Algoritma Data Science, Solusi Permasalahan Data
Data science atau disebut pula dengan ilmu data merupakan salah satu ilmu yang populer dan banyak diperlukan di masa kini. Berbagai profesi yang berkaitan dengan praktisi data tentunya akan menerapkan data science. Berbagai permasalahan data pun dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma data science. Secara umum, algoritma data science memiliki berbagai jenis yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan semi-supervised learning.
Algoritma data science merupakan suatu cara atau proses yang disusun secara sistematis agar dalam proses penerapannya tidak ada langkah yang terlewati. Pengguna dapat memiliki berbagai macam algoritma data science yang tersedia, disesuaikan dengan jenis data, rumusan masalah serta tujuan penelitiannya. Pada artikel ini kita akan mengenali apa saja algoritma data science yang dapat digunakan dan masing-masing tujuannya. Yuk, simak bersama-sama!
1. Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengatasi munculnya frekuensi item dalam pencarian nilai support dan nilai confidence pada dataset yang cukup besar. Algoritma ini sering digunakan dalam studi kasus tertentu yang berkaitan dengan item pada setiap transaksi. Kelebihan dari algoritma ini adalah sederhana dan mudah dipahami, aturan yang dihasilkan mudah dikomunikasikan ke pengguna awam, tidak memerlukan data berlabel. serta dapat menentukan semua aturan dengan support dan confidence yang ditentukan.
Baca juga : Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Algoritma Support Vector Machine
Algoritma support vector machine merupakan salah satu jenis dari algoritma supervised learning, dimana dalam prosesnya memerlukan data yang berlabel dan data tidak berlabel. Algoritma ini secara umum cara kerjanya membagi data menjadi dua kelas dengan menggunakan garis vektor atau biasa disebut dengan hyperplane. Algoritma ini memiliki keunggulan yaitu baik untuk digunakan pada proses klasifikasi yang bersifat multiclass. Dengan demikian, tidak heran jika para praktisi data seringkali memilih algoritma ini sebagai pilihan algoritma awal.
3. Algoritma Fuzzy C-Means
Beberapa dari kalian mungkin sudah tidak asing dengan algoritma k-means. Selain algoritma k-means, terdapat pula algoritma yang memiliki nama hampir serupa namun tentu saja memiliki banyak perbedaan pula. Pada algoritma fuzzy c-means ini cara kerjanya menggunakan logika fuzzy, yaitu logika yang memiliki nilai kesamaran atau fuzzines antara benar atau salah. dimana keberadaannya tiap-tiap titik dalam data suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan dalam rentang 0 sampai 1.
4. Algoritma ID3
Algoritma ID3 atau singkatan dari Iterative Dichotomiser 3 merupakan algoritma yang memiliki hasil akhir berupa pohon keputusan. Algoritma ini cara kerjanya dengan menggunakan nilai entropy dan nilai gain dengan beberapa langkah yaitu 1) mengambil semua atribut yang tidak digunakan dan menghitung nilai entropinya, 2) memilih atribut dengan nilai entropy paling minimum, 3) membuat simpul yang berisi atribut yang telah terpilih.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma data science merupakan salah satu solusi permasalahan data yang dapat digunakan untuk menyelesaikan rumusan masalah dalam penelitian sesuai dengan tujuan penelitian yang ada. Terdapat berbagai algoritma yang dapat kamu gunakan. Untuk lebih mengetahuinya secara mendasar kamu bisa langsung coba belajar di DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar dengan bahasa yang mudah dipahami.
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