Simak Pengertian dan Cara Kerja Algoritma Data Science Bersama DQLab!

Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi menjadikan manusia mampu menghasilkan karya-karya yang semakin canggih dan kompleks. Meskipun komputer dapat melakukan perhitungan dengan cepat dibandingkan manusia pada umumnya, namun komputer tidak bisa menyelesaikan masalah begitu saja tanpa diajarkan oleh manusia melalui urutan langkah-langkah (algoritma) penyelesaian yang didefinisikan terlebih dahulu. Selain digunakan untuk pemecahan masalah menggunakan komputer, algoritma juga dapat diterapkan dalam menyelesaikan permasalahan sehari-hari yang membutuhkan sederet proses atau langkah-langkah prosedural. Agar lebih memahami apa itu algoritma mari kita pelajari pengertiannya dari beberapa sumber.

Algoritma adalah metode atau langkah yang direncanakan secara tersusun dan berurutan untuk menyelesaikan atau memecahkan permasalahan dengan sebuah instruksi atau kegiatan. Intinya, algoritma itu berfungsi untuk memudahkan kita melakukan sesuatu dan memecahkan masalah sehari-hari. Kalau ingin lebih jelas, berikut ini penjelasan fungsi algoritma yang sudah diterapkan sehari-hari.

1. Perbedaan Algoritma dengan Program

Algoritma itu berisi sekumpulan langkah-langkah untuk menyelesaikan suatu masalah. Untuk memudahkan orang memahaminya, algoritma juga diubah bentuknya ke flowchart ataupun pseudocode. Selain itu, algoritma juga bisa diubah bentuknya ke dalam bahasa pemrograman apa saja. Akan tetapi, kerja algoritma tidak terbatas pada mesin saja. Orang pun bisa menggunakan algoritma untuk menyelesaikan masalah tertentu.

Beda halnya dengan program yang mesti dijalankan di mesin. Program perlu dijalankan dengan bahasa pemrograman tertentu. Selain itu, program yang valid juga perlu memiliki langkah-langkah pengerjaan yang dipahami oleh si mesin.

Baca juga : Belajar Data Science Secara Otodidak? Berikut langkah-langkahnya!

2.  Tipe-tipe Algoritma Data Science

Algoritma data science yang digunakan bisa dibilang  banyak banget macamnya. Tapi, algoritma-algoritma tersebut dapat  dikelompokkan dalam 3 tipe. Berikut 3 tipe algoritma Data Science tersebut:

• Supervised Learning

  Tipe algoritma supervised learning data science ini merupakan tipe yang gak bisa mempelajari data secara mandiri. Jadi, sebelumnya kita perlu melatih mesinnya dengan memberinya contoh lebih dulu. Caranya adalah dengan menandai beberapa data input dengan hasil output yang benar dan sesuai. Nah, nantinya data tersebut bakal menjadi supervisor yang memastikan kalau si mesin memprediksi output dengan benar. Supervised learning dibagi menjadi 3 model yaitu classification, regression dan forecasting. Model-model ini digunakan di skenario yang berbeda beda mulai dari menarik kesimpulan, memperkirakan variabel satu dengan yang lain, dan membuat prediksi di masa lalu ataupun masa depan.

• Unsupervised Learning

  Berbeda dengan tipe sebelumnya, tipe algoritma ini bisa mempelajari data secara mandiri dengan cara mengidentifikasi dan menganalisis pola dari data-data yang ada. Karenanya, dalam prosesnya pun tipe algoritma Data Science  ini gak memerlukan bantuan dari manusia ataupun contoh sebagai instruksi dalam memproses data. Mesin akan dibiarkan buat menafsirkan dan menangani sendiri kumpulan data besar yang ada. Tujuan dari unsupervised learning ini sendiri adalah menemukan struktur yang mendasari kumpulan data, mengelompokkannya berdasarkan kesamaan yang ada dan merepresentasikan kumpulan data tersebut dalam compressed format.

• Semi-supervised Learning

  Tipe algoritma Semi-supervised learning ini memungkinkan algoritma buat belajar dari sedikit bagian dokumen teks yang memiliki label sambil mengklasifikasikan dokumen teks yang tidak memiliki label dalam data pelatihan yang ada. Setelahnya, baru deh dokumen teks yang tidak memiliki label tersebut bakal melalui proses yang sama seperti yang sudah memiliki label. Biasanya, data yang memiliki label itu pada dasarnya sebuah informasi dengan meaningful tags yang bisa dengan mudah dipahami oleh algoritma machine learning ini. Dengan adanya hal ini, algoritma semi-supervised learning pun tetap bisa mempelajari datanya dan memberikan label pada data yang gak berlabel.

3. Komponen Utama Algoritma

Algoritma sendiri harus mempunyai pilar-pilar yang kuat agar dapat bisa menyelesaikan tugas-tugas yang diberikan. Berikut merupakan apa saja saja yang harus dimiliki agar algoritma dapat berjalan dengan baik yaitu :

• Input

  Komponen ini biasanya terdiri dari pemilihan variabel, jenis variabel, tipe variabel, konstanta dan parameter dalam fungsi.

• Output

  Komponen ini merupakan tujuan dari perancangan algoritma dan program. Permasalahan yang diselesaikan dalam algoritma dan program harus ditampilkan dalam komponen keluaran. Karakteristik keluaran yang baik adalah keluaran yang benar menjawab permasalahan dan tampilan interface yang ramah.

• Processing

  Komponen ini merupakan bagian utama dan terpenting dalam merancang sebuah algoritma. Dalam bagian ini terdapat logika masalah, logika algoritma sintaksis dan semantik, rumusan, metode rekursif, perbandingan, penggabungan, pengurangan dan lain-lain. 

Baca juga : Mulai Belajar Data Science GRATIS bersama DQLab selama 1 Bulan Sekarang!

4.  Dalami Kembali Algoritma untuk Menjadi Data Scientist!

Algoritma menjadi sangat penting bagi kehidupan kita nantinya. Bahkan di masa depan akan lebih banyak pekerjaan yang mengimplementasikan teknologi yang bisa menggantikan manusia dalam bekerja. Tentunya teknologi tersebut harus memiliki standar yang kuat agar bisa membantu manusia dalam bekerja maka dari situlah Data Science sangat dibutuhkan di masa depan untuk memastikan teknologi tersebut dapat bekerja dengan baik.

DQLab merupakan pusat belajar Data Science yang menawarkan kursus online bagi Kamu yang ingin mulai belajar Data Science. DQLab sendiri telah melahirkan praktisi data yang  mahir dalam dibidangnya. Bersama DQLab Kamu akan belajar secara terstruktur dengan studi kasus dan data yang sesuai dengan yang berada di lapangan. DQLab juga menyediakan forum untuk sharing dengan 95,000++ member DQLab, maupun dengan ahli praktisi pakar data.