Salam Kepada Sahabat TeknoBgt

Halo Sahabat TeknoBgt! Kembali lagi dengan kami dalam artikel yang membahas tentang teknologi terkini. Dalam kesempatan kali ini, kami akan membahas tentang salah satu algoritma baru yang banyak digunakan dalam pertumbuhan teknologi, yaitu Modified KNN. Sebelumnya, apa itu KNN? KNN atau k-Nearest Neighbors adalah salah satu algoritma pada data mining yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini berdasarkan pada konsep bahwa objek yang serupa cenderung berkumpul dalam ruang yang sama. KNN adalah algoritma paling mudah dipahami dan paling sederhana oleh karena itu banyak digunakan oleh para ilmuwan data. Namun, KNN memiliki kelemahan, yaitu sensitifitas terhadap nilai pencilan atau outliers yang dapat menyebabkan kesalahan prediksi. Oleh karena itu, Modified KNN hadir sebagai solusi dari kelemahan tersebut.Untuk lebih memahami tentang Modified KNN, mari kita bahas secara detail dalam 7 paragraf pertama.

Prediksi Dengan Modified KNN

Modified KNN adalah perbaikan dari algoritma KNN yang mengubah proses pengukuran jarak atau similarity antara objek dalam dataset. Modified KNN ini termasuk dalam kategori algoritma non-parametrik k-Nearest-Neighbours. Modified KNN menyelesaikan masalah KNN seperti kepekaannya terhadap data pencilan pada data training set dengan menghilangkan beberapa data training instance di dalam sekumpulan data training. Algoritma Modified KNN dapat menjaga akurasi prediksi dengan mengurangi sensitivitas terhadap nilai pencilan atau outliers. Oleh karena itu, algoritma ini sangat cocok untuk digunakan pada data yang memiliki pencilan atau memiliki atribut yang berbeda atau tidak linear. Modified KNN memiliiki parameter yang sangat penting dalam penggunaannya, yaitu parameter penentu jumlah instance (J), penentu batas k untuk penentuan tetangga dekat (k), serta parameter kernel-width (h) yang menentukan nilai variance yang diamati. Algoritma Modified KNN dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu Fuzzy Modified KNN dan Rough Set Modified KNN. Fuzzy Modified KNN digunakan untuk menjaga keakuratan prediksi pada data yang tidak lengkap atau tidak jelas, sedangkan Rough Set Modified KNN digunakan untuk data yang memiliki atribut yang redundant.Perbedaan utama antara Modified KNN dan KNN terletak pada kemampuan Modified KNN untuk menyesuaikan diri terhadap tingkat kebisingan atau noise pada data, terutama kedekatan (similarity) antara variabel-variabel independen dan variabel dependen. Oleh karena itu, kelebihan Modified KNN dibandingkan dengan KNN adalah tingkat akurasi prediksi yang lebih baik pada data dengan kebisingan yang tinggi.Namun, setiap algoritma pasti memiliki kekurangan. Modified KNN memerlukan waktu yang lebih lama dalam proses komputasi dibandingkan dengan KNN. Selain itu, penentuan parameter yang tepat sangat krusial untuk mendapatkan hasil yang optimal pada Modified KNN.

Cara Kerja Modified KNN

Cara kerja Modified KNN terbilang cukup sederhana. Modified KNN akan membaca semua data training instance dan memilih tetangga terdekat berdasarkan nilai kemiripan. Kemudian, data training instance yang memiliki nilai kemiripan tidak stabil akan dihapus hingga tersisa J data training instance. Kemudian, Modified KNN akan menghitung untuk semua titik pengujian, k tetangga terdekat. Dari k tetangga terdekat ini, Modified KNN menghitung prediksi atau menggunakan teknik menjadi kelas mayoritas dari k tetangga terdekat. Pada tahap akhir, keluaran atau prediksi Modified KNN adalah kelas dari titik pengujian.Ketika menggunakan Modified KNN, perlu mempertimbangkan beberapa faktor seperti jumlah instance dalam sekumpulan data training, jumlah tetangga terdekat yang akan ditentukan, serta bagaimana kernel-width akan ditentukan. Parameter yang dipilih akan mempengaruhi kinerja algoritma Modified KNN.

Penerapan Modified KNN

Modified KNN memiliki penerapan yang sangat luas dalam berbagai bidang, seperti bidang kedokteran, keuangan, dan industri manufaktur. Beberapa contoh penerapan Modified KNN pada berbagai bidang diantaranya:- Di bidang kedokteran, Modified KNN digunakan untuk membantu dalam diagnosis penyakit, misalnya kanker. Modified KNN mengambil data dari pasien dengan kanker dan menggunakan algoritma tersebut untuk membantu dalam menentukan kemungkinan kanker pada pasien baru.- Di bidang keuangan, Modified KNN dapat digunakan untuk membantu memprediksi pasar saham. Modified KNN mengambil data saham dari beberapa tahun terakhir dan menerapkan algoritma tersebut untuk membantu dalam meramalkan apakah harga pasar saham akan naik atau turun di masa depan.- Di bidang industri manufaktur, Modified KNN dapat digunakan untuk membantu dalam pengujian mutu untuk memastikan bahwa produk yang dihasilkan memenuhi standar kualitas yang telah ditentukan.

