[LAST CALL!] BANGKITKAN SKILL DATA SAMPAI SUKSES BERKARIR
BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 127 RIBU  | Pakai Kode: DQBANGKIT
KLAIM PROMONYA!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 57 Menit 4 Detik 

Algoritma Data Science, Mengenal Macam-Macam Algoritma Data Mining

Belajar Data Science di Rumah 21-September-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/85f293481f970b3dbe56bfa3e888d8bd_x_Thumbnail800.jpg

Data science adalah ilmu yang banyak diperbincangkan akhir-akhir ini. Data science digunakan untuk mengolah data untuk memperoleh informasi berupa insight dibalik kumpulan data tersebut. Ilmu ini banyak diterapkan oleh perusahaan maupun instansi karena manfaatnya. Secara umum, pengolahan data science terdiri dari pengumpulan data, manipulasi data, pengolahan data, hingga penyajian data. Tahapan ini dilakukan dengan menggunakan tools-tools yang mendukung karena data pada data science dapat berupa data terstruktur dan tidak terstruktur.


Pada tahap pengolahan data pada data science memerlukan penerapan algortima-algoritma untuk menjalankan prosesnya. Salah satu ilmu yang termasuk dalam data science adalah data mining. Proses data mining fokus pada menemukan pola-pola tertentu yang ada pada data. Dalam penerapannya banyak algoritma data mining yang bisa digunakan sesuai dengan permasalahan yang ingin dipecahkan. Pada artikel kali ini kita akan membahas beberapa algoritma data science khususnya data mining yaitu algoritma k-means, naive bayes, support vector machine (SVM) dan C 4.5. Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. K-Means

Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation. Dengan menggunakan k-means, kita bisa mengelompokkan data konsumen bisa berdasarkan umur konsumen, jenis kelamin, dan sebagainya. Dari sini akan ditemukan pola tertentu yang dapat membantu meningkatkan strategi bisnis. Kita juga bisa menerapkan algoritma K-Means untuk meningkatkan mutu atau sistem pembelajaran berdasarkan nilai dan minat mahasiswa. 


Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!


2. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau. Ciri utama dari Naive Bayes adalah asumsi yang kuat pada independensi dari masing-masing kejadian. Beberapa kegunaan Naive Bayes yaitu antara lain untuk mengklasifikasikan dokumen teks, otomatisasi diagnosa medis, dan mendeteksi serta menyaring spam. Adapun kelebihannya antara lain yaitu dapat digunakan untuk data kuantitatif dan data kualitatif, perhitungan yang cepat dan efisien, tidak memerlukan jumlah data yang banyak, tidak perlu data training yang banyak, dan code yang sederhana jika menggunakan bahasa pemrograman. Disamping itu ada kekurangan dari Naive Bayes salah satunya apabila probabilitas bernilai nol, maka probabilitas pada prediksi juga akan bernilai nol. 


3. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) adalah metode machine learning dimana memiliki prinsip kerja Structural Risk Minimization (SRM) yang bertujuan menemukan hyperplane terbaik dalam mengklasifikasikan data menjadi dua kategori. Hyperplane adalah garis batas pemisah antar class. Algoritma ini dapat digunakan ketika kita membutuhkan metode yang kuat dan akurat dan untuk permasalahan yang kompleks atau permasalahan dengan parameter yang banyak. SVM mempelajari fungsi klasifikasi dan regresi yang dibentuk atas dasar minimalisasi resiko struktural dan teori pembelajaran statistik. Algoritma SVM mirip dengan C 4.5, namun yang membedakan SVM tidak menggunakan pohon keputusan. 


4. C 4.5

Algoritma C4.5 atau Decision Tree adalah metode yang populer digunakan dengan bahasa pemrograman R. Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node. Metode ini dapat digunakan untuk membantu analisis risk rating yang dimanfaatkan perusahaan atau badan yang berjalan di bidang keuangan atau finance. Secara otomatis, metode ini dapat dihasilkan oleh machine learning dengan menginput data historis credit. Decision tree berguna untuk mengeksplorasi data dan menemukan hubungan antara calon variabel input dengan variabel target. 


Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

5. Belajar Algoritma Data Science Bareng DQLab, Yuk!

Selain dari algoritma di atas yang sudah dijelaskan, masih banyak algoritma lain yang digunakan dalam pengolahan data science. Jika ingin menjadi seorang data scientist, kamu harus mengeksplorasi berbagai algoritma untuk data science dan belajar bagaimana menerapkannya. Algoritma akan berjalan optimal jika data yang digunakan tepat dan mampu menyelesaikan masalah yang ingin dipecahkan. Di DQLab kamu bisa belajar penggunaan algoritma yang sering digunakan di dunia data bersama para mentor profesional. Tunggu apa lagi? Yuk, daftarkan dirimu di DQLab.id!



Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!