Metode Algoritma Support Vector Machine SVM Dan Naive Bayes

SVM merupakan singkatan dari support vector machine yang memiliki definisi sebagai salah satu metode dalam supervised yang sering digunakan untuk proses klasifikasi seperti support vector classification dan juga regresi atau support vector regression.

Pada tahap pemodelan klasifikasi istilah tersebut menggunakan konsep yang matang dan jelas yang diaplikasikan secara matematis dibandingkan dengan teknik klasifikasi lainnya. Istilah ini juga bisa mengatasi masalah klasifikasi dan regresi dengan linear maupun non linear. Ada pula istilah lain yang berkaitan erat dengan istilah tersebut yaitu Naive Bayes.

Naive Bayes ini termasuk salah satu metode algoritma untuk klasifikasi yang menggunakan tata cara probabilitas dan statistik yang pertama kali dikemukakan oleh ilmuwan asal Inggris bernama Thomas Bayes. Metode algoritma support vector machine SVM dan Naive Bayes memiliki keterkaitan satu sama lain.

SVM digunakan untuk mencari hyperplane terbaik cara memaksimalkan jarak antar kelas. Hyperplane termasuk fungsi yang yang digunakan sebagai pemisah antar kelas. Sementara itu algoritma Naive Bayes bekerja dengan memprediksi kesempatan di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga berlaku Teorema Bayes.

Metode ini memiliki karakteristik yang sangat kokoh serta naif dan selalu melakukan indenpendensi dari tiap-tiap keadaan atau peristiwa. Kedua istilah ini termasuk jenis algoritma yang sangat populer untuk text mining terutama klasifikasi sebuah teks. SVM cenderung menghasilkan performa yang lebih baik dibandingkan Naive Bayes.

Dalam proses penelitiannya akan menggunakan jenis data yang hampir sama antara data yang satu dengan yang lainnya. Contoh data yang bisa digunakan ialah data tweet yang berasal dari Twitter. Jenis data ini bisa diolah dan diproses dengan metode algoritma support vector machine SVM dan Naive Bayes.

Jenis data tersebut merupakan jenis teks yang informal dengan memiliki banyak noise dan tidak mengindahkan aturan tata bahasa. Algoritma SVM dan Naive Bayes ini biasanya dapat diujicobakan terhadap data dalam bentuk teks baik teks yang formal maupun informal. Tujuan utamanya ialah untuk memperoleh performa akurasi yang lebih baik.

Naive Bayes memiliki kelebihan yaitu mudah dipahami, membutuhkan pengkodean yang sederhana, cepat dalam perhitungan, bisa menangani kuantitatif dan informatif diskrit, dan yang paling utama bersifat kokoh. Sementara itu, metode SVM sangat kritis untuk proses pengolahan data tersebut sehingga akan mendukung Naive Bayes.

Itulah metode algoritma support vector machine SVM dan Naive Bayes serta beberapa kelebihan yang bisa digunakan sesuai dengan fungsinya. Semoga bermanfaat.