diklatkerja

Teknik Industri

Menjelajahi Pengurangan Dimensi: Menyederhanakan Analisis Data untuk Wawasan yang Lebih Baik

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Reduksi dimensi, atau juga dikenal sebagai pengurangan dimensi, adalah proses mengubah data dari ruang berdimensi tinggi menjadi ruang berdimensi rendah sehingga representasi berdimensi rendah tersebut tetap mempertahankan beberapa properti penting dari data asli, idealnya mendekati dimensi intrinsiknya. Bekerja dalam ruang berdimensi tinggi dapat tidak diinginkan karena berbagai alasan; data mentah seringkali bersifat langka sebagai akibat dari kutukan dimensi, dan menganalisis data tersebut biasanya sulit secara komputasi.

Pengurangan dimensi umum dalam bidang yang berurusan dengan banyak pengamatan dan/atau banyak variabel, seperti pengolahan sinyal, pengenalan ucapan, neuroinformatika, dan bioinformatika.

Metode umumnya dibagi menjadi pendekatan linear dan non-linear. Pendekatan juga dapat dibagi menjadi seleksi fitur dan ekstraksi fitur. Pengurangan dimensi dapat digunakan untuk pengurangan noise, visualisasi data, analisis cluster, atau sebagai langkah intermediet untuk memfasilitasi analisis lainnya.

Pendekatan seleksi fitur bertujuan untuk menemukan subset dari variabel input. Tiga strategi utamanya adalah:
1. Strategi Filter: Misalnya menggunakan keuntungan informasi untuk memilih fitur.
2. Strategi Pembungkus: Misalnya melakukan pencarian yang dipandu oleh akurasi.
3. Strategi Tertanam: Fitur yang dipilih ditambahkan atau dihapus saat membangun model berdasarkan kesalahan prediksi.
Analisis data seperti regresi atau klasifikasi sering dilakukan di ruang yang direduksi, karena ini dapat lebih akurat daripada di ruang asli.
Feature projection atau ekstraksi fitur adalah proses mentransformasi data dari ruang berdimensi tinggi menjadi ruang berdimensi lebih rendah. Ini penting untuk mengatasi masalah yang melibatkan data dengan dimensi tinggi seperti analisis citra, pengenalan pola, dan pemrosesan sinyal.
Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik utama dalam feature projection. PCA melakukan pemetaan linear dari data ke ruang berdimensi lebih rendah sehingga variansi data dalam representasi berdimensi rendah maksimal.
Non-negative Matrix Factorization (NMF) adalah teknik nonlinear yang memecah matriks non-negatif menjadi hasil perkalian dua matriks non-negatif. Ini berguna di bidang-bidang di mana sinyal hanya ada dalam bentuk non-negatif, seperti astronomi.
Kernel PCA memungkinkan konstruksi pemetaan nonlinear dengan memanfaatkan trik kernel. Sedangkan, manifold learning seperti Isomap dan Locally Linear Embedding (LLE) membangun representasi data berdimensi rendah dengan mempertahankan properti lokal data.
Autoencoder adalah pendekatan lain yang menggunakan jaringan saraf tiruan khusus untuk pembelajaran representasi data berdimensi rendah.
Untuk visualisasi data berdimensi tinggi, teknik seperti t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) dan Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP) sering digunakan. Meskipun berguna untuk visualisasi, t-SNE tidak disarankan untuk analisis seperti pengelompokan atau deteksi outlier karena tidak selalu mempertahankan densitas atau jarak dengan baik.

Dengan berbagai teknik ini, feature projection memberikan alat yang kuat untuk mengatasi kompleksitas data berdimensi tinggi dan memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang struktur data.

Pengurangan Dimensi

Untuk dataset berdimensi tinggi (yaitu dengan jumlah dimensi lebih dari 10), seringkali dilakukan reduksi dimensi sebelum menerapkan algoritma K-nearest neighbors (k-NN) untuk menghindari efek dari kutukan dimensi.

Ekstraksi fitur dan reduksi dimensi dapat digabungkan dalam satu langkah menggunakan teknik seperti principal component analysis (PCA), linear discriminant analysis (LDA), canonical correlation analysis (CCA), atau non-negative matrix factorization (NMF) sebagai langkah pra-pemrosesan yang diikuti dengan pengelompokan oleh k-NN pada vektor fitur dalam ruang dimensi yang direduksi. Dalam pembelajaran mesin, proses ini juga disebut sebagai penanaman dimensi rendah.

Untuk dataset yang sangat berdimensi tinggi (misalnya saat melakukan pencarian kesamaan pada aliran video langsung, data DNA, atau deret waktu berdimensi tinggi), menjalankan pencarian k-NN perkiraan cepat menggunakan hashing sensitivitas lokal, proyeksi acak, "sketsa", atau teknik pencarian kesamaan berdimensi tinggi lainnya dari toolbox konferensi VLDB mungkin merupakan satu-satunya opsi yang memungkinkan.

Aplikasi

Teknik reduksi dimensi yang kadang-kadang digunakan dalam neurosains adalah dimensi maksimal yang informatif, yang menemukan representasi dimensi yang lebih rendah dari sebuah dataset sehingga sebanyak mungkin informasi tentang data asli tetap dipertahankan.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Dimensionality_reduction

Selengkapnya

Menjelajahi Pengurangan Dimensi: Menyederhanakan Analisis Data untuk Wawasan yang Lebih Baik

Teknik Industri

Keajaiban Sederhana Naive Bayes: Menyederhanakan Klasifikasi dengan Efektivitas Tinggi

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Naive Bayes, meskipun sederhana dalam desainnya, memiliki keajaiban tersendiri dalam dunia klasifikasi statistik. Ini adalah keluarga "klasifier probabilistik" yang mengasumsikan independensi kondisional antara fitur-fitur yang ada, dengan asumsi target kelas. Kekuatan dari asumsi "naif" ini adalah apa yang memberikan nama pada klasifier ini. Naive Bayes adalah salah satu model jaringan Bayesian yang paling sederhana.

Salah satu kelebihan besar dari Naive Bayes adalah skalabilitasnya yang tinggi. Ini membutuhkan jumlah parameter yang linear terhadap jumlah variabel (fitur/predictor) dalam sebuah masalah pembelajaran. Pelatihan maximum-likelihood bisa dilakukan dengan mengevaluasi ekspresi bentuk tertutup, yang membutuhkan waktu linear, bukan dengan pendekatan iteratif yang mahal seperti yang digunakan untuk banyak jenis klasifier lainnya.

Di literatur statistik, model Naive Bayes dikenal dengan berbagai nama, termasuk Bayes sederhana dan independensi Bayes. Semua nama ini mengacu pada penggunaan teorema Bayes dalam aturan keputusan klasifier, namun Naive Bayes tidak (secara mutlak) merupakan metode Bayesian.

Naive Bayes adalah teknik sederhana untuk membangun klasifier: model yang memberikan label kelas kepada instansi masalah, direpresentasikan sebagai vektor nilai fitur, di mana label kelas diambil dari sekumpulan terbatas. Tidak ada satu algoritma tunggal untuk melatih klasifier semacam itu, tetapi sekelompok algoritma berdasarkan prinsip umum: semua klasifier Naive Bayes mengasumsikan bahwa nilai dari suatu fitur tertentu independen dari nilai fitur lainnya, mengingat variabel kelas. Misalnya, sebuah buah mungkin dianggap sebagai apel jika berwarna merah, bulat, dan memiliki diameter sekitar 10 cm. Klasifier Naive Bayes mempertimbangkan setiap fitur ini untuk memberikan kontribusi secara independen terhadap probabilitas bahwa buah ini adalah apel, tanpa memperhatikan korelasi yang mungkin antara warna, kebulatan, dan diameter fitur-fitur tersebut.

Di banyak aplikasi praktis, estimasi parameter untuk model Naive Bayes menggunakan metode maximum likelihood; dengan kata lain, seseorang dapat bekerja dengan model Naive Bayes tanpa menerima probabilitas Bayesian atau menggunakan metode Bayesian apa pun.

Meskipun desainnya yang naif dan asumsi yang tampaknya terlalu disederhanakan, klasifier Naive Bayes telah berhasil dalam banyak situasi dunia nyata yang kompleks. Pada tahun 2004, analisis terhadap masalah klasifikasi Bayesian menunjukkan bahwa ada alasan teoritis yang kuat untuk keefektifan tampaknya yang luar biasa dari klasifier Naive Bayes. Namun, perbandingan komprehensif dengan algoritma klasifikasi lain pada tahun 2006 menunjukkan bahwa klasifikasi Bayes kalah oleh pendekatan lain, seperti pohon yang diperkuat atau hutan acak.

Salah satu keunggulan dari Naive Bayes adalah bahwa ia hanya memerlukan sedikit data pelatihan untuk mengestimasi parameter yang diperlukan untuk klasifikasi.

Model Probabilistik

Secara abstrak, Naive Bayes adalah model probabilitas bersyarat: model ini memberikan probabilitas $p(C_{k}\mid x_{1},\ldots ,x_{n})$ untuk setiap K kemungkinan hasil atau kelas $C_{k}$ diberikan contoh masalah untuk diklasifikasikan, diwakili oleh vektor

$\mathbf {x} =(x_{1},\ldots ,x_{n})$ mengkodekan beberapa n fitur (variabel independen).

Masalah dengan rumusan di atas adalah jika jumlah fitur n besar atau jika suatu fitur dapat mempunyai nilai yang banyak, maka mendasarkan model seperti itu pada tabel probabilitas tidak mungkin dilakukan. Oleh karena itu, model tersebut harus diformulasi ulang agar lebih mudah diterapkan. Dengan menggunakan teorema Bayes, probabilitas bersyarat dapat diuraikan menjadi:

$p(C_{k}\mid \mathbf {x} )={\frac {p(C_{k})\ p(\mathbf {x} \mid C_{k})}{p(\mathbf {x} )}}\,$

Dalam bahasa Inggris sederhana, dengan menggunakan terminologi probabilitas Bayesian, persamaan di atas dapat ditulis sebagai

${\text{posterior}}={\frac {{\text{prior}}\times {\text{likelihood}}}{\text{evidence}}}\,$

Dalam prakteknya, yang menarik hanya pada pembilang pecahan tersebut, karena penyebutnya tidak bergantung pada $C$ dan nilai fiturnya $x_{i}$ diberikan, sehingga penyebutnya secara efektif konstan. Pembilangnya setara dengan model probabilitas gabungan $p(C_{k},x_{1},\ldots ,x_{n})\,$

Ini dapat diulas kembali dengan menggunakan aturan rantai untuk aplikasi berulang dari definisi probabilitas kondisional:

${\begin{aligned}p(C_{k},x_{1},\ldots ,x_{n})&=p(x_{1},\ldots ,x_{n},C_{k})\\&=p(x_{1}\mid x_{2},\ldots ,x_{n},C_{k})\ p(x_{2},\ldots ,x_{n},C_{k})\\&=p(x_{1}\mid x_{2},\ldots ,x_{n},C_{k})\ p(x_{2}\mid x_{3},\ldots ,x_{n},C_{k})\ p(x_{3},\ldots ,x_{n},C_{k})\\&=\cdots \\&=p(x_{1}\mid x_{2},\ldots ,x_{n},C_{k})\ p(x_{2}\mid x_{3},\ldots ,x_{n},C_{k})\cdots p(x_{n-1}\mid x_{n},C_{k})\ p(x_{n}\mid C_{k})\ p(C_{k})\\\end{aligned}}$

Kini asumsi independensi bersyarat yang "naif" mulai berlaku: asumsikan bahwa semua fitur ada di dalamnya $\mathbf {x}$ bersifat saling independen, bergantung pada kategorinya $C_{k}$ . Berdasarkan asumsi ini,

$p(x_{i}\mid x_{i+1},\ldots ,x_{n},C_{k})=p(x_{i}\mid C_{k})\,.$

Dengan demikian, model gabungan dapat dinyatakan sebagai

${\begin{aligned}p(C_{k}\mid x_{1},\ldots ,x_{n})\varpropto \ &p(C_{k},x_{1},\ldots ,x_{n})\\&=p(C_{k})\ p(x_{1}\mid C_{k})\ p(x_{2}\mid C_{k})\ p(x_{3}\mid C_{k})\ \cdots \\&=p(C_{k})\prod _{i=1}^{n}p(x_{i}\mid C_{k})\,,\end{aligned}}$

dimana ∝ menunjukkan proporsionalitas sejak penyebutnya $p(\mathbf {x} )$ dihilangkan.

Artinya berdasarkan asumsi independensi di atas, distribusi bersyarat atas variabel kelas $C$ adalah:

$p(C_{k}\mid x_{1},\ldots ,x_{n})={\frac {1}{Z}}\ p(C_{k})\prod _{i=1}^{n}p(x_{i}\mid C_{k})$

dengan bukti $Z=p(\mathbf {x} )=\sum _{k}p(C_{k})\ p(\mathbf {x} \mid C_{k})$ erupakan faktor penskalaan yang hanya bergantung pada, dengan bukti merupakan faktor penskalaan yang hanya bergantung pada , yaitu konstanta jika nilai variabel fitur diketahui.

Membangun pengklasifikasi dari model probabilitas

Membangun pengklasifikasi dari model probabilitas melibatkan pengintegrasian model fitur independen turunan, yaitu model probabilitas naif Bayes, dengan aturan keputusan. Pendekatan yang umum adalah memilih hipotesis dengan probabilitas tertinggi untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi, yang dikenal sebagai aturan keputusan maksimum a posteriori atau MAP. Pengklasifikasi yang sesuai, pengklasifikasi Bayes, menentukan label kelas ${\hat {y}}=C_{k}$ untuk beberapa k sebagai berikut:

${\hat {y}}={\underset {k\in \{1,\ldots ,K\}}{\operatorname {argmax} }}\ p(C_{k})\displaystyle \prod _{i=1}^{n}p(x_{i}\mid C_{k}).$

Formulasi ini mencari label kelas yang memaksimalkan produk probabilitas sebelumnya dari kelas tersebut dan probabilitas bersyarat dari fitur-fitur yang diberikan pada kelas tersebut.

Teori dan Praktik Naive Bayes Klasifikasi

Naive Bayes adalah algoritma klasifikasi yang telah terbukti efektif dalam berbagai aplikasi, mulai dari filter spam hingga klasifikasi dokumen. Namun, untuk memahami bagaimana algoritma ini bekerja, penting untuk memahami konsep dasarnya.

Pertama-tama, Naive Bayes adalah model probabilitas yang bersifat kondisional. Ini berarti bahwa algoritma ini menilai probabilitas untuk setiap kelas berdasarkan pada nilai-nilai fitur yang diamati. Untuk membangun klasifier dari model probabilitas ini, kita memadukan model tersebut dengan aturan keputusan. Salah satu aturan umum adalah aturan keputusan MAP (Maximum a Posteriori), di mana kita memilih hipotesis yang paling mungkin untuk meminimalkan probabilitas kesalahan klasifikasi.

Untuk menghitung probabilitas prior sebuah kelas, kita dapat menggunakan pendekatan sederhana dengan menganggap kelas-kelas memiliki probabilitas yang sama (equiprobable), atau kita bisa menghitung perkiraan probabilitas kelas dari set data pelatihan. Selanjutnya, untuk mengestimasi parameter untuk distribusi fitur, kita harus mengasumsikan suatu distribusi atau membuat model nonparametrik dari fitur-fitur berdasarkan pada set data pelatihan.

Ada dua model peristiwa (event models) yang umum digunakan dalam Naive Bayes: model Gauss dan model multinomial. Model Gauss digunakan untuk data kontinu, sementara model multinomial cocok untuk data diskrit seperti yang ditemui dalam klasifikasi dokumen.

Model Gauss mengasumsikan bahwa nilai-nilai kontinu yang terkait dengan setiap kelas didistribusikan secara normal. Di sisi lain, model multinomial menganggap sampel sebagai frekuensi munculnya suatu peristiwa yang dihasilkan oleh suatu distribusi multinomial. Model Bernoulli, bagaimanapun, merupakan pilihan yang baik untuk data biner atau Boolean, seperti yang sering terjadi dalam klasifikasi dokumen.

Dalam prakteknya, Naive Bayes dapat diaplikasikan secara luas. Dengan menggunakan teknik semi-supervised learning, kita bahkan dapat meningkatkan kinerja klasifikasi dengan memanfaatkan data yang tidak berlabel. Ini memungkinkan kita untuk mengoptimalkan model kita bahkan ketika sumber daya yang tersedia terbatas.

Naive Bayes telah terbukti sebagai algoritma yang kuat dan efisien dalam klasifikasi, terutama dalam situasi di mana data terbatas. Dengan pemahaman yang tepat tentang konsep dasarnya dan penerapan teknik yang sesuai, kita dapat memanfaatkan kekuatan algoritma ini dalam berbagai konteks aplikasi.

Keunggulan Naive Bayes: Meskipun Naif, Tetap Efektif

Meskipun Naive Bayes mengandalkan asumsi independensi yang sering kali tidak akurat, klasifier ini memiliki beberapa sifat yang membuatnya sangat berguna dalam praktik. Salah satunya adalah pemisahan distribusi fitur kondisional kelas yang memungkinkan setiap distribusi untuk diestimasi secara independen sebagai distribusi satu dimensi. Ini membantu mengurangi masalah yang timbul dari "kutukan dimensi", seperti kebutuhan akan set data yang berkembang secara eksponensial dengan jumlah fitur.

Meskipun Naive Bayes sering kali gagal menghasilkan perkiraan yang baik untuk probabilitas kelas yang benar, hal ini mungkin tidak menjadi keharusan untuk banyak aplikasi. Misalnya, klasifier Naive Bayes akan membuat keputusan klasifikasi aturan MAP yang benar selama kelas yang benar diprediksi sebagai lebih mungkin daripada kelas lainnya. Hal ini berlaku terlepas dari apakah perkiraan probabilitas sedikit atau bahkan sangat tidak akurat. Dengan cara ini, klasifier secara keseluruhan dapat cukup tangguh untuk mengabaikan kekurangan serius dalam model probabilitas naif yang mendasarinya.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_classifier

Selengkapnya

Keajaiban Sederhana Naive Bayes: Menyederhanakan Klasifikasi dengan Efektivitas Tinggi

Teknik Industri

Panduan Singkat tentang Klasifikasi Statistik: Jenis, Algoritma, dan Evaluasi

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Dalam statistik, klasifikasi adalah sebuah masalah yang mencoba untuk mengidentifikasi ke dalam salah satu dari beberapa kategori (sub-populasi) sebuah observasi. Contohnya adalah menentukan apakah sebuah email tertentu masuk ke dalam kelas "spam" atau "non-spam", atau menentukan diagnosis untuk seorang pasien berdasarkan karakteristik yang diamati dari pasien tersebut (seperti jenis kelamin, tekanan darah, atau kehadiran atau ketiadaan gejala tertentu).

Observasi-individu sering kali dianalisis menjadi serangkaian properti yang dapat diukur, yang dikenal dengan berbagai istilah seperti variabel penjelas atau fitur. Properti-properti ini bisa berupa kategori, ordinal, bernilai-integer, atau bernilai-real. Klasifikasi juga dapat dilakukan dengan membandingkan observasi dengan observasi sebelumnya melalui fungsi kesamaan atau jarak.

Sebuah algoritma yang mengimplementasikan klasifikasi, terutama dalam implementasi konkretnya, dikenal sebagai klasifier. Istilah "klasifier" kadang juga mengacu pada fungsi matematika, yang diimplementasikan oleh algoritma klasifikasi, yang memetakan data masukan ke dalam kategori.

Terminologi di berbagai bidang cukup beragam. Dalam statistik, di mana klasifikasi sering dilakukan dengan regresi logistik atau prosedur serupa, properti observasi disebut variabel penjelas (atau variabel independen, regressor, dll.), dan kategori yang akan diprediksi disebut sebagai hasil, yang dianggap sebagai nilai-nilai yang mungkin dari variabel dependen. Di machine learning, observasi sering disebut sebagai instance, variabel penjelas disebut fitur (dikelompokkan ke dalam vektor fitur), dan kategori yang mungkin diprediksi disebut sebagai kelas. Bidang lain mungkin menggunakan terminologi yang berbeda: misalnya, dalam ekologi komunitas, istilah "klasifikasi" biasanya mengacu pada analisis klaster.

Klasifikasi dan pengelompokan adalah contoh dari masalah pengenalan pola yang lebih umum, yang merupakan penugasan nilai keluaran tertentu kepada nilai masukan yang diberikan. Contoh lainnya adalah regresi, yang menugaskan nilai nyata ke setiap masukan; penandaan urutan, yang menetapkan kelas ke setiap anggota dari sebuah urutan nilai (misalnya, penandaan bagian pidato, yang menetapkan bagian pidato untuk setiap kata dalam sebuah kalimat masukan); pengurai, yang menetapkan sebuah pohon pengurai ke sebuah kalimat masukan, yang menggambarkan struktur sintaksis dari kalimat tersebut; dll.

Hubungan Dengan Masalah Lain

Sebuah subkelas umum dari klasifikasi adalah klasifikasi probabilistik. Algoritma-algoritma jenis ini menggunakan inferensi statistik untuk menemukan kelas terbaik untuk sebuah instance tertentu. Berbeda dengan algoritma-algoritma lain, yang hanya menghasilkan kelas "terbaik", algoritma probabilistik menghasilkan probabilitas dari instance tersebut menjadi anggota dari setiap kelas yang mungkin. Kelas terbaik biasanya dipilih sebagai kelas dengan probabilitas tertinggi. Namun, algoritma semacam ini memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan klasifier non-probabilistik:

Dapat menghasilkan nilai kepercayaan yang terkait dengan pilihannya (secara umum, klasifier yang dapat melakukan ini dikenal sebagai klasifier yang memperhitungkan kepercayaan).
Sebagai respons, dapat menahan diri saat kepercayaannya dalam memilih keluaran tertentu terlalu rendah.
Karena probabilitas yang dihasilkan, klasifier probabilistik dapat lebih efektif dimasukkan ke dalam tugas-tugas pembelajaran mesin yang lebih besar, dengan cara yang sebagian atau sepenuhnya menghindari masalah penyebaran kesalahan.

Prosedur Yang Sering Dilakukan

Pada awalnya, pekerjaan awal tentang klasifikasi statistik dilakukan oleh Fisher dalam konteks masalah dua kelompok, yang menghasilkan fungsi diskriminan linear Fisher sebagai aturan untuk menetapkan kelompok pada sebuah observasi baru. Pekerjaan awal ini mengasumsikan bahwa nilai data dalam setiap dari dua kelompok memiliki distribusi multivariat normal. Perluasan dari konteks yang sama ini ke lebih dari dua kelompok juga telah dipertimbangkan dengan diberlakukannya batasan bahwa aturan klasifikasi harus linear. Kemudian, pekerjaan untuk distribusi normal multivariat memungkinkan klasifier menjadi non-linear: beberapa aturan klasifikasi dapat diperoleh berdasarkan penyesuaian berbeda dari jarak Mahalanobis, dengan sebuah observasi baru ditugaskan ke kelompok yang pusatnya memiliki jarak terbesar yang disesuaikan dari observasi tersebut.

Prosedur Bayesian

Prosedur Bayesian, berbeda dengan prosedur Frequentist, menyediakan cara alami untuk memperhitungkan informasi yang tersedia tentang ukuran relatif dari berbagai kelompok dalam populasi secara keseluruhan. Prosedur Bayesian cenderung mahal secara komputasi dan, pada masa sebelum komputasi rantai Markov Monte Carlo dikembangkan, aproksimasi untuk aturan pengelompokan Bayesian diperkirakan. Beberapa prosedur Bayesian melibatkan perhitungan probabilitas keanggotaan kelompok: ini memberikan hasil yang lebih informatif daripada atribusi sederhana dari sebuah label kelompok kepada setiap observasi baru.

Klasifikasi Biner Dan Multikelas

Klasifikasi dapat dipikirkan sebagai dua masalah terpisah - klasifikasi biner dan klasifikasi multikelas. Dalam klasifikasi biner, tugas yang lebih dipahami, hanya ada dua kelas yang terlibat, sedangkan klasifikasi multikelas melibatkan penugasan objek ke salah satu dari beberapa kelas. Karena banyak metode klasifikasi telah dikembangkan khusus untuk klasifikasi biner, klasifikasi multikelas seringkali membutuhkan penggunaan gabungan dari beberapa klasifier biner.

Vektor Fitur

Fitur vektor digunakan untuk menggambarkan instance yang kategori-nya akan diprediksi menggunakan serangkaian properti yang dapat diukur dari instance tersebut. Setiap properti disebut fitur, juga dikenal dalam statistik sebagai variabel penjelas (atau variabel independen, meskipun fitur mungkin atau mungkin tidak independen secara statistik). Fitur dapat berupa biner, kategorikal, ordinal, bernilai-integer, atau bernilai-real. Jika instance adalah gambar, nilai fitur mungkin sesuai dengan piksel gambar; jika instance adalah potongan teks, nilai fitur mungkin adalah frekuensi kemunculan kata-kata yang berbeda. Beberapa algoritma hanya bekerja dalam hal data diskrit dan memerlukan bahwa data bernilai-real atau bernilai-integer diskritisasi menjadi kelompok-kelompok.

Classifier algoritma sering kali dibentuk sebagai sebuah fungsi linear yang menetapkan skor untuk setiap kategori mungkin dengan menggabungkan vektor fitur dari sebuah instance dengan sebuah vektor bobot, menggunakan perkalian titik. Kategori yang diprediksi adalah kategori dengan skor tertinggi. Fungsi skor semacam ini dikenal sebagai fungsi prediktor linear dan memiliki bentuk umum berikut:

$\operatorname {score} (\mathbf {X} _{i},k)={\boldsymbol {\beta }}_{k}\cdot \mathbf {X} _{i},$ score(Xi,k)=βk⋅Xi

Di mana Xi adalah vektor fitur untuk instance i, βk adalah vektor bobot yang sesuai dengan kategori k, dan score (Xi,k) adalah skor yang terkait dengan menugaskan instance i ke kategori k. Dalam teori pilihan diskrit, di mana instance mewakili orang dan kategori mewakili pilihan, skor tersebut dianggap sebagai utilitas yang terkait dengan orang i memilih kategori k.

Algoritma Klasifikasi Statistik

Algoritma dengan setup dasar ini dikenal sebagai klasifier linear. Yang membedakan mereka adalah prosedur untuk menentukan (pelatihan) bobot/koefisien optimal dan cara interpretasi skor tersebut.

Contoh algoritma semacam ini termasuk:

Regresi logistik – Model statistik untuk variabel dependen biner
Regresi logistik multinomial – Regresi untuk lebih dari dua hasil diskrit
Regresi Probit – Regresi statistik di mana variabel dependen hanya dapat mengambil dua nilai
Algoritma perceptron
Mesin vektor pendukung – Set metode untuk pembelajaran statistik terawasi
Analisis diskriminan linear – Metode yang digunakan dalam statistik, pengenalan pola, dan bidang lainnya

Karena tidak ada bentuk tunggal klasifikasi yang sesuai untuk semua set data, telah dikembangkan berbagai algoritma klasifikasi. Yang paling umum digunakan meliputi:

Jaringan syaraf tiruan – Model komputasi yang digunakan dalam pembelajaran mesin, berdasarkan fungsi terhubung dan hierarkis
Peningkatan (meta-algoritma) – Metode dalam pembelajaran mesin
Pembelajaran pohon keputusan – Algoritma pembelajaran mesin
Hutan acak – Metode pembelajaran mesin berbasis pohon pencarian biner
Pemrograman genetika – Evolusi program komputer dengan teknik analogi proses genetik alami
Pemrograman ekspresi gen – Algoritma evolusioner
Pemrograman ekspresi multi
Pemrograman genetika linier – jenis algoritma pemrograman genetika
Estimasi kernel – Fungsi jendela
k-tetangga terdekat – Metode klasifikasi non-parametrik
Quantization vektor pembelajaran
Klasifikasi linear – Klasifikasi statistik dalam pembelajaran mesin
Analisis diskriminan linear Fisher – Metode yang digunakan dalam statistik, pengenalan pola, dan bidang lainnya
Regresi logistik – Model statistik untuk variabel dependen biner
Klasifier Naive Bayes – Algoritma klasifikasi probabilistik
Perceptron – Algoritma untuk pembelajaran terawasi klasifikasi biner
Klasifikasi kuadrat – digunakan dalam pembelajaran mesin untuk memisahkan pengukuran dari dua atau lebih kelas objek
Mesin vektor pendukung – Set metode untuk pembelajaran statistik terawasi
Mesin vektor pendukung kuadrat terkecil

Evaluasi

Kinerja klasifier sangat bergantung pada karakteristik data yang akan diklasifikasikan. Tidak ada klasifier tunggal yang terbaik untuk semua masalah yang diberikan (fenomena yang mungkin dijelaskan oleh teorema tidak ada makan siang gratis). Berbagai uji empiris telah dilakukan untuk membandingkan kinerja klasifier dan untuk menemukan karakteristik data yang menentukan kinerja klasifier. Menentukan klasifier yang sesuai untuk masalah tertentu masih lebih merupakan seni daripada ilmu.

Ukurannya presisi dan recall adalah metrik populer yang digunakan untuk mengevaluasi kualitas sistem klasifikasi. Lebih baru-baru ini, kurva receiver operating characteristic (ROC) telah digunakan untuk mengevaluasi pertukaran antara tingkat positif- dan negatif palsu dari algoritma klasifikasi.

Sebagai metrik kinerja, koefisien ketidakpastian memiliki keuntungan atas akurasi sederhana karena tidak dipengaruhi oleh ukuran relatif dari kelas-kelas yang berbeda. Selanjutnya, itu tidak akan menghukum sebuah algoritma hanya karena mengatur ulang kelas-kelas.

Penerapan Domain Aplikasi

erbagai domain memiliki penerapan klasifikasi yang luas. Dalam beberapa kasus, ini digunakan sebagai prosedur penambangan data, sementara dalam yang lain, pemodelan statistik yang lebih rinci dilakukan.

