3 Penerapan Algoritma Unsupervised Learning Beserta Jenisnya

Salah satu skill yang penting dikuasai seorang praktisi data adalah Machine Learning. Hal ini dikarenakan Machine Learning memiliki kemampuan untuk membuat perhitungan matematis kompleks secara otomatis yang dapat digunakan berulang kali dan tentunya lebih cepat. Sama seperti manusia, mesin mampu belajar dengan cara yang berbeda-beda, konsep paling mendasar yang harus kamu kuasai saat mempelajari cara mesin belajar adalah mengenal Algoritma Machine Learning terlebih dahulu. Salah satu algoritma Machine Learning yang akan kami bahas pada artikel ini adalah algoritma Unsupervised Learning. Algoritma Unsupervised Learning mengacu pada kesimpulan pola yang mendasari sekumpulan data tak berlabel atau tanpa referensi apa pun ke hasil atau prediksi berlabel, meskipun tanpa label kita memiliki data-data aktual yang dapat digunakan untuk mengobservasi data tersebut berdasarkan kriteria yang sejenis untuk mendapatkan suatu kesimpulan.

Sederhananya cara kerja algoritma Unsupervised Learning seperti ini, misalnya kamu sedang berada di negara asing lalu kamu mengunjungi pasar tradisionalnya dan melihat sebuah buah yang tidak kamu tau apa namanya. Tapi, kamu dapat melakukan pengamatan pada buah tersebut dan kamu bisa menggunakan hasil pengamatan kamu sebagai referensi dengan mengidentifikasi berbagai ciri-ciri seperti, bentuk, warna, dan ukurannya.

Jika penjelasan tersebut masih abu-abu, yuk simak pembahasan lebih lanjut mengenai 3 penerapan algoritma Unsupervised Learning beserta jenisnya berikut ini.

1. Customer Segmentation

Clustering adalah algoritma Unsupervised Learning yang memiliki tujuan untuk menemukan kelompok atau cluster berdasarkan kriteria sejenis dari dataset. Clustering biasanya digunakan untuk menentukan segmen pelanggan dalam data pemasaran, mampu menentukan segmen pelanggan yang berbeda membantu tim marketing mendekati segmentasi pelanggan dengan cara yang unik berdasarkan kriteria-kriteria tertentu seperti jenis kelamin, lokasi, usia, pendidikan, kelompok, pendapatan dan sebagainya. Berdasarkan kriteria-kriteria tersebut kita akan meng klasterisasi atau mengelompokkannya ke dalam 3 cluster yaitu, cluster menengah ke atas, menengah dan menengah kebawah. Dengan begitu tim marketing akan lebih mudah untuk membuat strategi bisnis dan strategi pemasaran berdasarkan segmentasi pelanggan tersebut. Ada beberapa jenis algoritma clustering antara lain, Hierarchical clustering, non hierarchical clustering, K-NN dan K-Means Clustering. 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Anomaly Detection

Anomaly detection adalah proses mengidentifikasi item atau peristiwa tak terduga dalam sekumpulan data yang menyimpang dari perilaku normal kumpulan data. Sering diterapkan pada data yang tidak berlabel, selain itu data yang tidak wajar dapat menunjukkan insiden kritis sehingga dapat menyebabkan kesalahan teknis atau peluang potensial, seperti perubahan perilaku pelanggan. Machine learning secara progresif digunakan untuk mengotomatiskan anomaly detection. Keberhasilan proyek Anomaly Detection bergantung pada kemampuan untuk menganalisis data time series secara real-time secara akurat. Anomaly Detection time series dapat digunakan untuk metrik seperti, tampilan halaman web, pengguna aktif harian, pemasangan aplikasi seluler, biaya per klik, biaya akuisisi pelanggan, volume transaksi, nilai rata-rata pesanan, dan banyak lagi. Anomaly detection penting untuk perusahaan contohnya pada bidang e-commerce, dengan menerapkan Anomaly detection, masalah kualitas produk seperti gangguan harga terdeteksi jauh lebih cepat. Proyek Anomaly Detection berbasis clustering dapat menerapkan algoritma K-Means.

3. Market Basket Analysis

Association rule adalah algoritma Unsupervised Learning tentang menemukan hubungan menarik antara variabel dalam database yang besar. Contoh penerapan association rule salah satunya berangkat dari industri retail yaitu dengan Market Basket Analysis. Dengan menerapkan Market Basket Analysis kita dapat mengidentifikasi kekuatan asosiasi antara pasangan produk yang dibeli bersamaan dan mengidentifikasi pola kejadian bersama dengan membuat aturan atau skenario IF-Then, misal jika pasta gigi dibeli maka kemungkinan besar sikat gigi akan dibeli juga. Aturan tersebut bersifat probabilistik atau dengan kata lain aturan tersebut diturunkan dari frekuensi kejadian dibeli bersamaan dalam satu kejadian. Frekuensi sendiri adalah proporsi atau quantity keranjang yang berisi item yang diminati. Aturan tersebut digunakan dalam strategi penetapan harga, penetapan produk dan berbagai jenis strategi penjualan. Teknik market basket analysis juga bisa dibilang sebagai cikal bakal sistem rekomendasi yang ada saat ini. Ada beberapa algoritma association rule seperti, algoritma Apriori, FP-Growth, dan algoritma ECLAT.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Mulai Belajar Data Science dan Bangun Portofolio-mu Bersama DQLab!       

Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita