Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Yuk, Mengenal Algoritma Data Science yang Paling Sering Digunakan di Industri

Belajar Data Science di Rumah 09-November-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/94fd3698ed1fa2c4af406b45aa20712e_x_Thumbnail800.png

Algoritma adalah seperangkat aturan atau instruksi yang diikuti oleh program komputer untuk mengimplementasikan perhitungan atau melakukan kegiatan untuk memecahkan masalah tertentu. Algoritma ini digunakan dalam dunia data science untuk mengekstrak informasi yang insightful dari kumpulan data. Ada berbagai jenis algoritma yang dikembangkan di dunia data science, misalnya klasifikasi, prediksi, analisis data, mendeteksi fraud dan lain sebagainya. Jadi, jika seseorang ingin bekerja di bidang data science, sudah pasti ia harus menguasai berbagai algoritma dengan tujuan yang berbeda-beda.


Saat ini istilah data science banyak digunakan di berbagai bidang. Tapi, apa sih data science yang sebenarnya? Well, data science merupakan ilmu untuk menggali informasi dari suatu data melalui analisis dan visualisasi data. Walaupun terlihat sederhana, data science termasuk dalam bidang lintas disiplin loh. Mengapa disebut lintas disiplin? Karena dalam data science terdiri dari ilmu matematika, statistika, dan ilmu komputer. Tidak hanya wajib menguasai kemampuan teoritik, seorang data scientist harus memiliki skill komunikasi yang baik agar dapat men-deliver temuannya kepada stakeholder dan tim lainnya. Data science merupakan ilmu yang dinamis, artinya ilmu ini bisa berubah-ubah karena terus berkembang. Bahkan, banyak algoritma data science yang telah berkembang dan dimodifikasi agar dapat membantu permasalahan di berbagai bidang industri. Apa saja algoritma-algoritma tersebut? Let’s get started!


1. Algoritma Regresi

Regresi digunakan untuk memprediksi variabel target sekaligus mengukur hubungan antar variabel target yang bersifat kontinu. Salah satu contoh penggunaan algoritma ini adalah untuk memperkirakan jumlah curah hujan berdasarkan keadaan atmosfer bumi beberapa hari sebelumnya. Di dunia real estate, regresi digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur tertentu, seperti area, lokasi, rawan bencana, lingkungan sekitar, fasilitas umum, dan lain sebagainya. Dalam ilmu statistik, ada berbagai jenis algoritma regresi, mulai dari regresi yang paling sederhana yaitu regresi linier, hingga regresi yang sangat kompleks seperti spasial.


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


2. Algoritma Decision Tree

Decision tree atau dalam bahasa indonesia dikenal dengan pohon keputusan merupakan algoritma untuk memecahkan masalah klasifikasi dan prediksi. Algoritma ini lebih mudah dipahami oleh pemula dan memiliki akurasi prediksi yang cukup baik. Pohon keputusan terdiri dari beberapa simpul, dimana setiap simpul dari pohon keputusan mewakili fitur atau atribut. Setiap hubungan dari simpul mewakili keputusan dan setiap simpul dau mewakili label kelas atau hasil. Walaupun banyak digunakan, algoritma ini memiliki satu kekurangan yaitu adanya overfitting.


3. Algoritma KNN 

K-Nearest Neighbors atau disingkat dengan KNN merupakan algoritma yang bertujuan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Untuk menggunakan algoritma ini, kita membutuhkan dua dataset, yaitu data trial dan data testing. Data trial digunakan untuk melatih algoritma agar dapat bekerja sesuai keinginan kita sehingga algoritma sudah memiliki label data, sedangkan data testing merupakan data yang akan diuji. Untuk mengelompokan suatu titik, algoritma ini menggunakan jarak ketetanggaan yang terdekat. Untuk mengukur jaraknya, kita bisa menggunakan jarak euclidean, jarak hamming, dan lain sebagainya.


4. Algoritma Principal Component Analysis

Principal component analysis atau disingkat dengan PCA merupakan algoritma untuk mengurangi dimensi dari kumpulan data dengan resiko paling kecil pada varian data. Secara sederhana, cara kerja algoritma ini adalah menghapus fitur yang berlebihan dan mempertahankan fitur yang penting dengan cara mengubah variabel kumpulan data menjadi satu set variabel baru yang mewakili komponen utama.


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


5. Belajar Tools Data Science

Di era modern, data sudah dianggap sebagai bahan bakar baru yang sangat diperlukan bagi keberlangsungan berbagai industri. Oleh karena itu, agar kita dapat bersaing di era big data, kita perlu membekali diri dengan berbagai skill mengolah data, baik menggunakan tools konvensional maupun menggunakan tools pengolah big data seperti bahasa pemrograman R dan Python. Yuk mulai bekali diri dengan belajar R dan Python untuk data science bersama DQLab! Klik button di bawah ini dan nikmati modul gratis ‘Introduce to Data Science’ sebagai pembuka sebelum menyelami data science lebih jauh. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!