5 Jenis Algoritma Data Science pada Cas Klasifikasi

Data science banyak digunakan untuk menyelesaikan beragam permasalahan. Salah satunya adalah klasifikasi. Secara umum proses kerja klasifikasi adalah mengelompokkan data yang dimiliki menjadi sejumlah grup yang setiap anggotanya memiliki kesamaan. Proses ini biasanya digunakan pada industri perbankan, e-commerce, atau industri lainnya. Misalnya berkaitan dengan segmentasi customer berkaitan dengan sifat tertentu.

Algoritma data science yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi tentunya juga berbeda untuk masalah lainnya. Beberapa contoh algoritma tersebut yaitu Neural Network, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, dan Naive Bayes. Apa perbedaan masing-masing? Bagaimana pula cara kerjanya? Yuk kenali detailnya dengan membaca penjelasan berikut ini!

1. Neural Network

Neural Network adalah algoritma yang bekerja dengan cara mengidentifikasi hubungan mendasar dalam sekumpulan data melalui proses meniru cara kerja otak manusia. Dalam data science, Neural Network melakukan pengelompokkan dan mengklasifikasikan hubungan yang sudah diidentifikasi tersebut. Neural Network dapat digunakan untuk membuat kelompok dari data yang tidak berlabel sesuai dengan kesamaan yang dimiliki. 

Berikut beberapa alasan Neural Network penting dalam dunia data science.

• Neural menyimpan informasi di setiap bagian jaringan. Itu berarti, jika suatu saat ada bagian yang hilang, jaringan tetap bisa berfungsi. Mekanisme seperti ini tidak bisa ditemukan pada rangkaian algoritma lain, membuatnya sulit dipisahkan dari machine learning

• Setelah neural dilatih dengan dataset berkualitas, jaringan akan mampu menghemat waktu. Hal ini karena waktu yang diperlukan untuk menganalisis data dan menyajikan hasil menjadi lebih singkat. Efisiensi seperti ini jelas sangat dibutuhkan oleh para data scientist.

• Tidak hanya hemat waktu, neural juga minim resiko kesalahan, terlebih jika jaringan tersebut telah terekspos dengan dataset berkualitas tinggi.

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

2. K-Nearest Neighbors

KNN (K-Nearest Neighbors) menjadi salah satu algoritma yang digunakan dalam proses klasifikasi dengan cara mempelajari kesamaan data berdasarkan fungsi jarak data satu dengan lainnya. Agar lebih mudah dipahami, berikut cara kerja algoritma K-Nearest Neighbors.

• Pilih suatu k neigbhbor yang terdekat.

• Hitung nilai jarak Euclidean dari jumlah k terdekat.

• Ambil k terdekat ini sesuai dengan jarak Euclidean yang dihitung

• Di antara k terdekat ini, hitunglah jumlah titik data dalam setiap kategori

• Tetapkan titik data baru ke dalam kategori yang jumlah tetangganya maksimum.

• Ulangi tahap kedua sampai membentuk kelompok klasifikasi

Dengan konsep yang dimiliki tersebut, KNN algoritma dinilai sederhana dan mudah diimplementasikan. Kalian juga tidak perlu membangun model berulang kali, membuat parameter, atau asumsi tambahan lainnya. Namun, algoritma ini tentunya juga memiliki kelemahan yaitu menjadi lebih lambat jika jumlah data yang dikelompokkan semakin banyak. Biaya komputasinya cukup tinggi karena harus menghitung jarak antara titik data dengan semua sampel yang tersebar di sekitarnya.

3. Decision Tree

Algoritma decision tree termasuk ke dalam algoritma supervised learning. Algoritma ini digunakan untuk menyelesaikan permasalahan regresi ataupun masalah klasifikasi. Decision tree membangun model dengan bentuk struktur pohon. Konsep ini dilakukan dengan memecah dataset menjadi subset yang lebih kecil lagi dan saling berkaitan. Tujuan penggunaan algoritma decision tree adalah untuk memprediksi kelas atau nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan sederhana yang disimpulkan dari data sebelumnya. Kelebihan yang dimiliki decision tree diantaranya yaitu:

• Sangat mudah dipahami, diinterpretasikan, dan sangat cocok untuk visualisasi data.

• Bisa menghasilkan informasi yang berguna meski tanpa hard data. Sebab, tiap data yang digunakan dalam prosesnya hanya memerlukan persiapan minimal. Anda bahkan tidak perlu melalui tahap one-hot encoding.

