PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 22 Jam 4 Menit 8 Detik 

4 Algoritma Data Science untuk Klasifikasi dan Clustering

Belajar Data Science di Rumah 19-April-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7feb84270472b49a8956a57653fd340b_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan teknologi yang semakin canggih saat ini secara sadar maupun tidak, bertambah pula berbagai bidang ilmu yang dibutuhkan oleh manusia untuk menyeimbangkannya. Salah satunya adalah algoritma data science. Pengertian dari data science sendiri merupakan ilmu data yang di dalam penerapannya menggunakan algoritma machine learning. Data science ini biasanya mengatasi data dalam jumlah besar atau biasa disebut dengan big data. 


Algoritma adalah suatu proses atau rangkaian yang berisi aturan maupun instruksi yang ditujukan kepada komputer untuk melakukan sesuatu. Algoritma dapat disetting untuk melakukan perhitungan, penalaran otomatis bahkan sampai mengolah data dalam komputer. 


Algoritma memiliki beberapa fungsi seperti membantu memecahkan suatu permasalahan dengan logis dan sistematis, memudahkan dalam membuat suatu program, memecahkan program yang rumit, melakukan perhitungan tingkat tinggi, memudahkan trackin. Algoritma ini juga diterapkan pada data science. 


Ingin tahu apa saja algoritma data science? Yuk, simak artikel DQLab berikut ini!


1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan dalam data science. Algoritma ini merupakan salah satu metode yang digunakan untuk proses klasifikasi dengan menggunakan dasar teorema Bayes. Teorema Bayes ini dikemukakan oleh seorang ilmuwan dari Inggris yang bernama Thomas Bayes. Algoritma ini bekerja dengan tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan metode klasifikasi lainnya. Algoritma Naive Bayes memiliki beberapa kelebihan seperti bisa dipakai untuk data kuantitatif maupun kualitatif, tidak memerlukan jumlah data yang banyak, perhitungannya cepat dan efisien, tidak memerlukan data training yang banyak, serta mudah dipahami.

data science

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Support Vector Machine

Algoritma data science lainnya yang dapat digunakan adalah Support Vector Machine atau biasa disingkat dengan SVM. Algoritma ini termasuk ke dalam kategori algoritma supervised learning pula. Adapun cara kerja dari algoritma ini adalah dengan memasukkan konsep kernel ke dalam ruang berdimensi tinggi dengan tujuan untuk mencari hyperplane yang dapat memaksimalkan jarak antar kelas data. Cara untuk menemukan hyperplane terbaik adalah dengan cara mengukurmargin dan kemudian mencari titik maksimalnya.

Data Science


3. K-Means

Algoritma k-means merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk clustering. Tujuannya adalah untuk mengelompokkan data dengan berdasarkan kesamaan karakteristiknya. Algoritma K-means in bekerja dengan cara mengelompokkan data berdasarkan jarak antar data terhadap titik centroid cluster yang diperoleh melalui proses iterasi. Proses analisis ini memerlukan penentuan jumlah K sebagai input algoritma. K-means dapat digunakan untuk segmentasi pasar, segmentasi citra, kompresi gambar, klasifikasi citra penginderaan jauh

Data Science


4. Decision Tree

Decision tree atau pohon keputusan yang berstruktur seperti pohon yang memodelkan kemungkinan hasil, biaya sumber daya, utilitas dan kemungkinan konsekuensi. Algoritma ini merupakan salah satu algoritma yang digunakan untuk klasifikasi. Decision tree ini memiliki hasil akhir berbentuk seperti  pohon yang terdiri dari beberapa cabang, dan akar. Adapun flowchartnya meliputi cabang yang mewakili hasil untuk atribut dan jalur dan ke akar yang mewakili aturan untuk klasifikasi.

Data Science


Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu


5. Mulai Belajar Algoritma Data Science

Data science saat ini sudah menjadi ilmu penting dalam keseharian yang dapat kita pelajari secara otodidak. Salah satu bagian dari data science adalah algoritma data science yang berguna untuk memecahkan permasalahan data. Kita dapat mengenali, mempelajari serta mempraktekkan penggunaan algoritma data science di DQLab


Belajar data science di DQLab merupakan salah satu solusi tepat dan cerdas bagi pemula. Dengan tersedianya berbagai macam modul, ebook, komunitas, mentor dan program live code akan sangat membantu pengguna memahami dasar-dasar python. 


Mulai belajar sekarang dengan sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab secara praktis & aplikatif. 


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :