GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 8 Jam 34 Menit 10 Detik 

4 Rekomendasi Algoritma Data Science untuk Portfolio Datamu

Belajar Data Science di Rumah 04-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/27e66cd61855610d3ff07804a8959b75_x_Thumbnail800.png

Eksistensi algoritma data science sebenarnya sudah ada sejak dahulu, bahkan jauh sebelum teknologi secanggih sekarang dan alur data sederas saat ini. Sebagian orang mungkin beranggapan bahwa keberadaan algoritma setelah adanya teknologi, tetapi faktanya algoritma justru digunakan agar komputer dapat memecahkan masalah, kita perlu membuat rumusan langkah-langkah penyelesaian tersebut dalam suatu rangkaian instruksi agar dapat memperoleh output yang diinginkan dari suatu inputan dalam waktu yang terbatas. Nah, sekumpulan instruksi-instruksi tersebut yang dinamakan algoritma.


Dengan menggunakan algoritma data science yang terdiri dari instruksi-instruksi yang dapat digunakan untuk memecahkan pola-pola dibalik suatu data. Terdapat 3 jenis algoritma dalam data science antara lain supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Dimana masing-masing dari jenis algoritma tersebut memiliki contoh algoritmanya lagi. Untuk lebih lanjut, artikel ini akan membahas contoh-contoh algoritma data science berdasarkan ketiga jenisnya tadi, yang bisa kamu terapkan pada proyek data kamu. Yuk, simak penjelasannya !


1. Random Forest

Random forest merupakan algoritma data science yang dapat mengatasi masalah overfitting menggunakan pohon keputusan dan membantu menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Ini bekerja pada prinsip ensemble learning. Metode ensemble learning yakin bahwa sejumlah besar peserta yang lemah dapat bekerja sama untuk memberikan prediksi akurasi tinggi. Random acak bekerja dengan cara yang jauh mirip. Ini menganggap prediksi sejumlah besar pohon keputusan individu untuk memberikan hasil akhir. Ini dapat menghitung jumlah prediksi pohon keputusan yang berbeda dan prediksi dengan jumlah suara terbesar menjadi prediksi model. Keuntungan penggunaan random forest yaitu mampu mengklasifikasi data yang memiliki atribut yang tidak lengkap,dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi akan tetapi tidak terlalu bagus untuk regresi, lebih cocok untuk pengklasifikasian data serta dapat digunakan untuk menangani data sampel yang banyak.


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. K-Means Clustering

Algoritma K-Means Clustering termasuk dalam jenis algoritma unsupervised learning karena untuk dapat memprediksi dan menarik kesimpulan kita tidak perlu melabeli satu persatu data, tapi kita akan mengumpulkan data-data yang memiliki kemiripan berdasarkan clusternya. Secara umum K-Means Clustering menentukan jumlah dari cluster pembagian, mengalokasikan data secara acak ke cluster yang telah ada,  menghitung rata-rata pada setiap cluster dari data yang ada tergabung di dalamnya, kemudian mengalokasikan kembali semua data yang berada di cluster terdekat, dan mengulang proses mengulang kembali proses menghitung rata-rata pada setiap cluster dari data yang tergabung di dalamnya. K-means clustering mudah ketika diimplementasikan sehingga waktu yang dibutuhkan untuk melakukan pembelajaran relatif lebih cepat, dan menggunakan prinsip yang dapat dijelaskan dalam non-statistik. Meskipun begitu, K-means perlu menginisialisasikan titik k secara random sehingga kemungkinan mendapat nilai penginisialisasi kurang baik maka pengelompokan yang didapatkan menjadi tidak optimal. Penggunaan k random , tidak menjamin untuk menemukan kumpulan cluster yang optimal juga.


3. Naive Bayes

Naive bayes merupakan metode pengklasifikasian paling populer digunakan dengan tingkat keakuratan yang baik. Banyak penelitian tentang pengklasifikasian yang telah dilakukan dengan menggunakan algoritma ini. Berbeda dengan metode pengklasifikasian dengan logistic regression ordinal maupun nominal, pada algoritma naive bayes pengklasifikasian tidak membutuhkan adanya pemodelan maupun uji statistik.  Naive bayes merupakan metode pengklasifikasian berdasarkan probabilitas sederhana dan dirancang agar dapat dipergunakan dengan asumsi antar variabel penjelas saling bebas (independen). Pada algoritma ini pembelajaran lebih ditekankan pada pengestimasian probabilitas. Keuntungan algoritma naive bayes adalah tingkat nilai error yang didapat lebih rendah ketika dataset berjumlah besar, selain itu akurasi naive bayes dan kecepatannya lebih tinggi pada saat diaplikasikan ke dalam dataset yang jumlahnya lebih besar.


4. Decision Trees

Algoritma Decision Tree merupakan salah satu algoritma Supervised Learning paling populer yang digunakan saat ini. Tidak seperti algoritma Supervised Learning lainnya, algoritma Decision Tree dapat digunakan untuk memecahkan masalah regresi dan klasifikasi juga. Tujuan algoritma Decision Tree untuk membuat model pelatihan yang dapat digunakan untuk memprediksi kelas atau nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan sederhana yang disimpulkan dari data training (data pelatihan). Dengan Decision Tree untuk memprediksi label kelas untuk catatan kita mulai dari root node, kemudian node tersebut bercabang untuk menyatakan pilihan-pilihan yang ada.  Algoritma Decision Tree memiliki tiga elemen yaitu, root node yang merupakan goals dari pengambilan keputusan, branches yang merupakan berbagai pilihan tindakan, serta leaf node kemungkinan dari masing-masing tindakan. Adapun jenis Decision Tree berdasarkan variabel target yang dimiliki dibagi atas dua jenis antara lain: Categorical Variable, dan Continuous Variable. 


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!


5. Intip Modul DQLab Tentang Algoritma Machine Learning Disini, Yuk!

Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!


Penulis: Rian Tineges

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 :