Algoritma Data Science dalam Analisis Data

Saat ini istilah data science sudah tidak asing lagi terutama bagi para generasi milenial. Data science ini secara umum berarti ilmu data yang terdiri dari berbagai macam bidang ilmu seperti matematika, statistika, bahasa pemrograman. Pada proses pengolahan atau analisis data, algoritma data science ini sangat dibutuhkan. Mengapa demikian? Hal ini dikarenakan dengan menggunakan algoritma data science maka akan memudahkan seseorang dalam proses analisis data sehingga dapat mengefisienkan waktu, tenaga maupun biaya.

Secara umum biasanya terdapat beberapa jenis algoritma data science yang sudah biasa digunakan para praktisi data yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Masing-masing dari jenis algoritma itu memiliki beberapa contoh algoritma lagi yang dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah. Adapun pemilihan algoritmanya dapat disesuaikan dengan jenis data penelitian, rumusan masalah, dan tujuan penelitian. Yuk langsung saja simak artikel berikut untuk mengetahui apa saja contoh algoritma data science!

1. K-Means

Algoritma K-Means pertama kali diperkenalkan oleh McQueen JB pada tahun 1976. Algoritma ini termasuk ke dalam metode non hierarchy dan sudah sangat umum digunakan. Metode ini akan membagi objek menjadi beberapa partisi. Pada algoritma ini, setiap objek wajib masuk de dalam kelompok tertentu. Namun dalam satu tahapan proses tertentu,objek yang telah masuk ke dalam satu kelompok pada tahapan selanjutnya objek tersebut dapat berpindah ke kelompok lain. Terdapat beberapa komponen dalam algoritma ini antara lain seperti banyaknya cluster, pusat cluster, jarak Euclidean, dan fungsi objektif.

Baca Juga : Proses Data Science dalam Kembangkan Startup

2. Fuzzy C-Means

Fuzzy C-Means atau biasa disingkat dengan FCM merupakan algoritma yang termasuk ke dalam unsupervised learning. Algoritma ini biasa digunakan untuk proses clustering dimana algoritma ini berupaya mempartisi data ke dalam satu atau lebih cluster sehingga data yang memiliki ciri dan karakteristik yang sama berada dalam satu kelompok sedangkan data yang memiliki ciri yang berbeda berada di kelompok yang lain. Sedikit berbeda dengan metode clustering yang lain, dalam FCM ini setiap data bisa menjadi anggota dari beberapa cluster. Konsep dasar dari algoritma ini diawali dengan pusat cluster yang masih belum akurat. Setiap data memiliki derajat keanggotaan untuk setiap klaster. Caranya adalah dengan memperbaiki pusat cluster dan nilai keanggotaan secara berulang sehingga terlihat bahwa pusat cluster bergerak mengarah ke lokasi yang tepat, Perulangan ini didasari dengan minimasi fungsi objektif.

3. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier (NBC) merupakan metode klasifikasi dalam machine learning yang termasuk ke dalam supervised learning. Algoritma ini memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Algoritma NBC menggunakan teorema Bayes yang ditemukan oleh Thomas Bayes pada abad ke-18. Teorema Bayes ini menerapkan teori perhitungan probabilitas atau peluang bersyarat yang dinyatakan sebagai 

4. Decision Tree

Algoritma decision tree merupakan salah satu algoritma machine learning yang cara kerjanya menggunakan seperangkat aturan untuk membuat keputusan dengan struktur seperti pohon. Algoritma ini memiliki akar (root node), ranting (branches), dan leaf node (daun). Root node berarti tujuan akhir atau keputusan besar yang ingin diambil, branches berarti berbagai pilihan tindakan, dan leaf node berarti kemungkinan hasil atas setiap tindakan. Leaf node biasanya ada dua bentuk yaitu berbentuk persegi untuk menyatakan keputusan yang diambil dan berbentuk lingkaran untuk menyatakan hasil yang tidak pasto.

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

Algoritma data science termasuk ke dalam bidang ilmu yang perlu dimiliki oleh para praktis data. Dalam menganalisis data yang jumlahnya tidak sedikit, penerapan algoritma data science sangat diperlukan sehingga praktisi data tidak perlu menganalisis dengan cara manual yang akan memakan biaya serta waktu yang lebih banyak. Terdapat berbagai algoritma data science yang dapat kamu pelajari. Kalian bisa langsung mencoba di DQLab dan kalian bisa memulai belajar dengan mencoba modul gratis yang tersedia.

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita