Algoritma Viterbi: Pengertian, Cara Kerja, dan Penerapan

Algoritma memainkan peran penting dalam setiap proses komputasi modern, mulai dari kompresi data, pengenalan suara, sampai pencarian rute tercepat di peta digital. Salah satu algoritma yang sering muncul di berbagai bidang adalah Algoritma Viterbi.

Nah, sebernarnya seperti apasih algoritma ini? mari kita bahas secara mendalam mengenai algoritma ini. Yuk simak!

Apa Itu Algoritma Viterbi?

Algoritma Viterbi adalah sebuah metode dinamis yang digunakan untuk menemukan urutan state paling mungkin (most likely sequence) dalam sebuah model probabilistik bernama Hidden Markov Model (HMM). Kamu bisa membayangkannya seperti mencoba menebak pola asli dari serangkaian data yang terdistorsi atau hanya terlihat sebagian. Misalnya, saat kamu mendengar suara seseorang tetapi sinyalnya putus-putus, sistem speech recognition menggunakan Viterbi untuk “menebak” kata apa yang paling mungkin diucapkan.

Inti dari algoritma ini adalah menghitung jalur probabilitas tertinggi dari semua kemungkinan jalur yang bisa dilalui oleh model. Meskipun jumlah kemungkinan bisa sangat banyak, Viterbi menggunakan pendekatan yang efisien dengan memanfaatkan dynamic programming sehingga perhitungannya tetap cepat.

Sejarah Algoritma Viterbi

Algoritma Viterbi pertama kali diperkenalkan oleh Andrew J. Viterbi pada tahun 1967 sebagai solusi matematis untuk memecahkan masalah decoding sinyal pada komunikasi digital. Awalnya, algoritma ini dirancang khusus untuk mengoptimalkan proses koreksi error pada sistem telekomunikasi, terutama pada channel coding seperti convolutional codes. Pada masa itu, tantangan terbesar dalam komunikasi digital adalah menjaga akurasi data meskipun sinyal mengalami gangguan. Viterbi menemukan metode yang mampu menentukan urutan sinyal asli dengan probabilitas paling tinggi, dan hasilnya berdampak besar dalam dunia telekomunikasi.

Seiring waktu, penggunaan Algoritma Viterbi tidak hanya terbatas pada decoding sinyal. Para peneliti machine learning pada era 1990-an semakin tertarik karena algoritma ini sangat cocok digunakan untuk memecahkan masalah urutan tersembunyi. Dari sinilah algoritma ini mulai banyak dipakai dalam berbagai aplikasi seperti speech recognition, bioinformatika, pengenalan tulisan tangan, hingga pemodelan prediksi. Sampai hari ini, Algoritma Viterbi tetap menjadi salah satu algoritma paling berpengaruh dalam sistem berbasis probabilitas dan urutan data.

Cara Kerja Algoritma Viterbi (Step-by-Step)

Agar lebih mudah dipahami, berikut adalah tahapan kerja Algoritma Viterbi:

1. Inisialisasi
   Pada tahap awal, algoritma menghitung kemungkinan setiap state menjadi state awal berdasarkan probabilitas awal dan likelihood observasi pertama. Tahap ini menjadi fondasi untuk menghitung langkah-langkah berikutnya.
2. Rekursi
   Pada tahap rekursi, algoritma menghitung probabilitas maksimal untuk setiap state pada waktu ke-t dengan mempertimbangkan semua transisi dari state sebelumnya. Di sini Viterbi mulai menunjukkan keunggulannya karena hanya menyimpan probabilitas terbaik dari setiap jalur.
3. Termination
   Setelah mencapai observasi terakhir, algoritma memilih state dengan probabilitas tertinggi. State tersebut dianggap sebagai akhir dari urutan state yang paling mungkin.
4. Backtracking
   Tahap terakhir ini adalah proses mundur untuk menentukan jalur lengkap dari state-state yang menuju probabilitas tertinggi tersebut. Dengan backtracking, algoritma menyusun seluruh rangkaian state dari awal sampai akhir.

Tahapan ini menjadikan Algoritma Viterbi sangat populer karena hasilnya akurat dan prosesnya efisien.

Notasi Matematika Dalam Algoritma Viterbi

Meskipun terlihat rumit, notasi matematika yang digunakan oleh Viterbi sebenarnya cukup sederhana jika dipahami secara bertahap. Biasanya model ini menggunakan simbol seperti:

• S → himpunan state
• O → observasi
• A → matriks probabilitas transisi
• B → matriks probabilitas emisi
• π → probabilitas awal
• δ(t, i) → probabilitas terbaik mencapai state i pada waktu t

Inti dari kalkulasi Viterbi adalah menghitung nilai δ(t, i) yang menyatakan kemungkinan tertinggi sampai pada state i dari seluruh jalur sebelumnya. Formula ini digunakan berulang sampai semua urutan observasi selesai diproses.

Implementasi Algoritma Viterbi dalam Pemrograman

Biasanya, implementasi Viterbi diawali dengan membuat struktur data untuk menyimpan matriks probabilitas transisi, emisi, dan probabilitas awal. Setelah itu, kamu perlu membuat daftar observasi dan melakukan perhitungan menggunakan loop. Prosesnya melibatkan pengisian tabel dynamic programming yang menyimpan probabilitas terbaik pada setiap langkah waktu. Untuk mempermudah pemahaman, pseudocode sering digunakan sebagai jembatan sebelum menulis kode final.

Contoh Pseudocode:

V[0][s] = π[s] * B[s][O0]
for t = 1 to T:
    for s = setiap state:
        V[t][s] = max(V[t-1][s’] * A[s’][s]) * B[s][Ot]
        simpan state sebelumnya
pilih probabilitas terbesar pada baris terakhir
lakukan backtracking

V[0][s] = π[s] * B[s][O0]
for t = 1 to T:
    for s = setiap state:
        V[t][s] = max(V[t-1][s’] * A[s’][s]) * B[s][Ot]
        simpan state sebelumnya
pilih probabilitas terbesar pada baris terakhir
lakukan backtracking

Penerapan Algoritma Viterbi di Dunia Nyata

Berikut adalah beberapa penerapan paling umum:

• Speech Recognition
  Sistem pengenalan suara seperti Google Voice dan Siri menggunakan Algoritma Viterbi untuk menebak kata paling mungkin dari sinyal suara yang bising atau terdistorsi. Viterbi membantu menentukan fonem (unit suara) yang paling cocok dengan rekaman suara seseorang.
• Bioinformatika
  Dalam analisis DNA, algoritma ini digunakan untuk menentukan struktur gen dan memprediksi pola sekuens basa. Karena data biologis biasanya penuh noise, pendekatan probabilistik seperti Viterbi menjadi sangat efektif.
• Error Correction pada Komunikasi Digital
  Pada jaringan telekomunikasi, seperti 4G dan 5G, Viterbi digunakan untuk memulihkan sinyal asli yang rusak akibat noise. Algoritma ini mampu menemukan urutan bit asli dengan tingkat akurasi tinggi.
• Natural Language Processing (NLP)
  Dalam NLP, Viterbi sering digunakan untuk POS Tagging (Penandaan Kelas Kata) seperti menentukan apakah sebuah kata adalah kata benda, kata kerja, atau kata sifat.

Kelebihan Algoritma Viterbi

Berikut adalah daftar kelebihan Algoritma Viterbi yang membuatnya sering digunakan:

1. Akurasi Tinggi
   Viterbi memberikan hasil optimal karena menghitung jalur dengan probabilitas tertinggi berdasarkan model HMM. Hasilnya sangat akurat meskipun data observasi penuh noise.
2. Efisien untuk Perhitungan Berurutan
   Dengan menggunakan dynamic programming, Viterbi hanya menyimpan probabilitas terbaik tanpa menghitung semua kombinasi jalur. Ini membuatnya jauh lebih cepat dibanding brute force.
3. Stabil dan Teruji di Banyak Bidang
   Karena sudah digunakan selama puluhan tahun di telekomunikasi dan machine learning, stabilitas dan keandalannya tidak perlu diragukan. Banyak algoritma modern yang dikembangkan dari Viterbi.
4. Cocok untuk Data Berurutan
   Jika proyekmu berhubungan dengan data sekuens seperti suara, teks, atau sinyal, Viterbi menjadi salah satu algoritma paling relevan untuk digunakan.

Kekurangan Algoritma Viterbi

Meski kuat dan efisien, Algoritma Viterbi tidak lepas dari kekurangan. Berikut beberapa di antaranya:

1. Memerlukan Memori Besar
   Karena algoritma ini harus menyimpan tabel probabilitas untuk setiap langkah, kebutuhan memorinya bisa sangat besar terutama untuk model dengan banyak state.
2. Tidak Fleksibel untuk Model Kompleks
   HMM yang digunakan Viterbi cukup terbatas dibanding model machine learning modern seperti Transformer atau LSTM yang mampu belajar representasi lebih kaya.
3. Tidak Cocok untuk Data dengan Ketidakpastian Tinggi
   Jika data memiliki noise sangat besar atau pola yang tidak stabil, Viterbi bisa kehilangan akurasi karena bergantung pada probabilitas yang telah ditentukan sebelumnya.
4. Tergantung pada Kualitas Parameter HMM
   Jika transition dan emission probability tidak akurat, hasil decoding Viterbi juga akan buruk. Algoritma ini tidak belajar otomatis seperti model deep learning.

Perbandingan Algoritma Viterbi vs Forward-Backward

Perbandingan ini membantu kamu memahami kapan harus menggunakan masing-masing algoritma.

Kesimpulan

Pada pembahasan kita diatas dapat kita simpulkan bahwa Algoritma Viterbi adalah salah satu algoritma paling penting dalam pemrosesan data berurutan. Dengan konsep yang relatif sederhana namun kekuatan komputasi yang besar, algoritma ini telah digunakan dalam berbagai bidang seperti telekomunikasi, NLP, pengenalan suara, dan bioinformatika. Meskipun memiliki beberapa keterbatasan, keefisienan dan akurasinya menjadikannya masih relevan hingga saat ini.

Untuk mahasiswa IT dan programmer, memahami Algoritma Viterbi adalah fondasi berharga sebelum melangkah ke model probabilistik dan machine learning yang lebih kompleks.

Artikel ini merupakan bagian seri artikel Programming dari KantinIT.com dan jika ada ide topik yang mau kami bahas silahkan komen di bawah ya..