Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS
SIGNUP GRATIS

Memahami Metode Machine Learning yang Digunakan Data Science

Belajar Data Science di Rumah 01-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4f80c3fb1606cb45c98758333adbb428_x_Thumbnail800.jpg

Apa itu machine learning? Teman-teman mungkin sudah tidak asing dengan istilah tersebut. Machine learning memang sedang populer akhir-akhir ini dan diterapkan di berbagai bidang. Machine learning adalah salah satu cabang Artificial Intelligence (AI) yang juga menjadi bagian dari ilmu data science yang mampu belajar dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang secara berkala. Machine learning akan belajar dari data yang diberikan dan memberikan output yang sesuai. 


Contoh machine learning yang dengan mudah ditemukan yaitu sistem rekomendasi Netflix. Aplikasi Netflix memanfaatkan algoritma machine learning untuk memberikan rekomendasi film atau acara TV sesuai dengan preferensi pengguna. Algoritma untuk sistem rekomendasi ini juga digunakan di beberapa aplikasi lain yang familiar seperti Youtube dan Spotify. 


Dalam membangun machine learning ada beberapa tahap yang harus dilalui ketika yaitu pengumpulan data dapat dilakukan dengan berbagai metode, membersihkan, mempersiapkan, dan manipulasi data, train model untuk melatih model yang digunakan dalam machine learning, test data untuk melakukan prediksi dalam machine learning dan validasi model yang bertujuan mengukur kinerja model yang diterapkan pada machine learning.


Terdapat banyak metode machine learning yang digunakan dalam data science dan cukup sering diterapkan untuk mengolah data. Apa saja? Yuk, simak pembahasannya di bawah ini!


1. k-Nearest Neighbor

data science

k-Nearest Neighbor adalah algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan suatu data pembelajaran dari data tetangga terdekatnya (k terdekat). kNN melakukan klasifikasi dengan memproyeksikan data yang pembelajaran ke dalam ruang multidimensi dimana ruang tersebut merupakan bagian yang menggambarkan karakteristik data pembelajaran. 


Tahapan dalam kNN yaitu menentukan k terdekat, menghitung jarak dengan euclidean distance, mengurutkan dari yang terkecil hasil euclidean distance, mengklasifikasikan nearest neighbor berdasarkan nilai k, kemudian menentukan objek berdasarkan mayoritas nearest neighbor. 


Baca juga: Program Pelatihan Data Science Gratis Python dan R untuk Fresh Graduate


2. Support Vector Machine (SVM)

data science

Support Vector Machine (SVM) adalah metode machine learning dimana memiliki prinsip kerja Structural Risk Minimization (SRM) yang bertujuan menemukan hyperplane terbaik dalam mengklasifikasikan data menjadi dua kategori. Hyperplane adalah garis batas pemisah antar class


Algoritma ini bisa diterapkan ketika kita membutuhkan metode yang kuat dan akurat serta permasalahan yang kompleks atau permasalahan dengan parameter yang banyak. SVM mempelajari fungsi klasifikasi dan regresi yang dibentuk atas dasar minimalisasi resiko struktural dan teori pembelajaran statistik. 


Algoritma SVM mirip dengan C 4.5, namun yang membedakan SVM tidak menggunakan pohon keputusan. 


3. Naive Bayes

data science

Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau. Ciri utama dari Naive Bayes adalah asumsi yang kuat pada independensi dari masing-masing kejadian. 


Beberapa kegunaan Naive Bayes yaitu antara lain untuk mengklasifikasikan dokumen teks, otomatisasi diagnosa medis, dan mendeteksi serta menyaring spam. Kelebihan dari Naive Bayes antara lain yaitu dapat digunakan untuk data kuantitatif dan data kualitatif, perhitungan yang cepat dan efisien, tidak memerlukan jumlah data yang banyak, tidak perlu data training yang banyak, dan code yang sederhana jika menggunakan bahasa pemrograman. 


Namun disamping itu ada kekurangan dari Naive Bayes salah satunya apabila probabilitas bernilai nol, maka probabilitas pada prediksi juga akan bernilai nol. 


4. K-Means Clustering

data science

Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. 


Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation. Dengan menggunakan k-means, kita bisa mengelompokkan data konsumen bisa berdasarkan umur konsumen, jenis kelamin, dan sebagainya. Dari sini akan ditemukan pola tertentu yang dapat membantu meningkatkan strategi bisnis. Algoritma ini juga dapat diterapkan pada lingkup pendidikan seperti universitas.


Kita bisa melihat pola mahasiswa terhadap jurusan yang dipilih berdasarkan jenis kelamin atau asal sekolah. Dengan begitu universitas atau jurusan terkait dapat meningkatkan lagi promosinya agar semakin banyak calon mahasiswa yang tertarik dan lebih mengenal jurusan tersebut sebelum memasuki perkuliahan. 


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


Metode yang sudah kita bahas pada poin-poin diatas hanyalah sebagian dari metode machine learning dalam data science. Masih ada banyak metodenya seperti decision tree, apriori, dan lain sebagainya. 


Ketika menangani data baik untuk analisis atau membangun machine learning, pastikan bahwa metode yang digunakan sesuai agar mendapatkan hasil atau output yang maksimal. Untuk itu ketika ingin menjadi ahli data, kemampuan analisis serta pemahaman yang baik mengenai metode-metode pengolahannya adalah hal wajib.


Kamu bisa mempelajari dasar data science hingga bagaimana membangun machine learning di DQLab.id. Yuk, gabung sekarang dan raih karir jadi praktisi data handal!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya



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 :