7 Algoritma Machine Learning Terbaik untuk Pemula

Sebagai pemula, mungkin kamu merasa takut mempelajari machine learning karena banyaknya konsep dan istilah teknis yang harus dipahami. Padahal memahami berbagai algoritma dasarnya adalah langkah awal yang paling efektif agar bisa menggunakan ML dalam berbagai studi kasus.

Tidak perlu khawatir karena algoritma juga ada banyak macamnya, dari yang sederhana hingga advance. Tujuh algoritma berikut adalah pilihan terbaik bagi kamu karena mudah dipahami, memiliki dokumentasi yang luas, dan banyak digunakan dalam berbagai aplikasi nyata.

Artikel ini akan membantu kamu mengenal masing-masing algoritma dengan penjelasan ringkas tapi padat agar kamu bisa langsung praktik atau melanjutkan pembelajaran lebih lanjut.

1. Linear Regression

Linear regression adalah salah satu algoritma machine learning paling dasar dan paling mudah dipahami. Algoritma ini digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linier antara variabel input dan output.

Contoh penggunaannya adalah dalam prediksi harga rumah berdasarkan luas bangunan atau jumlah kamar. Model ini bekerja dengan mencari garis lurus terbaik yang meminimalkan selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Logistic Regression

Meski namanya mirip dengan linear regression, logistic regression digunakan untuk tugas klasifikasi, bukan prediksi nilai. Algoritma ini cocok untuk menentukan apakah suatu input termasuk ke dalam kategori tertentu, seperti email spam atau bukan.

Algoritma ini menggunakan fungsi sigmoid untuk menghasilkan probabilitas antara 0 dan 1. Logistic regression mudah diimplementasikan dan sering menjadi dasar untuk memahami algoritma klasifikasi lainnya.

3. Decision Tree

Decision tree bekerja dengan memecah data menjadi cabang-cabang berdasarkan fitur yang paling relevan, hingga akhirnya mencapai keputusan di titik daun. Algoritma ini sangat intuitif karena menyerupai cara manusia mengambil keputusan berdasarkan pertanyaan-pertanyaan bertahap.

Jika dibandingkan dengan algoritma lainnya, decision tree lebih unggul untuk menangani data numerik maupun kategorikal. Selain itu, model ini sangat mudah divisualisasikan, sehingga cocok untuk pemula yang ingin memahami logika prediksi.

4. K-Nearest Neighbors (KNN)

KNN adalah algoritma yang menentukan output berdasarkan kemiripan dengan data tetangga terdekat. Untuk memprediksi hasil, ia melihat sejumlah “k” data terdekat dan mengambil mayoritas label dari mereka.

KNN sangat sederhana dan tidak memerlukan pelatihan model sebelumnya, karena semua perhitungan dilakukan saat prediksi. Algoritma ini sangat cocok digunakan pada dataset kecil dan saat kecepatan prediksi bukan prioritas utama.

5. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi berbasis probabilitas yang didasarkan pada Teorema Bayes. Algoritma ini mengasumsikan bahwa setiap fitur bersifat independen satu sama lain, karena itu disebut “naive”.

Meski asumsi ini tidak selalu realistis, model Naive Bayes justru bekerja sangat baik dalam banyak kasus, terutama dalam klasifikasi teks seperti analisis sentimen atau deteksi spam. Keunggulannya terletak pada kecepatannya dan kinerjanya yang stabil bahkan dengan jumlah data besar.

6. Support Vector Machine (SVM)

SVM adalah algoritma yang bekerja dengan mencari garis atau bidang pemisah terbaik (hyperplane) yang memisahkan dua kelas data dengan margin terbesar. Model ini efektif dalam ruang berdimensi tinggi dan dapat digunakan untuk klasifikasi maupun regresi.

Meskipun sedikit lebih kompleks dibandingkan algoritma lainnya, SVM sering memberikan hasil akurat pada berbagai kasus klasifikasi. Cocok untuk pemula yang ingin mengeksplorasi model yang lebih kuat setelah memahami dasar-dasarnya.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

7. K-Means Clustering

K-Means adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam sejumlah klaster berdasarkan kemiripan. Ia bekerja dengan menetapkan pusat klaster dan mengelompokkan data berdasarkan kedekatannya dengan pusat tersebut, lalu memperbarui pusat secara iteratif. K-Means sering digunakan dalam segmentasi pasar, pengelompokan gambar, atau analisis pola. Meskipun sederhana, algoritma ini sangat efektif dan membantu pemula memahami konsep clustering.

Mengenal algoritma-algoritma dasar seperti di atas adalah langkah penting bagi siapa saja yang ingin mendalami machine learning. Setiap algoritma memiliki cara kerja dan kegunaan yang berbeda, dan pemahaman ini akan membantu kamu dalam memilih model yang tepat sesuai kebutuhan data yang dimiliki.

Kalau kamu ingin memahami cara kerja algoritma ini lewat praktik langsung, mengikuti program bootcamp machine learning & AI for beginner dari DQLab bisa jadi solusi terbaik. Bootcamp machine learning kami menyediakan:

• Kurikulum yang disusun khusus untuk pemula tanpa latar belakang teknis

• Proyek nyata untuk melatih kemampuan analisis dan pemodelan

• Mentor berpengalaman dari industri teknologi

• Akses komunitas dan pembelajaran berkelanjutan

Yuk, pelajari lebih lanjut dan daftar sekarang! Mulai perjalanan belajarmu bersama mentor dan komunitas yang suportif!

FAQ:

1. Apa perbedaan supervised dan unsupervised learning?

Supervised learning menggunakan data berlabel (seperti klasifikasi), sementara unsupervised learning digunakan saat label tidak tersedia (seperti clustering).

2. Apakah saya harus menguasai semua algoritma ini sekaligus?

Tidak. Disarankan untuk memulai dari 2–3 algoritma sederhana seperti Linear Regression, Decision Tree, dan KNN, lalu berkembang sesuai kebutuhan.

3. Apa algoritma terbaik untuk pemula yang suka visualisasi?

Decision Tree dan K-Means sangat cocok karena hasilnya mudah divisualisasikan dalam bentuk pohon atau klaster warna-warni.