4 Contoh Algoritma Data Science Populer dalam Penelitian
Dalam era digital yang dipenuhi dengan hujan data, Algoritma menjadi pilar utama bagi para peneliti, data scientist, dan praktisi teknologi. Saat ini banyak penelitian, khususnya penelitian kuantitatif yang menggunakan algoritma data science untuk pengolahan data. Algoritma secara sederhana diartikan sebagai aturan atau prosedur langkah demi langkah yang diikuti untuk menyelesaikan masalah atau mencapai tujuan tertentu. Di bidang yang berkembang pesat seperti Data Science, algoritma menjadi tulang punggung yang menggerakkan analisis data, menghasilkan wawasan berharga, dan membuat prediksi yang penting bagi pemahaman kita tentang dunia.
Dengan produksi data yang terus meningkat, tantangan terbesar dalam Data Science bukanlah kurangnya data, melainkan bagaimana menggali nilai dari data tersebut. Disinilah peran algoritma menjadi sangat krusial. Algoritma menyediakan kerangka kerja yang terstruktur dan sistematis untuk merujuk, mengolah, dan mengekstrak informasi dari data yang kompleks dan beraneka ragam. Algoritma dalam konteks Data Science bukan hanya sekadar urutan langkah-langkah matematis, tetapi juga representasi pengetahuan dan wawasan yang mampu memecahkan masalah yang sangat kompleks.
Berikut ini adalah empat contoh algoritma Data Science yang populer dalam penelitian.
1. Regresi Linier
Regresi linier adalah salah satu algoritma yang paling dasar dan paling sering digunakan dalam analisis data. Algoritma ini digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu atau lebih variabel independen (prediktor) dan variabel dependen (hasil).
Tujuannya adalah untuk memahami bagaimana perubahan dalam variabel independen mempengaruhi variabel dependen. Contoh aplikasi regresi linier adalah dalam memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas tanah, jumlah kamar, dan lokasi.
Source: Arissa (slideserve.com)
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. K-Means Clustering
K-Means Clustering adalah algoritma yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori-kategori berdasarkan kemiripan fitur. Algoritma ini bekerja dengan cara mengelompokkan data ke dalam k kategori yang diwakili oleh titik-titik pusat yang disebut centroid. Setiap data kemudian diassign ke centroid terdekat berdasarkan jarak Euclidean. Contoh aplikasi K-Means Clustering adalah dalam segmentasi pelanggan untuk memahami perilaku belanja mereka.
Source: Alan Jeffares (towardsdatascience.com)
3. Naive Bayes Classifier
Naive Bayes Classifier adalah algoritma klasifikasi yang berdasarkan pada teorema Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur dari data adalah independen satu sama lain. Algoritma ini sering digunakan dalam klasifikasi teks, seperti dalam filter spam email atau klasifikasi dokumen.
Naive Bayes Classifier menghitung probabilitas dari setiap kelas berdasarkan fitur-fitur yang diamati, dan kemudian mengklasifikasikan data ke kelas dengan probabilitas tertinggi.
Source: hands-on.cloud
4. Random Forest
Random Forest adalah algoritma ensemble yang terdiri dari kumpulan pohon keputusan (decision trees). Setiap pohon dihasilkan secara acak dan independen, dan output akhir diambil dari mayoritas voting dari semua pohon. Algoritma ini kuat karena dapat menangani data yang kompleks dan memiliki kemampuan untuk menangani masalah overfitting. Contoh aplikasi Random Forest termasuk dalam prediksi peringkat kredit, deteksi fraud, dan pengenalan pola dalam gambar.
Source; Chainika Thakar & Shagufta Tahsildar (blog.quantinsti.com)
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma-algoritma Data Science yang disebutkan di atas adalah hanya beberapa contoh dari berbagai teknik yang digunakan untuk menganalisis dan memahami data. Dalam praktiknya, pemilihan algoritma yang tepat sangat tergantung pada sifat data dan tujuan analisis. Dengan menggunakan algoritma-algoritma ini dengan bijak, para praktisi Data Science dapat menghasilkan wawasan yang berharga dan membuat prediksi yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan.
Yuk berkenalan dengan berbagai algoritma data science bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K