Simak Empat Algoritma Data Science untuk Big Data
Data merupakan inti dari penelitian yang digunakan sebagai bahan analisis. Data memiliki berbagai bentuk mulai dari yang terstruktur dan tidak terstruktur. Untuk menganalisis berbagai macam data memerlukan data science dan penerapan algoritma data science yang sesuai.
Algoritma merupakan suatu langkah yang disusun secara logis dan sistematis untuk menyelesaikan masalah tertentu. Tujuan menggunakan algoritma ini adalah dapat menyelesaikan permasalahan tanpa melewatkan langkah-langkah atau prosedur yang seharusnya.
Pada era big data ini penerapan algoritma data science bukanlah hal yang baru lagi. Terdapat berbagai macam algoritma data science yang dapat digunakan. Pemilihan algoritma ini sesuai dengan jenis data, rumusan masalah serta tujuan penelitian.
Secara umum, terdapat dua jenis algoritma data science yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Ingin tahu apa saja contoh algoritma data science yang dapat digunakan? Yuk, simak artikel berikut ini!
1. Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu algoritma yang termasuk dalam unsupervised learning. Algoritma ini berfungsi untuk mengelompokkan data yang tidak ada labelnya. Ciri khas dari algoritma ini adalah memiliki fungsi objektif yang telah diatur.
Algoritma k-means memiliki beberapa karakteristik seperti prosesnya yang cepat, sensitif terhadap nilai centroid, sulti meraih global optimum, sulit memilih jumlah cluster yang tepat, ditemukannya cluster model berbeda, dan lain-lain.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Algoritma ID3
Selai algoritma unsupervised learning, terdapat pula salah satu contoh dari algoritma supervised learning, yaitu algoritma Iterative Dichotomiser 3 atau biasa disingkat dengan ID3. Algoritma ini menggunakan perhitungan nilai entropy dan nilai gain serta outputnya berupa pohon keputusan (decision tree).
Secara singkat terdapat beberapa cara kerja algoritma ID3, yaitu:
mengambil semua atribut yang tidak terpakai dan menghitung nilai entropinya
memilih atribut dengan nilai entropi paling minimum
membuat simpul yang berisi atribut yang telah terpilih.
3. Algoritma Apriori
Algoritma apriori merupakan algoritma yang digunakan untuk menemukan aturan asosiasi (association rules) dengan tingkat kepercayaan tertentu/ Algoritma ini biasanya dignakan dalams tudi kasus yang berkaitan dengan item yang muncul dalam setiap transaksi.
Apriori ini dapat digunakan untuk memproses data, menyeleksi data, dan sebagainya. Cara kerja secara umum dari algoritma ini adalah menentukan data transaksi, menghitung jumlah total transaksi dan menentukan minimum support.
4. Algoritma Genetika
Adakalanya seseorang dalam menyelesaikan permasalahan memiliki banyak solusi, namun masih belum mengetahui manakah solusi yang lebih optimal. Terdapat salah satu teknik yang dapat 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.
Baca juga: 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma data science merupakan salah satu skill yang wajib dimiliki oleh para praktisi data. Penggunaan algoritma data science akan sangat membantu dalam proses analisis data untuk menyelesaikan permasalahan yang sesuai dengan jenis data yang ada. Kalian dapat mempelajari beberapa jenis algoritma data science di DQLab.
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