Mengenal Algoritma Prediksi dalam Data Mining dan Jenisnya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

29 February 2024

•

167

Algoritma prediksi dalam data mining adalah salah satu alat untuk membuat perkiraan mengenai kejadian di masa depan. Pasalnya, algoritma prediksi dalam data mining bisa memanfaatkan data historis untuk membuat perkiraan tentang masa depan.

Dengan memanfaatkan ini, bisnis dapat meningkatkan layanan pelanggan hingga pengambilan keputusan strategis. Untuk lebih lengkapnya, baca artikel ini sampai habis ya!

Apa yang Dimaksud dengan Algoritma Data Mining?

Algoritma data mining adalah kumpulan teknik dan prosedur yang digunakan untuk mengeksplorasi hingga mengekstrak pola dari data set besar. Tujuannya adalah untuk identifikasi hubungan, tren, dan pola yang mungkin tidak langsung terlihat.

Algoritma ini mampu mengolah data mentah menjadi informasi yang dapat ditindaklanjut. Hal ini dilakukan dengan memanfaatkan metode statistik, machine learning, dan analisis prediktif.

Sementara itu, algoritma prediksi dalam data mining adalah salah satunya. Algoritma prediksi dalam data mining ini merupakan teknik analitik yang digunakan untuk memodelkan dan memprediksi nilai masa depan berdasarkan data historis.

Tujuan algoritma prediksi adalah untuk mengidentifikasi pola dalam data set besar menggunakan informasi historis guna prediksi kejadian masa depan.

Algoritma Apa Saja yang Lazim Digunakan Untuk Prediksi dalam Data Mining?

Beberapa jenis algoritma prediksi dalam data mining yang umum digunakan antara lain:

1. Regresi (Linear dan Logistik)

Algoritma prediksi dalam data mining adalah regresi yang meliputi linear dan logistik. Berikut adalah penjelasan detailnya:

Regresi Linear
Ini digunakan untuk memodelkan hubungan variabel dependen numerik dan satu atau lebih variabel independen secara linear. Banyak digunakan di ekonomi, bisnis, dan bidang penelitian untuk memprediksi nilai seperti penjualan, harga, dan skor.
Regresi Logistik
Ini digunakan untuk situasi di mana variabel dependen adalah kategorikal. Umumnya, untuk prediksi biner seperti ya/tidak, sukses/gagal. Ini banyak digunakan dalam medis untuk prediksi penyakit, keuangan untuk prediksi kegagalan kredit, dan e-commerce untuk prediksi pembelian.

Baca Juga: Penerapan Metode Data Mining dalam Berbagai Industri

2. Pohon Keputusan (Decision Trees)

Berikutnya, algoritma prediksi dalam data mining adalah decision trees. Ini merupakan model prediktif yang menggunakan serangkaian aturan keputusan berbasis kondisi.

Cocok digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Pohon keputusan seringkali digunakan dalam manajemen risiko, di mana keputusan harus dibuat berdasarkan berbagai kondisi. Selain itu, ini juga sering digunakan dalam pemasaran untuk segmentasi pelanggan.

3. Random Forest

Algoritma prediksi dalam data mining selanjutnya adalah random forest. Ini merupakan metode ensemble yang menggunakan banyak pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi lebih stabil dan akurat.

Dengan menggabungkan hasil dari berbagai pohon, ia mengurangi overfitting. Ini sangat berguna dalam biologi untuk klasifikasi jenis spesies. Sementara itu, dalam keuangan ini digunakan untuk prediksi risiko kredit. Lalu, di e-commerce untuk rekomendasi produk.

4. Support Vector Machines (SVM)

Lalu, algoritma prediksi dalam data mining adalah SVM. Ini merupakan algoritma untuk klasifikasi dan regresi dengan mencari hyperplane dalam ruang multidimensi yang memisahkan kelas data.

Algoritma ini sangat efektif dalam kasus dimana jumlah dimensi lebih besar dari jumlah sampel. SVM digunakan dalam pengenalan gambar. Ini juga digunakan di bioinformatika untuk klasifikasi protein, dan dalam keuangan guna prediksi pasar saham.

5. Neural Networks

Kemudian, algoritma prediksi dalam data mining adalah neural networks. Ini merupakan algoritma yang meniru cara kerja otak manusia untuk mengenali pola dan membuat prediksi.

Dengan kemampuan untuk belajar dari data besar, mereka digunakan dalam beberapa hal seperti:

Pengenalan suara dan gambar.
Prediksi cuaca.
Algoritma perdagangan otomatis di sektor keuangan.

Baca Juga: Penerapan Metode Data Mining dalam Berbagai Industri

6. Algoritma K-Nearest Neighbors (K-NN)

Algoritma prediksi dalam data mining berikutnya adalah K-Nearest Neighbors (K-NN). Ini merupakan metode sederhana yang memprediksi nilai atau kategori sebuah objek berdasarkan k objek terdekat dalam ruang fitur.

Ini juga digunakan dalam rekomendasi produk, klasifikasi dokumen, dan sebagai metode benchmarking untuk prediksi kompleks.

7. Gradient Boosting dan XGBoost

Berikutnya adalah Gradient Boosting dan XGBoost. Berikut adalah penjelasan detailnya:

Gradient Boosting: Teknik yang membangun model secara berurutan, setiap model baru mengoreksi kesalahan dari model sebelumnya. Sangat efektif untuk data set yang kompleks dan tidak terstruktur.
XGBoost: Implementasi yang dioptimalkan dari gradient boosting dengan kecepatan dan efisiensi yang lebih tinggi. Ini sering digunakan dalam kompetisi data science untuk tugas prediktif.

8. Time Series Analysis

Algoritma prediksi dalam data mining terakhir adalah Time Series Analysis. Ini melibatkan pemodelan data yang diindeks menurut waktu untuk memprediksi nilai masa depan berdasarkan tren sebelumnya.

Demikian pembahasan lengkap mengenai algoritma prediksi dalam data mining. Penjelasan di atas menunjukkan bahwa algoritma prediksi memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang.

Selain prediksi, ada berbagai macam jenis algoritma lainnya yang bisa digunakan dalam mengolah data. Tertarik untuk mempelajarinya?

Bagi yang tertarik, MinDi rekomendasikanmu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini cocok banget buat kamu yang mau belajar data science dari nol hingga mahir.

Kamu bisa belajar mulai dari teori dasar, tools, scope of work, hingga praktik dengan real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampai jadi! Selain itu, ini juga cocok buat kamu yang beralih karir dan mulai dari nol.

Sebab, pembelajarannya dilengkapi dengan silabus beginner-friendly dan panduan praktisi ahli. So, tunggu apa lagi? Segera daftar dan kembangkan keahlianmu di data science bareng Dibimbing.id!