Hidden Markov Model: Pengertian, Cara Kerja, dan Aplikasi dalam Machine Learning

Dalam dunia machine learning, terdapat berbagai jenis model probabilistik yang digunakan untuk memodelkan data dan mempelajari pola tersembunyi di dalamnya.

Salah satu model yang sangat populer adalah Hidden Markov Model (HMM). HMM telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami, bioinformatika, dan banyak lagi.

Hidden Markov Model: Pengertian, Cara Kerja, dan Aplikasi dalam Machine Learning

Dalam artikel ini, kita akan mendalami materi HMM secara rinci, mulai dari pengertian dasar, cara kerja, dan aplikasi praktisnya. Yuk, kita simak bersama!

Daftar Isi

Pengertian Hidden Markov Model

Hidden Markov Model (HMM) adalah model probabilistik yang terdiri dari urutan state tersembunyi yang menghasilkan observasi. Istilah "tersembunyi" mengacu pada kenyataan bahwa kita tidak dapat mengamati state tersebut secara langsung.

Sebaliknya, kita hanya dapat mengamati observasi yang dihasilkan oleh setiap state tersembunyi. Tujuan HMM adalah untuk mengestimasi urutan state tersembunyi berdasarkan urutan observasi yang diamati.

HMM didefinisikan oleh beberapa komponen kunci, antara lain:

Set state tersembunyi: Merupakan himpunan state yang mungkin ada dalam HMM.
Set observasi: Merupakan himpunan observasi yang dapat diamati.
Matriks probabilitas transisi: Menentukan probabilitas perpindahan dari satu state tersembunyi ke state tersembunyi lainnya.
Matriks probabilitas emisi: Menentukan probabilitas menghasilkan suatu observasi dari setiap state tersembunyi.
Distribusi probabilitas awal: Menentukan probabilitas awal untuk setiap state tersembunyi.

Nama Model Markov diambil dari penemu pertamanya, yaitu Andrey Markov, pada awal abad ke-20. Model Markov adalah jenis model matematis yang digunakan untuk memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan berdasarkan apa yang sedang terjadi sekarang.

Model ini sering digunakan untuk memodelkan situasi dunia nyata yang melibatkan faktor-faktor yang tidak selalu dapat kita amati. Model Markov dapat dibagi menjadi dua jenis: model tersembunyi dan model teramati. Nah model yang tersembunyi inilah yang disebut sebagai Hidden Markov Model (HMM)

Contoh yang sederhana adalah ketika kita memiliki sebuah kotak yang berisi bola-bola berwarna. Ada beberapa bola merah dan biru di dalam kotak tersebut. Kita memilih bola secara acak, mencatat warnanya, dan kemudian memasukkannya kembali ke kotak.

Setelah beberapa kali mencoba, kita mulai melihat pola: peluang untuk memilih bola merah selalu setengah dari total bola yang ada. Ini terjadi karena peluang memilih bola dengan warna tertentu ditentukan oleh berapa banyak bola dengan warna tersebut yang ada di dalam kotak.

Dengan kata lain, apa yang terjadi sebelumnya (misalnya, apa yang ada dalam kotak) mempengaruhi apa yang mungkin terjadi selanjutnya (misalnya, peluang memilih bola dengan warna tertentu).

Cara Kerja Hidden Markov Model

Cara kerja HMM dapat dijelaskan dengan menggunakan algoritma maju-mundur (forward-backward algorithm).

Proses ini terdiri dari dua tahap utama: tahap maju (forward) dan tahap mundur (backward).

1. Tahap maju (forward)

Pada tahap ini, kita menghitung probabilitas maju untuk setiap state tersembunyi dalam HMM berdasarkan urutan observasi yang diamati.

Probabilitas maju menggambarkan probabilitas untuk sampai pada setiap state tersembunyi dalam urutan waktu tertentu, dengan mengambil semua observasi sebelumnya menjadi pertimbangan.

