Metode Naive Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang sederhana namun sangat efektif untuk berbagai jenis masalah, mulai dari pengelompokan data hingga prediksi. Dengan pendekatan berbasis probabilitas, algoritma ini mampu memberikan hasil yang akurat meski dengan data yang kompleks.
Artikel ini akan membahas secara lengkap pengertian, prinsip kerja, kelebihan, dan penerapan Metode Naive Bayes dalam dunia nyata, menjadikannya pilihan populer dalam machine learning. Siap memahami bagaimana metode algoritma ini bekerja dan mengapa ia menjadi andalan dalam analisis data? Mari kita mulai!
Pengertian Apa itu Naive Bayes?
Apa itu Metode Naive Bayes?
Algoritma Naive Bayes atau Metode Naive bayes adalah salah satu metode paling banyak digunakan pada klasifikasi biner serta multivlass. Metode ini juga sering disebut dengan naive bayes classifier. Metode naive bayes classifier adalah teknik supervised yang mengelompokkan objek pada masa depan dengan cara menentukan label kelas pada catatan memakai probabilitas bersyarat.
Probabilitas bersyarat itu sendiri merupakan parameter peluang pada sebuah perisitiwa yang terjadi didasarkan pada peristiwa lainnya yang sudah terjadi. Baik itu berdasarkan asumsi, pernyataan, peristiwa terbukti hingga peristiwa yang masih praduga.
Apa itu supervised?
Istilah dari supervised yang digunakan ini mengacu pada pengelompokan training data yang telah ditulis label dengan kelas. Contohnya transaksi sebuah penipuan sudah diberi tanda menjadi data transaksional. Lalu apabila Anda akan mengelompokkan transaksi pada masa depan menjadi sebuah penipuan atau tidak maka jenis dari pengelompokan tersebut disebut supervised.
Apa itu Teorema Bayes?
Teorema Bayes adalah salah satu prinsip dasar dalam teori probabilitas yang digunakan untuk menghitung probabilitas suatu kejadian berdasarkan informasi atau bukti baru. Teorema ini dinamai dari seorang matematikawan Inggris, Thomas Bayes, yang pertama kali mengemukakannya. Teorema Bayes itu sendiri dituliskan dengan rumus berikut:
Rumus Teorema Bayes
| P(A|B) = P(B|A)P(A)P(B)
Adapun keterangan dari rumus di atas yaitu:
- P(A|B): probabilitas A yang terjadi berdasarkan bukti dimana B sudah terjadi atau disebut probabilitas superior.
- P(B|A): kebalikan dari penjelasan di atas yaitu probabilitas B yang terjadi menggunakan bukti dari A yang sudah terjadi.
- P(A): peluang terjadinya peristiwa A
- P(B): peluang terjadinya kejadian B
Secara sederhana, teorema Bayes ini merupakan rumus matematika secara sederhana dalam menemukan probabilitas saat probabilitas lainnya sudah diketahui.
Tujuan Serta Contoh Penggunaan Metode Naive Bayes
Berikut tujuan serta contoh penggunaannya:
Tujuan penggunaan naive bayes
Tujuan dari algoritma naive bayes adalah mengelompokkan probabilitas yang didasarkan pada pembelajaran mesin berdasarkan probabilitas yang lain. Metode naive bayes adalah salah satu metode yang dinilai paling efektif dalam menganalisis adanya ancaman fraud ataupun penipuan. Jadi dengan memprediksi bahaya yang muncul terjadi, Anda bisa menentukan solusi awal yang tepat dilakukan dalam mencegah hal yang tidak diinginkan.
Contoh penggunaan metode naive bayes
Teknik ini bisa digunakan untuk menilai banyak hal salah satu contohnya yaitu prakiraan cuaca. Jadi seperti yang diketahui prakiraan cuaca bisa memprediksi cuaca pada esok hari apakah cerah, hujan maupun berangin yang bisa dilihat berdasarkan analisa suhu, kelembapan hingga tekanan udara dan lain sebagainya.
Selain itu metode ini juga bisa digunakan petugas bank dalam memprediksi pemohon pinjaman apakah seorang defaulter atau non-defaulter. Hal ini bisa dilihat dari jumlah pinjaman, angsuran setiap bulannya, tenor, pendapatan, rasio utang hingga jumlah tunggakan. Jadi dengan mengetahui hal tersebut, petugas bank bisa menentukan apakah seseorang tersebut bisa diberikan pinjaman atau tidak.
Selain itu petugas bank juga bisa menentukan jumlah kredit dan suku bunga yang bisa diperoleh oleh pemohon. Masih banyak lagi contoh penerapan dari metode naive bayes ini. Contoh selanjutnya yaitu pada bidang medis atau kesehatan.
Pada bidang ini dokter bisa memperkirakan keberhasilan dari pengobatan serta kondisi pasien yang dilihat dari data atau informasi yang diperoleh. Informasi penting yang perlu diketahui diantaranya seperti tekanan darah, kadar gula darah, jenis pengobatan atau kadar hemoglobin yang dimiliki. Dari data tersebut, dokter bisa memberikan keputusan kira-kira metode pengobatan atau alternatif selanjutnya yang akan dilakukan.
Baca Juga : Deep Learning: Algoritma dan Bedanya dengan Machine Learning
Jenis-jenis Naive Bayes Classifier
Berikut jenis-jenis classifiernya:
Mulitinomial Naive Bayes
Multinomial naive bayes adalah salah satu jenis metode dari naive bayes yang dipakai dalam mengelompokkan kategori dokumen. Contohnya seperti yang diketahui setiap dokumen bisa dibedakan menjadi beberapa jenis berdasarkan kategori atau tema yang dimiliki.
Contohnya dikelompokkan berdasarkan tema olahraga, politik, teknologi, ekonomi, entertainment dan sebaiknya. Selain itu pengelompokan ini juga didasarkan pada frekuensi jumlah kata yang sering muncul pada dokumen tersebut.
Bernoulli Naive Bayes
Bernoulli naive bayes adalah metode naive bayes yang menggunakan fitur biner (0s dan 1s). Berbeda dengan jenis pemodelan naive bayes sebelumnya, tipe yang satu ini hasil pengelompokan yang didapat hanya sebatas “ya” atau “tidak”.
Prediktor yang dimasukkan yaitu disebut variabel boolean. Contohnya prediksi pada sebuah kata yang muncul di teks ada atau tidak.
Gaussian Naive Bayes
Jenis selanjutnya naive bayes classifier adalah gaussian naive bayes. Distribusi gaussian merupakan asumsi penjabaran nilai kontinu tentang setiap layanan yang isinya berupa nilai numerik.
Jadi saat diplot akan terlihat kurva yang bentuknya seperti lonceng simetris mengenai rata-rata nilai layanan tersebut. Jenis metode ini dipakai apabila prediktor tidak diskrit tetapi mempunyai nilai kontinu serta prediktor dianggap sebagai sampel dari penjabaran gaussian.
Kegunaan dan Fungsi Naive Bayes
Berikut kegunaannya:
Perkiraan real time
Naive bayes dapat digunakan untuk memperkirakan sebuah data secara real time. Hal tersebut karena metode ini dapat dengan mudah diimplementasi serta memiliki sistem komputasi yang cepat. Oleh karena itu dengan menggunakan metode ini bisa mengetahui probabilitas yang mungkin pada suatu data dalam respon langsung atau real time.
Prediksi multi-kelas
Manfaat selanjutnya dari naive bayes adalah untuk memprediksi multi-kelas. Algoritam naive bayes classifier ini bisa dipakai dalam memperkirakan probabilitas posterior yang diambil dari beberapa kelas untuk variabel target.
Pengelompokan teks
Kegunaan naive bayes adalah untuk mengelompokkan teks. Hal tersebut karena metode ini memiliki fitur layanan prediksi multiclass yang cocok digunakan sebagai klasifikasi teks. Oleh karena itu metode ini dapat dipakai dalam memecahkan masalah misalnya melakukan penyaringan spam pada pesan masuk atau analisis sentimen.
Sistem rekomendasi
Naive bayes juga dapat digunakan dalam membuat sistem rekomendasi. Hal ini berguna dalam menyaring sebuah informasi yang tak terlihat serta bermanfaat dalam prakiraan cuaca. Oleh karena itu bagi Anda yang senang sekali dengan berbagai hal yang berkaitan dengan probabilitas serta penerapannya akan sangat cocok menggunakan metode naive bayes ini.
Itulah sedikit penjelasan mengenai naive bayes. Anda bisa mengikuti coaching dari CourseNet dan dapatkan experience serta sharing knowledge dengan mentor ataupun antar student. Di CourseNet Anda bisa mengupgrade skill Anda termasuk dalam memperdalam pengetahuan mengenai metode naive bayes.
Anda bisa memilih pilihan paket coaching yang ada di CourseNet mulai dari kursus networking, kursus cyber security, kursus data science dan lain sebagainya. Kini selain Anda mengetahui pengertian dari metode naive bayes, Anda juga mengetahui apa saja jenis-jenis serta penerapannya.
