Fleksibilitas: Kunci Keunggulan Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN)

Di era digital ini, data menjadi bagian yang tak terpisahkan dari kehidupan kita. Dari rekomendasi film di platform streaming hingga sistem deteksi penipuan di perbankan, semuanya bergantung pada kecanggihan algoritma. Salah satu algoritma yang sering digunakan dalam dunia data science adalah K-Nearest Neighbors (KNN). Meskipun terlihat sederhana, fleksibilitasnya menjadikan KNN sebagai salah satu algoritma yang tak lekang oleh waktu. Tapi, sebenarnya, apa sih KKN itu? Dan mengapa kita perlu memahami algoritma ini? Yuk, kita bahas lebih dalam!

1. Mengenal Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN)

KNN adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang masuk dalam kategori supervised learning. Algoritma ini bekerja dengan prinsip sederhana: menentukan kategori suatu data berdasarkan kedekatannya dengan data lain yang sudah diklasifikasikan sebelumnya. Ibaratnya, jika kamu pindah ke lingkungan baru dan ingin mencari kafe terbaik, kamu mungkin akan bertanya ke tetangga di sekitar. Jika sebagian besar dari mereka merekomendasikan satu tempat tertentu, kemungkinan besar tempat itu memang bagus.

Dalam dunia data science, konsep ini diterapkan dengan menghitung jarak antara titik data yang ingin diklasifikasikan dengan sejumlah titik data lain yang sudah memiliki label. Jarak yang paling umum digunakan dalam KNN adalah Euclidean Distance, yang secara sederhana mengukur seberapa dekat satu titik dengan titik lainnya dalam ruang multidimensi.

2. Mengapa KKN Penting Bagi Penerapan Machine Learning?

KNN memiliki beberapa keunggulan yang membuatnya tetap relevan, bahkan di tengah gempuran algoritma machine learning yang lebih kompleks:

• Mudah Dipahami dan Diimplementasikan

  KNN adalah algoritma yang tidak memerlukan model kompleks atau pelatihan yang lama. Cukup dengan menyimpan data latih dan menghitung jarak, kita sudah bisa membuat prediksi.

• Fleksibel untuk Berbagai Jenis Data

  Baik itu data numerik maupun kategorikal, KNN dapat menangani berbagai jenis data dengan mudah. Inilah yang membuatnya banyak digunakan dalam berbagai industri.

• Bekerja dengan Baik pada Data Skala Kecil hingga Menengah

  Untuk dataset dengan ukuran kecil hingga menengah, KNN dapat memberikan hasil yang cukup akurat tanpa memerlukan komputasi yang terlalu berat.

• Bersifat Non-parametrik

  Berbeda dengan algoritma lain yang membutuhkan asumsi tertentu tentang distribusi data, KNN bekerja tanpa harus menetapkan parameter yang rumit.

  
  

Baca juga: Algoritma Machine Learning: Kunci di Balik AI & Jenisnya

3. Bagaimana Cara Kerja KNN?

KNN memiliki cara kerja yang tidak terlalu kompleks jika dibandingkan dengan algoritma machine learning lainnya. Ia bekerja dengan mengikuti beberapa langkah utama sebagai berikut:

• Menentukan Nilai K

  K adalah jumlah tetangga terdekat yang akan dipertimbangkan dalam proses klasifikasi. Pemilihan K yang tepat sangat penting karena K yang terlalu kecil bisa menyebabkan overfitting, sementara K yang terlalu besar bisa mengakibatkan underfitting.

• Menghitung Jarak

  Saat ada data baru yang perlu diklasifikasikan, algoritma akan menghitung jaraknya dengan setiap titik dalam dataset menggunakan metode seperti Euclidean Distance, Manhattan Distance, atau Minkowski Distance.

• Menentukan K Tetangga Terdekat

  Setelah jarak dihitung, algoritma akan memilih K data yang memiliki jarak paling dekat dengan data baru tersebut.

• Menentukan Kategori atau Nilai Prediksi

  Jika digunakan untuk klasifikasi, maka data baru akan diberikan label mayoritas dari K tetangga terdekatnya. Jika digunakan untuk regresi, rata-rata nilai dari K tetangga tersebut akan digunakan sebagai hasil prediksi.

4. Hal yang Perlu Diperhatikan Saat Menggunakan KNN

Meskipun KNN memiliki banyak keunggulan, ada beberapa aspek yang perlu diperhatikan agar penggunaannya optimal:

• Pemilihan Nilai K

  Pemilihan K yang tepat sangat krusial dalam performa KNN. Umumnya, metode seperti cross-validation digunakan untuk menentukan nilai K yang optimal.

• Skalabilitas

  KNN bisa menjadi sangat lambat jika digunakan pada dataset yang sangat besar karena setiap prediksi memerlukan perhitungan jarak dengan seluruh data yang ada.

• Normalisasi Data

  Normalisasi sangat penting agar fitur dengan skala besar tidak mendominasi fitur lainnya, karena KNN sangat bergantung pada jarak antar titik data.

• Kepekaan terhadap Noise dan Outlier

  Jika dataset mengandung banyak outlier, performa KNN bisa terpengaruh. Oleh karena itu, preprocessing data seperti outlier detection dan feature selection sangat disarankan.

  
  

Baca juga: Algoritma Machine Learning & Semua Jenisnya

FAQ

• Apakah KNN hanya bisa digunakan untuk klasifikasi?

  Tidak. Meskipun lebih sering digunakan untuk klasifikasi, KNN juga bisa digunakan untuk regresi, dengan cara menghitung rata-rata nilai dari K tetangga terdekat.

• Bagaimana cara menentukan nilai K yang optimal?

  Salah satu cara terbaik adalah dengan menggunakan cross-validation dan mencoba beberapa nilai K yang berbeda untuk melihat mana yang memberikan hasil terbaik.

• Apakah KNN bisa digunakan untuk big data?

  Secara teori bisa, tetapi tidak disarankan karena computational cost-nya yang tinggi. Untuk dataset yang besar, lebih baik menggunakan algoritma lain seperti Random Forest atau Support Vector Machine.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari K-Nearest Neighbors (KNN) lebih dalam, serta menerapkannya dalam dunia kerja? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari