Apa Itu Algoritma Klasifikasi dalam Data Science?

Algoritma klasifikasi adalah salah satu komponen penting dalam data science yang digunakan untuk memprediksi kategori atau label dari suatu data. Dengan berkembangnya teknologi dan semakin kompleksnya data yang dihadapi, kemampuan untuk mengklasifikasikan data secara akurat menjadi semakin krusial. Klasifikasi digunakan oleh para data scientist untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam data, yang kemudian dapat digunakan untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dan lebih tepat.

Kemampuan klasifikasi yang andal tidak hanya membantu dalam mengolah data yang ada, tetapi juga dalam membangun model prediktif yang dapat diandalkan. Dalam berbagai industri, mulai dari kesehatan hingga keuangan, klasifikasi digunakan untuk mendeteksi penyakit, mengidentifikasi risiko kredit, dan banyak lagi.

Memahami cara kerja dan aplikasi dari algoritma-algoritma ini sangat penting bagi para data scientist untuk memilih metode data science yang tepat sesuai dengan karakteristik data dan masalah yang dihadapi.

Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai bagaimana masing-masing algoritma bekerja. Penasaran? Yuk kita simak bersama!

1. K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors adalah algoritma yang berbasis instance learning. Algoritma ini mengklasifikasikan data baru berdasarkan kemiripan dengan data yang sudah ada dalam dataset. KNN bekerja dengan mencari K tetangga terdekat (nearest neighbors) dari data yang akan diklasifikasikan, kemudian menentukan label berdasarkan mayoritas label dari tetangga-tetangga tersebut.

Misalkan kita memiliki dataset dengan fitur X dan label Y. Untuk mengklasifikasikan data baru, kita hitung jarak antara data baru dengan setiap data dalam dataset menggunakan jarak Euclidean. Setelah itu, kita pilih K data dengan jarak terdekat dan menentukan label berdasarkan mayoritas dari K data tersebut.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Decision Tree

Decision Tree adalah algoritma yang menggunakan struktur pohon untuk membuat keputusan berdasarkan fitur data. Setiap node dalam pohon merepresentasikan fitur, setiap cabang mewakili aturan keputusan, dan setiap daun mewakili hasil atau label. Algoritma ini bekerja dengan membagi data menjadi subset berdasarkan fitur yang memberikan pemisahan terbaik.

Proses pembuatan decision tree melibatkan pemilihan fitur terbaik untuk pemisahan data pada setiap node, yang diukur menggunakan metrik seperti Gini impurity atau entropy (information gain). Setelah pohon terbentuk, data baru diklasifikasikan dengan mengikuti jalur dari akar hingga daun yang sesuai dengan fitur data tersebut.

3. Random Forest

Random Forest adalah algoritma ensemble yang terdiri dari banyak decision tree. Setiap tree dalam hutan dibangun dari subset acak dari data dan fitur. Hasil dari semua tree digabungkan (biasanya dengan voting) untuk menentukan label akhir. Pendekatan ini meningkatkan akurasi dan mengurangi overfitting.

Random Forest bekerja dengan membuat beberapa decision tree dari subset data yang berbeda dan kemudian menggabungkan hasilnya. Penggabungan ini dapat dilakukan dengan voting untuk klasifikasi atau averaging untuk regresi.

4. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine adalah algoritma yang bekerja dengan menemukan hyperplane yang memisahkan data dari berbagai kelas dengan margin terbesar. Algoritma ini sangat efektif untuk dataset dengan dimensi tinggi dan juga dapat bekerja dengan kernel untuk menangani data yang tidak dapat dipisahkan secara linear.

SVM mencari hyperplane yang memaksimalkan margin antara data dari kelas yang berbeda. Untuk data yang tidak dapat dipisahkan secara linear, kernel trick digunakan untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi di mana data tersebut dapat dipisahkan.

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

Algoritma klasifikasi memainkan peran penting dalam data science dengan memungkinkan prediksi kategori atau label dari data baru. K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machine adalah beberapa algoritma klasifikasi yang paling sering digunakan.  Memahami cara kerja dan aplikasi dari algoritma-algoritma ini adalah langkah penting untuk menjadi data scientist yang efektif.

Yuk belajar berbagai algoritma data science dan tools yang digunakan bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K