Fundamental Algoritma Data Science: Kenali Jenis-Jenisnya

Algoritma dalam Data Science menjadi kunci utama untuk mengubah data mentah menjadi insight berharga dan prediksi yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Algoritma ini terdiri dari berbagai jenis, dimana masing-masing jenisnya akan digunakan untuk masing-masing tugas seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan pengenalan pola. Sebelum memilih algoritma mana yang akan digunakan, ada baiknya kita mengenal setiap algoritma tersebut.

Pemilihan algoritma dalam Data Science tergantung terhadap jenis masalah yang sedang dihadapi. Dalam artikel ini, kita akan fokus untuk membahas algoritma regresi dan klasifikasi. Algoritma regresi dapat digunakan untuk memprediksi nilai kontinu.

Sementara jika kita ingin mengklasifikasikan objek ke dalam kategori tertentu, maka algoritma klasifikasi merupakan pilihan yang tepat. Untuk memahami algoritma di atas secara detail, mari simak uraian di bawah ini!

1. Algoritma Regresi Linear

Pict by Universitas Airlangga

Algoritma Regresi dapat digunakan untuk memprediksi variabel yang bersifat kontinu, seperti harga rumah, pendapatan, atau suhu. Nantinya, model yang didapatkan akan berusaha menemukan hubungan antara variabel independen (input) dengan variabel dependen (output).

Regresi Linear adalah salah satu algoritma yang paling sederhana dalam ilmu Data Science yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara variabel dependen dan independen. Model ini cocok digunakan untuk permasalahan yang melibatkan prediksi satu variabel berdasarkan variabel lain. Contoh penggunaan: Memperkirakan harga rumah berdasarkan faktor seperti luas rumah, jumlah kamar, dan lokasi.

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

2. Regresi Logistik

Pict by Universitas Airlangga

Meskipun disebut "regresi", namun algoritma ini lebih sering digunakan dalam hal klasifikasi, khususnya untuk masalah biner (misalnya, ya/tidak, benar/salah). Regresi tipe ini cukup  berbeda dengan regresi linear karena pada regresi logistik akan memprediksi probabilitas dari suatu hasil, dimana hasil tersebut akan merepresentasikan pilihan dari masalah biner tersebut. Contoh aplikasi: Memperkirakan apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu berdasarkan data medis.

3. K-Nearest Neighbors (KNN)

Pict by Research Gate

Klasifikasi adalah tugas utama dalam data science yang bertujuan mengelompokkan data ke dalam beberapa kategori atau label berdasarkan fitur yang ada. KNN merupakan salah satu algoritma klasifikasi sederhana yang mengklasifikasikan sebuah titik berdasarkan tetangga terdekatnya.

Ketika model memprediksi kelas dari data baru, algoritma ini akan melihat kelas dari k tetangga terdekat, lalu menentukan kelas mayoritas. Contoh aplikasi: Klasifikasi email sebagai spam atau non-spam.

4. Decision Tree

Pict by GoPenAI

Seperti namanya, Decision Tree adalah algoritma yang berbentuk pohon, dimana setiap bagian akan membagi dataset berdasarkan kondisi tertentu hingga bisa menghasilkan keputusan atau prediksi.

Algoritma ini sangat mudah dipahami dan diterjemahkan, karena keputusannya telah dipetakan berdasarkan situasi yang terjadi. Contoh aplikasi: Menentukan apakah seorang pelanggan akan berhenti berlangganan layanan (churn prediction).

5. Random Forest

Pict by GeeksforGeeks

Algoritma yang satu ini adalah pengembangan dari Decision Tree, sehingga algoritma ini juga berkaitan erat dengan pohon keputusan. Hanya saja pada algoritma ini, ada banyak pohon keputusan yang dihasilkan dan hasil dari semua pohon tersebut kemudian digabungkan untuk membuat prediksi akhir. Dengan menggabungkan banyak pohon, Random Forest lebih akurat dan cenderung tidak overfitting dibandingkan decision tree tunggal.

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

Algoritma dalam Data Science adalah bagian penting untuk mengubah data menjadi insight data. Beragam algoritma yang tersedia akan membuat kita memiliki pemahaman mendalam tentang karakteristik masalah dan data yang dihadapi, sehingga sangat penting untuk memilih algoritma yang tepat. Mempelajari dan menguasai algoritma-algoritma ini adalah langkah krusial bagi siapa pun yang ingin sukses dalam dunia Data Science.

Untuk lebih memahami tentang algoritma Data Science, kamu bisa memulai perjalanan tersebut dengan mempelajari Data Science bersama DQLab.  DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. 

Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri