Hidden Markov Model (HMM) adalah model statistik yang digunakan untuk menganalisis dan memprediksi urutan data. Model ini sangat penting dalam berbagai bidang seperti pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami, pengenalan tulisan tangan, bioinformatika dan banyak lagi.
Dalam artikel ini, kita akan belajar konsep dasar HMM, prinsip kerjanya, serta penerapannya. Yuk simak!
Apa Itu Hidden Markov Model (HMM)?
Hidden Markov Model adalah model probabilitas yang memodelkan sistem yang mengalami perubahan secara statistik. Dalam HMM, kita memiliki urutan observasi yang diamati, tetapi kita tidak dapat melihat langsung keadaan internal yang menghasilkan observasi tersebut. HMM digunakan untuk mengestimasi keadaan tersembunyi (hidden state) berdasarkan observasi yang diamati.
Sejarah Singkat Hidden Markov Model (HMM)
Hidden Markov Model (HMM) adalah salah satu teknik yang populer dalam pemodelan statistik dan pengenalan pola. Model ini pertama kali diperkenalkan oleh seorang matematikawan Rusia bernama Andrey Markov pada awal abad ke-20. Namun, konsep dasar HMM baru dikembangkan secara lengkap oleh Leonard E. Baum dan penelitinya pada tahun 1966. Kemudian, terdapat banyak penelitian dan pengembangan terkait HMM yang dilakukan oleh para ilmuwan komputer dan statistikawan.
Komponen Utama Hidden Markov Model (HMM)
Berikut ini merupakan komponen utama dari HMM, antaranya:
1. State Space
State Space adalah kumpulan semua keadaan tersembunyi yang mungkin dalam HMM. Misalnya, jika kita ingin memprediksi cuaca (cerah, berawan, hujan), maka keadaan tersembunyi akan menjadi cuaca yang sesungguhnya.
2. Transition Probability
Transition Probability menggambarkan probabilitas peralihan dari satu keadaan tersembunyi ke keadaan tersembunyi lainnya. Misalnya, probabilitas peralihan dari cuaca cerah ke cuaca berawan adalah 0,3.
3. Observation Probability
Observation Probability adalah probabilitas mengamati suatu data berdasarkan keadaan tersembunyi yang sedang terjadi. Dalam contoh cuaca, probabilitas mengamati payung saat cuaca hujan adalah 0,8.
4. Initial State Distribution
Initial State Distribution adalah distribusi probabilitas awal untuk keadaan tersembunyi. Ini menggambarkan probabilitas keadaan tersembunyi pada langkah awal waktu. Misalnya, probabilitas awal untuk cuaca cerah adalah 0,4.
Algoritma-algoritma dalam Hidden Markov Model
Untuk mengoperasikan Hidden Markov Model, terdapat beberapa algoritma yang digunakan, antara lain:
1. Algoritma Forward
Algoritma Forward digunakan untuk menghitung probabilitas kemunculan suatu observasi berdasarkan model HMM. Algoritma ini melibatkan perhitungan rekursif dan menghasilkan probabilitas total dari semua kemungkinan keadaan tersembunyi yang dapat menghasilkan observasi tersebut.
2. Algoritma Backward
Algoritma Backward digunakan untuk menghitung probabilitas kemunculan suatu observasi dari keadaan tertentu ke keadaan akhir. Algoritma ini juga melibatkan perhitungan rekursif, tetapi dimulai dari keadaan akhir dan mundur ke keadaan awal.
3. Algoritma Viterbi
Algoritma Viterbi digunakan untuk mengestimasi urutan keadaan tersembunyi yang paling mungkin berdasarkan observasi yang diamati. Algoritma ini menggunakan pendekatan pemrograman dinamis untuk mencari urutan keadaan yang memiliki probabilitas total terbesar.
4. Algoritma Baum-Welch
Algoritma Baum-Welch, juga dikenal sebagai Expectation-Maximization (EM) algorithm, digunakan untuk melatih HMM dari data yang diamati. Algoritma ini mengoptimalkan parameter-parameter HMM, seperti peluang transisi dan peluang observasi, berdasarkan data yang tersedia.
Contoh Penggunaan Hidden Markov Model (HMM)
Adapun contoh penggunaan dari algoritma ini antara lain sebagai berikut:
1. Pengenalan Ucapan
Hidden Markov Model sangat populer dalam bidang pengenalan ucapan. Model ini digunakan untuk menerjemahkan sinyal suara menjadi teks dengan mengestimasi keadaan tersembunyi berdasarkan suara yang diamati.
2. Pemrosesan Bahasa Alamiah
Dalam pemrosesan bahasa alamiah, HMM digunakan untuk memodelkan urutan kata dalam sebuah kalimat. Model ini membantu dalam pemahaman teks dan penerjemahan mesin.
3. Bioinformatika
HMM juga diterapkan dalam bioinformatika untuk analisis urutan DNA dan protein. Model ini membantu dalam pemodelan dan pengklasifikasian data biologis.
Kelebihan dan Kekurangan Hidden Markov Model
Adapun kelebihan dan kekurangan dari algoritma ini, antara lain:
Kelebihan Hidden Markov Model (HMM):
- Mengatasi ketidakpastian: HMM dapat mengatasi ketidakpastian dalam pemodelan sistem yang berubah seiring waktu. Model ini memungkinkan kita untuk menggambarkan sistem yang tidak dapat diamati secara langsung dan berubah dengan probabilitas tertentu.
- Serbaguna dalam aplikasi: HMM dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan suara hingga bioinformatika. Model ini dapat diterapkan dalam pemodelan bahasa, pengenalan pola, prediksi urutan, dan analisis sekuens data.
- Akurasi tinggi: Jika dibangun dengan baik dan dengan menggunakan data yang mencukupi, HMM dapat memberikan hasil dengan akurasi yang tinggi. Ini membuatnya menjadi pilihan yang kuat dalam pengenalan pola dan analisis data yang melibatkan ketidakpastian.
Kekurangan Hidden Markov Model (HMM):
- Batasan pada jumlah state yang besar: HMM dapat menghadapi kesulitan dalam menangani masalah yang melibatkan ruang state yang besar. Semakin banyak state yang terlibat, semakin rumit dan kompleks perhitungan yang harus dilakukan.
- Memerlukan jumlah data yang besar: Untuk pembelajaran yang baik, HMM membutuhkan jumlah data yang cukup besar. Dalam beberapa kasus, ketersediaan data yang terbatas dapat mempengaruhi kualitas dan keakuratan model yang dihasilkan.
- Tidak cocok untuk interaksi state kompleks: HMM tidak selalu cocok untuk masalah yang melibatkan interaksi antara state yang kompleks. Jika ada hubungan yang kompleks atau interaksi yang rumit antara state dalam sistem, HMM mungkin tidak memberikan hasil yang optimal.
Kesimpulan
Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Hidden Markov Model adalah model statistik yang kuat untuk menganalisis dan memprediksi urutan data. Dengan komponen utamanya, HMM dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alamiah dan bioinformatika. Meskipun memiliki batasan, HMM tetap menjadi alat penting dalam analisis data berurutan.
Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya.
