SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 5 Jam 3 Menit 14 Detik

Machine Learning : Contoh Algoritma Classification

Belajar Data Science di Rumah 26-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-07-2023-09-26-131213_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma machine learning adalah metode dimana sistem artificial intelligence mengerjakan tugasnya secara otomatis. Umumnya algoritma machine learning ini digunakan untuk memprediksi nilai output dari input yang diberikan. Dua proses utama dari algoritma machine learning adalah klasifikasi dan regresi. 


Algoritma machine learning sendiri dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning membutuhkan data input dan data output yang diinginkan dan digunakan untuk membuat pelabelan, sedangkan algoritma unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label.


Contoh algoritma unsupervised learning adalah pengelompokan atau clustering data yang tidak difilter berdasarkan persamaan dan perbedaan. Pada artikel kali ini, kita akan membahas algoritma supervised learning, yaitu algoritma klasifikasi atau classification.


Terkadang sulit memutuskan algoritma machine learning mana yang paling baik untuk klasifikasi diantara banyaknya pilihan dan jenis algoritma klasifikasi yang ada. Namun, ada algoritma klasifikasi machine learning yang paling baik digunakan dalam masalah atau situasi tertentu.


Algoritma klasifikasi ini digunakan untuk klasifikasi teks, analisis sentimen, deteksi spam, deteksi penipuan, segmentasi pelanggan, dan klasifikasi gambar. Pilihan algoritma yang sesuai bergantung pada kumpulan data dan tujuan yang akan dicapai.


Lalu apa saja algoritma klasifikasi terbaik tersebut? Yuk simak artikel kali ini hingga akhir!


1. Decision Tree

Machine Learning

Source: Thanmai Chandaka


Decision tree membangun model klasifikasi dan regresi dalam bentuk struktur pohon. Algoritma ini menguraikan kumpulan data menjadi himpunan bagian yang lebih kecil dan menghubungkannya menjadi pohon keputusan yang terkait.

Tujuan utama dari algoritma decision tree adalah untuk membangun model pelatihan yang digunakan untuk memprediksi nilai variabel target dengan mempelajari aturan keputusan. Aturan ini disimpulkan dari data training yang sebelumnya telah diinput.

Keuntungan algoritma ini adalah mudah dimengerti, mudah menghasilkan aturan, tidak mengandung hiper-parameter, dan model decision tree yang kompleks dapat disederhanakan secara signifikan dengan visualisasinya.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Naive Bayes Classifier

Machine Learning

Source: Koushiki Dasgupta Chauduri


Naive bayes classifier merupakan algoritma klasifikasi yang sangat sederhana berdasarkan apa yang disebut pada teorema bayesian. Algoritma ini memiliki satu sifat umum, yaitu setiap data diklasifikasikan tidak bergantung pada fitur lain yang terikat pada kelas atau biasa disebut dengan independen. Artinya, satu data tidak berdampak pada data yang lain. 


Meskipun algoritma ini merupakan algoritma yang tergolong sederhana, namun naive bayes dapat mengalahkan beberapa metode klasifikasi yang lebih canggih. Algoritma ini biasa digunakan untuk deteksi spam dan klasifikasi dokumen teks.


Kelebihan algoritma ini adalah sederhana dan mudah diterapkan, tidak sensitif terhadap fitur yang tidak relevan, cepat, hanya membutuhkan sedikit data training, dan dapat digunakan untuk masalah klasifikasi multi-class dan biner.


3. Random Forest Classifier

Algoritma Random Forest Classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi machine learning yang paling populer. Seperti namanya, algoritma ini bekerja dengan cara membuat hutan pohon secara acak. Semakin banyak pohon yang dibuat, maka hasilnya akan semakin akurat. 


Dasar dari algoritma random forest adalah algoritma decision tree. Keuntungan dari algoritma ini adalah dapat digunakan u8ntuk rekayasa fitur seperti mengidentifikasi fitur yang paling penting diantara semua fitur yang tersedia dalam dataset training, bekerja sangat baik pada database berukuran besar, sangat fleksibel, dan memiliki akurasi yang tinggi.


Machine Learning

Source: IBM

4. Support Vector Machine

Support Vector Machine atau biasa dikenal dengan algoritma SVM adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk masalah klasifikasi atau regresi. Namun, aplikasi yang paling sering digunakan adalah masalah klasifikasi.


Algoritma SVM banyak digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen teknis misalnya spam filtering, mengkategorikan artikel berita berdasarkan topik, dan lain sebagainya. Keuntungan algoritma ini adalah cepat, efektif untuk ruang dimensi tinggi, akurasi yang bagus, powerful dan fleksibel, dan dapat digunakan di banyak aplikasi.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Di era big data, machine learning merupakan salah satu teknologi yang banyak dicari. Hal ini menyebabkan meningkatnya minat belajar algoritma machine learning. Karena sebagian besar menggunakan data berukuran besar, maka tools yang digunakan pun tidak sembarangan dan perlu keahlian untuk mengaplikasikan tools tersebut. Ingin belajar machine learning beserta tools-nya? Yuk bergabung bersama DQLab! 


DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login