PROMO 12.12 YES! BELAJAR DATA SCIENCE 6 BULAN CUMA 122K!
Diskon Spesial 97% Belajar Data Science Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 2 Menit 36 Detik 

Ketahui Tipe Algoritma Data Science dalam Data Mining

Belajar Data Science di Rumah 14-Februari-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ce55354cfe120040a013d5a37e441dde_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma data science adalah urutan langkah ataupun tahapan-tahapan logis dan sistematis dalam data science untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Bisa dikatakan bahwa algoritma data science ini ibarat seperti detektif untuk menemukan akar permasalahan dari suatu fenomena yang terjadi di ranah industri data. Dengan bantuan algoritma maka mereka setidaknya bisa menemukan insight atau wawasan dari data-data yang telah dianalisis dan diolah. 


Mereka bisa mentransformasikan perubahan dari adanya data-data yang tidak terstruktur menjadi data yang mudah diolah dan tanpa adanya missing value maupun error.  Penggunaan algoritma data science sebagai jalan keluar untuk menemukan solusi dengan berbagai analisis yang digunakan. Dalam prosedur yang digunakan pada tiap tahapannya, pastinya kita tahu sendiri bahwa ilmu data science merupakan penggabungan dari matematika, statistika, domain knowledge, komputer dan bisnis. Keberadaan algoritma diharapkan dapat memudahkan pemangku kepentingan dalam pengambilan keputusan dari adanya suatu data.




Setiap algoritma yang dipakai tentunya diklasifikasikan menurut beberapa kriteria dasar dan kebutuhannya. Terkadang setiap algoritma punya karakteristik yang berbeda. Misalnya pada algoritma data mining, salah satu contoh algoritma yang dipakai adalah market basket analysis. 


Algoritma ini difokuskan pada perilaku konsumen atas pengambilan keputusannya untuk membeli suatu produk. Contoh lagi misalnya K-Means Clustering. Artinya algoritma ini setidaknya berusaha untuk mengelompokkan karakteristik data yang ada ke dalam beberapa kelompok, dimana data dalam satu kelompok mempunyai karakteristik yang sama satu sama lainnya dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain. Pastikan kalian menggunakan algoritma yang sesuai dengan kebutuhan dan tujuan kalian ya. Jangan sampai kalian salah pilih ya sahabat DQ. 


Kira-kira sudah siap belum nih untuk tahu apa-apa aja algoritma data science yang termasuk algoritma data science? Kali ini DQLab akan bagikan khusus untuk kamu! Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang tipe algoritma data science dalam data mining. Pastinya sahabat data DQLab penasaran apa saja bahasa-bahasanya. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!


1. Case-Based Reasoning

Case-Based Reasoning adalah salah satu pendekatan dalam algoritma data science. Case-Based reasoning (CBR) merupakan sebuah paradigma utama dalam penalaran otomatis (automated reasoning) dan mesin pembelajaran (machine learning). Di dalam CBR, seseorang yang melakukan penalaran dapat menyelesaikan masalah baru dengan memperhatikan kesamaannya dengan satu atau beberapa penyelesaian dari permasalahan sebelumnya. 


data science


CBR dapat memiliki makna yang berbeda, tergantung tujuan dari penalaran: penyesuaian dan penggabungan solusi sebelumnya untuk menyelesaikan sebuah masalah baru, menjelaskan kondisi baru sesuai kondisi yang sama berdasarkan pengalaman sebelumnya, sebuah kritik terhadap solusi berdasarkan kasus sebelumnya, menemukan alasan dari kondisi sebelumnya untuk memahami situasi baru atau membangun sebuah solusi yang disepakati berdasarkan kasus sebelumnya.


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


2. Rule Induction

Rule induction adalah salah satu tipe algoritma kedua dalam proses data mining. Rule induction merupakan proses penambangan data atau data mining pada data science. Prosesnya dikenal dengan menyimpulkan aturan berciri œjika-maka dari kumpulan data Aturan keputusan simbolik ini menjelaskan hubungan yang melekat antara atribut dan label kelas dalam kumpulan data. Banyak pengalaman di kehidupan nyata didasarkan pada induksi aturan intuitif. 


data science


Misalnya, kita dapat menyatakan aturan yang berbunyi sebuah permisalan œjika hari kerja jam 8 pagi, lalu lintas jalan raya akan padat dan œjika jam 8 malam. pada hari Minggu, lalu lintas akan lancar. Aturan-aturan ini tidak selalu benar setiap saat. Di suatu kondisi terkadang lalu lintas jam 8 pagi pada hari kerja mungkin sepi selama musim liburan. Tetapi, secara umum aturan-aturan ini berlaku dan disimpulkan dari pengalaman kehidupan nyata berdasarkan pengamatan yang ada di lapangan. Rule Induction memberikan pendekatan klasifikasi yang kuat.


3. Link Analysis

Link analysis adalah salah satu tipe algoritma ketiga dalam proses data mining. Tujuan link analysis adalah mencari hubungan antara atribut-atribut suatu basis data. Dibandingkan dengan operasi- operasi data mining lainnya, link analysis lebih sering dipakai karena informasi yang dihasilkan lebih sederhana dan dapat diterapkan langsung untuk pengambilan keputusan dibanding dengan operasi data mining lain yang cenderung membutuhkan analisa lanjut. 


data science


Didalam link analysis  terdapat tiga kategori yaitu : 

a. Association Discovery

menganalisa barang-barang yang dibeli secara bersamaan pada suatu transaksi, sehingga ditemukan hubungan yang mungkin tersembunyi di antara barang-barang tersebut


b. Sequential Pattern Discovery

mengidentifikasi hubungan antara transaksi pembelian barang dari waktu ke waktu untuk mendapatkan informasi mengenai urutan barang yang dibeli pelanggan. Tujuannya adalah mengenali kebiasaan pelanggan dalam jangka waktu tertentu. Contoh: "Pelanggan yang membeli pentium PC sembilan bulan yang lalu cenderung untuk memesan CPU baru dalam satu bulan ini". Pola sekuensial mining berguna dalam analisis data untuk marketing atau ramalan cuaca.


c. Similar Time Sequence Discovery 

menemukan hubungan antara dua kelompok data yang bergantung pada waktu, berdasarkan tingkat kemiripan pola yang ditunjukkan data tersebut. Jadi tujuannya mencari kemunculan semua sequence yang mirip dengan sekuen yang diberikan, dalam suatu time-series basis data. Tidak seperti query basis data pada umumnya yang mencari data sama persis seperti yang diberikan dalam query. Similarity search adalah mencari data. 


4. Market Basket Analysis

Market basket analysis adalah suatu analisis atas perilaku konsumen secara spesifik dari suatu golongan / kelompok tertentu. Sumber data dari market basket analysis antara lain dapat bersumber dari transaksi kartu kredit, kartu lotre, kupon diskon, panggilan keluhan pelanggan. Market basket analysis umumnya dimanfaatkan sebagai titik awal pencarian pengetahuan dari suatu transaksi data ketika kita tidak mengetahui pola spesifik apa yang kita cari. 



Kebutuhan market basket analysis berawal dari keakuratan dan manfaat yang dihasilkannya dalam wujud aturan asosiasi (association rules). Yang dimaksud dengan association rules adalah pola-pola keterkaitan data dalam basis data. Proses market basket analysis dimulai dengan transaksi yang terdiri dari satu/lebih penawaran produk/jasa dan beberapa informasi dasar suatu transaksi. Hasil dari market basket analysis adalah berwujud aturan asosiasi (association rules)


5. Cluster Detection

Clustering merupakan proses partisi satu set objek data ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik antara satu sama lainnya dan berbeda dengan cluster yang lain. Partisi tidak dilakukan secara manual melainkan dengan suatu algoritma clustering. Oleh karena itu, clustering sangat berguna dan bisa menemukan grup atau kelompok yang tidak dikenal dalam data. 


data science


Clustering banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti misalnya pada business intelligence, pengenalan pola citra, web search, bidang ilmu biologi, dan untuk keamanan (security). Di dalam business intelligence, clustering bisa mengatur banyak customer ke dalam banyaknya kelompok. Contohnya mengelompokan customer ke dalam beberapa cluster dengan kesamaan karakteristik yang kuat. Clustering juga dikenal sebagai data segmentasi karena clustering mempartisi banyak data set ke dalam banyak grup berdasarkan kesamaannya. Selain itu clustering juga bisa sebagai outlier detection.


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


6. Belajar Mencintai Bahasa Pemrograman Bersama DQLab Yuk!

Ngomong-ngomong soal mencintai, sudah sampai mana nih tahap mencintai kalian? Bosan dengan janji-janji manis mulu? Bilang cinta tapi bilang doang ga ada aksinya? Yuk wujudkan rasa cinta kamu bersama DQLab dengan mencintai bahasa pemrograman! 


Kini Sahabat Data DQLab sudah tidak perlu khawatir lagi. Karena sekarang telah tersedia roadmap pembelajaran yang telah dirancang khusus oleh data mentor yang pastinya berpengalaman di ranah industri data. Mulai dari Tech Company Industries maupun perusahaan-perusahaan lain. Apalagi kalian juga bisa akses modul-modul lengkap kalau kamu sudah subscribe jadinya kamu bisa menjadi lebih siap dengan perbekalannya menjadi seorang Data Scientist. Dengan belajar data science di DQLab sekarang tidak perlu install software lagi. Kamu bisa langsung belajar dari sekarang karena dataset yang telah disediakan sudah sudah terintegrasi dengan live code editor. 


Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id dan lakukan signup untuk dapatkan info-info terbaru serta belajar data science. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. 


Tersedia berbagai macam modul-modul yang terupdate mulai dari free hingga platinum semua dapat diakses jika kamu ingin berlangganan buat akses seluruh modul lengkapnya. Banyak benefit yang tentunya bisa kalian dapetin kalau join belajar di DQLab. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan kamu juga diberikan kesempatan mendapatkan job connector dari perusahaan ternama di ranah industri data. Uniknya kamu bisa langsung apply dari akun kamu loh. So, tunggu apalagi, yuk belajar mencintai bareng-bareng bersama DQLab. Buruan signup sekarang ya!


Penulis: Reyvan Maulid



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 :