FLASH PROMO!! AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 3 Jam 12 Menit 35 Detik 

Ragam Jenis Teknik Analisis Data Klasifikasi

Belajar Data Science di Rumah 25-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/777296266e8800501dfef1e2f406f2bb_x_Thumbnail800.jpg

Analisis data adalah bagian penting dari menjalankan bisnis yang sukses. Ketika data digunakan secara efektif, itu mengarah pada pemahaman yang lebih baik tentang kinerja bisnis sebelumnya dan pengambilan keputusan yang lebih baik untuk kegiatan masa depannya. Ada banyak cara agar data dapat digunakan, di semua tingkat operasi perusahaan. 


Salah satunya menggunakan tekniik analisis data klasifikasi, teknik klasifikasi berdasarkan distribusi datanya dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu berdasarkan distribusi tertentu (model statistik klasik) dan tanpa distribusi tertentu (model pembelajaran mesin/ machine learning). Model dengan distribusi tertentu dibagi menjadi distribusi normal (model diskriminan) dan distribusi keluarga eksponensial (model GLM).


Ketika kamu mulai beralih dari jenis analitik yang paling sederhana ke yang lebih kompleks, tingkat kesulitan dan sumber daya yang dibutuhkan meningkat. Pada saat yang sama, tingkat wawasan dan nilai tambah juga meningkat.


Artikel ini akan membahas jenis-jenis teknik analisis data klasifikasi, mulai dari mengenal apa itu teknik analisis data klasifikasi, teknik analisis data klasifikasi berdasarkan distribusi tertentu, metode klasifikasi klasik, dan metode klasifikasi machine learning. Penasaran? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. Mengenal Teknik Analisis Data Klasifikasi

teknik analisis data

Pengklasifikasian adalah suatu proses mengelompokkan objek ke dalam suatu kelas atau kategori yang telah ditentukan. Pengklasifikasian terjadi dalam berbagai aktivitas manusia, salah satu contohnya adalah ketika menentukan kualitas suatu produk.


Analisis klasifikasi adalah metode untuk menganalisis keterkaitan antara beberapa variabel prediktor dan satu variabel respon yang merupakan variabel kualitatif. Beberapa variabel prediktor ini akan digunakan untuk memprediksi kategori atau kelas suatu variabel respon. 


Baca juga: Cara Implementasi Teknik Analisis Data untuk Data Teks


2. Teknik Analisis Data Klasifikasi Berdasarkan Distribusi Data

teknik analisis data

Teknik klasifikasi berdasarkan distribusi datanya dapat dibagi menjadi dua bagian yaitu berdasarkan distribusi tertentu (model statistik klasik) dan tanpa distribusi tertentu (model pembelajaran mesin/ machine learning). Model dengan distribusi tertentu dibagi menjadi distribusi normal (model diskriminan) dan distribusi keluarga eksponensial (model GLM).


3. Jenis Metode Klasifikasi Klasik

teknik analisis data

Adapun jenis metode klasifikasi klasik dibagi menjadi dua antara lain, Model diskriminan digunakan untuk memodelkan hubungan antara satu variabel dependen/respons (?) yang bersifat kualitatif (kategori) dengan sejumlah ? variabel bebas ? yang bersifat kuantitatif baik berupa linier diskriminan maupun kuadratik diskriminan. Data variabel independen harus mengikuti distribusi multivariat normal.


Contoh seorang peneliti ingin melihat variabel sosial ekonomi apa saja yang membedakan provinsi di Indonesia bagian barat, tengah dan timur. Selain itu ada pula model GLM yang yang digunakan untuk analisis klasifikasi dapat berupa model regresi binary/binomial regresi, multinomial regresi dan ordinal regresi.


Regresi binary/binomial digunakan jika variabel respons terdiri dari dua nilai kategori yaitu 0 dan 1. Misalnya, peneliti ingin mengetahui pengaruh pendidikan, jenis kelamin terhadap status miskin seseorang (miskin atau tidak miskin).


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


4. Jenis Metode Klasifikasi Machine Learning

teknik analisis data

Untuk teknik klasifikasi tanpa melihat distribusi data yang sering digunakan antara lain: Classification and Regression Tree (CART), Naïve Bayes, Random Forest, Rotation Forest, Support Vector Machine (SVM), Analysis Neural Network (ANN), OneR, dan Boosting. Masing-masing metode sudah tersedia di dalam berbagai software terutama di dalam software R.


Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 


Yuk, join dengan DQLab dan geluti dunia data scientist dengan modul-modul interaktif dan sistematis unggulannya. Coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang. Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.


Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!



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 :