Support Vector Machine: Definisi, Jenis, & Cara Kerja

Support Vector Machine (SVM) sering bikin pusing para pemula di dunia machine learning. Mungkin Warga Bimbingan pernah mendengar istilahnya, tapi bingung gimana cara kerjanya dan apa manfaatnya? 

Tenang, kamu nggak sendirian! SVM adalah salah satu algoritma yang paling powerful dan sering digunakan untuk klasifikasi dan regresi, tapi konsepnya memang bisa terasa rumit di awal. 

Nah, di artikel ini, MinDi akan membahas SVM dari dasar, mulai dari definisinya, jenis-jenisnya, hingga cara kerjanya yang bikin banyak data scientist jatuh cinta. Yuk, kupas tuntas biar kamu nggak bingung lagi!

Apa Itu Support Vector Machine (SVM)?

Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma machine learning yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi. 

Inti dari SVM adalah mencari "garis pembatas" atau hyperplane yang memisahkan data ke dalam dua kategori dengan sebaik mungkin.

Bayangkan kamu punya dua kelompok data, SVM akan mencoba menemukan garis yang paling optimal sehingga kedua kelompok data tersebut terpisah dengan jelas. 

Garis ini dibuat sedemikian rupa agar jarak terjauh dari titik data terdekat ke garis tersebut, yang disebut margin, menjadi sebesar mungkin. Dengan begitu, SVM bisa mengklasifikasikan data baru dengan lebih akurat.

Selain itu, SVM juga memiliki kemampuan untuk bekerja dengan data yang tidak bisa dipisahkan secara linear, berkat fitur yang disebut kernel.

Dengan kernel, SVM dapat memetakan data ke dimensi yang lebih tinggi, sehingga data yang awalnya terlihat sulit dipisahkan menjadi lebih mudah untuk dibedakan. 

Nah, ini membuat SVM menjadi pilihan yang kuat untuk berbagai kasus seperti pengenalan wajah, deteksi spam, dan analisis sentimen. 

Meskipun konsepnya terdengar kompleks, SVM menjadi alat yang sangat berguna ketika kamu sudah memahami cara kerjanya.

Manfaat Support Vector Machine

Sumber: Freepik

Sebelum Warga Bimbingan memutuskan algoritma mana yang ingin digunakan untuk analisis data atau proyek machine learning, penting untuk tahu apa saja manfaat dari Support Vector Machine (SVM). 

SVM mungkin terdengar rumit di awal, tapi algoritma ini punya banyak keunggulan yang bisa membuat pekerjaan analisismu lebih efektif dan akurat. Penasaran apa saja manfaatnya? Yuk, bahas sekarang!

1. Akurat untuk Data yang Kompleks

SVM terkenal karena kemampuannya untuk bekerja dengan baik pada data yang kompleks dan sulit dipisahkan.

Algoritma ini mencari hyperplane terbaik yang bisa memisahkan data dengan margin terbesar, sehingga hasil prediksinya lebih akurat.

Nah, ini cocok banget kalau kamu menghadapi data yang bentuknya nggak beraturan dan sulit dipetakan.

2. Fleksibel dengan Berbagai Jenis Data

Manfaat selanjutnya, kamu bisa menggunakan SVM untuk data linear maupun non-linear. 

Dengan menggunakan kernel, SVM bisa mengubah data non-linear menjadi lebih mudah dipisahkan dengan cara memetakannya ke dimensi yang lebih tinggi. 

Artinya, kamu bisa menangani berbagai macam pola data tanpa perlu mengubah algoritma secara drastis.

3. Efektif dalam Skala Kecil hingga Sedang

SVM menunjukkan performa yang optimal ketika bekerja dengan dataset skala kecil hingga menengah. 

Kalo kamu ingin hasil analisis yang cepat dan akurat tanpa mengorbankan kualitas, SVM bisa menjadi solusi yang tepat. 

Bisa dibilang, ini membuatnya ideal untuk banyak aplikasi, seperti pengenalan pola, deteksi spam, atau klasifikasi gambar.

4. Mencegah Overfitting

Salah satu keunggulan SVM adalah kemampuannya dalam mencegah overfitting, terutama pada data dengan dimensi tinggi.

SVM secara otomatis menyesuaikan margin yang memisahkan data, sehingga model tidak terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan. 

Kondisi ini membantu SVM menghasilkan model yang lebih general dan dapat menangani data baru dengan baik.

Baca Juga: Apa itu Regresi Logistik? Pengertian, Jenis & Contohnya

Jenis-Jenis Support Vector Machine

Sebelum kamu mulai menggunakan Support Vector Machine (SVM) untuk proyekmu, ada baiknya mengenal dua jenis utamanya. Setiap jenis SVM punya karakteristik sendiri yang cocok untuk tipe data yang berbeda.

Ibaratnya, kamu punya dua alat untuk memotong kayu, tapi masing-masing punya cara kerja yang berbeda. Jadi, mana yang sebaiknya kamu pilih? Yuk, bahas jenis-jenis SVM biar kamu nggak salah pilih!

1. Linear SVM

Linear SVM adalah pilihan tepat kalau data yang kamu hadapi bisa dipisahkan dengan garis lurus atau hyperplane. Bayangkan kamu punya dua kelompok data yang bisa dipisahkan hanya dengan sebuah garis lurus.

Nah, Linear SVM akan mencari garis atau hyperplane terbaik yang bisa memisahkan dua kelompok data tersebut dengan margin terbesar.

Misalnya, kamu ingin mengklasifikasikan data tinggi badan dan berat badan, dan datanya cenderung bisa dipisahkan dengan garis lurus. Linear SVM adalah jawaban yang tepat untuk masalah ini, praktis dan efektif!

2. Non-Linear SVM

Tapi, gimana kalau data yang kamu hadapi nggak bisa dipisahkan dengan garis lurus? Nah, disinilah Non-Linear SVM beraksi! 

Non-Linear SVM menggunakan sesuatu yang disebut kernel untuk mengubah data ke dimensi yang lebih tinggi, sehingga data yang tadinya tampak kacau jadi lebih mudah dipisahkan. 

Ibaratnya, kamu sedang mencoba memisahkan dua kelompok mainan yang bentuknya nggak beraturan di lantai. 

Dengan Non-Linear SVM, kamu bisa 'mengangkat' mainan tersebut ke rak yang lebih tinggi, sehingga kelompok-kelompoknya bisa dipisahkan dengan rapi. 

Kalau data kamu berbentuk lebih rumit, Non-Linear SVM adalah alat yang tepat buat menyelesaikan masalahmu!

Bagaimana Algoritma Support Vector Machine Bekerja?

Sumber: Freepik

Algoritma Support Vector Machine (SVM) bekerja dengan cara mencari garis atau hyperplane terbaik yang dapat memisahkan dua kelompok data.

Gampangnya tuh gini, kamu punya titik-titik data di dua sisi yang berbeda, dan tugas SVM adalah mencari garis pemisah yang bisa memberikan jarak terlebar antara kedua kelompok ini. 

Garis ini disebut sebagai maximum margin hyperplane dan jarak dari titik-titik data terdekat ke garis tersebut disebut margin. 

Semakin lebar marginnya, semakin baik garis tersebut dalam memisahkan data, karena memberikan ruang yang cukup untuk mengurangi kesalahan klasifikasi.

Tapi, nggak semua data bisa kamu pisahkan dengan garis lurus, kan? Di sinilah SVM menggunakan teknik yang disebut kernel trick. 

Dengan kernel trick, SVM bisa memetakan data dari dimensi rendah ke dimensi yang lebih tinggi sehingga data yang tadinya sulit kamu pisahkan menjadi lebih mudah kamu bedakan. 

Bayangkan kamu mencoba memisahkan dua jenis kelereng yang bercampur di lantai. 

Kalau menggeser mereka di lantai susah, maka kernel trick seperti mengangkat kelereng ke dimensi yang berbeda dengan menggunakan rak yang punya dua tingkat.

Kelereng yang tadinya sulit dipisahkan di lantai kini bisa kamu pisahkan di rak yang berbeda. Dengan cara ini, SVM bisa menangani data yang lebih rumit dan menghasilkan model yang lebih akurat.

Baca Juga: Proses Analisis Data: Definisi, Manfaat, Teknik, dan Langkah

Mau Belajar Lebih Lanjut Tentang Machine Learning?

Warga Bimbingan mau memperdalam ilmu machine learning dan siap menghadapi tantangan di dunia AI? Yuk, gabung di Bootcamp AI Machine Learning Engineering dibimbing.id! 

Di program ini, kamu akan belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan silabus terlengkap yang mencakup semua aspek dari dasar hingga lanjutan. 

Kamu juga akan dapat pengalaman praktek nyata untuk memperkaya portfolio. Jadinya, kamu bakal lebih siap bersaing di pasar kerja.

Nggak cuma itu, kamu juga bisa mengulang kelas gratis kalau butuh pemahaman lebih dalam. 

dibimbing.id punya 94% alumni yang sudah berhasil mendapatkan pekerjaan dan lebih dari 700+ hiring partner yang siap membantu kamu menemukan karier impian. 

Kalo ada pertanyaan kayak, "Apa aja yang dipelajari di bootcamp ini?" atau "Berapa lama waktu belajarnya?", konsultasi gratis di sini sekarang! dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi impianmu sebagai ahli di bidang AI.

Referensi

1. Support Vector Machine (SVM) Algorithm [Buka]
2. What are support vector machines (SVMs)? [Buka]