Algoritma Data Science Powerful dan Jarang Digunakan

Algoritma Data Science adalah rangkaian tahapan atau prosedur yang bisa digunakan oleh para praktisi data khususnya Data Scientist untuk memproses, menganalisis, hingga menginterpretasikan data.

Tentu saja di dalam algoritma itu juga termasuk dengan tahapan-tahapan yang akan digunakan untuk mengubah data mentah menjadi insight yang bermanfaat. Algoritma Data Science sangatlah beragam, mulai dari yang bisa digunakan untuk clustering, regresi, atau bahkan deep learning untuk mengatasi berbagai permasalahan dalam analisis data.

Beragamnya algoritma Data Science yang ada, membuat ada beberapa algoritma yang cukup powerfull namun jarang digunakan. Hal ini sangat disayangkan karena sebenarnya kita bisa mendapatkan kekuatan baru dalam proses analisis data dengan memanfaatkan algoritma-algoritma tersebut.

Dalam artikel ini akan dibahas beberapa algoritma yang cukup powerful namun jarang digunakan. Yuk, simak pembahasannya!

1. Isolation Forest

Pict by Pallavi Pandey in Machine Learning Geek 

Isolation Forest merupakan salah satu algoritma yang cukup powerfull dalam hal mendeteksi anomaly dalam data yang berukuran besar. Ketika kita berhadapan dengan data yang berukuran besar, tentunya akan sangat susah untuk mencari data yang anomaly, namun dengan menggunakan algoritma ini proses nya menjadi lebih efisien dan cepat.

Isolation Forest bekerja dengan cara memisahkan data menjadi subgrup menggunakan decision tree. Anomaly yang jarang muncul akan lebih cepat terisolasi dalam tree yang ada, sehingga algoritma ini sangat cocok untuk mendeteksi outlier dalam data.

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

2. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

Pict by: Explorium

XGBoost merupakan singkatan dari Extreme Gradient Boosting, adalah salah satu algoritma machine learning yang paling kuat dalam dunia Data Science. Algoritma ini dirancang untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang terjadi khususnya untuk masalah prediksi dan klarifikasi.

XGBoost sering kali mengungguli algoritma lain dalam kompetisi Data Science. Meskipun algoritma ini cukup kuat, namun algoritma ini masih jarang digunakan secara luas di luar komunitas Data Science yang lebih teknis.

3. Principal Component Analysis (PCA)

Pict by: STHDA

PCA merupakan salah satu algoritma yang bisa digunakan untuk mereduksi dimensi data. Algoritma ini termasuk teknik statistik yang cukup powerful untuk mengurangi kerumitan data dengan memproyeksikannya ke dimensi yang lebih rendah.

PCA dapat membantu dalam mengatasi masalah "curse of dimensionality" di mana data memiliki banyak fitur atau atribut. Meskipun PCA adalah algoritma yang berguna, namun PCA kerapkali terlupakan atau jarang digunakan dalam analisis data.

4. Self-Organizing Maps (SOM)

Pict by: Latent View

Self-Organizing Maps juga merupakan algoritma yang cukup powerful namun jarang digunakan. Algoritma ini bisa dimanfaatkan untuk tugas clustering atau pengelompokan data. Cara kerja dari algoritma ini adalah dengan mengatur data dalam struktur berupa peta atau grid 2D.

SOM dapat membantu mengidentifikasi pola dalam data yang mungkin sulit ditemukan dengan metode clustering tradisional. Algoritma ini bisa dimanfaatkan dalam analisis citra, analisis teks, dan segmentasi pelanggan.

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

Data Science terus berkembang, dan akan selalu ada algoritma baru yang muncul untuk mengatasi tantangan analisis data yang semakin kompleks. Meskipun beberapa algoritma mungkin jarang digunakan, algoritma tersebut bisa saja memiliki potensi besar untuk meningkatkan analisis data.

Ketika diterapkan dengan bijak, algoritma-algoritma ini dapat membantu para praktisi data menemukan insight yang lebih dalam dan memecahkan masalah yang sulit dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga penelitian ilmiah. Kamu bisa memulai proses penggunaan algoritma Data Science dengan mempelajari Data Science bersama DQLab. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri