Tahapan Algoritma Data Science Simpel Cocok untuk Pemula
Perkembangan data science tidak dapat dipungkiri telah memberikan banyak perubahan dalam kehidupan sehari-hari. Apalagi dalam aktivitas yang kita lakukan sehari-hari nyatanya tidak terlepas dari peranan data science didalamnya.
Misalnya apabila kamu mager untuk beli makanan di warung, kamu tinggal pesan lewat aplikasi Ojek Online. Apalagi sekarang banyak UMKM maupun rumah makan yang sudah bermitra dengan aplikasi Tranportasi online.
Satu aplikasi bisa untuk semua kebutuhan aktivitas sehari-hari kita. Mulai dari pesan makanan, pesan tiket, beli pulsa, bayar tagihan listrik, air dan lain-lain semuanya terpusat dalam satu aplikasi. Tidak heran jika adanya aplikasi ini menggabungkan antara Machine Learning, Artificial Intelligence dan Data Science.
Tapi, pernahkah kamu terbersit dalam benakmu gimana kira-kira ini bisa terjadi? Bagaimana mereka semua bisa mengintegrasikan banyak aktivitas menjadi sebuah aplikasi hanya dalam genggaman tangan? Tentu saja, adanya algoritma data science dan sistem machine learning yang baik. Setiap harinya mereka menerima jutaan transaksi secara langsung hanya dalam satu aplikasi. Sejauh ini machine learning telah berperan banyak dalam menjawab permasalahan bisnis.
Namun dalam perjalanannya pasti ada proses pembuatannya terlebih dahulu agar menghasilkan algoritma data science yang keren. Mau tahu bagaimana proses pembuatannya? Yuk kita intip langsung penjelasan dari DQLab soal tahapan dalam membuat algoritma data science.
1. Mendefinisikan Masalah
Ketika kamu ingin membuat suatu algoritma maka masalah menjadi sebuah hal yang penting. Jadi harus tahu terlebih dahulu masalahnya itu apa sih sebelum lanjut ke tahap berikutnya.
Tujuan dari fase awal ini dilakukan adalah menyusun rencana awal model machine learning yang dapat memberikan sebuah jalan keluar dari suatu masalah yang sedang dihadapi. Di tahap definisi masalah ini, kamu juga bisa menimbang-nimbang berbagai hal berikut:
Apakah masalahnya sudah didefinisikan dengan jelas?
Apakah organisasi yang bekerjasama dengan kamu bersedia membayar dan menerima skema model machine learning tersebut?
Apakah return on investment (ROI) dan dampak yang akan diberikan machine learning cukup untuk menyelesaikan masalah?
Apakah data yang tersedia cukup untuk menjawab hal-hal yang diperlukan dalam proses pembuatan machine learning?
Apakah jumlah data cukup untuk melatih sistem?
Apakah kamu dapat mengakses data-data tersebut?
Apakah kualitas datanya cukup baik?
Pertanyaan ini bisa kamu renungkan agar model machine learning yang sudah kamu buat tidak sia-sia.
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Pengumpulan Data
Langkah kedua dalam membuat sebuah algoritma adalah pengumpulan data. Semakin banyak dan semakin bagus kualitas data yang dikumpulkan, maka semakin baik performa model Machine Learning yang akan dihasilkan.
Terdapat beberapa metode dalam pengumpulan data contohnya seperti Web Scraping dan Data Mining. Data Mining sendiri merupakan proses pengumpulan data dari berbagai sumber seperti website untuk keperluan analisis dan sebagainya. Untuk Web Scraping sendiri merupakan salah satu metode dari Data Mining.
Web Scraping biasanya dilakukan dengan menggunakan program automaton yang telah diprogram sebelumnya untuk mengambil value yang berada di website tersebut.
Terdapat dua metode untuk melakukan Web Scraping, pertama dengan Metode Curl/Request langsung dari Website, kemudian yang kedua memproses File HTML yang didapat dari Request tersebut dalam kasus Website yang dinamis maka diperlukan Scraping dengan metode Integrated Browser.
3. Persiapan Data
Persiapan data merupakan tahapan ketiga dalam membuat algoritma data science. Proses ini menyiapkan data mentah sehingga layak untuk dianalisis lebih lanjut. Langkah-langkah ini mencakup pengumpulan, pembersihan, dan pelabelan data mentah ke dalam bentuk yang cocok untuk algoritma machine learning, kemudian menjelajahi dan memvisualisasikan data.
Persiapan data dapat memerlukan waktu hingga 80 persen dari waktu yang digunakan untuk proyek Machine Learning. Data tidak terstruktur membentuk 80 persen dari data saat ini.
Machine Learning tidak hanya dapat menganalisis data terstruktur, tetapi juga menemukan pola dalam data tidak terstruktur. Machine Learning adalah proses di mana komputer belajar menafsirkan data serta membuat keputusan dan rekomendasi berdasarkan data tersebut.
Selama proses pembelajaran kemudian ketika digunakan untuk membuat prediksi data yang salah, bias, atau tidak lengkap dapat mengakibatkan prediksi yang tidak akurat.
