4 Tips Cara Pilih Algoritma Data Science yang Tepat

Memilih algoritma data science yang tepat adalah langkah penting dalam memastikan keberhasilan analisis data. Pemilihan algoritma dapat mempengaruhi hasil analisis, akurasi prediksi, dan efisiensi proses data. Oleh karena itu, dalam artikel ini akan dibahas cara memilih algoritma data science secara praktis dengan memperhatikan tipe data, ukuran dan kompleksitasnya, serta tujuan penggunaan algoritma.

Diberikan juga contoh sederhana pemilihan algoritma data science sehingga kalian bisa mengimplementasikan tips berikut ke permasalahan yang sedang dihadapi.

1. Pahami Tipe Data dan Strukturnya

Langkah pertama adalah memahami tipe data dan strukturnya. Data dapat dikategorikan menjadi beberapa tipe, seperti data numerik, kategorikal, teks, atau gambar. Selain itu, data juga bisa memiliki struktur yang berbeda, misalnya data tabular dengan kolom dan baris, atau data yang tidak terstruktur seperti teks dan gambar.

Memahami tipe data dan strukturnya membantu dalam menentukan algoritma mana yang paling sesuai. Misalnya, algoritma regresi biasanya digunakan untuk data numerik, sementara algoritma klasifikasi lebih cocok untuk data kategorikal. Untuk data yang tidak terstruktur seperti teks, algoritma pemrosesan bahasa alami (NLP) akan lebih efektif.

Baca juga: Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science

2. Sesuaikan Ukuran dan Kompleksitas Data

Ukuran dan kompleksitas data juga berperan penting dalam pemilihan algoritma. Data dalam jumlah besar atau dengan kompleksitas tinggi perlu algoritma yang mampu menangani skala dan kompleksitas tersebut. Beberapa algoritma mungkin sangat efisien dengan dataset kecil namun tidak dapat menangani dataset besar dengan baik.

Sebagai contoh, algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) bekerja dengan baik pada dataset kecil tetapi menjadi tidak efisien pada dataset besar karena waktu komputasi yang meningkat. Algoritma seperti Random Forest atau Gradient Boosting Machines (GBM) lebih mampu menangani data berukuran besar dan kompleks. Jadi, penting untuk memahami batasan dan kapabilitas setiap algoritma terhadap ukuran dan kompleksitas data.

3. Tentukan Tujuan Penggunaan Algoritma

Tujuan penggunaan algoritma sangat menentukan jenis algoritma yang akan digunakan. Apakah tujuannya untuk klasifikasi, regresi, clustering, atau reduksi dimensi? Setiap tujuan memerlukan pendekatan yang berbeda. Misalnya, jika tujuannya untuk memprediksi kategori atau label tertentu, algoritma klasifikasi seperti Logistic Regression, Decision Tree, atau Support Vector Machine (SVM) akan lebih tepat.

Jika tujuannya untuk memprediksi nilai numerik, algoritma regresi seperti Linear Regression atau Ridge Regression akan lebih cocok. Sedangkan untuk tugas clustering, algoritma seperti K-Means atau DBSCAN dapat digunakan untuk menemukan kelompok dalam data.

Ada juga algoritma seperti Principal Component Analysis (PCA) atau t-SNE bisa digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset tanpa kehilangan informasi yang signifikan.

4. Contoh Sederhana Pemilihan Algoritma Data Science

Sebagai contoh sederhana, bayangkan kalian memiliki dataset pelanggan dari sebuah perusahaan e-commerce dan ingin memprediksi apakah seorang pelanggan akan melakukan pembelian ulang atau tidak. Pertama, kalian akan mengidentifikasi tipe data yang dimiliki: demografi pelanggan (numerik dan kategorikal), riwayat pembelian (numerik), dan aktivitas di situs web (numerik dan kategorikal). 

Selanjutnya, kalian akan menilai ukuran dan kompleksitas data ini. Jika dataset cukup besar, memilih algoritma yang dapat menangani skala besar, seperti Random Forest atau Gradient Boosting adalah pilihan yang tepat. Kemudian, tentukan tujuan penggunaan algoritma. Dalam hal ini untuk klasifikasi karena kalian ingin memprediksi kategori (pembelian ulang atau tidak).

Dengan mempertimbangkan tipe data, ukuran dan kompleksitas data, serta tujuan penggunaan, kalian mungkin memutuskan untuk menggunakan Random Forest atau Gradient Boosting karena kedua algoritma ini efisien dan memiliki performa baik untuk tugas klasifikasi pada dataset besar dan kompleks.

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

Tertarik untuk mengimplementasikan beragam algoritma data science ke masalah-masalah nyata? Nah kalian perlu mempersiapkan diri nih! Mulai langsung belajar di DQLab. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan siapkan diri untuk berkarir di industri impian kalian!