Inisialisasi DVC

Pertama, pastikan DVC sudah terinstal di environment kamu.
Gunakan perintah berikut:

pip install dvc

Lalu inisialisasi proyek DVC di dalam repositori Git kamu:

git init
dvc init

Ini akan membuat folder .dvc dan beberapa file konfigurasi yang dibutuhkan untuk melacak data dan model.

2. Tambahkan File Data Keluaran

Misalnya kamu punya hasil eksperimen machine learning yang disimpan di folder data/output/. Untuk mulai melacaknya dengan DVC, gunakan:

dvc add data/output/

Perintah ini akan:

  • Membuat file data/output.dvc
  • Menambahkan data/output/ ke .gitignore
  • Menyimpan hash file sebagai identitas unik versinya

Selanjutnya, commit file konfigurasi tersebut:

git add data/output.dvc .gitignore
git commit -m "Add versioning for output data"

3. Hubungkan ke Remote Storage

Salah satu fitur terbaik DVC adalah bisa menyimpan data di remote storage, misalnya di AWS S3, Google Drive, Azure, atau bahkan server lokal.
Contohnya:

dvc remote add -d myremote s3://mybucket/dvcstore
dvc push

Artinya, DVC akan mendorong (upload) file data versi terbaru ke lokasi tersebut. Repositori Git kamu tetap ramping, tapi kamu bisa mengakses semua versi data dari mana pun.

4. Mengembalikan Versi Data Keluaran Tertentu

Pernah punya situasi di mana kamu ingin membandingkan hasil eksperimen lama dengan versi terbaru? Dengan DVC, hal itu gampang banget.

Kamu cukup checkout commit Git yang sesuai, lalu jalankan:

dvc checkout

DVC akan otomatis menyesuaikan file data dan model sesuai versi commit tersebut.
Nggak perlu rename file manual atau takut menimpa versi lama.

5. Kolaborasi Tim Lebih Mudah

Kalau kamu bekerja dalam tim, DVC membuat kolaborasi data jadi super efisien.
Tim lain cukup melakukan:

git pull
dvc pull

Perintah git pull menarik kode dan metadata, sedangkan dvc pull mengambil data versi terbaru dari remote storage.
Hasilnya: semua anggota tim punya data yang sinkron tanpa harus saling mengirim file besar via chat atau drive.

Tips Praktis Mengelola Versioning Data dengan DVC

Supaya workflow kamu makin efisien, berikut beberapa tips yang sering digunakan oleh praktisi DataOps dan MLOps:

1. Gunakan Struktur Folder yang Konsisten

Pisahkan dengan jelas antara data mentah (data/raw), data hasil olahan (data/processed), dan data keluaran (data/output).
Hal ini memudahkan DVC untuk melacak dan mengelola file sesuai tahap pipeline.

2. Gunakan Pipeline DVC untuk Otomasi

DVC mendukung pipeline yang bisa otomatis menjalankan urutan tahapan, misalnya preprocessing → training → evaluation → output.
Gunakan:

dvc run -n train_model -d data/processed -o data/output python train.py

Perintah ini akan membuat node dalam pipeline yang bisa kamu jalankan ulang kapan pun, dengan hasil versi data keluaran yang konsisten.

3. Gunakan DVC Studio untuk Visualisasi

Kalau kamu suka tampilan visual, coba DVC Studio — antarmuka berbasis web untuk memantau eksperimen dan versi data.
Kamu bisa melihat perbandingan metrik, hasil model, dan output data secara intuitif.

4. Dokumentasikan Perubahan Data

Setiap kali kamu memperbarui hasil eksperimen, tambahkan catatan di commit message atau README agar anggota tim tahu apa yang berubah. Ini penting untuk menjaga traceability antar versi.

Manfaat DVC untuk Workflow Data Engineering dan MLOps

Menggunakan DVC bukan cuma soal “melacak file”, tapi juga membangun alur kerja yang lebih profesional.
Beberapa manfaat jangka panjangnya antara lain:

  • Reproducibility: Semua eksperimen bisa diulang dengan hasil yang sama karena versi data dan kode terkelola rapi.
  • Scalability: Cocok untuk tim besar dengan banyak cabang proyek dan dataset berukuran besar.
  • Auditability: Setiap perubahan data tercatat dengan jelas, cocok untuk kebutuhan compliance atau QA.
  • Integrasi dengan CI/CD: DVC bisa dikombinasikan dengan pipeline seperti GitHub Actions atau GitLab CI untuk otomatisasi penuh.

Menggunakan DVC untuk versioning data keluaran berarti kamu sudah melangkah menuju workflow MLOps yang matang.
Tidak ada lagi file “final_final_fix.csv” atau model “v3_baru_banget.pkl”. Semua versi bisa dilacak, direplikasi, dan dibagikan dengan efisien.

Kalau kamu sering bekerja di proyek machine learning kolaboratif, atau ingin membangun sistem data engineering yang stabil, DVC adalah salah satu alat wajib yang perlu kamu kuasai.