Gambaran Singkat Supervised Classification

Dalam statistik, terdapat dua metode pengklasifikasian data, yakni supervised classification (klasifikasi terbimbing) dan unsupervised classification (klasifikasi tidak terbimbing). Fungsi dari kedua metode klasifikasi ini adalah untuk mengelompokkan data berdasarkan kategori atau kelas.

Definisi Supervised Classification

Supervised Classification adalah sebuah proses untuk mendapatkan model, atau fungsi, dengan cara menganalisis atribut dari himpunan data yang keanggotaan kelasnya telah diketahui. Fungsi atau model ini selanjutnya bermanfaat untuk membuat prediksi keanggotaan kelas untuk data lain.

Pada dasarnya, klasifikasi terbimbing menggunakan pendekatan dua langkah. Langkah pertama adalah membangun model pelatihan untuk menggambarkan kelas sesuai ketentuan untuk suatu himpunan data.

Susunan model pelatihan berdasarkan pada analisis item data atau konsep sesuai ketentuan keanggotaan kelasnya. Selanjutnya item data yang secara kolektif telah diketahui klasifikasinya menjadi sampel pelatihan.

Langkah kedua, penerapan model pada item data baru yang menjadi objek penelitian untuk memprediksi keanggotaan kelasnya. Komponen pengawasan dalam prosedur ini ada dalam fase pelatihan, yang menyediakan bagi peneliti cara untuk menilai tingkat kesesuaian antara atribut dan kelas.

Yang membedakan dengan metode unsupervised classification adalah model pelatihan. Klasifikasi tidak terbimbing tidak melibatkan model pelatihan.

Model Klasifikasi Terbimbing

Dalam supervised classification, ada berbagai model yang bisa diterapkan, misalnya regresi logistik, jaringan saraf tiruan, atau pohon keputusan. Model-model ini berfungsi membantu proses klasifikasi.

Untuk lebih jelasnya, simak deskripsi singkat mengenai model-model klasifikasi terbimbing berikut ini:

1.    Regresi logistik

Model ini merupakan teknik analisis data dengan matematika untuk mendapatkan relasi antara dua faktor data. Selanjutnya hubungan ini berguna untuk memprediksi nilai salah satu faktor berdasarkan faktor lainnya.

Contoh penggunaannya adalah dalam meneliti perilaku pengunjung baru sebuah situs web. Model regresi logistik menelaah perilaku pengunjung di masa lampau, seperti waktu yang dihabiskan, jumlah item dalam keranjang, dan juga kapan dia menekan tombol checkout.

2.    Jaringan syaraf tiruan (artificial neural network)

Definisi dari jaringan syaraf tiruan adalah suatu jaringan yang memodelkan cara kerja otak manusia dalam melaksanakan suatu tugas tertentu. Jaringan syaraf tiruan bisa mengenal aktivitas berdasar data masa lalu. Model ini mempelajari data masa lalu sehingga mampu menilai data baru. Inti dari model ini adalah mengenali pola.

3.    Pohon keputusan (decision tree)

Apa itu pohon keputusan? Yakni sebuah metode pengambilan keputusan dengan menyusun setiap pilihan menjadi bentuk bercabang atau diagram. Penamaan ini berdasarkan bentuk diagram yang serupa dengan pohon yang memiliki banyak cabang pada bagian ranting atau akar.

Syarat Klasifikasi Terbimbing

Ada sejumlah hal yang mesti Anda penuhi dalam penggunaan metode klasifikasi terbimbing. Di antaranya data latih yang representatif, kesesuaian antara fitur dan kelas, dan konsistensi data latih serta data uji.

Setelah menerapkannya peneliti juga harus melakukan evaluasi mendalam dan mengelola overfitting untuk mendapatkan hasil terbaik. Adapun overfitting adalah kondisi di mana model latih memberikan prediksi akurat pada saat pelatihan tetapi tidak demikian saat menerapkan pada data baru.Itulah tadi penjelasan singkat mengenai supervised classification.  Metode klasifikasi ini fleksibel dan Anda bisa menerapkannya dalam banyak konteks penelitian.