8 Algoritma Data Science Wajib Dikuasi Prakrisi Data

Dalam bidang data science, algoritma menjadi komponen penting yang berperan dalam menganalisis data dan membangun model yang mampu memprediksi atau mengklasifikasikan hasil. Dengan memahami algoritma, seorang data scientist dapat memilih metode yang paling tepat untuk mengatasi berbagai permasalahan.

Berikut ini adalah delapan algoritma data science yang wajib dikuasai oleh data scientist, mulai dari regresi hingga klustering.

1. Regresi Linear

Regresi linear adalah salah satu algoritma dasar yang banyak digunakan untuk prediksi data kontinu. Algoritma ini bekerja dengan cara menemukan garis lurus terbaik yang menggambarkan hubungan antara variabel independen (input) dan variabel dependen (output).

Garis lurus ini disebut "garis regresi," yang dihitung berdasarkan minimisasi jumlah kuadrat dari selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Dalam data science, regresi linear sering dipakai dalam pemodelan harga rumah, prediksi penjualan, dan analisis tren waktu.

2. K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma berbasis instance yang sangat berguna untuk klasifikasi dan regresi. Pada algoritma ini, klasifikasi suatu titik data didasarkan pada kedekatannya dengan titik-titik data lainnya dalam ruang fitur. KNN mencari "k" titik terdekat di sekitar titik yang ingin diklasifikasikan dan menentukan kategorinya berdasarkan mayoritas dari tetangga terdekat tersebut. KNN sering digunakan dalam rekomendasi produk, deteksi penipuan, dan identifikasi pola pelanggan.

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

3. Decision Tree

Decision Tree adalah algoritma yang membangun model prediktif berbentuk pohon keputusan untuk memetakan hasil berdasarkan serangkaian aturan. Algoritma ini bekerja dengan membagi dataset ke dalam subset-subset berdasarkan fitur yang paling informatif dalam setiap iterasi pemisahan. Algoritma ini cocok untuk klasifikasi maupun regresi dan digunakan dalam berbagai bidang seperti keuangan, pemasaran, dan deteksi penipuan.

4. Random Forest

Random Forest adalah pengembangan dari algoritma Decision Tree yang menggabungkan banyak pohon keputusan dalam satu model untuk menghasilkan prediksi yang lebih stabil dan akurat. Dengan mengumpulkan banyak pohon yang dibangun dari subset acak data dan fitur, Random Forest mampu mengurangi overfitting yang sering terjadi pada decision tree tunggal.

Algoritma ini bekerja dengan metode ensemble learning yang menghasilkan output berdasarkan suara terbanyak dari pohon-pohon dalam hutan. Random Forest banyak digunakan dalam klasifikasi, prediksi harga, dan identifikasi pola dalam dataset besar.

5. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma yang bertujuan untuk menemukan hyperplane yang optimal untuk memisahkan data dari dua kelas atau lebih. Dalam kasus dua kelas, SVM mencari batas atau garis yang memaksimalkan jarak antara titik-titik dari masing-masing kelas ke garis pemisah tersebut. SVM biasanya digunakan dalam klasifikasi teks, deteksi wajah, dan bioinformatika. Namun, SVM sulit untuk penanganan data yang sangat besar dan interpretasi model yang kompleks.

6. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi berbasis probabilitas yang menggunakan Teorema Bayes sebagai dasar. Algoritma ini mengasumsikan bahwa fitur-fitur pada data adalah independen, yang berarti tidak ada hubungan antara satu fitur dengan fitur lainnya.

Meski asumsi ini sering kali tidak realistis, Naive Bayes mampu memberikan hasil yang cukup baik, terutama pada data teks seperti klasifikasi email spam atau analisis sentimen. Karena cepat dan efisien, Naive Bayes menjadi pilihan yang tepat untuk dataset besar.

7. Neural Networks

Neural Networks, atau jaringan saraf tiruan, terinspirasi dari struktur otak manusia dan terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terhubung. Algoritma ini mampu memproses data yang kompleks dan mengidentifikasi pola yang sulit dideteksi oleh algoritma sederhana.

Neural Networks sangat populer dalam deep learning, terutama dalam melibatkan data visual, audio, atau teks. Penggunaan Neural Networks mencakup pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan prediksi perilaku pengguna. Namun, Neural Networks membutuhkan daya komputasi yang tinggi dan data yang besar untuk mencapai performa optimal.

8. K-Means Clustering

K-Means Clustering adalah algoritma klustering yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam "k" kluster berdasarkan kemiripan fitur. Algoritma ini bekerja dengan memilih k titik pusat secara acak, kemudian menetapkan data ke kluster dengan jarak terdekat ke titik pusat tersebut. Proses ini berulang hingga titik pusat kluster stabil dan tidak ada lagi perubahan signifikan. K-Means sangat berguna dalam segmentasi pelanggan, analisis kelompok, dan pengelompokan pola.

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

Setiap algoritma di atas memiliki kelebihan dan kelemahan masing-masing. Pemahaman mendalam mengenai kapan dan bagaimana menggunakan setiap algoritma ini akan membantu kalian dalam membuat model yang lebih akurat dan efisien.

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!