Menyingkap Rahasia Algoritma Machine Learning: SVM, Pohon Keputusan, dan K-Nearest Neighbors

Dunia machine learning dibangun oleh berbagai algoritma cerdas yang mampu belajar dari data. Algoritma ini memiliki fungsi berbeda-beda dan diterapkan sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Kita akan pelajari tiga algoritma machine learning yang populer, yaitu Support Vector Machines (SVM), Pohon Keputusan (Decision Trees), dan K-Nearest Neighbors (KNN).

Ketiga algoritma machine learning di atas, SVM, Pohon Keputusan, dan KNN, telah diterapkan dalam berbagai bidang sebagai berikut:

• keuangan: deteksi kecurangan, penilaian risiko, perdagangan algoritmik;
• kesehatan: diagnosis medis, penemuan obat, pengobatan personal;
• manufaktur: pemeliharaan prediktif, kontrol kualitas, deteksi cacat;
• retail: rekomendasi produk, pemasaran tertarget, segmentasi pelanggan; dan
• transportasi: prediksi lalu lintas, optimalisasi rute, kendaraan otonom.

Mari kita pelajari satu per satu ketiga algoritma machine learning tersebut!

1. Support Vector Machines (SVM): Mencari Batas Pemisah Optimal

SVM berfungsi untuk melakukan klasifikasi data. Bayangkan kamu memiliki data tentang gambar kucing dan anjing. SVM akan mencari sebuah batas pemisah optimal di antara kedua kelas tersebut. Data yang berupa gambar kucing akan ditempatkan di satu sisi batas, sementara gambar anjing akan ditempatkan di sisi lainnya.

Proses pencarian batas optimal ini memperhitungkan margin, yaitu jarak antara titik data dengan batas tersebut. Semakin besar margin, semakin baik akurasi klasifikasi yang dihasilkan oleh SVM. SVM efektif digunakan untuk berbagai tugas klasifikasi seperti deteksi spam email, identifikasi penyakit berdasarkan gambar x-ray, dan analisis sentimen media sosial.

2. Pohon Keputusan: Klasifikasi Bertahap

Mirip seperti diagram alur (flowchart), Pohon Keputusan melakukan klasifikasi data secara bertahap berdasarkan serangkaian pertanyaan. Misalnya, kamu ingin membuat model untuk memprediksi apakah seseorang akan membeli produk tertentu berdasarkan usia dan pendapatannya.

Pohon Keputusan akan membagi data menjadi beberapa cabang berdasarkan pertanyaan, seperti “Apakah usia pelanggan lebih dari 30 tahun?” atau “Apakah pendapatan pelanggan di atas rata-rata?”. Setiap jawaban akan mengarahkan kamu ke cabang berikutnya hingga sampai pada kesimpulan akhir, yaitu kemungkinan pelanggan tersebut melakukan pembelian.

Keunggulan Pohon Keputusan adalah kemudahan interpretasinya. Kamu dapat dengan mudah melihat alur pengambilan keputusan yang dilakukan oleh model ini. Namun, Pohon Keputusan dapat menjadi kompleks dengan banyaknya cabang jika kamu memiliki banyak variabel penentu.

3. K-Nearest Neighbors (KNN): Belajar dari Tetangga Terdekat

KNN adalah algoritma klasifikasi yang sangat intuitif. KNN bekerja dengan mencari k (jumlah tetangga terdekat) titik data yang paling mirip dengan data baru yang ingin diklasifikasikan. Misalnya, kamu memiliki data tentang harga dan luas rumah yang sudah terjual.

KNN akan digunakan untuk memprediksi harga rumah baru berdasarkan harga dan luas rumah yang telah terjual sebelumnya. KNN akan mencari k rumah yang paling mirip dengan rumah baru tersebut dalam hal harga dan luas, kemudian menghitung rata-rata harga dari k tetangga terdekat tersebut sebagai harga prediksi untuk rumah baru.

KNN mudah diimplementasikan dan tidak membutuhkan banyak pelatihan data. Namun, kelemahan KNN adalah kebutuhan untuk menyimpan semua data latihan untuk dapat menemukan k tetangga terdekat pada saat klasifikasi. Hal ini bisa menjadi masalah jika kamu memiliki dataset yang sangat besar atau memiliki keterbatasan ruang penyimpanan.

Baca juga: Menyingkap Dunia Machine Learning dan Algoritma, Otak di Balik Kecerdasan Buatan

Manakah yang terbaik?

Algoritma machine learning, seperti SVM, Pohon Keputusan, dan KNN, merupakan beberapa contoh dari berbagai teknik cerdas yang digunakan untuk menganalisis data dan membuat prediksi. Masing-masing algoritma memiliki keunggulan dan kelemahan tersendiri dan cocok digunakan untuk permasalahan yang berbeda.

Memilih algoritma yang tepat tergantung pada jenis data, tujuan analisis, dan sumber daya yang tersedia. Sebagai pemula di dunia machine learning, kamu bisa memulai dengan mempelajari algoritma yang telah disebutkan di atas dan mengeksperimen dengan berbagai dataset untuk melihat mana yang memberikan hasil terbaik.

Ikuti kelas: Belajar Memanfaatkan Kecerdasan Buatan (AI) dalam Produk bagi Product Manager

Ingatlah bahwa machine learning masih terus berkembang dan muncul banyak algoritma baru yang lebih canggih. Teruslah belajar dan mengasah keterampilan agar kamu dapat menjadi seorang machine learning engineer yang mampu memberikan solusi inovatif untuk berbagai permasalahan.

Pelajari perihal AI lebih dalam dengan mengikuti AI Mastery Bootcamp Batch 4 di Skill Academy. Klik banner di bawah untuk informasi yang lebih lanjut. Yuk, belajar AI bareng Skill Academy!