Macam-Macam Algoritma Data Science untuk Melakukan Prediksi

Data science merupakan ilmu yang cukup memiliki peran penting di era revolusi industri 4.0. Bagaimana tidak, sekarang hampir seluruh aktivitas beralih ke digital baik dalam aktivitas jual beli, promosi produk, perbankan, pendidikan, pembayaran pajak, dan lain sebagainya. Misalnya pada perbankan ada beberapa bank yang menyediakan layanan untuk membuka rekening tanpa harus ke bank. Jadi cukup melalui aplikasi dengan cara mengisi data diri dengan benar. Kemudian ikuti instruksi yang diberikan selanjutnya hingga rekening berhasil dibuat. Promosi produk melalui platform digital juga sekarang ini adalah hal yang sangat umum. Hal ini dapat menjangkau lebih banyak calon konsumen dan berpengaruh pada tingkat penjualan.

Aktivitas digital ini menyebabkan perputaran data yang sangat cepat dan beragam. Jika tidak diolah data tersebut akan menjadi sia-sia. Padahal kumpulan data dari aktivitas tersebut dapat diolah kembali hingga memperoleh informasi yang berguna bagi perusahaan untuk evaluasi produksi, meningkatkan penjualan, dan pengambilan keputusan lainnya terkait bisnis. Untuk mencapai tujuan tersebut, data science banyak digunakan oleh perusahaan. Salah satunya adalah untuk melakukan prediksi. Penggunaan metode atau teknik tertentu yang termasuk dalam data science dapat memudahkan penelitian terkait prediksi. Ada beberapa rekomendasi algoritma data science yang digunakan untuk melakukan prediksi. Apa saja, ya? Yuk, simak pembahasannya bersama di bawah ini!

1. Algoritma C 4.5

Algoritma C4.5 atau disebut juga dengan Decision Tree adalah metode yang populer digunakan dengan bahasa pemrograman R. Decision Tree adalah metode pengambilan keputusan dengan mengikuti titik awal alur atau disebut juga dengan root node. Metode ini dapat digunakan untuk membantu analisis risk rating yang dimanfaatkan perusahaan atau badan yang berjalan di bidang keuangan atau finance. Secara otomatis, metode ini dapat dihasilkan oleh machine learning dengan menginput data historis credit. Decision tree berguna untuk mengeksplorasi data dan menemukan hubungan antara calon variabel input dengan variabel target. Dalam bidang perbankan terdapat resiko perkreditan seperti kredit macet atau pembayaran kredit yang tidak teratur oleh nasabah. Bank dapat meminimalisir resiko tersebut dengan menggunakan algoritma ini dimana akan menilai apakah calon debitur bisa memenuhi kewajibannya atau tidak.

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

2. Algoritma K-Means

Algoritma K-Means merupakan metode non hirarki yang membagi data ke dalam satu atau lebih cluster. Data akan dibagi berdasarkan karakteristik yang sama dan dikelompokkan ke dalam cluster sedangkan data yang memiliki karakteristik berbeda akan dikelompokkan ke dalam cluster yang lainnya. Contoh penerapan algoritma ini adalah customer segmentation. Dengan menggunakan k-means, kita bisa mengelompokkan data konsumen bisa berdasarkan umur konsumen, jenis kelamin, dan sebagainya. Dari sini akan ditemukan pola tertentu yang dapat membantu meningkatkan strategi bisnis. Algoritma ini juga dapat diterapkan pada lingkup pendidikan seperti universitas. Kita bisa melihat pola mahasiswa terhadap jurusan yang dipilih berdasarkan jenis kelamin atau asal sekolah. Dengan begitu universitas atau jurusan terkait dapat meningkatkan lagi promosinya agar semakin banyak calon mahasiswa yang tertarik dan lebih mengenal jurusan tersebut sebelum memasuki perkuliahan. 

3. Algoritma Apriori

Algoritma Apriori adalah metode yang digunakan untuk mencari pola hubungan antara satu atau lebih item dalam suatu dataset. Algoritma ini menggunakan aturan asosiasi yang dapat diterapkan pada database yang menampilkan sejumlah besar transaksi atau biasa disebut market basket. Contoh penerapannya misalnya pada sebuah supermarket. Dengan menggunakan algoritma ini, pemilik supermarket dapat mengetahui pola belanja konsumen seperti jika konsumen membeli produk saus sambal dan saus tomat, ada kemungkinan juga membeli produk kecap. Aturan pada algoritma apriori dapat diketahui dengan dua parameter yaitu support berupa persentase kombinasi item dalam database dan confidence yaitu hubungan antar item dalam aturan asosiatif.

4. Algoritma Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data menggunakan metode probabilitas dan statistik yang bertujuan memprediksi peluang di masa depan berdasarkan kejadian atau data di masa lampau. Ciri utama dari Naive Bayes adalah asumsi yang kuat pada independensi dari masing-masing kejadian. Beberapa kegunaan Naive Bayes yaitu antara lain untuk mengklasifikasikan dokumen teks, otomatisasi diagnosa medis, dan mendeteksi serta menyaring spam. Adapun kelebihannya antara lain yaitu dapat digunakan untuk data kuantitatif dan data kualitatif, perhitungan yang cepat dan efisien, tidak memerlukan jumlah data yang banyak, tidak perlu data training yang banyak, dan code yang sederhana jika menggunakan bahasa pemrograman. Disamping itu ada kekurangan dari Naive Bayes salah satunya apabila probabilitas bernilai nol, maka probabilitas pada prediksi juga akan bernilai nol. 

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

5. Pelajari Penerapan Algoritma Data Science di DQLab, Yuk!

Algoritma data science dapat diterapkan di berbagai bidang seperti industri, perbankan, pendidikan, bahkan pemerintahan. Pengolahan data akan lebih mudah dan efisien sehingga bisa dilakukan secara berkala sebagai bahan evaluasi untuk perkembangan bisnis kedepannya. Mengingat persaingan bisnis sangatlah ketat, maka tindakan ini dapat menjadi salah satu solusi agar selangkah lebih maju dari kompetitor. Tentu pekerjaan ini memerlukan seorang yang ahli di bidang data seperti Data Scientist atau Data Analyst. Oleh karena itu, profesi tersebut saat ini banyak dicari perusahaan. Baik pemula maupun yang sudah terjun di bidang IT pun tertarik mempelajarinya. Nah, untuk menjadi seorang ahli data, kamu harus mulai belajar mengolah data dan memahami penggunaan algoritmanya sesuai dengan masalah yang ingin dipecahkan. Pemula bisa memulainya dengan mengikuti kursus data science yang memberikan pembelajaran terstruktur sehingga mudah dipahami. Nah, tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id dan bangun portofolio datamu!

Penulis: Dita Kurniasari 

Editor: Annissa Widya