Ilmu Data Science Non-Negative Matrix Factorization

Dalam dunia data science, algoritma merupakan komponen penting yang menjadi dasar dari berbagai analisis dan pemodelan data. Algoritma membantu data scientist dalam mengolah, menganalisis, dan mengekstraksi informasi berharga dari data yang kompleks, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan berbasis data. Dari sekian banyak algoritma data science yang ada, salah satu algoritma andalan data scientist adalah Non-Negative Matrix Factorization (NMF). 

Non-Negative Matrix Factorization (NMF) adalah salah satu algoritma yang populer di kalangan data scientist, terutama untuk tugas-tugas yang melibatkan pemrosesan data berukuran besar seperti teks, gambar, dan rekomendasi. NMF menjadi andalan karena kemampuannya untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data, serta kesederhanaannya dalam menghasilkan representasi yang mudah dipahami. Yuk, kenalan lebih jauh tentang NMF sebagai algoritma pilihan data science melalui artikel berikut ini sahabat DQLab!

1. Apa itu NMF?

NMF (Non-Negative Matrix Factorization) merupakan teknik faktorisasi matriks asal V menjadi dua matriks yaitu W dan H, dengan sifat-sifat sebagai berikut: 

Sumber: X/Maxim_Artyomov

Di sini, V merupakan matriks data asli, sementara W dan H adalah matriks dengan dimensi yang lebih kecil yang berisi faktor-faktor non-negatif. Matriks W sering diinterpretasikan sebagai basis atau fitur yang ditemukan, dan matriks H sebagai koefisien yang menunjukkan sejauh mana fitur tersebut berkontribusi dalam membentuk data asli. 

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

2. Keunggulan NMF

Ada beberapa keunggulan dari algoritma Non-Negative Matrix Factorization yang biasa digunakan oleh praktisi data.

Simplicity and Interpretability  

Salah satu keunggulan utama NMF adalah kesederhanaannya. Algoritma ini mudah dipahami dan diimplementasikan sehingga menjadikannya sebagai tools yang sangat baik untuk analisis data eksploratif. Selain itu, karena semua nilai dalam matriks hasilnya non-negatif, interpretasi hasil menjadi lebih intuitif. Misalnya, dalam konteks analisis teks, nilai yang lebih besar bisa berarti pentingnya suatu topik atau kata dalam dokumen tertentu.

Dimensionality Reduction

Non-Negative Matrix Factorization sering digunakan sebagai teknik pengurangan dimensi. Dengan mereduksi data menjadi representasi yang lebih ringkas, NMF memungkinkan analisis yang lebih efisien tanpa kehilangan banyak informasi penting. 

Sparsity

Salah satu karakteristik penting dari NMF adalah kemampuan untuk menghasilkan representasi yang sparse atau jarang. Ini berarti bahwa sebagian besar nilai dalam matriks hasil adalah nol, yang sangat berguna dalam situasi di mana data asli bersifat sparse, seperti dalam analisis teks atau sistem rekomendasi.

3. Aplikasi NMF dalam bidang Data Science

Dalam analisis teks, NMF dapat digunakan untuk mengekstraksi topik-topik tersembunyi dalam kumpulan dokumen. Setiap dokumen direpresentasikan sebagai kombinasi dari berbagai topik, dan topik-topik tersebut diidentifikasi oleh kata-kata yang paling relevan dalam basis W. Dalam pemrosesan gambar, NMF dapat membantu dalam dekomposisi gambar menjadi bagian-bagian penting yang berbeda, seperti mendeteksi fitur-fitur utama dalam gambar wajah atau objek. 

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

4. Keterbatasan NMF dalam Penggunaan 

Walaupun NMF memiliki banyak keunggulan, algoritma ini tidak bebas dari keterbatasan. Salah satu tantangan utama adalah pemilihan jumlah komponen (faktor) yang tepat, karena pemilihan yang salah dapat menghasilkan hasil yang kurang akurat atau sulit diinterpretasikan. Selain itu, algoritma ini sering memerlukan pemrosesan yang intensif secara komputasi, terutama untuk dataset yang sangat besar.

Non-Negative Matrix Factorization adalah alat yang kuat dalam toolkit seorang data scientist. Dengan kemampuannya untuk mengidentifikasi struktur tersembunyi dalam data dan menghasilkan representasi yang intuitif dan mudah diinterpretasikan, NMF terus menjadi pilihan utama untuk berbagai aplikasi, mulai dari analisis teks hingga sistem rekomendasi. Meskipun ada tantangan dalam penggunaannya, keunggulan yang ditawarkan oleh NMF menjadikannya algoritma andalan di dunia data science. 

Apakah kamu pemula dan ingin belajar algoritma data science? 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