Membandingkan 2 Algoritma Data Science Populer 2023

Algoritma Data Science adalah urutan langkah ataupun tahapan-tahapan logis dan sistematis dalam Data Science untuk menyelesaikan suatu permasalahan. Bisa dikatakan bahwa algoritma Data Science ini ibarat seperti detektif untuk menemukan akar permasalahan dari suatu fenomena yang terjadi di ranah industri data.

Dengan bantuan algoritma maka mereka setidaknya bisa menemukan insight atau wawasan dari data-data yang telah dianalisis dan diolah.

Jika berbicara mengenai Data Science, kita harus memahami perbedaan antara Supervised dan Unsupervised Learning dalam pengolahan data. Data Science dan Machine Learning merupakan teknologi yang diprediksi akan berkembang pesat di masa depan.

Pada artikel kali ini DQLab akan membahas apa saja perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning. Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Algoritma Data Science

Algoritma Data Science adalah algoritma yang digunakan untuk mengolah Data Science. Algoritma Data Science ini dapat dikatakan sebagai harta karun bagi Data Scientist. Dengan adanya algoritma Data Science, Data Scientist akan sangat terbantu dalam menyelesaikan permasalahan datanya dengan lebih efisien serta akurat.

Dalam dunia Data Science terdapat banyak jenis algoritma populer seperti Unsupervised Learning, Supervised Learning, dan Semi-Supervised Learning. Algoritma-algoritma ini penting untuk dipelajari agar kita tahu harus menggunakan model Data Science seperti apa agar menghasilkan output yang sesuai.

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

2. Algoritma Supervised Learning

Jenis algoritma Data Science yang pertama adalah Supervised Learning yang termasuk ke dalam salah satu jenis algoritma Machine Learning. Machine Learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh sebab itu, hal yang pertama kali perlu disiapkan adalah data.

Data pada algoritma ini umumnya dibagi menjadi 2 bagian, yaitu data training dan data testing. Data training nantinya akan digunakan untuk melatih algoritma dalam mencari model yang sesuai, sedangkan data testing akan dipakai untuk menguji dan mengetahui performa model yang didapatkan pada tahapan testing.

Tujuan dari jenis algoritma Machine Learning satu ini adalah mengelompokkan suatu data baru ke data lama yang sudah ada. Data yang sudah ada bisa kita sebut data training. Supervised Learning terdiri dari variabel input dan variabel output. Sehingga kita dapat meramal apa output selanjutnya ketika ingin memasuki input baru. Dalam Supervised Learning, dataset harus dilabeli dengan baik.

3. Algoritma Unsupervised Learning

Pada algoritma Unsupervised Learning, data tidak memiliki label secara eksplisit dan model mampu belajar dari data dengan menemukan pola yang implisit. Sangat berbeda dengan Supervised Learning, Unsupervised Learning merupakan jenis learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang mendeskripsikan data tersebut.

Unsupervised Learning adalah salah satu tipe algoritma Machine Learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering. Metode Unsupervised Learning yang paling umum adalah analisis cluster, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.

4. Cara Kerja Supervised Learning

Cara kerja algoritma Supervised yaitu mampu menerapkan informasi pada suatu data yang dilakukan dengan cara memberi label tertentu, contohnya seperti data yang sebelumnya sudah terklasifikasi disebut dengan Supervised Machine Learning Algorithm. Jenis algoritma ini dilakukan dengan cara perbandingan dalam pengalaman belajar yang sumbernya dari peristiwa sebelumnya, selain itu algoritma ini juga memiliki kemampuan dalam memberi target pada suatu output.

5. Cara Kerja Unsupervised Learning

Cara kerja algoritma ini yaitu akan mencari pola tersembunyi (eksplisit) dari dataset yang diberikan. Unsupervised Machine Learning bekerja dengan menganalisis data yang tidak berlabel untuk menemukan pola tersembunyi dan menentukan korelasinya. Pendekatan ini tidak menggunakan data training dan data test untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi dengan tujuan mengelompokkan objek yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Beberapa contoh algoritma yang dapat digunakan dalam Unsupervised Learning seperti, K-Means, Hierarchical clustering, DBSCAN, dan Fuzzy C-Means.

6. Contoh Algoritma Supervised Learning

Terdapat banyak sekali contoh aplikasi Supervised Learning, salah satu yang paling populer adalah aplikasi pengenalan wajah contohnya adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Convolutional Neural Networks (CNN) adalah jenis JST yang digunakan untuk mengidentifikasi wajah orang. Model ini mampu menggambar fitur dari gambar melalui berbagai filter. Nantinya, jika ada nilai kesamaan yang tinggi antara input gambar dan gambar di dalam database, kecocokan yang positif akan menjadi output.

Perusahaan mesin telusur terkemuka di China, Baidu, telah berinvestasi dalam pengenalan wajah. Meskipun telah memasang sistem pengenalan wajah di sistem keamanannya, kini teknologi ini diperluas ke bandara-bandara utama China. Baidu akan menyediakan bandara dengan teknologi pengenalan wajah yang akan memberikan akses ke para awak dan staf. Alhasil, penumpang tidak perlu mengantri panjang untuk check-in penerbangan karena cukup naik ke pesawat dengan memindai wajah mereka.

7. Contoh Algoritma Unsupervised Learning

Salah satu contoh implementasi Unsupervised Learning adalah clustering. Dengan teknologi clustering, sebuah perusahaan dapat mengidentifikasi customer segmen yang berpotensial untuk menjual produk mereka. Perusahaan dapat mengidentifikasi customer segmen yang paling mungkin menggunakan layanan atau membeli produk mereka. Perusahaan juga dapat mengevaluasi segmen pelanggan lalu memutuskan untuk menjual produk guna memaksimalkan keuntungan mereka.

Contohnya ketika seorang Data Analyst ingin mengelompokkan client dari salah satu provider hosting di Indonesia berdasarkan kemiripan sifat dalam hal pendapatan umur, hobi, dan jenis pekerjaannya. Maka untuk mengelompokkan customer berdasarkan kemiripan sifat, Machine Learning tidak memerlukan data training. Melainkan menggunakan data yang ada langsung bisa mengelompokkan customer-customer tersebut.

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

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 Sign Up 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, Sign Up sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita