Teknik Analisis Data dalam Machine Learning
Analisis data didefinisikan sebagai teknik menganalisis data untuk meningkatkan produktivitas dan pertumbuhan bisnis dengan melibatkan beberapa proses, seperti pembersihan, transformasi, pemeriksaan, dan pemodelan data untuk berbagai tujuan. Misalnya, melakukan analisis pasar, untuk mengumpulkan insights tersembunyi dari data, untuk meningkatkan studi bisnis dan untuk pembuatan laporan berdasarkan data menggunakan tools analisis data seperti Tableau, Power BI, R dan Python, Apache Spark, dan lain sebagainya.
Analisis data adalah proses menangkap informasi yang berguna dengan cara memeriksa, membersihkan, mengubah, dan memodelkan data menggunakan satu atau lebih teknik analisis data. Teknik ini dibagi menjadi dua jenis, yaitu berdasarkan matematika dan statistika dan berdasarkan machine learning dan artificial intelligence.
Teknik analisis data berdasarkan matematika dan statistika sering digunakan di penelitian ilmiah seperti regresi, time series, dan sejenisnya. Pada artikel kali ini kita akan membahas macam-macam teknik analisis data berdasarkan machine learning dan artificial intelligence yang banyak dikerjakan menggunakan bahasa pemrograman seperti R dan Python.
1. Decision Trees
Decision Trees Analysis atau dikenal juga dengan analisis pohon keputusan adalah representasi grafis, mirip dengan struktur seperti pohon di mana masalah dalam pengambilan keputusan dapat dilihat dalam bentuk diagram alur. Decision tree berisi beberapa cabang dimana masing-masing cabang berisi alternatif jawaban. Decision tree adalah tipe teknik analisis dengan pendekatan top-down. Simpul keputusan pertama berada di atas dan bercabang berdasarkan jawaban pada simpul keputusan pertama kemudian berlanjut sampai pohon tersebut sampai pada keputusan akhir. Ranting yang tidak membelah lagi disebut daun.
Baca juga : 4 Cara Implementasi Teknik Analisis Data 2023
2. Neural Networks
Neural networks adalah algoritma yang dirancang untuk meniru otak manusia. Teknik ini juga dikenal sebagai "Jaringan neural buatan". Aplikasi jaringan syaraf dalam data mining sangat luas. Neural networks memiliki kemampuan menerima data kotor yang sangat baik dan menghasilkan akurasi yang tinggi. Algoritma neural networks yang paling banyak digunakan adalah jaringan saraf berulang dan jaringan saraf convolutional. Jaringan saraf convolutional sebagian besar digunakan dalam pemrosesan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan sistem pemberi rekomendasi sedangkan jaringan saraf berulang digunakan untuk tulisan tangan dan pengenalan suara.
3. Evolutionary Algorithms
Evolutionary Algorithms menggunakan mekanisme yang terinspirasi oleh rekombinasi dan seleksi. Jenis algoritma ini tidak bergantung pada domain dan memiliki kemampuan untuk menjelajahi kumpulan data besar, menemukan pola, dan solusi. Kelebihan Evolutionary Algorithms adalah tidak sensitif terhadap noise jika dibandingkan dengan teknik data lainnya.
4. Fuzzy Logic
Fuzzy adalah algoritma komputasi yang menggunakan pendekatan ‘tingkat kebenaran’ dan berbanding terbalik dengan logika boolean yang outputnya hanya berisi salah atau benar. Maksud dari tingkat kebenaran ini adalah nilai dapat sepenuhnya benar, sepenuhnya salah, ataupun diantara salah dan benar. Fuzzy digunakan ketika ada sejumlah ‘gangguan’ pada data sehingga kita tidak bisa memutuskan bahwa hasil dari data adalah mutlak benar atau mutlak salah.
Baca juga : Contoh Teknik Analisis Data Dalam Penelitian Kuantitatif
Keempat teknik analisis data di atas sering digunakan untuk data berukuran besar dan menggunakan tools bahasa pemrograman yang lebih powerful untuk big data. Bahasa pemrograman ini bekerja menggunakan script code yang ditulis secara terstruktur. Yuk asah kemampuan bahasa pemrograman kamu bersama DQLab! Modul DQLab dilengkapi dengan live code editor sehingga kamu bisa belajar menulis script code secara langsung tanpa install tools tambahan.
Ingin coba menggunakan live code editor dari DQLab? yuk Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mencoba live code editor DQLab melalui FREE MODULE ‘Introduction to Data Science’ with R and Python.
Penulis: Galuh Nurvinda K