4. Visualisasi Data
Persiapan data sudah dilakukan maka langkah selanjutnya adalah melakukan visualisasi data pada algoritma yang ingin dibuat. Visualisasi data digunakan untuk melakukan Exploratory Data Analysis (EDA).
Ketika seseorang berurusan dengan volume data yang besar, maka membuat grafik merupakan cara terbaik untuk mengeksplorasi dan mengomunikasikan hasil temuannya.
Terlebih tim manajemen juga lebih mudah untuk menangkap informasi yang disampaikan. Visualisasi data sangat membantu untuk mengidentifikasi pola dan tren pada data, yang mengarah pada pemahaman yang lebih jelas dan mengungkapkan wawasan penting.
Visualisasi Data juga membantu pengambilan keputusan yang lebih cepat melalui ilustrasi grafis. Berikut adalah contoh dari visualisasi data yang dihasilkan dari machine learning:
Area Chart
Bar Chart
Box-and-whisker Plots
Bubble Cloud
Dot Distribution Map
Heat Map
Histogram
Network Diagram
Word Cloud
5. Modeling Data
Setelah data berhasil dikumpulkan, dirapikan dan divisualisasikan maka langkah selanjutnya adalah melakukan modeling data.
Pada tahap ini, kamu perlu memilih teknik permodelan, melatih model (training model), mengatur dan menyesuaikan parameter-parameter model, memvalidasi model, mengembangkan dan menguji model, memilih algoritma yang tepat, dan optimasi model.
Untuk mencapai hal-hal tersebut, berikut tahapannya:
Memilih algoritma yang tepat sesuai dengan tujuan pembelajaran dan kebutuhan data.
Mengkonfigurasi dan mengatur parameter supaya performanya lebih optimal.
Identifikasi fitur (variabel) yang bisa memberikan hasil yang maksimal.
Kembangkan model supaya dapat meningkatkan kinerja.
Uji berbagai versi model untuk menganalisis kinerja.
Identifikasi persyaratan untuk penerapan dan pengoperasian model
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
6. Feature Engineering
Seperti yang kita tahu bahwa dalam pembuatan algoritma machine learning pada dasarnya adalah mempelajari pola berulang terkait dengan data. Maka dari itu, diperlukan sebuah rekayasa fitur agar model machine learning bisa tepat sesuai dengan prediksi. Akurasi model machine learning bergantung pada kumpulan dan komposisi fitur yang tepat.
Misalnya dalam aplikasi Machine Learning yang merekomendasikan daftar putar musik, fitur akan mencakup peringkat lagu, lagu mana yang didengarkan sebelumnya, riwayat pemutaran dan waktu mendengarkan lagu pada aplikasi.
Dibutuhkan upaya rekayasa yang signifikan untuk membuat fitur. Rekayasa fitur melibatkan ekstraksi dan transformasi variabel dari data mentah misalnya daftar harga suatu produk, deskripsi produk dan volume penjualan.
Dalam melakukan rekayasa fitur tentunya menggabungkan antara analisis data, pengetahuan domain bisnis, dan intuisi. Saat membuat fitur langsung membuka data yang tersedia memang mudah untuk dilakukan, namun namun langkah yang umumnya dilakukan adalah Anda harus memulai dengan mempertimbangkan data mana yang diperlukan dengan berbicara dengan para ahli, melakukan brainstorming, dan melakukan penelitian dengan melibatkan pihak ketiga.
7. Model Deployment
Tahap terakhir dalam pembuatan algoritma machine learning adalah model deployment. Model deployment adalah penerapan model machine learning. Sederhananya, memasukkan model ke dalam produksi berarti membuat model yang tersedia untuk sistem bisnis yang lain.
Dengan menggunakan model, sistem lain dapat mengirim data ke mereka dan mendapatkan prediksinya yang pada gilirannya akan terisi kembali ke sistem perusahaan. Melalui penyebaran model machine learning ini, kita dapat mulai mengambil manfaat penuh dari model yang kita buat.
Ketika kita berpikir tentang ilmu data, kita berpikir tentang bagaimana membangun model machine learning, kita berpikir tentang algoritma mana yang akan lebih prediktif, bagaimana merekayasa fitur kita dan variabel mana yang digunakan untuk membuat model lebih akurat.
Namun, bagaimana kita akan benar-benar menggunakan model-model itu sering diabaikan padahal ketika model terintegrasi penuh dengan sistem bisnis, kita dapat mengekstraksi nilai riil dari prediksi.
Dari penjelasan diatas, kita dapat memahami bahwa Machine Learning akan terus belajar selama ia digunakan dan diasah terus menerus. Jadi tidak heran jika Machine Learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya pun akan semakin baik dibanding dengan model yang dihasilkan di awal-awal. Hal ini dikarenakan Machine Learning akan banyak belajar seiring waktu pemakaian selama pengguna menggunakannya.
Ingin tahu lebih lanjut mengenai Machine Learning serta bagaimana membuat suatu model Machine Learning? Kunjungi langsung situs DQLab dan buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science".
Kamu bisa mulai memperdalam ilmu kamu mengenai algoritma Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab!
Penulis: Reyvan Maulid