DOBEL DISKON 95% + 10% SPESIAL PROMO PUNCAK 7.7!
Belajar Data Science Paket Premium cuma 6 Bulan Hanya 177K!
SERBU SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 2 Hari 9 Jam 27 Menit 23 Detik 

Beberapa Metode Analisis Data dan Contoh Kasusnya

Belajar Data Science di Rumah 17-Oktober-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1ff2ad6e44ea36d76a4df4d36df8d989_x_Thumbnail800.png

Pada saat ini kita hidup berdampingan dengan teknologi, terutama di era industri 4.0. Pada era transformasi digital ini hampir sebagian besar keseharian kita menggunakan internet. Perkembangan internet yang dari tahun ke tahun kecepatanya semakin bertambah memberikan dampak ke berbagai bidang, salah satunya bidang data. Data yang berkembang sangat besar ini dikenal dengan istilah big data. Big data tersebut perlu dianalisis agar menghasilkan informasi dan tidak sia-sia begitu saja. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa contoh analisis data sederhana menggunakan beberapa metode analisis.


Analisis data merupakan salah satu proses penting dalam penelitian. Tujuan dari analisis data adalah menghasilkan informasi dari data yang awalnya tidak dapat disimpulkan atau tidak menghasilkan informasi. Dengan proses analisis data kita dapat memecahkan permasalahan tertentu dengan menggunakan beberapa metode yang sesuai. Analisis data saat ini sudah tidak asing lagi untuk dilakukan dan telah diterapkan di berbagai bidang seperti bidang kesehatan, bisnis, teknologi, pendidikan, ekonomi, dll. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa metode analisis data beserta contoh kasusnya.


1. Naive Bayes Classifier - Prediksi Penyakit


Jika kita berbicara mengenai kesehatan maka seringkali pikiran kita langsung berkaitan dengan penyakit. Sebagian besar penyakit memiliki faktor risiko. Faktor risiko merupakan faktor-faktor yang dapat mempengaruhi perubahan terhadap penyakit. Faktor risiko tersebut dapat menjadi variabel penelitian jika kita ingin mengklasifikasi data penyakit berdasarkan metode tertentu untuk mengetahui hasil diagnosa. Salah satu metode analisis yang dapat digunakan adalah Naive Bayes Classifier. Metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit berdasarkan faktor risiko yang ada. Secara umum metode ini menggunakan ilmu dasar dari teorema Bayes dimana menghitung peluang dari masing-masing variabel. Data yang ada sebelumnya pun dibagi menjadi data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membuat model, lalu jika model telah terbentuk maka akan diterapkan pada data uji untuk mengetahui keakuratan model yang telah dibuat.


Baca juga : Analisis Data Adalah: Mengenal Pengertian, Jenis, Dan Prosedur Analisis Data


2. Algoritma Apriori - Penjualan Produk


Keseharian hidup kita tidak jauh dari proses jual beli baik itu di minimarket, supermarket, mall, dll. Pada saat kita melakukan transaksi seringkali kita mendapatkan struk belanja. Struk belanja yang ada tersebut menjadi database bagi perusahaan sehingga mengetahui kategori barang apa saja yang laku terjual dan yang kurang laku. Database yang telah terkumpul tersebut dapat dianalisis menggunakan algoritma apriori untuk penentuan pengambilan keputusan selanjutnya, terutama pada bagian stock dan penjualan yang mana tujuannya adalah agar barang cepat habis dan keuntungan yang diperoleh bisa maksimal.


3. Algoritma Dijkstra - Rute Pembuangan Sampah


Sampah merupakan barang-barang yang berasal dari kegiatan manusia yang sudah tidak digunakan lagi. Sampah biasanya dibuang di suatu tempat yang telah ditentukan dan akhirnya akan dibuang ke Tempat Pembuangan Akhir (TPA). Jarak tempuh antara tempat pembuangan sampah ke TPA tentunya berbeda-beda. Hal ini dapat diselesaikan dengan algoritma dijkstra untuk mengefisiensi waktu dan jarak pembuangan sampah. Algoritma ini digunakan untuk memecahkan permasalah terpendek bahkan dapat dikembangkan dengan tambahan bobot maksimal.


4. K-Means - Identifikasi Karakter Siswa


Setiap tahun masing-masing tingkatan pendidikan selalu mengadakan penerimaan siswa atau mahasiswa baru. Untuk  mempermudah proses penerimaan kita dapat menggunakan algoritma K-Means, dimana pada metode ini kita dapat mengelompokkan data berdasarkan karakteristik dari masing-masing data. Data yang homogen atau memiliki beberapa kesamaan akan  menjadi satu kelompok. Sebaliknya, data yang heterogen atau data yang tidak memiliki kesamaan atau sedikit persamaannya maka akan berada di kelompok lain. Penentuan jumlah kelompok tergantung dari nilai k yang ditentukan.

 .

Baca juga : Big Data Analytics dan Kegunaanya untuk Perkembangan Bisnismu


5. Belajar Analisis Data Bersama DQLab


Analisis data merupakan hal yang penting untuk dilakukan dalam kegiatan penelitian. Analisis data pun memerlukan berbagai teknik analisis data yang tepat. Semua itu dapat kita pelajari di DQLab . Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab.id/signup dan kita bisa mulai dengan belajar gratis di DQLab serta dapat mengakses modul-modul dari bahasa pemrograman R, Python, Excel, dan SQL!


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!