BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 9 Menit 35 Detik

Algoritma Data Science untuk Analisis Data

Belajar Data Science di Rumah 17-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/e84b6741cc53db76888fa71301532e53_x_Thumbnail800.jpeg

Data science merupakan suatu ilmu yang mempelajari tentang data. Saat ini terutama pada era perkembangan teknologi kini data science sangat dibutuhkan di berbagai bidang. Data science penting untuk dipelajari dan dipahami dengan baik. Penerapan dalam bisnis pun menggunakan algoritma data science yang dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan. Algoritma data science ini sudah diterapkan pada berbagai bidang bisnis, seperti bidang kesehatan, bidang pendidikan, ekonomi, dan masih banyak lagi. 


Algoritma data science merupakan suatu metode atau prosedur yang digunakan untuk mengolah data science. Algoritma data science ini merupakan hal penting yang diperlukan terutama di era digitalisasi industri 4.0 dimana data menjadi salah satu hal yang penting dalam perkembangan bisnis. 


Algoritma data science bisa terbagi menjadi supervised learning dan unsupervised learning, dimana penggunaannya disesuaikan dengan jenis data yang digunakan serta tujuan penelitian. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa algoritma data science yang bisa digunakan.


1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier adalah suatu algoritma yang sering digunakan dalam metode klasifikasi yang menggunakan dasar Teorema Bayes. Metode ini menggunakan ilmu probabilitas yang gunanya untuk memprediksi masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Algoritma ini sering digunakan oleh para praktisi data. Algoritma Naive Bayes dikenal memiliki nilai keakuratan yang tinggi sehingga dirasa bekerja dengan sangat baik dibandingkan dengan model classifier lainnya.


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


2. K-Means

K-Means termasuk salah satu algoritma unsupervised learning yang sering digunakan untuk proses clustering. Algoritma ini dapat bekerja dengan menggunakan data tanpa label. Algoritma ini berfungsi untuk mengelompokkan data yang tidak ada labelnya. Ciri khas dari algoritma ini adalah memiliki fungsi objektif yang telah diatur. Algoritma k-means memiliki beberapa karakteristik seperti prosesnya yang cepat, sensitif terhadap nilai centroid, sulti meraih global optimum, sulit memilih jumlah cluster yang tepat, ditemukannya cluster model berbeda, dan lain-lain.


Data Science


3. Decision Tree

Decision tree adalah salah satu metode klasifikasi yang termasuk ke dalam algoritma supervised learning. Algoritma ini memiliki node atau simpul,  root atau akar dan leaf node atau daun. Algoritma ini sering digunakan untuk pengambilan keputusan secara sederhana. Kelebihan dari algoritma ini antara lain mudah dimengerti dan dianalisis, bisa dibuat secara numerik atau kategorik dan mudah dibuat kesimpulan. Namun perlu diketahui pula bahwa algoritma ini juga rentan terhadap kesalahan dalam masalah klasifikasi karena ada banyak pilihan.

Data Science


4. Support Vector Machine

Support Vector Machine merupakan suatu algoritma data science yang sering pula digunakan untuk pengklasifikasian atau pengkategorian data. Algoritma ini ditemukan oleh Vladimir N. Vapnik dan Alexey Ya. Chervonenkis pada tahun 1963. Cara kerja dari algoritma Support Vector Machine adalah mencari hyperplane atau fungsi pemisah yang terbaik dengan tujuan untuk memisahkan dua kelas atau lebih pada ruang input. Hyperplane ini dapat berupa garis pada dua dimensi atau bisa pula berupa flat plane pada multiple plane.

Data Science

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


Penggunaan algoritma data science tentu menjadi pilihan bagi para praktisi data untuk memudahkan pekerjaan mereka. Kamu bisa mempelajari beberapa contoh penggunaan algoritma data science di DQLab.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login