• Opsi baru selalu bisa ditambahkan dengan mudah pada struktur yang sudah ada.

• Mampu memilih opsi yang terbaik dari seluruh opsi yang tersedia.

• Dapat bekerja dengan variabel numerik maupun kategoris.

• Pemilihan variabel dilakukan secara otomatis.

Di sisi lain, algoritma ini tentunya memiliki kelemahan juga. Kelemahan utama terletak pada strukturnya yang dinilai cukup rumit meskipun menghasilkan nilai yang akurat. Sehingga bisa mempersempit fokus hanya pada keputusan dan masukan.

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

4. Random Forest

Random Forest adalah kumpulan dari decision tree atau pohon keputusan. Algoritma ini merupakan kombinasi masing-masing tree dari decision tree yang kemudian digabungkan menjadi satu model. Biasanya, Random Forest dipakai untuk masalah regresi dan klasifikasi dengan kumpulan data yang berukuran besar. Random Forest bekerja dengan membangun beberapa decision tree dan menggabungkannya demi mendapatkan prediksi yang lebih stabil dan akurat. ‘Hutan’ yang dibangun oleh Random Forest adalah kumpulan decision tree dimana biasanya dilatih dengan metode bagging. Ide umum dari metode bagging adalah kombinasi model pembelajaran untuk meningkatkan hasil keseluruhan.

Cara kerja algoritma Random Forest dapat dijabarkan dalam langkah-langkah berikut:

• Algoritma memilih sampel acak dari dataset yang disediakan.

• Membuat decision tree untuk setiap sampel yang dipilih. Kemudian akan didapatkan hasil prediksi dari setiap decision tree yang telah dibuat.

• Dilakukan proses voting untuk setiap hasil prediksi. Untuk masalah klasifikasi menggunakan modus (nilai yg paling sering muncul), sedangkan untuk masalah regresi akan menggunakan mean (nilai rata-rata).

• Algoritma akan memilih hasil prediksi yang paling banyak dipilih (vote terbanyak) sebagai prediksi akhir.

  
  

5. Naïve Bayes

Naive Bayes adalah metode yang cocok untuk klasifikasi biner dan multiclass. Metode yang juga dikenal sebagai Naive Bayes Classifier ini menerapkan teknik supervised klasifikasi objek di masa depan dengan menetapkan label kelas ke instance/catatan menggunakan probabilitas bersyarat. Probabilitas bersyarat adalah ukuran peluang suatu peristiwa yang terjadi berdasarkan peristiwa lain yang telah (dengan asumsi, praduga, pernyataan, atau terbukti) terjadi. Metode Naive Bayes digolongkan menjadi beberapa tipe berdasarkan fungsinya. Berikut ini penjelasannya.

• Multinomial Naive Bayes. Salah satu tipe metode Naive Bayes adalah Multinomial yang sebagian besar digunakan untuk mengklasifikasi kategori dokumen. Sebuah dokumen dapat dikategorikan bertema olahraga, politik, teknologi, atau lain-lain berdasarkan frekuensi kata-kata yang muncul dalam dokumen.

• Bernoulli Naive Bayes. Tipe ini mirip dengan tipe Multinomial, namun klasifikasinya lebih berfokus pada hasil ya/tidak. Prediktor yang di-input adalah variabel boolean. Misalnya, prediksi atas sebuah kata muncul dalam teks atau tidak.

• Gaussian Naive Bayes. Distribusi Gaussian adalah asumsi pendistribusian nilai kontinu yang terkait dengan setiap fitur berisi nilai numerik. Ketika diplot, akan muncul kurva berbentuk lonceng yang simetris tentang rata-rata nilai fitur.

Dalam ilmu data science, permasalahan yang ada tidak hanya berkaitan dengan klasifikasi saja. Tentunya masih banyak lainnya seperti sistem rekomendasi, analisis regresi, analisis prediksi, dan masing-masing permasalahan membutuhkan algoritma yang berbeda pula. Nah bagaimana membedakan algoritma dan fungsinya? Kalian tidak perlu khawatir, DQLab hadir untuk membantu kalian agar semakin paham dengan kegunaan setiap algoritma. DQLab memiliki modul pembelajaran yang akan membimbing kalian dari materi dasar hingga penggunaannya di industri yang berbeda. 

Yuk, segera daftarkan diri kalian dengan Sign Up untuk mengasah kemampuan menggunakan beragam algoritma data science dalam menyelesaikan kasus-kasus di kehidupan nyata!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya