Dalam dunia machine learning, hadir sebuah algoritma bernama Support Vector Machine atau SVM yang dapat membantu Anda melakukan klasifikasi dan regresi data dalam big data. Tak hanya itu, SVM telah merevolusi cara analisis dan memahami informasi yang kompleks.
Algoritma ini menawarkan pendekatan yang unik dan kuat saat memodelkan hubungan antara variabel-variabel sehingga dapat diaplikasikan ke sistem pengenalan pola hingga analisis sentimen.
Artikel ini akan membahas terkait SVM secara lebih lanjutnya, mulai dari prinsip-prinsip dasarnya, jenis-jenisnya, mekanisme kerjanya, serta kelebihan dan kekurangan dari algoritma tersebut.
Baca Juga : Program Komputer dan Algoritma Pemrograman
Apa yang dimaksud dengan Algoritma Support Vector Machine (SVM)?
Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu algoritma machine learning dalam kategori supervised learning yang mampu menganalisis data dan mengklasifikasikannya ke dalam kelompok-kelompok yang berbeda.
Tidak hanya klasifikasi, algoritma ini juga dapat digunakan untuk tugas regresi sebagai cara untuk memprediksi nilai numerik secara berkelanjutan. Sifatnya yang fleksibel inilah yang membuat SVM dapat digunakan di berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan pola hingga analisis sentimen.
5 Jenis Algoritma SVM
SVM hadir dalam berbagai bentuk yang dirancang masing-masing untuk menangani jenis data yang berbeda, mulai dari yang sederhana hingga yang kompleks. Berikut inilah jenis-jenis algoritma yang dimaksud:
1. SVM Linear
SVM linear merupakan sebuah jenis SVM yang paling sederhana dan mendasar. Jenis algoritma ini umumnya berperan sebagai pemisah ketika data dapat dipisahkan secara linear. Hal ini ditandai dengan adanya garis lurus (dalam dua dimensi) atau bidang datar (dalam tiga dimensi) yang dapat memisahkan dua kelas data dengan sempurna.
Seperti contohnya, Anda akan mendata tentang tinggi dan berat badan sekelompok orang. Penggunaan SVM linear sangat cocok apabila Anda ingin mengklasifikasikan mereka menjadi dua kelompok, yaitu kurus dan gemuk.
2. SVM Non-Linear
Sementara itu, SVM non-linear adalah jenis SVM yang lebih canggih dan fleksibel. Jenis ini digunakan ketika data tidak dapat dipisahkan secara linear, artinya tidak adanya garis lurus atau bidang datar yang dapat memisahkan dua buah kelas secara sempurna.
SVM non-linear menggunakan trik matematika berupa “kernel trick” untuk memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi, di mana data tersebut lebih dapat dipisahkan secara linear.
Contoh penerapan SVM non-linear ini adalah pengenalan gambar kompleks yang akan dipetakan ke dimensi yang lebih tinggi. Hal ini akan membantu Anda menemukan pola-pola yang membedakan antara objek-objek tersebut.
3. SVM Multiclass
Umumnya, SVM hanya dirancang untuk menangani klasifikasi biner antar dua kelas. Namun, Anda dapat melakukan klasifikasi lebih dari dua kelas dengan pendekatan “one-vs-one” (OVO) atau “one-vs-rest” (OVR) yang terdapat dalam jenis SVM satu ini.
Contoh penerapan SVM multiclass adalah dalam mengenali berbagai ekspresi wajah manusia, seperti senang, sedih, marah, terkejut, dan sebagainya.
4. SVM Support Vector Regression (SVR)
SVR merupakan salah satu varian SVM yang digunakan untuk memprediksi nilai yang berkelanjutan. SVR bertugas dalam mencari fungsi yang dapat memprediksi nilai target dengan kesalahan seminimal mungkin, namun dengan tetap menjaga kesederhanaan model.
Contoh penerapan SVR adalah memprediksi penjualan produk sebuah perusahaan berdasarkan data historis penjualan dan faktor-faktor lain yang relevan.
5. SVM Support Vector Clustering (SVC)
Jenis SVM yang terakhir adalah support vector clustering. SVC biasanya digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam cluster-cluster berdasarkan kemiripannya. Metode ini sangat berguna ketika tidak adanya struktur data atau jumlah cluster yang diharapkan.
Contoh penerapan SVC adalah ketika sebuah perusahaan mengelompokkan pelanggan mereka berdasarkan perilaku pembelian, demografi, atau preferensi produk.
Baca Juga : Contoh Algoritma dan Penggunaannya dalam Hidup Sehari-hari
Mengenal Hyperplane, Support Vector, dan Max Margin pada Algoritma SVM
Inti dari konsep algoritma ini terletak pada konsep hyperplane, support vector, dan max margin, yang menciptakan batas keputusan yang optimal untuk klasifikasi data. Berikut ini penjelasan masing-masingnya secara detail:
- Hyperplane: Hyperplane merupakan inti dari algoritma SVM. Dalam SVM linear, hyperplane diartikan sebagai garis lurus atau bidang datar yang memisahkan kelas data. Pada SVM non-linear, data akan diubah ke bentuk yang lebih kompleks dahulu agar bisa dipisahkan dengan hyperplane.
- Support Vector: Selanjutnya support vector diartikan sebagai titik data yang paling dekat dengan hyperplane. Titik-titik ini sangat penting karena mereka menentukan posisi dan orientasi hyperplane. Semakin jauh support vector dari hyperplane, semakin baik pemisahan antara dua kelas data.
- Max Margin: Terakhir adalah margin yang berarti jarak antara hyperplane dan support vector terdekat. Penggunaan algoritma SVM bertujuan untuk menemukan hyperplane dengan margin terbesar. Hal ini dikarenakan margin yang besar menunjukkan pemisahan antara kedua kelas data tersebut tampak sangat jelas dan tegas.
Bagaimana Cara Kerja SVM dalam Klasifikasi Data
Seperti yang dijelaskan sebelumnya, SVM bekerja dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan kelas-kelas data, menggunakan trik kernel untuk menangani data non-linear, dan mengklasifikasikan data baru berdasarkan posisinya terhadap hyperplane.
- Pemetaan Data: Jika Anda tidak dapat memisahkan data secara linear, penggunakan SVM non-linear akan memudahkan Anda dalam memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi. Fungsi kernel ini dapat berupa fungsi polinomial, radial basis function (RBF), atau sigmoid.
- Mencari Hyperplane Optimal: Tahapan selanjutnya, algoritma ini akan mencari hyperplane terbaik yang akan memisahkan dua kelas dengan margin terbesar. Proses ini melibatkan optimasi matematis untuk menemukan parameter hyperplane yang memaksimalkan margin.
- Klasifikasi Data Baru: Setelah hyperplane berhasil ditemukan, SVM dapat digunakan untuk mengklasifikasikan data baru. Data baru akan dipetakan ke ruang fitur yang sama dengan data pelatihan. Setelah itu, posisi relatifnya terhadap hyperplane akan digunakan untuk menentukan kelasnya.
Apa Kelebihan dan Kekurangan SVM?
SVM menawarkan kekuatan dan fleksibilitas dalam analisis data, namun juga memiliki keterbatasan yang perlu dipertimbangkan sebelum mengimplementasikannya. Berikut inilah kelebihan dan kekurangan dari SVM:
Kelebihan SVM
Algoritma ini dikatakan unggul dalam menangani data kompleks sehingga menjadi pilihan yang menarik untuk berbagai aplikasi di dunia nyata.
- Efektif dalam Ruang Dimensi Tinggi: Pertama, SVM unggul dalam pengolahan data yang memiliki banyak ciri atau atribut.
- Efektif dengan Jumlah Sampel Terbatas: Algoritma ini dapat bekerja dengan baik bahkan ketika jumlah data pelatihan tersedia dalam jumlah terbatas.
- Beragam Fungsi Kernel: Kemudian, SVM menawarkan berbagai fungsi kernel yang dapat disesuaikan dengan jenis data yang berbeda-beda.
- Generalisasi yang Baik: SVM cenderung mampu untuk melakukan generalisasi yang baik, Artinya, model yang dihasilkan akan bekerja dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Kekurangan SVM
Di balik kelebihannya, algoritma SVM juga memiliki beberapa keterbatasan yang perlu dipahami agar Anda bisa menggunakannya secara optimal.
- Pelatihan yang Lama: Proses pelatihan SVM dapat memakan waktu yang lama, terutama untuk dataset yang berukuran besar.
- Sensitif terhadap Noise: SVM sensitif terhadap noise dalam data yang dapat mempengaruhi akurasi model.
- Pemilihan Kernel dan Parameter: Tantangan yang harus Anda hadapi selanjutnya dalam menggunakan SVM adalah menentukan kernel yang sesuai serta mengatur parameternya dengan tepat.
- Interpretasi yang Sulit: Terakhir, model SVM bisa saja sulit diinterpretasikan, terutama jika menggunakan fungsi kernel non-linear.
Baca Juga : Reinforcement Learning: Tipe Machine Learning & Implementasinya
Kesimpulan
Algoritma Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode paling kuat dan serbaguna dalam machine learning. Dengan memahami prinsip-prinsip dasarnya, jenis-jenisnya, dan cara kerjanya, Anda dapat memanfaatkan algoritma ini untuk memecahkan berbagai masalah klasifikasi dan regresi data secara akurat.
Untuk mengembangkan keahlian di bidang analisis big data, daftarkan diri Anda ke dalam Kursus Data Science dan Kursus Data Analyst di Course-Net sebagai pihak penyelenggara kursus IT terbaik di Indonesia.
Selain memenangkan sebanyak 4 kali penghargaan tingkat internasional, Anda juga akan diajar langsung oleh coach praktisi kami yang berpengalaman lebih dari 5 tahun. Bahkan, kami menggunakan sistem pembelajaran experience based yang dapat diulang berkali-kali cukup dengan satu kali pembayaran dengan maksimal 18 kali cicilan.
Sebanyak 100.000+ IT People dan 472+ corporate clients sudah membuktikan kepercayaan mereka dengan bergabung bersama kami. Apalagi, Course-Net juga sudah mendapatkan rating bintang 4.9 dari 15.000+ reviews di Google Review. Tunggu apalagi? Daftarkan dirimu di Kursus Data Science dan Kursus Data Analyst sekarang!
