Tujuan dan Penerapan Algoritma Data Science Naive Bayes

Data science merupakan irisan dari beberapa bidang keilmuan beberapa diantaranya adalah ilmu statistika, ilmu komputer, dan juga bisnis dengan tujuan untuk menggali data serta mencari pola dibalik suatu data agar dapat menghasilkan sebuah informasi yang lebih bermanfaat untuk mendukung keputusan di perusahaan atau suatu bisnis. Untuk merealisasikan hal tersebut, data science akan sangat erat kaitannya dengan algoritma data science. Yang mana algoritma data science sendiri merupakan penerapan konkret ilmu data science selain untuk pendukung keputusan tapi juga digunakan untuk melakukan prediksi analitik kausal prediktif, analitik prospektif dan machine learning. 

Oleh karena itu, sahabat DQ wajib banget tahu jenis-jenis algoritma data science sebelum kita belajar lebih lanjut lagi.  Algoritma data science itu dibagi 3 jenis antara lain supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Dimana masing-masing dari jenis algoritma tersebut memiliki contoh algoritmanya lagi salah satu contohnya yang akan kami kami bahas adalah metode Naive Bayes yang termasuk dalam metode klasifikasi data berdasarkan probabilitas yang bisa terjadi di masa depan. Metode ini dianggap sederhana dan efektif untuk diterapkan dalam analisis perusahaan. Lalu, bagaimana ya cara kerja algoritma tersebut? Penasaran kan? Yuk, simak artikel ini sampai akhir!

1. Sekilas Tentang Naive Bayes

Seperti yang sempat disinggung di awal paragraf, bahwa naive bayes adalah metode klasifikasi based on probabilitas yang dianggap sederhana dan efektif untuk diimplementasikan. Naive bayes juga cocok untuk klasifikasi biner hingga multiclass, termasuk dalam supervised learning bekerja untuk mengklasifikasikan objek di masa depan dengan menerapkan label kelas ke instance menggunakan probabilitas bersyarat, yakni suatu ukuran peluang suatu peristiwa berdasarkan peristiwa lain yang telah terjadi. Nah, berikut adalah teorema naive bayes yang dituangkan dalam rumus:

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

2. Tujuan Naive Bayes

Adapun tujuan dari metode naive bayes adalah untuk mengklasifikasikan probabilitas berdasarkana machine learning atas probabilitas lainnya. Teknik ini dapat dimanfaatkan untuk melakukan evaluasi di banyak hal, contohnya untuk memprediksi apakah besok cuaca akan cerah, hujan atau berangin berdasarkan parameter suhu, kelembapan, tekanan dan lain-lain. Selain itu, metode naive bayes juga efektif untuk menganalsisi ancaman fraud. 

Dengan cara memprediksi ancaman-ancaman yang muncul sehingga kamu dapat mengambil solusi lebih awal untuk menghindari hal-hal yang tidak diinginkan. Naive bayes juga bisa digunakan untuk data kuantitatif maupun kualitatif, tidak memerlukan jumlah data training yang banyak, pengklasifikasian dokumen juga bisa dipersonalisasi dan disesuaikan dengan kebutuhan setiap orang.

3. Penerapan Naive Bayes

Metode naive bayes dapat di terapkan diberbagai sektor seperti di sektor medis dan kesehatan, dokter dapat memprediksi keberhasilan pengobatan atau kondisi pasien berdasarkan data seperti tekanan darah, kadar hemoglobin, kadar gula darah, nama obat yang diberikan, jenis pengobatan, dan sebagainya. Melalui data ini, dokter dapat menentukan metode pengobatan dan alternatif selanjutnya. 

Di sektor perbankan metode naive bayes diterapkan petugas bank untuk memprediksi apakah pemohon pinjaman akan menjadi defaulter/non-defaulter bank berdasarkan data jumlah pinjaman, angsuran bulanan, tenor, jumlah tunggakan, pendapatan tahunan, dan rasio utang. Berdasarkan pelabelan yang di-input, petugas bank mampu membuat keputusan apakah akan memberikan pinjaman pada pemohon dan berapa banyak kredit serta suku bunga yang kira-kira dapat diterima oleh pemohon.

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

4. Tipe-Tipe Naive Bayes

Metode naive bayes dibagi atas beberapa tipe yang dibedakan berdasarkan fungsinya antara lain sebagai berikut:

• Multinomial Naive Bayes, tipe ini sebagian besar digunakan untuk mengklasifikasi kategori dokumen. Sebuah dokumen dapat dikategorikan bertema olahraga, politik, teknologi, atau lain-lain berdasarkan frekuensi kata-kata yang muncul dalam dokumen.

• Bernoulli Naive Bayes, berbeda dengan multinominal, tipe metode ini lebih fokus pada hasil ya atau tidak. Prediktor yang di input adalah variabel boolean. Misalnya prediksi atas sebuah kata muncul dalam teks atau tidak.

• Gaussian Naive Bayes, lebih pada asumsi pendistribusian nilai kontinu yang terkait dengan setiap fitur berisi nilai numerik. Ketika diplot, akan muncul kurva berbentuk lonceng yang simetris tentang rata-rata nilai fitur.

Sahabat DQ ingin berkarir di bidang data science tapi, tidak memiliki background pendidikan yang linier dengan itu? Sudah mencoba belajar otodidak tapi malahan overdosis materi? Mengingat skill data science terbilang cukup banyak yang wajib dikuasai salah satunya adalah memahami algoritma data science nya hingga tahap penerapannya pada dataset. 

Yuk, coba free module Introduction to Data Science with R dan python dari DQLab sekarang 

Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago algoritma data science bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita

Tags