Klasifikasi: Definisi, Model, Langkah-Langkah, & Fungsinya
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
•
04 March 2024
•
1843
Kemampuan untuk mengelompokkan dan memprediksi kategori dari berbagai entitas adalah kunci dalam data science. Klasifikasi adalah salah satu teknik dalam supervised machine learning yang memungkinkan hal tersebut.
Dengan klasifikasi, membuat keputusan berdasarkan fakta bisa dilakukan. Tertarik untuk mempelajarinya? Simak artikel ini sampai habis ya!
Kamu juga bisa mengikuti kelas online yang cocok untuk pemula dalam mempelajari klasifikasi! Bakal diajarkan oleh professional yang akan membahas pemahaman dasar dari klasifikasi melalui video online. Selain itu akan ada simulasi pembuatan project juga, lho! Agar kamu bisa lebih paham dan mempraktekannya secara langsung!
Apa yang Dimaksud dengan Klasifikasi?
Dalam data science dan machine learning, klasifikasi adalah proses memprediksi kelas atau kategori dari entitas berdasarkan fitur atau atributnya. Klasifikasi adalah bagian dari jenis supervised learning.
Artinya, ini merupakan model machine learning yang bisa diajar menggunakan dataset berlabel. Untuk melakukan pelatihan, dataset ditandai dengan label kelasnya.
Secara keseluruhan, tujuan klasifikasi adalah untuk membangun model yang dapat mengidentifikasi kelas dari data baru yang belum dilihat sebelumnya. Hal ini dilakukan dengan mengacu pada data yang telah diajarkan kepada model tersebut.
Komponen Klasifikasi
Ada beberapa komponen yang membentuk klasifikasi. Berikut adalah beberapa komponennya:
Fitur (Features): Fitur adalah karakteristik individu dari data yang digunakan oleh model untuk membuat prediksi. Dalam konteks teks, fitur bisa berupa kata-kata. Lalu, dalam konteks gambar, fitur bisa berupa piksel atau atribut visual tertentu.
Label (Labels): Label adalah kategori atau kelas yang ditetapkan untuk setiap sampel data dalam dataset pelatihan. Ini digunakan oleh model untuk belajar dan membuat prediksi.
Model Machine Learning: Ini adalah serangkaian algoritma yang digunakan untuk mempelajari hubungan antara fitur data dan labelnya. Model ini kemudian dapat menerapkan pembelajaran tersebut untuk memprediksi label dari data baru.
Model-Model Klasifikasi
Ada beberapa model populer yang digunakan dalam klasifikasi. Beberapa contoh model klasifikasi adalah:
Decision Trees: Model klasifikasi yang menggunakan struktur pohon atau cabang untuk mewakili keputusan dan kemungkinan konsekuensinya
Random Trees: Perluasan dari decision trees yang menggunakan banyak pohon keputusan untuk meningkatkan keandalan dan akurasi klasifikasi.
Support Vector Machines: Model klasifikasi yang mencari hyperplane terbaik dalam memisahkan dataset menjadi kelas.
Naive Bayes: Model klasifikasi probabilistik yang berdasarkan pada Teorema Bayes.
K-Nearest Neighbors: Metode klasifikasi yang bekerja dengan menemukan 'K' sampel terdekat (dalam hal jarak, seperti Euclidean) dari titik data baru. Lalu, memprediksi label berdasarkan mayoritas label dari 'K' sampel ini
Neural Networks: Model yang terinspirasi dari jaringan saraf biologis dan mampu memodelkan hubungan kompleks antar data.
Baca Juga: Memahami Neural Network, Jaringan Saraf dalam AI
Langkah-Langkah dalam Proses Klasifikasi
Dalam prosesnya, beberapa langkah-langkah yang wajib dilakukan dalam penerapan klasifikasi adalah:
Menerapkan pre-processing data yang melibatkan data cleaning, pengkodean variabel kategorikal, normalisasi, dan pemisahan fitur dari label.
Memilih fitur yang paling relevan untuk digunakan dalam model.
Memisahkan dataset menjadi set pelatihan dan pengujian.
Melatih model pada set pelatihan untuk membuatnya belajar mengasosiasikan fitur dengan label kelas tertentu.
Mengevaluasi kinerja model dalam memprediksi label kelas dengan mengujinya pada set pengujian.
Menyesuaikan dan mengoptimalkan model berdasarkan hasil evaluasi.
Baca Juga: Manipulasi Data untuk Pengolahan? Pengertian serta Fungsinya
Fungsi Klasifikasi dalam Data Science
Klasifikasi adalah proses yang memiliki berbagai aplikasi penting di banyak sektor. Berikut adalah beberapa contoh yang menunjukkan fungsi klasifikasi dalam berbagai konteks:
1. Deteksi Penipuan dalam Keuangan
Dalam sektor keuangan, klasifikasi adalah metode yang digunakan untuk mengidentifikasi transaksi mencurigakan. Tujuannya adalah untuk mendeteksi aktivitas itu sebagai penipuan atau bukan penipuan.
Model klasifikasi dipelajari dari data historis yang mencakup transaksi penipuan dan transaksi legit. Hal ini memungkinkan sistem untuk mengenali pola atau ciri khas dari transaksi yang mungkin menunjukkan penipuan.
Pada akhirnya, metode ini membantu bank dan lembaga keuangan dalam mengurangi kerugian akibat penipuan. Selain itu, klasifikasi juga bisa meningkatkan keamanan untuk pelanggan mereka.
2. Diagnostik Medis
Dalam bidang kedokteran, klasifikasi adalah metode yang dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit berdasarkan beberapa hal. Misalnya, gejala, hasil tes laboratorium, dan data klinis lainnya.
Contohnya, model klasifikasi bisa membedakan antara berbagai jenis tumor ganas atau ringan. Ini bisa dilakukan berdasarkan fitur-fitur yang diambil dari citra medis. Keahlian ini memungkinkan deteksi dini dan pengobatan yang lebih tepat sasaran untuk pasien.
3. Sentimen Analisis
Dalam analisis sentimen, klasifikasi adalah metode yang digunakan untuk menentukan apakah suatu teks menyatakan sentimen positif, negatif, atau netral. Teks tersebut bisa berupa seperti ulasan produk atau postingan media sosial.
Analisis sentimen ini berguna bagi perusahaan untuk memahami persepsi pelanggan terhadap produk atau layanan mereka. Ini memungkinkan mereka untuk merespons feedback secara efektif dan meningkatkan strategi pemasaran.
Itulah penjelasan lengkap tentang klasifikasi dalam data science dan machine learning. Pembahasan ini menunjukkan bahwa klasifikasi adalah alat yang cukup penting dalam analisis dan prediksi data.
Bagi yang tertarik untuk mempelajari ilmu data lebih jauh, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Program ini menyediakan pembelajaran lengkap tentang data science dengan kurikulum beginner-friendly.
Kamu bisa belajar konsep dasar hingga praktik dengan real-case project. Lewat program ini, kamu bakal dibimbing sampai jadi!
So, tunggu apa lagi? Gabung sekarang dan bangun karir di data science bareng Dibimbing.id!
Tags
Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi
Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.