Dokumen tersebut membahas metode pembelajaran (learning methods) dalam data science, termasuk supervised learning, unsupervised learning, dan semi-supervised learning. Dokumen juga menjelaskan peran data science dalam membantu pengambilan keputusan bisnis dan contoh penerapan metode-metode pembelajaran seperti estimasi, peramalan, klasifikasi, klastering, dan asosiasi untuk berbagai masalah bisnis.

1. GTA – DATA SCIENCE FUNDAMENTAL
LEARNING METHODS

2. DTS 2022 #Jadijagoandigital
1 Build better presentations in less time
PERAN
DATA SCIENCE
METODE DAN ALGORITMA
(LEARNING METHODS)

3. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Data Science Values
• help companies make faster, more
intelligent decisions
• can help a company to gain useful insight
to increase revenues, get or retain
customers, and improve operations
• making decision based on knowledge /
patterns / insights discovered from data
• actionable knowledge that creates values

4. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Kategorisasi Algoritma Data Mining
(Learning Methods)
Unsupervised
Learning
Supervised
Learning
Semi-
Supervised
Learning
Association based
Learning

5. DTS 2022 #Jadijagoandigital
1. Supervised Learning
• Pembelajaran dengan guru, data set memiliki target/label/class
• Sebagian besar algoritma data mining (estimation,
prediction/forecasting, classification) adalah supervised learning
• Algoritma melakukan proses belajar berdasarkan nilai dari variabel
target yang terasosiasi dengan nilai dari variable prediktor

6. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Dataset dengan Label

7. DTS 2022 #Jadijagoandigital

8. DTS 2022 #Jadijagoandigital
2. Unsupervised Learning
• Algoritma data mining mencari pola dari semua variable (atribut)
• Variable (atribut) yang menjadi target/label/class tidak ditentukan
(tidak ada)
• Algoritma clustering adalah algoritma unsupervised learning

9. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Dataset tanpa Label

10. DTS 2022 #Jadijagoandigital

11. DTS 2022 #Jadijagoandigital
3. Semi-Supervised Learning
• Semi-supervised learning adalah
metode data mining yang
menggunakan data dengan label
dan tidak berlabel sekaligus dalam
proses pembelajarannya
• Data yang memiliki kelas
digunakan untuk membentuk
model (pengetahuan), data tanpa
label digunakan untuk membuat
batasan antara kelas

12. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Contoh Penerapan Data Science

13. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Peran Utama Data Mining
#Jadijagoandigital
Estimasi
Forecasting
Klasifikasi
Klastering
Asosiasi
1
2
3
4
5

14. DTS 2022 #Jadijagoandigital
1. Estimasi Waktu Pengiriman Makanan

15. DTS 2022 #Jadijagoandigital
2. Forecasting Harga Saham

16. DTS 2022 #Jadijagoandigital

17. DTS 2022 #Jadijagoandigital
3. Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa

18. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Pengetahuan Berupa Pohon Keputusan

19. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Prediksi Calon Legislatif DKI Jakarta

20. DTS 2022 #Jadijagoandigital
4. Klastering Bunga Iris

21. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Pengetahuan (Model) berupa klaster

22. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Klastering Jenis Pelanggan

23. DTS 2022 #Jadijagoandigital
5. Aturan Asosiasi Pembelian Barang

24. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Pengetahuan Berupa Aturan Asosiasi

25. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Contoh Aturan Asosiasi
• Algoritma association rule (aturan asosiasi) adalah algoritma yang
menemukan atribut yang “muncul bersamaan”
• Contoh, pada hari kamis malam, 1000 pelanggan telah melakukan belanja
di supermaket ABC, dimana:
• 200 orang membeli Sabun Mandi
• dari 200 orang yang membeli sabun mandi, 50 orangnya membeli Fanta
• Jadi, association rule menjadi, “Jika membeli sabun mandi, maka
membeli Fanta”, dengan nilai support = 200/1000 = 20% dan nilai
confidence = 50/200 = 25%
• Algoritma association rule diantaranya adalah: Apriori algorithm, FP-
Growth algorithm, GRI algorithm

26. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Output/Pola/Model/Knowledge
1. Formula/Function (Rumus atau Fungsi Regresi)
• Waktu Tempuh = 0.48 + 0.6 JARAK + 0.34 LAMPU + 0.2 PESANAN
2. Decision Tree (Pohon Keputusan)
3. Tingkat Korelasi
4. Rule (Aturan)
• IF ips3=2.8 THEN lulustepatwaktu
5. Cluster (Klaster)

27. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Contoh Algoritma yang dipakai
1. Estimation (Estimasi):
Linear Regression (LR), Neural Network (NN), Deep Learning (DL), Support
Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM), dll
2. Forecasting (Prediksi/Peramalan):
Linear Regression (LR), Neural Network (NN), Deep Learning (DL), Support
Vector Machine (SVM), Generalized Linear Model (GLM), dll
3. Classification (Klasifikasi)
Decision Tree (CART, ID3, C4.5, Credal DT, Credal C4.5, Adaptative Credal C4.5),
Naive Bayes (NB), K-Nearest Neighbor (kNN), Linear Discriminant Analysis
(LDA), Logistic Regression (LogR), dll
4. Clustering (Klastering)
K-Means, K-Medoids, Self-Organizing Map (SOM), Fuzzy C-Means (FCM), dll
5. Association (Asosiasi)
FP-Growth, A Priori, Coefficient of Correlation, Chi Square, dll

28. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Profiling dan Prediksi Koruptor

29. DTS 2022 #Jadijagoandigital
Terima Kasih
#Jadijagoandigital