Machine Learning Data Science untuk Prediksi dan Klasifikasi

Istilah data science mungkin tidak terdengar asing bagi sebagian besar orang. Data science merupakan ilmu yang mempelajari tentang data terutama dalam proses analisis data. Dalam penerapannya data science diiringi dengan pemahaman machine learning yang baik. 

Machine learning sendiri merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan dimana mesin dirancang agar dapat belajar sendiri tanpa arahan dari manusia terdapat beberapa metode machine learning yang digunakan data science baik untuk proses klasifikasi, klasterisasi, prediksi maupun identifikasi. 

Secara umum terdapat tiga teknik atau metode machine learning yang digunakan dalam data science yaitu supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Ketiga metode tersebut memiliki karakteristik yang dapat diterapkan untuk tujuan tujuan masing-masing penelitian. Dari masing-masing jenis tersebut masih terdapat pula beberapa algoritma yang dapat digunakan.

Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali beberapa metode machine learning yang dapat digunakan untuk proses klasifikasi maupun prediksi. Yuk, simak bersama-sama!

1. Naive Bayes Classifier

Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma supervised learning yang sering digunakan untuk proses klasifikasi. Algoritma ini cocok digunakan untuk klasifikasi biner maupun multiclass.

Naive Bayes Classifier menerapkan ilmu probabilitas di mana peluang suatu peristiwa terjadi berdasarkan peristiwa yang telah terjadi sebelumnya. Metode ini sudah sering diterapkan dalam berbagai bidang.

Beberapa contoh penerapan metode Naive Bayes adalah untuk memprediksi cuaca keesokan harinya, menganalisis penipuan, memprediksi pemohon pinjaman akan menjadi defaulter atau non defaulter, memprediksi keberhasilan pengobatan atau kondisi pasien, dll. Perlu diingat pula bahwa tujuan prediksi itu perlu dilengkapi dengan variabel-variabel yang berkaitan.

Baca juga: Algoritma Data Science, Cara Efisien untuk Permasalahan Data

2. Support Vector Machine

Perfect Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Konsep dari SVM adalah dengan membuat hyperplane atau pemisah untuk memisahkan kedua kelas dengan memaksimalkan marginnya. 

Cara untuk menentukan hyperplane terbaik adalah dengan mengukur margin yaitu jarak antara hyperplane dengan titik terdekat dari tiap kelas. Algoritma SVM ini memiliki kelebihan yaitu akurasi yang tinggi dan dapat bekerja dengan baik di ruang dimensi tinggi pula. Adapun salah satu kelemahan dari SBM adalah kurang berfungsi dengan baik untuk kelas yang tumpang tindih dan kurang cocok untuk kumpulan data yang besar.

3. Decision Tree

Decision tree merupakan algoritma machine learning yang mana hasil akhirnya adalah pohon keputusan. Konsep dari algoritma ini adalah menyajikan pernyataan nomor syarat yang meliputi cabang-cabang untuk mewakili langkah pengambilan keputusan selanjutnya.

Pada umumnya, decision tree dimulai dengan satu simpul atau not yang mana non tersebut akan bercabang dan memberikan beberapa pilihan selanjutnya setiap cabang pun akan memiliki cabang-cabang baru sehingga akan menyerupai pohon dalam decision Tree memiliki 3 elemen yaitu road not akar branch ranting dan lipnot daun kelebihan dari decision tree adalah mudah dimengerti dan dianalisis dapat dibuat secara numerik atau kategori dan mudah untuk dibuat kesimpulan.

Adapun kekurangannya adalah rentan terhadap kesalahan dalam masalah klasifikasi dan perhitungan dapat menjadi sangat kompleks terutama jika banyak nilai tidak pasti.

4. Jaringan Saraf Tiruan

Jaringan saraf tiruan atau Artificial Neural Network merupakan salah satu algoritma mesin learning yang mana dalam pemrosesan informasi dirancang dengan menirukan cara kerja otak manusia. Cara kerja algoritma ini adalah dengan memetakan data input pada layer kemudian menuju target pada layer output melalui neuron neuron pada layer tersembunyi.

Selanjutnya data yang telah diinputkan itu dihubungkan dengan bobot yang diproses menggunakan fungsi aktivasi. Hasil yang diperoleh nantinya akan dibandingkan dengan data target sehingga diperoleh tingkat kesalahan atau nilai error. Jika nilai error yang diperoleh lebih kecil dari nilai error sebelumnya maka proses perambatan akan berhenti.

Sebaliknya, jika nilai error lebih besar dari nilai error sebelumnya maka dilakukan proses perambatan balik dengan melakukan pembaharuan bobot.

Terdapat beberapa jenis jaringan saraf tiruan yaitu perceptron, backpropagation, learning vector quantization dan lain-lain. Algoritma ini dapat diaplikasikan untuk berbagai permasalahan seperti klasifikasi, identifikasi, prediksi dan deteksi anomali.

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

Belajar data science secara mendasar merupakan kebutuhan bagi kalian yang ingin berkarir menjadi data scientist atau praktisi data lainnya. Kalian tidak perlu bingung mencari tempat kursus data science yang affordable, kalian bsa langsung DQLab!

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.

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

Tags