SUPER MID-YEAR SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K!

0 Hari 2 Jam 46 Menit 44 Detik

Empat Algoritma Data Science yang Populer

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2023-09-23-091718_x_Thumbnail800.jpg

Data science atau biasa dikenal dengan ilmu data saat ini merupakan suatu ilmu yang banyak dibutuhkan oleh perusahaan besar masa kini. Para praktisi data membutuhkan data science dalam proses pengolahan data. Dalam penerapannya nanti, praktisi data memerlukan algoritma data science.


Algoritma data science terdiri dari berbagai macam jenisnya dan dapat dipilih sesuai dengan kebutuhan pengguna yang disesuaikan dengan jenis data maupun kepentingannya.


Algoritma adalah kumpulan instruksi yang diberikan kepada komputer atau sistem untuk dijalankan yang perlu dilakukan secara terurut. Penggunaan algoritma sebenarnya sudah tidak asing di sekeliling kita. Seringkali kita menggunakan penerapan algoritma tanpa kita sadari.


Algoritma data science khususnya memiliki beberapa macam yang dapat disesuaikan dengan tujuan penelitian. Pada artikel ini kita khususnya akan mengenali beberapa contoh algoritma data science yang sering digunakan.


1.K-Means

K-Means merupakan salah satu algoritma data science yang sering digunakan untuk proses clustering. Algoritma in termasuk ke dalam algoritma unsupervised learning. Cara kerja utama dari algoritma ini adalah dengan menggunakan nilai K yang merupakan jumlah cluster yang akan dibentuk.


K-Means memiliki kelebihan  yaitu cukup mudah dipahami dan diimplementasikan, proses pembelajaran yang cepat seta sudah umum digunakan untuk teknik clustering.

Data Science

sumber : trivusi


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


2. Random Forest

Algoritma random forest, yang secara arti singkatnya berarti hutan yang diacak. Random forest ini termasuk ke dalam algoritma supervised learning. Algoritma ini masih berkaitan dengan algoritma decision tree yang mana hasil akhir dari algoritma decision tree adalah berupa pohon keputusan.


Random forest ini melakukan perhitungan decision tree berkali-kali. Algoritma random forest bisa digunakan untuk regresi maupun klasifikasi serta dikenal memiliki tingkat akurasi yang tinggi

Data Science

sumber : Wikipedia


3. Fuzzy C-Means

Algoritma Fuzzy C-Means atau biasa disingkat dengan FCM merupakan salah satu algoritma data science yang biasa digunakan dalam teknik pengklasteran data. Algoritma ini dalam pengklasterannya menggunakan salah satu jenis soft clustering.


Beberapa tahapan algoritma FCM adalah 1) menentukan banyak cluster (k) yang dibuat, 2) menentukan nilai proporsi setiap data poin secara random, 3) menghitung nilai centroid, dan 4) menghitung ulang nilai proporsi setiap data poin untuk masuk pada setiap cluster.

Data Science


sumber : mathworks


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

sumber : Wikipedia


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


Algoritma data science merupakan suatu kebutuhan yang perlu dikuasai oleh praktisi data. Sebelum memilih algoritma data science yang sesuai, tentunya kita perlu mengenali terlebih dahulu karakteristik algoritma dan tujuan penelitian.


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 dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


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