Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin (machine learning) yang populer, terutama digunakan dalam klasifikasi dan regresi.
SVM bekerja dengan cara mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan data ke dalam dua kelas yang berbeda.
Hyperplane ini adalah garis (dalam 2D), bidang (dalam 3D), atau dimensi yang lebih tinggi tergantung pada jumlah fitur dalam data.
Cara Kerja SVM
Inti dari cara kerja SVM adalah memaksimalkan margin antara dua kelas. Margin adalah jarak antara hyperplane dan data terdekat dari masing-masing kelas, yang disebut support vectors.
Algoritma akan mencari hyperplane yang memisahkan kedua kelas dengan margin terbesar, karena semakin besar margin, semakin baik generalisasi model terhadap data baru.
SVM juga dapat menangani data yang tidak dapat dipisahkan secara linear dengan menggunakan teknik yang disebut kernel trick.
Kernel trick memungkinkan SVM untuk memetakan data ke dalam ruang berdimensi lebih tinggi di mana data menjadi lebih mudah dipisahkan secara linear.
Beberapa jenis kernel yang umum digunakan antara lain linear, polynomial, radial basis function (RBF), dan sigmoid.
Kelebihan SVM
- Akurasi Tinggi
SVM sangat efektif dalam menghasilkan model dengan akurasi tinggi, terutama pada dataset dengan margin yang jelas antara kelas. - Kuat terhadap Overfitting
Dengan pendekatan margin maksimum dan penggunaan kernel, SVM cenderung lebih tahan terhadap overfitting, terutama ketika jumlah fitur lebih banyak dibandingkan jumlah data. - Bekerja Baik pada Dimensi Tinggi
SVM cocok digunakan pada dataset berdimensi tinggi (high-dimensional data), seperti pada pengolahan teks atau gambar. - Fleksibel dengan Kernel Trick
Dengan menggunakan kernel, SVM dapat mengatasi masalah klasifikasi yang kompleks, bahkan pada data yang tidak dapat dipisahkan secara linear. - Generalitas Baik
Karena berfokus pada support vectors, model SVM memiliki generalisasi yang baik terhadap data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Penerapan SVM di Dunia Nyata
SVM telah digunakan secara luas di berbagai bidang. Dalam bidang medis, SVM dimanfaatkan untuk mendiagnosis penyakit seperti kanker berdasarkan data hasil pemeriksaan.
Di bidang keamanan, SVM dapat digunakan untuk mendeteksi spam atau aktivitas penipuan. Bahkan dalam pengenalan wajah dan suara, SVM sering digunakan karena kemampuannya yang baik dalam membedakan pola-pola kompleks.
Kesimpulan
Support Vector Machine adalah algoritma yang kuat dan serbaguna dalam machine learning, khususnya untuk tugas klasifikasi.
Dengan kemampuan untuk memaksimalkan margin dan menggunakan kernel, SVM mampu menangani berbagai macam data, baik linear maupun non-linear.
Meskipun proses training bisa memakan waktu pada dataset besar, kelebihan-kelebihan yang dimilikinya membuat SVM tetap menjadi pilihan utama dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, diagnosis medis, dan klasifikasi teks.