Klasifikasi biologis – Ilmu yang mengidentifikasi, mendeskripsikan, menentukan, dan memberi nama kelompok organisme biologis.
Biometrik – Metrik terkait dengan identifikasi karakteristik manusia.
Visi komputer – Ekstraksi informasi terkomputerisasi dari gambar.
Analisis citra medis dan pencitraan medis – Teknik dan proses pembuatan representasi visual dari dalam tubuh.
Pengenalan karakter optik – Pengenalan teks visual oleh komputer.
Pelacakan video – Menemukan objek dalam setiap frame urutan video.
Skoring kredit – Ekspresi numerik yang mewakili kelayakan kredit seseorang.
Klasifikasi dokumen – Proses pengategorian dokumen.
Penemuan dan pengembangan obat – Proses membawa obat farmasi baru ke pasar.
Toksigenomika – Cabang toksikologi dan genomika.
Hubungan struktur-aktivitas kuantitatif – Prediksi kuantitatif aktivitas biologis, ekotoksikologi, atau farmasi dari molekul.
Geostatistika – Cabang statistik yang berfokus pada kumpulan data spasial.
Pengenalan tulisan tangan – Kemampuan komputer untuk menerima dan menafsirkan input tulisan tangan yang dapat dimengerti.
Mesin pencari internet.
Klasifikasi mikroarray.
Pengenalan pola – Pengenalan otomatis pola dan keteraturan dalam data.
Sistem rekomendasi – Sistem penyaringan informasi untuk memprediksi preferensi pengguna.
Pengenalan ucapan – Konversi otomatis bahasa lisan menjadi teks.
Pemrosesan bahasa alami statistik – Bidang linguistik dan ilmu komputer.

Disadur dari: en.wikipedia.org

Selengkapnya

Panduan Singkat tentang Klasifikasi Statistik: Jenis, Algoritma, dan Evaluasi

Teknik Industri

Mengulas Mendalam: Jaringan Sensor Nirkabel (WSNs) - Teknologi Canggih untuk Pemantauan Lingkungan dan Industri

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Jaringan Sensor Nirkabel (Wireless Sensor Networks/WSN) telah muncul sebagai teknologi revolusioner, yang terdiri dari jaringan sensor khusus yang ditempatkan secara strategis untuk memantau berbagai parameter lingkungan. Sensor-sensor ini, yang tersebar di seluruh ruang, memainkan peran penting dalam mengumpulkan dan mengirimkan data tentang kondisi fisik ke pusat pusat. Dengan kemampuan untuk mengukur faktor-faktor seperti suhu, suara, tingkat polusi, kelembapan, dan angin, WSN menawarkan wawasan yang tak tertandingi tentang lingkungan kita.

Sama seperti jaringan ad hoc nirkabel, WSN mengandalkan konektivitas nirkabel untuk komunikasi tanpa batas dan pembentukan jaringan secara spontan. Hal ini memungkinkan data sensor ditransmisikan secara nirkabel, sehingga memudahkan pemantauan dan analisis secara real-time. Yang membedakan WSN adalah fungsionalitas dua arahnya - tidak hanya mengumpulkan data, tetapi juga memungkinkan kontrol atas aktivitas sensor, sehingga meningkatkan kegunaannya di berbagai aplikasi.

Awalnya dimotivasi oleh kebutuhan militer, terutama dalam pengawasan medan perang, WSN telah diadopsi secara luas di sektor industri dan konsumen. Industri memanfaatkan jaringan ini untuk tugas-tugas seperti pemantauan proses, pelacakan kesehatan mesin, dan bahkan manajemen pertanian. Keserbagunaan WSN menjadikannya alat yang sangat diperlukan dalam operasi modern.

Inti dari WSN adalah node-nya, mulai dari hanya beberapa hingga ribuan. Setiap node dilengkapi dengan komponen-komponen penting, termasuk transceiver radio, mikrokontroler, antarmuka sensor, dan sumber daya, biasanya berupa baterai atau sistem pemanenan energi. Meskipun ukurannya kecil, node sensor memiliki fungsionalitas yang luar biasa. Dari ukuran kotak sepatu hingga sekecil butiran debu, node ini hadir dalam berbagai bentuk, untuk memenuhi kebutuhan dan kendala tertentu.

Batasan sumber daya seperti energi, memori, kecepatan komputasi, dan bandwidth komunikasi menentukan desain dan kemampuan node sensor. Topologi WSN dapat sangat bervariasi, dari jaringan bintang sederhana hingga jaringan mesh nirkabel multi-hop yang rumit. Teknik propagasi seperti routing atau flooding semakin meningkatkan efisiensi transmisi data.

Dalam bidang ilmu komputer dan telekomunikasi, WSN mewakili area penelitian yang dinamis, dengan berbagai lokakarya dan konferensi yang didedikasikan untuk memajukan bidang ini. Acara seperti Lokakarya Internasional tentang Sensor Jaringan Tertanam (EmNetS), IPSN, SenSys, MobiCom, dan EWSN berfungsi sebagai platform untuk inovasi dan kolaborasi.

Penyebaran WSN secara luas menggarisbawahi signifikansi mereka, dengan sekitar 120 juta unit jarak jauh yang beroperasi secara global pada tahun 2010. Seiring dengan perkembangan teknologi, kemampuan dan aplikasi WSN diharapkan untuk berkembang lebih jauh, mengantarkan era baru keterhubungan dan pengambilan keputusan berbasis data.

Aplikasi WSN: Pemantauan Area, Kesehatan, dan Lingkungan

Pemantauan area merupakan aplikasi umum dari jaringan sensor nirkabel (WSN), yang digunakan untuk mendeteksi intrusi musuh atau membatasi wilayah pipa gas atau minyak.
Pemantauan kesehatan melibatkan berbagai jenis jaringan sensor untuk aplikasi medis, seperti perangkat terpasang di dalam tubuh, perangkat yang dikenakan, dan sistem tertanam di lingkungan sekitar.
Pemantauan habitat menggunakan WSN untuk memantau spesies dan habitat, mulai dari pulau hingga hutan.
Pemantauan lingkungan meliputi pemantauan kualitas udara, deteksi kebakaran hutan, deteksi longsor, dan pemantauan kualitas air di berbagai lokasi.
Pencegahan bencana alam menggunakan WSN untuk memantau perubahan kondisi lingkungan seperti banjir.
Pemantauan industri mencakup pemantauan kondisi mesin, pengumpulan data, pemantauan kualitas air, dan pemantauan struktur bangunan.
Penggunaan WSN juga luas dalam pengawasan terhadap ancaman seperti deteksi perangkat nuklir bawah tanah.
Pemantauan kejadian menggunakan sensor untuk mendeteksi kejadian seperti kecelakaan atau kebakaran dengan cepat.
WSN juga dapat diterapkan secara efisien dalam rantai pasokan untuk berbagai industri menggunakan elektronik low-power.

Ini adalah aplikasi penting dari WSN yang membuktikan kegunaan dan potensi teknologi ini dalam berbagai bidang.

Karakteristik Utama Jaringan Sensor Nirkabel (WSN)

Jaringan Sensor Nirkabel (WSN) merupakan teknologi yang menarik perhatian di berbagai bidang, dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan industri. Artikel ini akan membahas karakteristik utama dari WSN yang menjadikannya solusi yang penting dalam dunia teknologi modern.

Konsumsi Daya yang Terbatas: Salah satu tantangan utama dalam WSN adalah konsumsi daya yang terbatas, baik dari baterai maupun teknologi penghasil energi. Ini mengharuskan pengembang untuk memperhatikan efisiensi energi dalam desain dan implementasi sensor.
Kemampuan Menangani Kegagalan Node: Kehandalan sistem adalah hal krusial dalam WSN. Sistem harus mampu menangani kegagalan node dengan baik agar tidak mengganggu operasi keseluruhan jaringan.
Mobilitas Node: Beberapa aplikasi WSN membutuhkan mobilitas node, yang memungkinkan sensor untuk bergerak dalam lingkungan tertentu. Hal ini penting terutama dalam penggunaan jaringan sensor nirkabel di lingkungan yang dinamis.
Heterogenitas dan Homogenitas Node: WSN dapat terdiri dari node-node dengan spesifikasi yang berbeda-beda (heterogenitas), atau node dengan spesifikasi serupa (homogenitas), tergantung pada kebutuhan aplikasi.
Skalabilitas: WSN harus mampu mengatasi skala implementasi yang besar tanpa mengorbankan kinerja atau efisiensi sistem. Kemampuan untuk melakukan implementasi yang besar adalah salah satu kekuatan utama dari WSN.
Ketahanan terhadap Kondisi Lingkungan yang Ekstrim: WSN sering kali digunakan dalam lingkungan yang keras dan berbeda-beda. Oleh karena itu, sensor harus mampu bertahan dan beroperasi di berbagai kondisi lingkungan yang ekstrem.
Kemudahan Penggunaan: Desain dan implementasi WSN harus memperhatikan faktor kemudahan penggunaan, sehingga pengguna dapat dengan mudah mengelola dan memanfaatkan jaringan sensor nirkabel.
Optimasi Lintas Lapisan: Dalam pengembangan WSN, optimasi lintas lapisan menjadi hal penting untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi jaringan secara keseluruhan.

Dengan karakteristik-karakteristik ini, WSN telah membuktikan dirinya sebagai solusi yang kuat dan canggih dalam berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan infrastruktur industri. Dengan terus berkembangnya teknologi, diharapkan WSN dapat terus memberikan kontribusi yang signifikan dalam memajukan dunia teknologi informasi.

Platform untuk Jaringan Sensor Nirkabel (WSN)

Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, jaringan sensor nirkabel (WSN) menjadi semakin penting untuk berbagai aplikasi, mulai dari pemantauan lingkungan hingga pengelolaan industri. Artikel ini akan menjelaskan platform yang mendukung teknologi WSN dan bagaimana karakteristik-karakteristiknya memengaruhi pengembangan dan implementasi WSN.

1. Perangkat Keras (Hardware) Salah satu tantangan utama dalam pengembangan WSN adalah produksi sensor node yang murah dan kecil. Ada banyak perusahaan kecil yang memproduksi perangkat keras WSN, menciptakan situasi komersial yang mirip dengan komputasi rumahan pada tahun 1970-an. Penggunaan metode komunikasi radio dan akuisisi data yang sangat hemat daya adalah hal yang penting dalam pengembangan perangkat keras WSN.

2. Jaringan Nirkabel (Wireless) Ada beberapa standar dan solusi nirkabel untuk konektivitas sensor node. Thread dan Zigbee dapat menghubungkan sensor pada frekuensi 2,4 GHz dengan data rate 250kbit/s. Selain itu, ada juga solusi yang menggunakan frekuensi yang lebih rendah untuk meningkatkan jangkauan radio. Contohnya adalah Z-wave yang beroperasi pada 915 MHz dan 868 MHz di Uni Eropa. Standar IEEE 802.15.4 menyediakan standar untuk konektivitas perangkat berdaya rendah, yang umumnya digunakan dalam sensor dan smart meter.

3. Perangkat Lunak (Software) Energi merupakan sumber daya terbatas dari node-node WSN, dan hal ini menentukan umur pakai WSN. Oleh karena itu, algoritma dan protokol harus dapat meningkatkan umur pakai WSN, ketahanan sistem terhadap kegagalan, dan kemampuan konfigurasi otomatis. Protokol routing juga penting dalam mengoptimalkan penggunaan energi dan mengurangi overhead jaringan.

4. Sistem Operasi (Operating Systems) Sistem operasi untuk node-node WSN umumnya lebih sederhana daripada sistem operasi umum. Sistem operasi seperti TinyOS, LiteOS, dan Contiki dirancang khusus untuk mendukung WSN dengan menggunakan pendekatan pemrograman yang lebih sederhana dan efisien.

5. Platform Manajemen Data Sensor Kolaboratif Online Platform ini memungkinkan pemilik sensor untuk mendaftarkan dan menghubungkan perangkat mereka untuk mengirim data ke basis data online, sementara pengembang dapat menggunakan data tersebut untuk membangun aplikasi mereka sendiri. Ini memfasilitasi kolaborasi online antara pengguna atas beragam kumpulan data, mulai dari data lingkungan hingga data transportasi.

Simulasi Pemodelan

Saat ini, pemodelan dan simulasi berbasis agen adalah satu-satunya paradigma yang memungkinkan simulasi perilaku kompleks di lingkungan sensor nirkabel (seperti kawanan).[49] Simulasi berbasis agen dari jaringan sensor nirkabel dan ad hoc merupakan paradigma yang relatif baru. Pemodelan berbasis agen awalnya didasarkan pada simulasi sosial. Simulator jaringan seperti Opnet, Tetcos NetSim, dan NS dapat digunakan untuk mensimulasikan jaringan sensor nirkabel.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Wireless_sensor_network

Selengkapnya

Mengulas Mendalam: Jaringan Sensor Nirkabel (WSNs) - Teknologi Canggih untuk Pemantauan Lingkungan dan Industri

Teknik Industri

Jaringan Ad Hoc Nirkabel: Memberdayakan Konektivitas Terdesentralisasi

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Jaringan ad hoc nirkabel, juga dikenal sebagai WANET atau MANET, mewakili pendekatan terdesentralisasi untuk komunikasi nirkabel, berbeda dari pengaturan infrastruktur tradisional. Tidak seperti jaringan yang bergantung pada router tetap atau titik akses, jaringan ad hoc dibentuk secara spontan oleh perangkat yang berpartisipasi itu sendiri. Setiap node dalam jaringan berperan dalam merutekan data untuk node lain, secara dinamis menentukan penerusan data berdasarkan konektivitas jaringan dan algoritma perutean yang digunakan.

Ciri khas dari jaringan semacam ini terletak pada kesederhanaan pengaturan dan administrasinya, yang memungkinkan perangkat untuk membuat koneksi dan bergabung dengan jaringan di mana saja. Dalam MANET, setiap perangkat bebas bergerak secara independen ke segala arah, sehingga sering terjadi perubahan pada sambungan jaringan. Akibatnya, setiap perangkat berfungsi sebagai router, meneruskan lalu lintas yang bahkan tidak terkait dengan penggunaannya sendiri.

Tantangan utama dalam MANET adalah memastikan bahwa setiap perangkat terus menjaga informasi yang diperlukan untuk perutean lalu lintas yang efektif. Seiring dengan meningkatnya skala jaringan, mempertahankan status perutean secara real-time menjadi semakin kompleks karena faktor-faktor seperti lalu lintas overhead, goodput node individu, dan bandwidth komunikasi yang terbatas.

Jaringan ini dapat beroperasi secara mandiri atau terhubung ke Internet yang lebih luas, sering kali menampilkan beberapa transceiver antar node, sehingga menghasilkan topologi yang dinamis dan otonom. Biasanya, MANET memiliki lingkungan jaringan yang dapat dirutekan yang dilapisi di atas jaringan lapisan tautan ad hoc.

Sejarah Singkat

Secara historis, konsep jaringan ad hoc nirkabel sudah ada sejak awal tahun 1970-an dengan proyek PRNET yang disponsori oleh DARPA. Namun, baru pada pertengahan tahun 1990-an dengan munculnya kartu radio 802.11 yang murah, upaya akademis dan penelitian yang signifikan dimulai. Karya perintis oleh Charles Perkins dan Chai Keong Toh di awal tahun 1990-an meletakkan dasar untuk protokol routing seperti DSDV dan ABR, yang pada akhirnya mengarah pada implementasi praktis jaringan seluler ad hoc.

Sejak saat itu, jaringan ad hoc nirkabel tetap menjadi area penelitian yang dinamis, terus berkembang untuk mengatasi tantangan mobilitas, skalabilitas, dan perutean yang efisien. Dengan kemajuan teknologi dan protokol yang terus berlanjut, jaringan ini menjanjikan untuk beragam aplikasi mulai dari operasi militer hingga konektivitas sipil di lingkungan yang terpencil atau yang berubah dengan cepat.

Aplikasi Jaringan Nirkabel Ad Hoc

Jaringan nirkabel ad hoc adalah jaringan desentralisasi yang tidak bergantung pada infrastruktur tetap seperti menara radio atau titik akses. Jaringan ini terbentuk secara dinamis ketika perangkat seperti ponsel pintar, tablet, atau kendaraan saling terhubung secara langsung tanpa perantara. Sifat ad hoc yang fleksibel dan mudah didirikan membuatnya cocok untuk berbagai aplikasi, antara lain:

Jaringan Kendaraan (VANETs) Kendaraan dapat berkomunikasi satu sama lain secara langsung menggunakan gelombang radio, membentuk jaringan sementara untuk berbagi informasi lalu lintas, mencegah kecelakaan, dan meningkatkan kecerdasan berkendara.
Jaringan Militer Taktis Pasukan militer memanfaatkan jaringan ad hoc untuk komunikasi lapangan yang cepat, aman, dan tanpa bergantung pada infrastruktur tetap yang rawan diserang. Jaringan ini memungkinkan penyebaran cepat, mobilitas tinggi, dan ketahanan terhadap gangguan.
Jaringan Pesawat Tanpa Awak (FANETs) Pesawat tanpa awak dapat berkomunikasi satu sama lain membentuk jaringan ad hoc di udara. Ini memungkinkan mereka berkoordinasi, berbagi data, dan melakukan misi pengintaian atau pengiriman barang secara efisien.
Jaringan Kapal Kapal-kapal angkatan laut dapat membentuk jaringan ad hoc sementara di laut untuk komunikasi cepat antar kapal dan berbagi data multimedia dengan kecepatan tinggi.
Jaringan Sensor Sensor nirkabel seperti pendeteksi suhu, kelembapan, atau kebisingan dapat membentuk jaringan ad hoc untuk mengumpulkan data secara luas dan real-time tanpa infrastruktur tetap.
Jaringan Robot Robot dapat berkoordinasi membentuk jaringan ad hoc untuk berbagi informasi lokal dan memutuskan cara terbaik melaksanakan tugas secara kolaboratif.
Tanggap Bencana Saat bencana merusak infrastruktur komunikasi, jaringan ad hoc memungkinkan petugas mengirim informasi dan berkoordinasi untuk upaya tanggap darurat dan penyelamatan.
Jaringan Rumah Sakit Perangkat medis seperti sensor pasien, kamera video, dan instrumen dapat saling terhubung melalui jaringan ad hoc untuk memantau pasien, mengumpulkan data, dan menyampaikan peringatan dengan cepat.

Dengan mobilitas tinggi, penyebaran cepat, dan skalabilitas yang baik, jaringan ad hoc menawarkan solusi komunikasi fleksibel untuk berbagai kebutuhan di lapangan tanpa bergantung pada infrastruktur tetap.

Tantangan dalam Jaringan Ad Hoc Nirkabel: Menavigasi Kompleksitas untuk Konektivitas yang Lancar

Jaringan ad hoc nirkabel, yang dikenal karena sifatnya yang terdesentralisasi dan bergerak, menawarkan sejumlah keuntungan di berbagai aplikasi seperti bantuan bencana, komunikasi militer, dan pemantauan lingkungan. Namun, di tengah manfaat yang menjanjikan tersebut, jaringan-jaringan ini menghadapi tantangan teknis dan implementasi yang signifikan, bersamaan dengan efek samping potensial seperti polusi spektrum radio.

Keuntungan bagi Pengguna:

Sifat terdesentralisasi dan mobilitas memungkinkan aplikasi yang serbaguna di berbagai sektor.
Ketahanan ditingkatkan karena perantaraan multi-hop informasi, mengurangi risiko titik-titik kegagalan tunggal.
Fleksibilitas, skalabilitas, dan biaya administrasi yang lebih rendah berkontribusi pada daya tarik jaringan ad hoc dibandingkan dengan jaringan topologi tetap.

Kesulitan Implementasi:

Variasi kinerja jaringan karena tidak adanya arsitektur tetap dan topologi dinamis.
Dampak mobilitas perangkat pada kinerja jaringan, menyebabkan peningkatan pengiriman ulang data dan tantangan alokasi sumber daya.
Memodelkan mobilitas manusia secara akurat tetap menjadi tantangan berkelanjutan karena berbagai faktor yang memengaruhinya.

Efek Samping:

Penggunaan spektrum frekuensi tanpa lisensi berkontribusi pada polusi spektrum radio.

Radio dan Modulasi:

Pemilihan frekuensi radio dan modulasi melibatkan kompromi, mempertimbangkan faktor seperti lebar pita, konsumsi daya, dan mobilitas.
Berbagai jenis radio dan teknik modulasi digunakan, masing-masing dengan keuntungan dan keterbatasan tersendiri.
Teknologi Wi-Fi generasi berikutnya seperti 802.11ax dan WiGi menawarkan kapasitas dan throughput yang lebih baik untuk jaringan ad hoc berkinerja tinggi.

Tumpukan Protokol:

Tantangan meluas di berbagai lapisan tumpukan protokol OSI, termasuk akses media, routing, dan lapisan transport.
Mobilitas tinggi node-node membuat sulit menjaga koneksi yang stabil dan routing yang efisien.
Desain lintas-lapisan memfasilitasi pengambilan keputusan optimal dan pertukaran informasi antara lapisan fisik dan lapisan atas.

Routing:

Protokol routing dalam jaringan ad hoc terbagi menjadi kategori proaktif, reaktif, dan hibrida, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya sendiri.
Tantangannya termasuk keterlambatan dalam penemuan rute, banjir jaringan, dan perlunya penanganan yang efisien terhadap koneksi yang putus.

Persyaratan Teknis untuk Implementasi:

Ketahanan jaringan bergantung pada sumber daya node, sifat perilaku, dan karakteristik link.
Restrukturisasi dinamis link membutuhkan solusi yang tepat waktu, efisien, dan scalable untuk memastikan konektivitas yang berkelanjutan.

Secara ringkas, meskipun jaringan ad hoc nirkabel menawarkan potensi besar untuk berbagai aplikasi, menangani tantangan yang terkait adalah kunci untuk mewujudkan manfaatnya secara penuh. Dengan penelitian dan inovasi yang terus berlangsung, mengatasi hambatan-hambatan ini akan membuka jalan bagi solusi jaringan ad hoc yang lebih tangguh, efisien, dan dapat diskalakan di masa depan.

Kontrol Akses Media

Dalam kebanyakan jaringan ad hoc nirkabel, node-node bersaing untuk mengakses medium nirkabel bersama, yang sering kali menghasilkan tabrakan (interference). Tabrakan dapat ditangani menggunakan penjadwalan terpusat atau protokol akses kontenisi terdistribusi. Dengan menggunakan komunikasi nirkabel yang kooperatif, kekebalan terhadap interferensi ditingkatkan dengan cara node tujuan menggabungkan interferensi diri dan interferensi dari node lain untuk meningkatkan proses dekoding sinyal yang diinginkan.

Simulasi

Pemodelan dan simulasi (M&S) penting untuk meramalkan berbagai situasi dalam jaringan ad hoc.
Alat simulasi seperti OPNET, NetSim, atau ns2 digunakan untuk melakukan pengujian parameter dan analisis what-if.
Faktor-faktor seperti topologi jalan, multi-path fading, kecepatan kendaraan, dan perilaku pengemudi harus dipertimbangkan dalam simulasi.

Uji Coba Emulasi:

Pada tahun 2009, ARL dan NRL mengembangkan testbed emulasi Jaringan Ad-Hoc Bergerak untuk menguji algoritma dan aplikasi.
Testbed ini menggunakan perangkat lunak "MANE" (Mobile Ad hoc Network Emulator) yang dikembangkan oleh NRL.

Model Matematika:

Model tradisionalnya adalah graf geometrik acak, digunakan untuk mensimulasikan jaringan mobile ad hoc.
Node-node tersebar secara acak dalam ruang fisik, dengan setiap node memiliki jangkauan radio tetap.
Node-node dipindahkan berdasarkan model acak, menghasilkan panjang rute dan jumlah multi-hop yang berbeda.

Keamanan Jaringan Ad Hoc Nirkabel

Sebagian besar jaringan ad hoc nirkabel rentan terhadap serangan karena kurangnya kontrol akses, yang dapat menyebabkan penggunaan sumber daya yang berlebihan atau penundaan paket yang tidak diinginkan. Untuk melindungi jaringan, diperlukan mekanisme otentikasi yang memastikan hanya node yang diotorisasi yang dapat mengakses jaringan. Namun, jaringan tetap rentan terhadap serangan pelepasan atau penundaan paket.

Dalam lingkungan yang berubah-ubah, mengamankan 'sesi' dengan setiap node secara individual tidaklah praktis. Sebagai gantinya, penggunaan kunci prabagian untuk enkripsi di lapisan link menjadi solusi umum.

Manajemen kepercayaan dalam jaringan ad hoc menghadapi tantangan karena keterbatasan sumber daya dan kompleksitas interaksi jaringan. Pendekatan yang diperlukan adalah pengembangan metrik kepercayaan komposit yang memperhitungkan berbagai aspek jaringan dan skema manajemen kepercayaan yang sesuai. Meskipun penting, pemantauan terus-menerus setiap node dalam jaringan merupakan tugas yang sulit karena ketidakkontinuan jaringan dan keterbatasan sumber daya.

Disadur dari: en.wikipedia.org/wiki/Wireless_ad_hoc_network

Selengkapnya

Jaringan Ad Hoc Nirkabel: Memberdayakan Konektivitas Terdesentralisasi

Teknik Industri

Mengenal Pembelajaran Terpandu (Supervised Learning)

Dipublikasikan oleh Sirattul Istid'raj pada 29 April 2025

Pembelajaran terpandu (supervised learning) merupakan salah satu paradigma dalam machine learning di mana data masukan (seperti vektor fitur) dan nilai keluaran yang diinginkan (sinyal pengawasan berlabel manusia) digunakan untuk melatih sebuah model. Data pelatihan diproses untuk membangun sebuah fungsi yang memetakan data baru ke nilai keluaran yang diharapkan. Skenario optimal akan memungkinkan algoritma untuk menentukan nilai keluaran dengan benar untuk instance yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Langkah-langkah dalam Pembelajaran Terpandu:

Menentukan jenis contoh pelatihan (seperti karakter tulisan tangan, kata, atau kalimat).
Mengumpulkan data pelatihan yang representatif dari penggunaan dunia nyata.
Menentukan representasi fitur masukan dari fungsi yang akan dipelajari.
Menentukan struktur fungsi yang dipelajari dan algoritma pembelajaran terkait (seperti Support Vector Machines, Regresi Logistik, atau Pohon Keputusan).
Menjalankan algoritma pembelajaran pada data pelatihan dan menyesuaikan parameter kontrol.
Mengevaluasi akurasi fungsi yang dipelajari pada data uji yang terpisah dari data pelatihan.

Dalam memilih algoritma pembelajaran terpandu, ada beberapa faktor penting yang perlu dipertimbangkan, seperti trade-off bias-varians, kompleksitas fungsi, dimensi ruang masukan, dan kebisingan dalam nilai keluaran. Trade-off bias-varians mengacu pada keseimbangan antara kemampuan model untuk mempelajari pola dengan baik (bias rendah) dan kemampuannya untuk mengeneralisasi pola tersebut pada data baru (varians rendah). Kompleksitas fungsi mengacu pada seberapa rumit fungsi yang dipelajari, semakin kompleks semakin banyak data yang dibutuhkan untuk melatihnya dengan baik. Dimensi ruang masukan mengacu pada jumlah fitur yang digunakan, semakin banyak fitur semakin sulit untuk mempelajari pola yang relevan. Kebisingan dalam nilai keluaran mengacu pada adanya kesalahan atau noise dalam data pelatihan, yang dapat menyebabkan overfitting jika tidak ditangani dengan baik.

Algoritma yang populer digunakan antara lain Support Vector Machines, Regresi Linear, Regresi Logistik, Naive Bayes, Linear Discriminant Analysis, Pohon Keputusan, K-Nearest Neighbor, Jaringan Syaraf Tiruan (Multilayer Perceptron), dan Similarity Learning. Masing-masing algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan tersendiri, sehingga pemilihan algoritma yang tepat sangat bergantung pada karakteristik masalah dan data yang dimiliki.

Secara umum, algoritma pembelajaran terpandu bekerja dengan mencari fungsi yang meminimalkan risiko empiris (kesalahan pada data pelatihan) atau meminimalkan risiko struktural (yang juga memperhitungkan kompleksitas fungsi). Risiko empiris mengacu pada seberapa baik model dapat mempelajari pola dari data pelatihan, sedangkan risiko struktural juga memperhitungkan kemampuan model untuk mengeneralisasi pola tersebut pada data baru.

Selain itu, ada beberapa generalisasi dari masalah pembelajaran terpandu standar, seperti semi-supervised learning, active learning, structured prediction, dan learning to rank. Semi-supervised learning melibatkan penggunaan data yang sebagian berlabel dan sebagian tidak berlabel untuk melatih model. Active learning melibatkan proses interaktif di mana algoritma dapat meminta label untuk data tertentu selama proses pelatihan. Structured prediction digunakan ketika nilai keluaran yang diinginkan adalah objek kompleks seperti pohon parsing atau grafik berlabel. Learning to rank digunakan ketika masukan berupa kumpulan objek dan nilai keluaran yang diinginkan adalah peringkat dari objek-objek tersebut.

Dengan kemampuannya dalam mempelajari pola dari data berlabel, pembelajaran terpandu menjadi salah satu pendekatan penting dalam machine learning untuk membangun model yang dapat melakukan prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Aplikasinya sangat luas, mulai dari pengenalan pola, pengolahan bahasa alami, analisis sentimen, rekomendasi sistem, dan banyak lagi. Dengan memahami konsep dasar dan memilih algoritma yang tepat, pembelajaran terpandu dapat menjadi alat yang sangat kuat untuk mengekstrak pengetahuan dari data dan membantu pengambilan keputusan yang lebih baik.

Disadur dari: id.wikipedia.org/en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning

Selengkapnya