Metode algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

Hingga saat ini ada cukup banyak metode analisis yang berkembang hingga saat ini. Dari sekian banyak jenis metode analisis yang banyak digunakan dalam dunia analisis data adalah KNN Adaboost. Metode ini termasuk analisis data yang memiliki ranah penggunaan cukup luas dengan tingkat akurasi yang cukup mumpuni.

Mengenal Pengertian Tentang Metode Analisis KNN Adaboost

Metode algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) adalah suatu metode klasifikasi yang suatu kumpulan data dengan berdasarkan pada pembelajaran data yang sudah berhasil terklasifikasikan sebelumnya.

Sementara itu klasifikasi Adaboost atau yang merupakan akronim dari Adaptive Boosting merupakan suatu algoritma yang umum digunakan untuk proses pengambilan keputusan dengan berdasarkan pada data-data yang sudah diketahui sebelumnya.

Maka dari itu metode algoritma KNN Adaboost pada dasarnya merupakan suatu kombinasi metode analisis klasifikasi data dengan berdasarkan pada proses pembelajaran data yang sudah terklasifikasikan sebelumnya dengan tujuan agar bisa dilakukan pengambilan keputusan dengan akurat dan optimal.

Ketika menggunakan metode klasifikasi KNN maka data-data dan proses pengambilan keputusan akan dilakukan dengan berdasarkan pada data-data yang sudah diklasifikasikan sebelumnya. Dengan demikian, metode ini termasuk metode analisis data yang terpantau (supervised learning).

Tahapan Umum Yang Sering Digunakan Dalam Klasifikasi KNN

Metode analisis KNN adaboost pada umumnya disusun dengan melibatkan beberapa tahapan penting agar proses klasifikasinya dapat berjalan secara maksimal dan optimal. Dalam analisis KNN, beberapa tahapan yang umum dilakukan diantaranya adalah :

• Menentukan parameter k atau jumlah tetangga terdekat dengan data yang akan diklasifikasikan.
• Menghitung kuadrat jarak Euclidean objek terhadap data training yang diberikan (menghitung jarak dari objek ke data training).
• Hasil jarak yang sudah berhasil diperoleh pada langkah ke-2 kemudian akan diurutkan dengan format dari nilai tinggi menuju ke nilai terendahnya.
• Mengumpulkan hasil hasil kategori Y yakni klasifikasi Nearest Neighbor dengan berdasarkan pada nilai k.
• Menggunakan kategori Nearest Neighbor yang paling mayoritas maka kategori objek pun  bisa diprediksikan.

Keunggulan Yang Dimiliki Algoritma KNN

Sebagai salah satu jenis algoritma yang cukup populer, KNN memiliki beberapa keunggulan penting sebagai metode analisis data. Berikut adalah beberapa keunggulan yang dimiliki algoritma klasifikasi KNN

• Bersifat sangat non-linear sehingga bisa digunakan untuk melakukan analisis pada sejumlah data dengan hasil yang lebih fleksibel.
• Mudah dipahami dan juga diterapkan dalam berbagai kajian analisis.

Kekurangan Klasifikasi KNN

Beberapa kekuarangan yang dimiliki oleh algoritma KNN adalah :

• Perlu menunjukkan nilai parameter tambahan berupa jumlah tetangga terdekat.
• Sensitif terhadap data outliner.
• Memiliki tingkat kerentanan yang cukup signifikan pada variabel yang sifatnya non-informatif.

Demikianlah ulasan mengenai metode analisis knn adaboost yang perlu Anda ketahui. Kini dengan ulasan yang telah disampaikan di atas, Anda tidak perlu bingung lagi terkait dengan penggunaan algoritma KNN dalam berbagai bidang analisis data