Bahasa merupakan pelajaran pertama tiap manusia. Untuk mempelajari komputasi pun pertama-tama membutuhkan bahasa. Sebagai contoh adalah judul di atas yang terdiri dari tiga kata: klasifikasi (classification), pengklusteran (clustering) dan optimasi (optimization). Postingan ringan ini membahas secara gampang tiga kata di atas.
Klasifikasi
Sesuai dengan arti katanya, klasifikasi berarti memilah obyek tertentu ke dalam kelas-kelas yang sesuai. Komponen utama dari klasifikasi adalah classifier yang artinya pengklasifikasi. Jika tertarik dengan bidang ini maka akan bermain pada bagian pengklasifikasi ini. Jika menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) maka akan meramu bobot, bias, dan layer pada JST agar mampu mengklasifikasi suatu obyek. Jika menggunakan Support Vector Machine (SVM) meramu persamaan pemisah antara dua kelas atau banyak kelas (multi-class).
Sepertinya tidak ada masalah untuk konsep ini. Masalah muncul ketika ada konsep baru, misalnya pengklusteran.
Pengklusteran
Manusia itu makin belajar makin bertambah merasa bodoh, karena makin banyak pertanyaan yang muncul. Ketika klasifikasi tidak ada masalah dalam memahami maksudnya, munculnya konsep pengklusteran membuat pertanyaan baru di kepala, apa itu? Paling gampang memahami arti dari kluster, yaitu satu kelompok dalam area tertutup, zona, atau istilah lain yang menggambarkan kelompok yang biasanya memiliki kesamaan. Pengklusteran berarti mengelompokan beberapa obyek berdasarkan kesamaannya. Jadi harus ada obyeknya dulu, karena kalau tidak ada apa yang mau dikelompokan?
Lalu bedanya dengan klasifikasi? Penjelasan gampangnya adalah klasifikasi memisahkan berdasarkan kelas-kelas yang sudah didefinisikan dengan jelas sementara pengklusteran kelompok yang akan dipisahkan tidak didefinisikan lebih dahulu. Bisa juga dengan melatih berdasarkan data yang sudah ada kelasnya (target/label nya). Misal untuk kasus penjurusan, kita bisa saja mengklasifikasikan siswa masuk IPA jika nilai IPA nya lebih baik dari IPS dan sebaliknya untuk jurusan IPS. Sementara pengklusteran kita biarkan sistem memisahkan sekelompok siswa menjadi dua kelompok yaitu kelompok IPA dan IPS. Masalah muncul ketika mengklasifikasikan berdasarkan nilai IPA dan IPS-nya, jika guru IPAnya “Killer” sementara yg guru IPS “baik hati”, maka dengan classifier itu tidak akan ada yang masuk jurusan IPA. Sementara pengklusteran akan memisahkan siswa-siswa itu menjadi dua kelompok. Bisa saja yang nilai IPA nya misalnya 6 masuk ke kelas IPA karena nilai 6 itu udah top di sekolah itu.
Optimasi
Nah, apalagi ini? Kembali lagi sesuai dengan arti katanya optimasi berarti mencari nilai optimal. Optimal tentu saja tidak harus maksimal/minimal, apalagi ketika faktor-faktor yang ingin dicari nilai optimalnya banyak, atau dikenal dengan istilah multiobjective. Apakah bisa untuk klasifikasi? Ya paling hanya mengklasifikasikan optimal dan tidak optimal saja. Biasanya optimasi digunakan untuk mengoptimalkan classifier dalam mengklasifikasi, misal untuk JST adalah komposisi neuron, layer, dan paramter-parameter lainnya. Atau gampangnya, kalau klasifikasi mengklasifikasikan siswa-siswi ganteng dan cantik, optimasi mencari yang ter-ganteng dan ter-cantik. Sederhana bukan? Ternyata tidak juga. Banyak orang baik di negara kita, tetapi mencari beberapa yang terbaik saja ternyata malah “hang” sistemnya.
Rahmadya Trias Handayanto 