Kesimpulan

Modified KNN adalah algoritma baru yang digunakan dalam pertumbuhan teknologi. Modified KNN adalah perbaikan dari algoritma KNN, dengan menghilangkan beberapa data training instance pada sekumpulan data training sehingga dapat menjaga akurasi prediksi dengan mengurangi sensitivitas terhadap nilai pencilan atau outliers. Modified KNN berguna untuk data yang memiliki pencilan atau memiliki atribut yang berbeda atau tidak linear. Modified KNN dapat dibagi menjadi dua jenis yaitu Fuzzy Modified KNN dan Rough Set Modified KNN. Modified KNN memiliki penerapan yang sangat luas dalam berbagai bidang, seperti kedokteran, keuangan, dan industri manufaktur.Untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal pada Modified KNN, penentuan parameter yang tepat sangatlah penting. Selain itu, Modified KNN memerlukan waktu yang lebih lama dalam proses komputasi dibandingkan dengan KNN karena melakukan penghapusan data training instance. Oleh karena itu, pemilihan algoritma yang sesuai dengan data yang digunakan perlu dipertimbangkan. Dalam memilih algoritma, perlu melihat karakteristik sebaran data, jumlah instance dalam sekumpulan data training, jumlah tetangga terdekat yang akan ditentukan, serta bagaimana kernel-width akan ditentukan.Semoga penjelasan kami tentang Modified KNN dapat bermanfaat bagi Sahabat TeknoBgt. Jangan ragu untuk menghubungi kami jika membutuhkan informasi lebih lanjut tentang teknologi terkini.

FAQ

1. Apa yang dimaksud dengan Modified KNN?

Modified KNN adalah perbaikan dari algoritma KNN yang mengubah proses pengukuran jarak atau similarity antara objek dalam dataset dan menghilangkan beberapa data training instance pada sekumpulan data training sehingga dapat menjaga akurasi prediksi dengan mengurangi sensitivitas terhadap nilai pencilan atau outliers.

2. Apa kelebihan dari Modified KNN dibandingkan dengan KNN?

Kelebihan Modified KNN dibandingkan dengan KNN adalah tingkat akurasi prediksi yang lebih baik pada data dengan kebisingan yang tinggi.

3. Apa perbedaan antara Fuzzy Modified KNN dan Rough Set Modified KNN?

Fuzzy Modified KNN digunakan untuk menjaga keakuratan prediksi pada data yang tidak lengkap atau tidak jelas, sedangkan Rough Set Modified KNN digunakan untuk data yang memiliki atribut yang redundant.

4. Bagaimana cara menghitung prediksi pada Modified KNN?

Dari k tetangga terdekat, Modified KNN menghitung prediksi atau menggunakan teknik menjadi kelas mayoritas dari k tetangga terdekat.

5. Apa kekurangan dari Modified KNN?

Modified KNN memerlukan waktu yang lebih lama dalam proses komputasi dibandingkan dengan KNN karena melakukan penghapusan data training instance.

6. Apa penerapan Modified KNN pada bidang industri manufaktur?

Modified KNN dapat digunakan untuk membantu dalam pengujian mutu untuk memastikan bahwa produk yang dihasilkan memenuhi standar kualitas yang telah ditentukan.

7. Bagaimana cara memilih algoritma yang sesuai?

Dalam memilih algoritma, perlu melihat karakteristik sebaran data, jumlah instance dalam sekumpulan data training, jumlah tetangga terdekat yang akan ditentukan, serta bagaimana kernel-width akan ditentukan.

Kesimpulan

Setelah membaca artikel ini, Sahabat TeknoBgt sekarang sudah mengetahui tentang Modified KNN. Modified KNN adalah perbaikan dari algoritma KNN, dengan menghilangkan beberapa data training instance pada sekumpulan data training sehingga dapat menjaga akurasi prediksi dengan mengurangi sensitivitas terhadap nilai pencilan atau outliers. Modified KNN berguna untuk data yang memiliki pencilan atau memiliki atribut yang berbeda atau tidak linear. Modified KNN memiliki penerapan yang sangat luas dalam berbagai bidang, seperti kedokteran, keuangan, dan industri manufaktur.Untuk mendapatkan hasil prediksi yang optimal pada Modified KNN, penentuan parameter yang tepat sangatlah penting. Selain itu, Modified KNN memerlukan waktu yang lebih lama dalam proses komputasi dibandingkan dengan KNN karena melakukan penghapusan data training instance. Oleh karena itu, pemilihan algoritma yang sesuai dengan data yang digunakan perlu dipertimbangkan. Terakhir, kami harap artikel ini dapat membantu dan memberikan informasi yang bermanfaat untuk Sahabat TeknoBgt. Jangan ragu untuk memberikan saran dan kritik bagi kami agar kami dapat menyajikan konten informatif lainnya di masa depan.