BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 0 Jam 46 Menit 41 Detik 

Kenali Empat Algoritma Data Science yang Populer

Belajar Data Science di Rumah 14-Juni-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4fc02d99ac3fb1f85f257c86bc885d6a_x_Thumbnail800.jpg

Pada saat ini perkembangan ilmu semakin berkembang dan canggih dari waktu ke waktu. Sebagai contoh realnya pada masa sekarang kita dihadapkan dengan keberadaan data yang sangat besar jumlahnya, sehingga biasa disebut dengan istilah big data. Adanya big data ini perlu dilakukan proses analisis data yang lebih lanjut menggunakan algoritma data science, yang penggunaannya disesuaikan dengan jenis data dan tujuan penelitian


Algoritma data science adalah salah satu komponen yang berperan penting dalam proses analisis data. Algoritma merupakan kumpulan instruksi yang dituliskan secara sistematis dengan tujuan untuk menyelesaikan permasalahan. Secara umum, algoritma data science ini terbagi menjadi dua yaitu algoritma supervised learning dan algoritma unsupervised learning. Nah, pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa algoritma yang cukup populer digunakan dalam data science.


1. Support Vector Machine

Support vector machine atau biasa disingkat dengan SVM merupakan salah satu algoritma supervised learning. Algoritma ini membagi data menjadi dua kelas menggunakan garis vektor atau hyperplane. Algoritma ini merupakan salah satu pilihan terbaik untuk digunakan pada penelitian yang memiliki parameter yang banyak. Selain itu, kelebihan dari SVM ini adalah baik digunakan untuk mengklasifikasi permasalahan yang multiclass. Dengan demikian, algoritma ini sering pula digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit menjadi beberapa jenis.

data science


Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis


2. Artificial Neural Network

Selain algoritma support vector machine, terdapat pula algoritma klasifikasi lainnya yaitu algoritma artificial neural network atau ANN. Algoritma ANN ini merupakan algoritma klasifikasi yang cara kerjanya dirancang mengikuti cara kerja otak manusia. ANN memiliki beberapa karakteristik yaitu pengolahan panel, mengolah unsur dalam jumlah besar dan toleransi kesalahan. ANN ini kerangka kerjanya dapat dilihat dari jumlah lapisan dan jumlah neuron. Lapisan penyusun ANN terbagi menjadi tiga yaitu lapisan input, lapisan tersembunyi dan lapisan output.

data science


3. K-Means

Setelah mengenali beberapa algoritma supervised learning, terdapat pula contoh algoritma unsupervised learning yaitu salah satunya adalah K-Means. K-Means merupakan metode klasterisasi yang termasuk dalam metode non hirarki dengan mengelompokkan data menjadi beberapa partisi. Tujuan dari algoritma K-Means ini adalah meminimalkan fungsi objektif yang telah diatur dalam proses clustering. Karakteristik dari algoritma ini adalah cepat dalam proses clustering, sensitif terhadap nilai centroid, sulit meraih global optimum, dan hasil dari K-Means selalu berubah.

data science


4. Fuzzy C-Means

Selain algoritma K-Means, terdapat pula algoritma Fuzzy C-Means. Algoritma ini menggunakan logika fuzzy, yaitu logika yang memiliki nilai kesamaran atau fuzzines antara benar atau salah. Fuzzy clustering ini adalah salah suatu teknik yang digunakan untuk menentukan cluster optimal dalam suatu ruang vektor. Fuzzy C-Means adalah salah satu teknik pengklasteran yang pertama kali dikenalkan oleh Jim Bezdek. Algoritma ini memiliki cara kerja dimana keberadaannya tiap-tiap titik dalam data suatu cluster ditentukan oleh derajat keanggotaan dalam rentang 0 sampai 1. 

data science


Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu


Data science saat ini merupakan ilmu yang sangat dibutuhkan oleh berbagai perusahaan. Mempelajari data science ini bisa diterapkan oleh siapapun, tidak hanya dari orang yang memiliki latar belakang pendidikan IT saja. Salah satu media yang menyediakan pembelajar data science secara online adalah DQLab.


DQLab menyediakan materi secara teori maupun praktek. Selain itu terdapat berbagai modul, serta ebook yang membantu memudahkan proses belajar terutama bagi pemula.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :