Apa Bedanya Algoritma Data Science Sederhana vs Canggih
Dalam dunia data science, algoritma adalah mesin penggerak yang memungkinkan kita untuk menggali wawasan berharga dari data. Namun, pertanyaan yang sering muncul adalah, apakah sebaiknya kita menggunakan algoritma yang sederhana atau yang canggih? Jawaban untuk pertanyaan ini tidak selalu jelas, karena setiap pendekatan dalam algoritma data science memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, bergantung pada situasi yang dihadapi.
Artikel ini akan membahas lebih dalam tentang perbedaan, keunggulan, dan konteks penggunaan algoritma sederhana serta canggih dalam data science. Daripada semakin penasaran, langsung aja yuk mari kita bahas sahabat DQLab!
1. Kelebihan Algoritma Sederhana
Algoritma sederhana seringkali dianggap sebagai langkah pertama dalam proyek data science. Beberapa contoh dari algoritma sederhana termasuk Regresi Linier, K-Nearest Neighbors (KNN), dan Naïve Bayes. Keunggulan utama dari algoritma sederhana adalah kemudahannya dalam penerapan dan interpretasi.
Algoritma sederhana cenderung lebih mudah dipahami oleh non-teknisi dan klien yang tidak memiliki latar belakang data science. Regresi linier, misalnya, memberikan hasil yang intuitif, berupa hubungan langsung antara variabel input dan output.
Selain itu, algoritma sederhana umumnya lebih cepat dalam hal pelatihan dan eksekusi, terutama pada dataset yang kecil hingga sedang. Dengan model yang sederhana, risiko overfitting di mana model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan bisa dikurangi.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Kelebihan Algoritma Canggih
Algoritma canggih, seperti Neural Networks, Random Forest, dan Support Vector Machines (SVM), dirancang untuk menangani masalah yang lebih kompleks. Algoritma ini lebih mampu menemukan pola tersembunyi dalam data, terutama ketika dataset sangat besar atau memiliki banyak dimensi (fitur). Algoritma canggih dapat menangani data yang jauh lebih kompleks dan lebih besar, serta menemukan pola-pola yang mungkin terlewat oleh algoritma sederhana.
Algoritma seperti Neural Networks atau XGBoost sering kali menghasilkan model dengan akurasi yang lebih tinggi, terutama dalam proyek-proyek yang melibatkan prediksi skala besar atau pengenalan pola yang sangat halus. Ketika dilatih dengan baik, algoritma canggih dapat menghasilkan model yang lebih baik dalam memprediksi data yang belum pernah dilihat sebelumnya (data baru), menghindari overfitting yang mungkin terjadi pada model sederhana.
3. Kapan Algoritma Sederhana Diterapkan?
Jika dataset yang digunakan relatif kecil atau tidak terlalu kompleks, algoritma sederhana dinilai sudah cukup. Misalnya, untuk analisis pemasaran yang memerlukan pemahaman sederhana tentang tren data, regresi linier bisa menjadi solusi yang ideal. Jika waktu menjadi faktor penting, algoritma sederhana biasanya lebih cepat dilatih dan dieksekusi dibandingkan algoritma canggih yang membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
4. Kapan Algoritma Canggih Diterapkan?
Sementara ketika bekerja dengan dataset yang besar, beragam, dan kompleks, algoritma canggih mampu mengekstraksi informasi lebih dalam dan memberikan hasil yang lebih akurat. Jika masalah yang sedang dianalisis melibatkan hubungan nonlinear antar variabel, algoritma sederhana mungkin tidak cukup untuk mengatasinya. Misalnya, prediksi harga rumah dengan banyak fitur (lokasi, ukuran, fasilitas) memerlukan algoritma canggih seperti Random Forest untuk mencapai akurasi yang tinggi.
Algoritma sederhana dan canggih masing-masing memiliki peran dan tempatnya dalam dunia data science. Jika interpretabilitas, kecepatan eksekusi, dan kesederhanaan menjadi prioritas, algoritma sederhana sering kali sudah cukup. Namun, jika proyek menuntut analisis yang mendalam dan akurasi tinggi, algoritma canggih bisa menjadi pilihan yang tepat. Pada akhirnya, pilihan antara algoritma sederhana dan canggih harus didasarkan pada tujuan bisnis, kompleksitas data, dan kebutuhan spesifik dari proyek yang dikerjakan.
Nah, buat kamu yang ingin belajar lebih dalam soal algoritma data science. Mari bergabung langsung bersama DQLab! Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0.
Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab
Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!
Penulis: Reyvan Maulid