✨PROMO SPESIAL 11.11!✨
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 2 Jam 33 Menit 28 Detik

Mengenal Algoritma Terpopuler dalam Data Science 2024

Belajar Data Science di Rumah 12-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-senin-05-2024-10-13-121127_x_Thumbnail800.jpg

Data Science telah menjadi salah satu bidang yang berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, terutama seiring dengan meningkatnya jumlah data yang dihasilkan setiap hari. Banyak organisasi dari berbagai sektor, seperti bisnis, kesehatan, hingga pemerintahan, mulai menyadari pentingnya menganalisis data untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam.


Di sinilah Data Science memainkan peran krusial, menggabungkan metode ilmiah, statistik, serta teknologi komputasi untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar.


Salah satu komponen utama dalam Data Science adalah algoritma, yang menjadi tulang punggung dalam pemrosesan data. Algoritma dapat diartikan sebagai serangkaian instruksi yang secara sistematis digunakan untuk memecahkan masalah atau melakukan analisis secara otomatis.


Dalam konteks Data Science, algoritma membantu pemrosesan data besar (big data) dengan cara yang lebih efisien, baik itu untuk mengidentifikasi pola, memprediksi tren, atau menghasilkan insight yang mendalam.


Pada artikel ini, kita akan membahas mengenai algoritma terpopuler dalam Data Science beserta cara kerjanya. Penasaran? Yuk kita simak bersama!


1. Algoritma Regresi Linear

Algoritma Regresi Linear adalah salah satu algoritma paling dasar dan umum digunakan dalam analisis data. Algoritma ini memodelkan hubungan antara variabel independen (input) dan variabel dependen (output) dengan cara menemukan garis lurus terbaik yang memprediksi output berdasarkan input.

Data Science

source Google

Algoritma ini bekerja dengan mencari garis regresi yang meminimalkan selisih antara nilai prediksi dan nilai aktual. Persamaan garis linear ditulis sebagai: Y = aX + b, di mana Y adalah output, X adalah input, a adalah gradien (kemiringan garis), dan b adalah intercept. Regresi Linear sangat efektif untuk masalah prediksi di mana data menunjukkan hubungan linier antara variabel.


Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!


2. Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)

Algoritma K-NN adalah algoritma klasifikasi sederhana yang sering digunakan dalam Data Science. Algoritma ini mengklasifikasikan objek berdasarkan seberapa mirip objek tersebut dengan objek lain di sekitarnya (tetangga terdekat).


Saat diberikan data baru, algoritma K-NN mencari k tetangga terdekat di dalam data pelatihan berdasarkan jarak (misalnya, Euclidean). Objek baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori tetangganya. Misalnya, jika k = 5, dan 3 dari tetangga terdekat berada di kelas A, maka objek baru akan diklasifikasikan ke dalam kelas A. K-NN banyak digunakan dalam klasifikasi gambar, analisis pelanggan, dan rekomendasi produk.

Data Science

source Google


3. Algoritma Decision Tree

Decision Tree adalah algoritma berbasis pohon yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini membagi data menjadi subset berdasarkan fitur, dan hasilnya disajikan dalam bentuk pohon keputusan.


Algoritma ini bekerja dengan memilih fitur terbaik yang memisahkan data dengan baik (berdasarkan metrik seperti Gini Index atau Entropy). Pada setiap node (simpul) dari pohon, data dipisahkan berdasarkan nilai tertentu dari fitur tersebut, hingga mencapai daun (leaf) di mana prediksi dibuat. Decision Tree sangat berguna untuk menginterpretasi model karena hasilnya mudah dipahami.


Data Science

source Google


4. Algoritma Random Forest

Random Forest adalah pengembangan dari Decision Tree yang lebih canggih dan kuat. Algoritma ini menggunakan banyak pohon keputusan (multiple decision trees) yang bekerja secara bersamaan untuk membuat prediksi yang lebih akurat.


Algoritma Random Forest membangun sejumlah pohon keputusan pada subset acak dari data pelatihan. Setiap pohon menghasilkan prediksi, dan hasil akhir adalah gabungan dari semua prediksi pohon (misalnya, dengan cara voting mayoritas untuk klasifikasi atau rata-rata untuk regresi). Random Forest terkenal karena ketahanan terhadap overfitting dan kemampuannya untuk bekerja dengan baik pada data yang tidak seimbang atau data yang memiliki banyak fitur.

Data Science

source Google



Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian


Algoritma-algoritma di atas adalah fondasi dalam dunia Data Science, masing-masing memiliki keunggulan tergantung pada jenis masalah dan data yang dihadapi. Regresi Linear sangat baik untuk prediksi linier sederhana, K-NN cocok untuk klasifikasi yang mengandalkan kemiripan, Decision Tree memberikan hasil yang mudah diinterpretasikan, sementara Random Forest menawarkan solusi yang lebih akurat dan stabil.


Dalam aplikasi praktis, pemilihan algoritma yang tepat akan sangat bergantung pada kompleksitas dan karakteristik data yang dianalisis. Memahami cara kerja dari algoritma-algoritma ini membantu kita lebih efektif dalam memanfaatkan Data Science untuk analisis dan pengambilan keputusan yang lebih baik.


Yuk pelajari berbagai algoritma machine learning secara langsung dengan modul 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, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


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