Machine Learning Prediksi Menggunakan KNN

Hello Sobat Teknobgt! Apa kabar kalian hari ini? Pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tentang machine learning prediksi menggunakan K-Nearest Neighbor atau KNN. Sebelum kita membahas lebih dalam tentang KNN, mari kita pahami terlebih dahulu apa itu machine learning.

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang diberikan tanpa melakukan program secara eksplisit. Dengan menggunakan machine learning, komputer dapat mengenali pola pada data dan belajar untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data yang telah dipelajari.

Apa itu K-Nearest Neighbor atau KNN?

KNN adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari K tetangga terdekat dari sebuah data baru dan kemudian memprediksi label data baru berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat tersebut.

Contoh sederhana dari KNN dapat kita lihat pada kasus klasifikasi bunga iris. Pada kasus ini, kita akan mencoba memprediksi jenis bunga iris berdasarkan karakteristiknya seperti panjang dan lebar kelopak bunga serta panjang dan lebar daun. Kita akan mencoba memprediksi apakah sebuah bunga iris termasuk dalam jenis setosa, versicolor, atau virginica.

Pada kasus ini, kita akan menggunakan 5 tetangga terdekat untuk memprediksi jenis bunga iris baru. Jika mayoritas dari 5 tetangga terdekat adalah jenis setosa, maka kita akan memprediksi bahwa bunga iris baru tersebut adalah jenis setosa.

Bagaimana Cara Kerja KNN?

Cara kerja KNN cukup sederhana. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari K tetangga terdekat dari sebuah data baru dan kemudian memprediksi label data baru berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat tersebut.

Proses KNN dimulai dengan memasukkan data kedalam mesin. Data tersebut akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih mesin dan data uji digunakan untuk menguji performa mesin.

Selanjutnya, mesin akan mencari K tetangga terdekat dari data uji yang baru. K disini dapat diatur sesuai dengan kebutuhan. Jika K = 3, maka mesin akan mencari 3 tetangga terdekat dari data uji yang baru.

Setelah K tetangga terdekat ditemukan, mesin akan melakukan voting untuk menentukan label dari data uji yang baru. Label yang dipilih adalah mayoritas dari label K tetangga terdekat tersebut.

Kapan KNN Digunakan?

KNN dapat digunakan dalam berbagai kasus seperti klasifikasi dan regresi. Beberapa contoh kasus yang dapat dipecahkan dengan KNN adalah:

• Klasifikasi jenis bunga iris
• Klasifikasi email spam atau bukan spam
• Klasifikasi gambar
• Klasifikasi dokumen berdasarkan topik

KNN dapat diimplementasikan dengan mudah dan tidak memerlukan banyak waktu untuk melatih mesin. Namun, KNN memiliki beberapa kekurangan seperti sensitif terhadap skala data dan sensitif terhadap fitur yang tidak relevan.

FAQ:

1. Apa itu machine learning?

Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang diberikan tanpa melakukan program secara eksplisit.

2. Apa itu K-Nearest Neighbor atau KNN?

KNN adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari K tetangga terdekat dari sebuah data baru dan kemudian memprediksi label data baru berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat tersebut.

3. Kapan KNN digunakan?

KNN dapat digunakan dalam berbagai kasus seperti klasifikasi dan regresi. Beberapa contoh kasus yang dapat dipecahkan dengan KNN adalah klasifikasi jenis bunga iris, klasifikasi email spam atau bukan spam, klasifikasi gambar, dan klasifikasi dokumen berdasarkan topik.

Kesimpulan

KNN adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk melakukan klasifikasi pada data. Algoritma ini bekerja dengan cara mencari K tetangga terdekat dari sebuah data baru dan kemudian memprediksi label data baru berdasarkan mayoritas label dari tetangga terdekat tersebut. Meskipun KNN memiliki beberapa kekurangan, namun KNN dapat diimplementasikan dengan mudah dan tidak memerlukan banyak waktu untuk melatih mesin.

Demikianlah pembahasan mengenai machine learning prediksi menggunakan KNN. Semoga artikel ini dapat bermanfaat bagi Sobat Teknobgt yang ingin mempelajari lebih dalam tentang KNN dan machine learning. Jangan lupa untuk selalu berkreasi dan menciptakan hal-hal baru yang bermanfaat. Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!

Machine Learning Prediksi Menggunakan KNN