Mengenal Tipe-Tipe Algoritma Data Science dan Fungsinya

tipe algoritma data science

Tak dapat kita pungkiri bahwa data science menjadi salah satu bidang penting di era transformasi digital seperti sekarang. Sebab, mayoritas perusahaan membutuhkan data untuk membantu proses pengambilan keputusan (decision making). Dalam penerapannya, data science menggunakan algoritma untuk memecahkan suatu permasalahan pada proses bisnis.

Pada dasarnya, data science bukanlah ilmu yang berdiri sendiri. Melainkan merupakan kombinasi dari beberapa bidang seperti statistik, matematika, dan komputer. Dalam praktiknya pun, data science akan menggabungkan machine learning dan artificial intelligence (AI) untuk membentuk suatu algoritma. Algoritma inilah yang nantinya akan berguna dalam sistem pengambilan keputusan perusahaan.

Ada beberapa jenis algoritma data science yang sering perusahaan gunakan untuk membantu business process perusahaan. Biasanya, perusahaan akan menggunakan algoritma sesuai dengan jenis data yang mereka miliki di database. Untuk lebih jelasnya, simak penjelasannya melalui artikel berikut ini.

Tipe Algoritma Data Science

Algoritma merupakan urutan langkah logis yang berguna untuk menyelesaikan suatu masalah secara sistematis. Secara sederhana, algoritma bisa kita artikan sebagai sekumpulan perintah yang terstruktur dan diimplementasikan kedalam bentuk program komputer untuk menyelesaikan suatu masalah komputasi tertentu.

Dalam dunia bisnis, algoritma ini akan sangat berguna untuk membantu proses pengolahan data (data management) dan analisis data Terutama menganalisis data dalam jumlah besar (big data analytics). Dengan algoritma data science, proses komputasi akan berjalan dengan lebih cepat, efisien, serta memberikan hasil yang akurat guna mendukung pertumbuhan bisnis.

Untuk penerapannya, ada beberapa jenis algoritma yang perlu data scientist kuasai. Secara umum, algoritma ini terbagi menjadi tiga berdasarkan jenis data yang ada. Yaitu supervised learning, unsupervised learning, serta reinforcement learning. Berikut adalah penjelasannya masing-masing:

Baca Juga :

1. Algoritma Supervised Learning (Classification Models)

algoritma data science

Merupakan algoritma pembelajaran terpadu, di mana algoritma ini menggunakan data yang memiliki label. Artinya, algoritma supervised learning mengidentifikasi fitur secara eksplisit untuk proses prediksi dan classification.

digital marketing agency

Algoritma supervised learning terbagi menjadi dua jenis, yakni data latih dan data uji. Sehingga, jenis algoritma ini tidak dapat belajar sendiri, melainkan harus mendapatkan contoh terlebih dahulu. Caranya adalah dengan memberi label pada dataset.

Supervised learning dapat membantu perusahaan untuk memecahkan berbagai masalah. Misalnya mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah di kotak masuk email.

Di sisi lain, algoritma ini memiliki 3 model. Yaitu classification, regression, dan forecasting. Contoh algoritma supervised learning yang cukup populer adalah Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbour (KNN), Regresi Linier, Random Forest, Decision Tree, serta Artificial Neural Network (ANN).

2. Algoritma Unsupervised Learning (Clustering Analysis)

Berikutnya adalah unsupervised learning atau clustering analysis. Berbeda dari supervised learning, jenis algoritma ini tidak membutuhkan pembelajaran terpadu. Arinya, unsupervised learning menggunakan data yang tidak memiliki label.

Algoritma ini akan mengidentifikasi data berdasarkan struktur, segmen serupa, kepadatan, dan fitur yang sama. Gunanya adalah untuk menarik kesimpulan dari dataset. Algoritma ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kemiripannya atau bisa kita sebut dengan istilah clustering.

Tujuan dari clustering ini adalah untuk mengelompokkan data, sehingga objek-objek pada satu cluster akan serupa. Dengan clustering, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pasar atau melakukan segmentasi calon pelanggan potensial (qualified lead) untuk menjadi target pasar penjualan.

Melalui pengelompokan ini, perusahaan bisa menentukan manakah segmen pelanggan yang paling potensial untuk membeli produk dalam sales process. Sehingga, hal ini berguna untuk meningkatkan sales growth, pendapatan, dan profitabilitas perusahaan.

Dalam prosesnya, clustering terdiri atas sejumlah tahapan. Yakni mengidentifikasi objek studi sebagai satu cluster. Kemudian mengelompokkan cluster berdasarkan kemiripan untuk membentuk cluster yang lebih besar. Kemudian data analyst baru bisa menganalisisnya.

Adapun beberapa contoh algoritma unsupervised learning adalah  K-Means, DBSCAN dan hirarki clustering.

Baca Juga :

3. Algoritma Reinforcement Learning

Jenis yang ketiga adalah reinforcement learning, yang juga merupakan bagian dari metode deep learning. Algoritma ini berbeda dengan supervised learning maupun unsupervised learning. Sebab algoritma ini bertujuan untuk membuat komputer dapat belajar sendiri dari lingkungan secara otomatis.

Reinforcement learning biasanya berguna untuk membantu menemukan situasi mana yang membutuhkan tindakan. Atau membantu menemukan action plan mana yang menghasilkan reward tertinggi selama periode tertentu.

Dalam algoritma reinforcement learning, ada beberapa istilah penting, yaitu agent, environment (e), reward (r), state (s), policy (π), value (V), value function, model of the environment, model based methods, dan Q value atau action value (Q).

  • Agent : entitas yang melakukan tindakan di environment untuk mendapatkan beberapa reward
  • Environment (e) : skenario yang harus dihadapi agent
  • Reward (r) : pengembalian langsung yang diberikan kepada agent ketika melakukan tindakan atau tugas tertentu
  • State : keadaan yang mengacu pada situasi saat ini
  • Policy (π) : strategi yang agent terapkan untuk memutuskan tindakan selanjutnya berdasarkan state
  • value(V) : pengembalian jangka panjang
  • Value function : fungsi yang menentukan nilai state yang merupakan jumlah total reward
  • Model of environment : model process yang bertugas untuk menirukan keadaan lingkungan
  • Model based method : metode pemecahan masalah yang menggunakan metode berbasis model
  • Q value atau action value (Q) : hampir mirip dengan value (V), namun membutuhkan parameter tambahan untuk actionnya

Contoh penggunaan reinforcement learning adalah robot untuk mengambil barang dari satu tempat ke tempat lain dalam industri manufaktur. Robot tersebut dilatih untuk menghafal objek dan melakukan pekerjaan dengan ketepatan dan kecepatan yang tinggi. Adapun contoh algoritma reinforcement learning adalah Q-Learning.

Demikian adalah ulasan mengenai algoritma data science. Pada dasarnya, data science sendiri memang memegang peran penting dalam growth strategy dan perkembangan perusahaan. Apalagi di tengah maraknya digitalisasi bisnis seperti saat ini.

Sementara itu, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

inMarketing adalah Digital Transformation Consultant dan Digital Marketing Strategy yang fokus pada Leads Conversion, Data-Driven dan Digital Analytics. Kami membantu korporasi untuk tumbuh lebih cepat dengan Marketing Technology Strategy. Konsultasi dengan kami? Contact.