4 Contoh Algoritma Classification Data Science

Data Science adalah ilmu yang baru muncul beberapa tahun terakhir ini. Namun meskipun begitu, kehadiran Data Science sudah banyak mengubah kehidupan manusia. Pentingnya data untuk keberlangsungan perusahaan membuat kebutuhan akan ilmu Data Science memang terus meningkat. Salah satu metode yang sering digunakan untuk memproses data adalah data classification. Seperti namanya, classification merupakan proses pengelompokan data ke dalam beberapa kelas atau kategori agar lebih mudah diolah dan dianalisis.

Classification dalam Data Science terbagi lagi menjadi beberapa tipe, yaitu Content-Based, User-Based, dan Context-Based. Content-Based merupakan jenis klasifikasi yang didasarkan pada jenis konten dari tiap file yang tersedia. Used-Based Classification merupakan cara pengelompokan data dimana user menentukan kategori terhadap data yang ada. Sementara Context-Based Classification akan mengelompokkan data berdasarkan konteksnya, misalnya pencipta data, lokasi, dan lainnya.

Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa contoh algoritma klasifikasi yang umum digunakan dalam Data Science. Yuk, simak pembahasannya!

1. Linear Regression

Regresi adalah teknik analisis statistika yang bertujuan untuk mempelajari pengaruh variabel bebas (predictor) terhadap variabel tak bebas (criterion) dengan memenuhi asumsi asumsi tertentu. Lalu regresi linear itu apa? Linear regression atau regresi linear merupakan teknik yang digunakan untuk melihat pengaruh satu atau lebih variabel bebas (variabel X) terhadap variabel tak bebas (variabel Y) yang bisa diasumsikan ke dalam garis lurus. Linear regression terbagi lagi menjadi simple linear regression yang hanya menggunakan satu variabel bebas dan tak bebas serta multiple linear regression yang menggunakan lebih dari satu variabel bebas dan satu variabel tak bebas.

Baca juga : Tools Data Science untuk Analisis Data yang Efisien

2. Naive Bayes

Algoritma Naive Bayes merupakan algoritma yang mengasumsikan bahwa ada variabel tertentu dari kelas terkait yang kehadirannya tidak terkait dengan keberadaan variabel lain. Pada dasarnya, algoritma Naive Bayes adalah algoritma yang dibuat berdasarkan Teorema Bayes, Dimana pada teorema tersebut dikatakan bahwa asumsi harus berubah secara subjektif jika muncul fakta yang baru. Algoritma Naive Bayes dapat terbagi menjadi tiga jenis, yaitu Bernoulli Naive Bayes, Gaussian Naive Bayes, dan Multinomial Naive Bayes.

3. Decision Tree

Decision Tree adalah model yang memiliki beberapa cabang, dimana cabang-cabang tersebut akan mewakili keputusan atau decision yang akan diambil. Simpul-simpul yang mengaitkan cabang tersebut merupakan atribut data. Decision Tree ini terinspirasi dari cara neuron dalam otak manusia bekerja. Pada dasarnya, setiap neutron dalam otak manusia saling berhubungan dan informasi dapat mengalir pada neuron tersebut. Hasil keputusan dari Decision Tree akan diwakili oleh daun.

4. K-Nearest Neighbors

K-Nearest Neighbors atau yang bisa disingkat menjadi KNN merupakan algoritma yang mengikuti prinsip kemiripan data. Sehingga jika data terlihat mirip dari beberapa aspek antara satu dengan lainnya maka akan dikelompokkan dalam satu kategori yang sama. K yang ada di awal nama algoritma ini akan menunjukkan jumlah data sekitar yang memiliki kemiripan atau tetangga sehingga dapat dipertimbangkan untuk dijadikan satu kelompok. Untuk mengetahui berapa jumlah K terbaik, maka kita harus mencoba beberapa nilai K. Nilai dengan error yang paling minimal lah yang harus dipilih.

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

Perkembangan Data Science di berbagai sektor membuat kita harus mulai membuka mata untuk melihat peluang besar ini. Jika tidak ingin ketinggalan zaman, maka kita harus mengupgrade diri. Salah satu caranya, kamu bisa mempelajari Data Science bersama DQLab. Di sana kamu akan mendapatkan module lengkap, sertifikat sebagai bukti telah menyelesaikan modul pembelajaran dan juga bisa langsung menerapkan pembelajarannya melalui fitur project yang tersedia. 

Tunggu apalagi? Yuk langsung bergabung dengan cara signup di DQLab kemudian nikmati pembelajaran modul gratis “Introduction to Data Science with Python” atau “Introduction to Data Science with R”. Dengan memulai pembelajarannya dari sekarang, kamu siap menghadapi tantangan di era digital dan mewujudkan karirmu sebagai Data Scientist di tahun 2023.

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri