Pengertian & Jenis-jenis Algoritma Data Science, Terupdate!
Dalam dunia data science, algoritma merupakan elemen utama yang menjadi jantung dari proses analisis data. Algoritma dirancang untuk memproses data mentah, mendeteksi pola, dan menghasilkan insights yang bermanfaat. Proses ini akan mengolah data yang awalnya tidak terstruktur atau kompleks diubah menjadi informasi yang dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan strategis.
Peran algoritma data science tidak hanya sebatas pada pengolahan data, tetapi juga mencakup berbagai tahapan dalam analisis, seperti prediksi, klasifikasi, hingga pengelompokan data. Misalnya, dalam dunia bisnis, algoritma digunakan untuk memprediksi perilaku konsumen, mengidentifikasi segmen pasar, atau bahkan mendeteksi potensi risiko dalam operasi sehari-hari. Dengan demikian, algoritma menjadi pondasi utama bagi berbagai aplikasi praktis yang mendukung efisiensi dan inovasi.
Algoritma data science adalah langkah-langkah logis atau rumusan matematis yang digunakan untuk memproses data, membuat prediksi, atau mendapatkan wawasan. Algoritma ini memanfaatkan statistik, matematika, dan pembelajaran mesin (machine learning) untuk menganalisis data dalam skala besar dan menghasilkan hasil yang relevan.
Ada beberapa jenis algoritma yang sering digunakan dalam berbagai dunia industri. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahasnya beserta contoh-contohnya. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Algoritma Klasifikasi
Digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu. Algoritma ini sangat berguna dalam aplikasi seperti deteksi penipuan, diagnosis medis, atau analisis sentimen.
Contoh algooritma ini adalah Decision Tree yang digunakan untuk memetakan data ke dalam struktur pohon untuk membuat keputusan berdasarkan atribut tertentu, Random Forest yang merupakan gabungan dari banyak decision tree untuk meningkatkan akurasi prediksi, dan Support Vector Machine (SVM) yang merupakan algoritma untuk memisahkan data ke dalam kategori dengan mencari hyperplane terbaik.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Algoritma Regresi
Bertujuan untuk memprediksi nilai kontinu berdasarkan hubungan antar variabel. Misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan kondisi pasar.Contoh algoritma yang banyak digunakan adalah linear regression yang digunakan untuk membuat garis lurus untuk memprediksi hubungan antara variabel dan Polynomial Regression untuk memodelkan data yang memiliki pola non-linear.
3. Algoritma Clustering
Mengelompokkan data yang serupa menjadi cluster tanpa kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Algoritma ini sangat cocok untuk segmentasi pelanggan atau analisis pola data. Contoh algoritma clustering yang familiar bagi praktisi data adalah K-Means Clustering yang berguna untuk mengelompokkan data berdasarkan jarak dari pusat cluster dan DBSCAN yang digunakan untuk mengidentifikasi cluster berdasarkan kerapatan data.
4. Algoritma Dimensionality Reduction
Digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam data sambil mempertahankan informasi yang penting. Berguna untuk mempercepat pemrosesan data besar. Contoh algoritma yang sering digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA) yang digunakan untuk mengubah data ke dalam komponen utama yang lebih ringkas dan t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding) yang berguna untuk memvisualisasikan data berdimensi tinggi ke dalam dua atau tiga dimensi.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma data science adalah fondasi yang memungkinkan kita memanfaatkan data secara maksimal. Dengan memilih algoritma yang tepat, kita dapat menjawab pertanyaan bisnis, membuat prediksi yang akurat, dan menghasilkan keputusan berbasis data yang lebih baik. Pemahaman tentang jenis algoritma dan cara penggunaannya akan sangat membantu para data scientist dalam mengelola data secara efektif.
Yuk kuasai berbagai penggunaan algoritma machine learning 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, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Galuh Nurvinda K