Simak Beberapa Algoritma Data Science yang Populer

Saat ini perkembangan ilmu semakin hari semakin pesat. Seiring perkembangan teknologi masa kini, informasi mudah diperoleh dengan cepat yang mana salah satu akibatnya adalah meningkatnya jumlah data begitu cepat pula. Banyaknya data ini perlu diproses lebih lanjut dengan menggunakan data science dan lebih tepatnya menggunakan algoritma data science. Dengan menggunakan algoritma data science maka proses analisis data atau pengolahan data akan lebih efisien. 

Pada saat proses pengolahan data diperlukan penggunaan teknik analisis data yang sesuai dengan data yang digunakan dan tujuan analisis data. Dalam penerapannya terdapat banyak algoritma data science yang dapat digunakan. Secara umum algoritma data science terbagi menjadi algoritma supervised learning dan algoritma unsupervised learning. Nah, kira-kira apa saja algoritma data science yang sering digunakan oleh para praktisi data? Yuk, sama-sama simak artikel berikut ini!

1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes Classifier adalah salah satu algoritma supervised learning. Algoritma ini termasuk dalam metode klasifikasi yang memiliki nilai keakuratan yang baik. Algoritma ini pada dasarnya menggunakan Teorema Bayes. Algoritma Naive Bayes ini memiliki beberapa kelebihan seperti nilai akurasi yang baik, kecepatan lebih tinggi, dan lainnya. Secara umum terdapat tiga tipe algoritma Naive Bayes yaitu Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes dan Gaussian Naive Bayes.

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

2. Iterative Dichotomiser 3 (ID3)

Algoritma Iterative Dichotomiser 3 atau biasa disingkat dengan ID3 merupakan algoritma yang menggunakan perhitungan nilai entropy dan nilai gain serta outputnya berupa pohon keputusan (decision tree). Algoritma ini juga termasuk ke dalam algoritma supervised learning. Algoritma ini juga sering digunakan untuk model klasifikasi pula. Beberapa tahapan algoritma ID3 antara lain 1) menyiapkan dataset, 2) menghitung nilai entropy, 3) menghitung nilai gain, 4) menghitung node akar, 5) membuat node cabang, lalu ulangi langkah 2 sampai 4.

3. Algoritma Genetika

Selain beberapa algoritma di atas, terdapat salah satu algoritma lagi yang sering digunakan yaitu menggunakan algoritma genetika. Algoritma genetika ini secara umum memiliki enam tahapan yaitu pembentukan kromosom dan populasi, menghitung nilai fitness, crossover, mutasi dan proses replacement serta syarat pemberhentian. Kekurangan dari algoritma ini adalah untuk menemukan nilai yang optimal memerlukan generasi yang banyak.

4. Support Vector Machine

Support vector machine atau biasa disingkat dengan SVM merupakan salah satu algoritma supervised learning. Algoritma ini membagi data menjadi dua kelas menggunakan garis vektor atau hyperplane. Algoritma ini merupakan salah satu pilihan terbaik untuk digunakan pada penelitian yang memiliki parameter yang banyak. Selain itu, kelebihan dari SVM ini adalah baik digunakan untuk mengklasifikasi permasalahan yang multiclass. Dengan demikian, algoritma ini sering pula digunakan untuk mengklasifikasikan penyakit menjadi beberapa jenis.

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

Saat ini telah banyak berbagai algoritma data science yang dapat kita terapkan sesuai dengan kebutuhan. Dasar-dasar mempelajari algoritma data science dapat kita pelajari di DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar dengan bahasa yang mudah dipahami.

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