TEKNO BANGET Berita Teknologi Review Laptop Komputer Gadget,Smartphone, Handphone,Gratis Download Games, Aplikasi, Software, Tutorial,Tips Trick InternetHello Sobat TeknoBgt! Jika kamu sedang belajar tentang machine learning, pasti kamu sudah tahu tentang KNN. KNN adalah salah satu metode yang sering dipakai dalam klasifikasi data. Namun, jika kamu masih bingung tentang cara menghitung KNN, jangan khawatir. Artikel ini akan membahas panduan lengkap cara menghitung KNN dengan bahasa yang santai dan mudah dipahami.
Apa itu KNN?
Sebelum kita memulai, penting untuk mengetahui apa itu KNN. KNN adalah singkatan dari K-Nearest Neighbors. Dalam machine learning, KNN adalah salah satu algoritma klasifikasi data yang paling populer. Algoritma ini bekerja dengan mencari tetangga terdekat dari data yang ingin diklasifikasikan. Jadi, misalnya kita memiliki data A, B, dan C, dan kita ingin mengklasifikasikan data A, maka KNN akan mencari tetangga terdekat dari A (misalnya B dan C) dan memutuskan label dari A berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekatnya.
Cara Menghitung KNN
1. Preprocessing Data
Sebelum kita mulai menghitung KNN, langkah pertama yang perlu dilakukan adalah preprocessing data. Preprocessing data ini meliputi:
- Mengumpulkan data
- Membersihkan data dari missing values atau outliers
- Mengubah data ke dalam format yang tepat untuk algoritma KNN (contohnya, data numerik harus di-normalisasi)
2. Pembagian Data Menjadi Data Training dan Data Testing
Langkah kedua adalah membagi data menjadi data training dan data testing. Data training digunakan untuk melatih model KNN, sedangkan data testing digunakan untuk menguji akurasi model KNN yang sudah dilatih.
3. Mencari Tetangga Terdekat
Langkah ketiga adalah mencari tetangga terdekat dari data yang ingin diklasifikasikan. Untuk mencari tetangga terdekat ini, kita menggunakan rumus jarak Euclidean atau Cosine Similarity. Rumus jarak Euclidean digunakan jika data kita berada dalam ruang Euclidean, sedangkan rumus Cosine Similarity digunakan jika data kita berada dalam ruang vektor. Setelah kita mencari jarak antara data yang ingin diklasifikasikan dengan semua data training, kita bisa memilih K data training dengan jarak terdekat untuk dijadikan tetangga terdekat.
4. Voting untuk Menentukan Label Data
Langkah terakhir adalah melakukan voting untuk menentukan label data yang ingin diklasifikasikan. Kita melakukan voting berdasarkan mayoritas label dari K tetangga terdekat. Misalnya, jika dari K tetangga terdekat, sebanyak 4 tetangga termasuk ke dalam kelas A dan 1 tetangga termasuk ke dalam kelas B, maka data yang ingin diklasifikasikan akan di-label sebagai kelas A.
Contoh Penggunaan KNN
Untuk memperjelas penggunaan KNN, berikut ini adalah contoh penggunaan KNN untuk mengklasifikasikan jenis bunga berdasarkan beberapa fitur seperti panjang sepal dan lebar sepal.
| Panjang Sepal | Lebar Sepal | Jenis Bunga |
|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | Setosa |
| 4.9 | 3.0 | Setosa |
| 6.3 | 3.3 | Versicolor |
| 5.0 | 3.5 | Setosa |
| 6.0 | 2.2 | Versicolor |
| 5.8 | 2.7 | Versicolor |
| 6.7 | 3.0 | Versicolor |
| 7.4 | 2.8 | Virginica |
| 6.1 | 3.0 | Versicolor |
| 6.4 | 3.2 | Versicolor |
Jika kita ingin mengklasifikasikan bunga dengan panjang sepal 5.5 dan lebar sepal 3.0, kita bisa menghitung jaraknya dengan rumus Euclidean. Maka jaraknya dengan masing-masing data training adalah:
| Panjang Sepal | Lebar Sepal | Jarak Euclidean |
|---|---|---|
| 5.1 | 3.5 | 0.78 |
| 4.9 | 3.0 | 0.64 |
| 6.3 | 3.3 | 0.93 |
| 5.0 | 3.5 | 0.50 |
| 6.0 | 2.2 | 1.52 |
| 5.8 | 2.7 | 1.08 |
| 6.7 | 3.0 | 1.22 |
| 7.4 | 2.8 | 2.16 |
| 6.1 | 3.0 | 0.82 |
| 6.4 | 3.2 | 1.10 |
Jika kita memilih K=3, maka tetangga terdekatnya adalah data dengan jarak Euclidean terkecil, yaitu:
| Panjang Sepal | Lebar Sepal | Jarak Euclidean | Jenis Bunga |
|---|---|---|---|
| 5.0 | 3.5 | 0.50 | Setosa |
| 5.1 | 3.5 | 0.78 | Setosa |
| 4.9 | 3.0 | 0.64 | Setosa |
Karena mayoritas dari tetangga terdekat adalah kelas Setosa, maka data dengan panjang sepal 5.5 dan lebar sepal 3.0 akan diklasifikasikan sebagai bunga Setosa.
FAQ tentang KNN
Apa kelebihan dan kekurangan KNN?
Kelebihan dari KNN adalah:
- Mudah diimplementasikan
- Menghasilkan hasil yang baik untuk data yang linearly separable atau data yang memiliki cluster
Sedangkan kekurangan dari KNN adalah:
- Sangat sensitif terhadap nilai K
- Tidak efisien untuk data dengan dimensi yang besar
- Memerlukan preprocessing data yang cermat untuk menghasilkan hasil yang baik
Apakah KNN hanya bisa digunakan untuk klasifikasi?
Tidak. KNN juga bisa digunakan untuk regresi. Dalam regresi, kita mencari nilai rata-rata dari K tetangga terdekat, dan nilai rata-rata tersebut dijadikan sebagai nilai prediksi.
Apakah KNN hanya bisa digunakan untuk data numerik?
Tidak. KNN bisa digunakan untuk data kategorikal maupun data numerik. Untuk data kategorikal, kita bisa menggunakan rumus Hamming distance atau rumus Jaccard similarity untuk menghitung jarak antara data.
Semoga artikel ini membantu Sobat TeknoBgt untuk memahami cara menghitung KNN. Jangan lupa untuk terus belajar dan mencari tahu hal-hal baru tentang machine learning. Sampai jumpa di artikel menarik lainnya!