2. Tahap mundur (backward)

Pada tahap ini, kita menghitung probabilitas mundur untuk setiap state tersembunyi dalam HMM berdasarkan urutan observasi yang diamati.

Probabilitas mundur menggambarkan probabilitas untuk sampai pada setiap state tersembunyi pada urutan waktu tertentu, dengan mengambil semua observasi setelahnya ke dalam pertimbangan.

Dengan menggabungkan probabilitas maju dan probabilitas mundur, kita dapat menghitung probabilitas untuk setiap state tersembunyi pada setiap waktu, yang pada akhirnya memungkinkan kita untuk memperkirakan urutan state tersembunyi secara keseluruhan.

Contoh Aplikasi Hidden Markov Model

HMM memiliki berbagai aplikasi yang luas dalam berbagai bidang. Berikut adalah beberapa contoh utama:

1. Pengenalan ucapan (speech recognition)

Salah satu aplikasi terkenal dari HMM adalah dalam pengenalan ucapan. Dalam hal ini, HMM digunakan untuk memodelkan berbagai suara dan fonem yang membentuk ucapan.

State tersembunyi dalam HMM ini mewakili berbagai fonem, sementara observasinya adalah sinyal akustik yang dihasilkan oleh suara.

Dengan menggunakan HMM, kita dapat memperkirakan urutan fonem yang mendasari dalam suatu ucapan berdasarkan sinyal akustik yang diamati.

2. Pemrosesan bahasa alami (NLP)

Dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), HMM digunakan untuk berbagai tugas seperti penandaan bagian ucapan (part-of-speech tagging), pengenalan entitas bernama, dan pemodelan bahasa.

Dalam aplikasi ini, state tersembunyi mewakili struktur tata bahasa atau entitas dalam teks, sedangkan observasinya adalah kata-kata dalam teks.

Dengan HMM, kita dapat memperkirakan struktur atau makna dari teks berdasarkan kata-kata yang diamati.

3. Bioinformatika

HMM juga banyak digunakan dalam bioinformatika, misalnya untuk memodelkan urutan DNA, RNA, dan protein.

State tersembunyi dalam HMM ini mewakili berbagai jenis residu, sedangkan observasinya adalah urutan residu.

Dengan menggunakan HMM, kita dapat memperkirakan struktur atau fungsi dari urutan molekular baru berdasarkan urutan residu yang diamati.

4. Keuangan

Dalam bidang keuangan, HMM digunakan untuk memodelkan harga saham, pergerakan pasar, dan tren keuangan lainnya.

State tersembunyi dalam HMM ini mewakili kondisi pasar, seperti pasar naik atau turun, sedangkan observasinya adalah data harga atau indikator keuangan lainnya.

Dengan menggunakan HMM, kita dapat memperkirakan kondisi pasar berdasarkan data yang diamati.

Kelebihan dan Kelemahan Hidden Markov Model

HMM memiliki kelebihan dan kelemahan yang perlu dipertimbangkan sebelum menerapkannya dalam aplikasi tertentu. Beberapa kelebihan HMM antara lain:

Kemampuan dalam memodelkan data berurutan dengan state tersembunyi.
Kemampuan dalam menangani data yang bising dan tidak lengkap.
Efektif dalam mempelajari pola tersembunyi dari data observasi.

Namun, HMM juga memiliki beberapa kelemahan, seperti:

Asumsi Markov menyatakan bahwa probabilitas transisi hanya bergantung pada state tersembunyi sebelumnya.
Sensitivitas terhadap kondisi awal yang salah.
Kesulitan dalam menentukan jumlah state yang tepat.

Penutup

Hidden Markov Model (HMM) adalah model probabilistik yang digunakan dalam machine learning untuk memodelkan data berurutan dengan state tersembunyi dan observasi.

HMM memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang seperti pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami, bioinformatika, dan keuangan. Meskipun memiliki kelebihan dan kelemahan, HMM tetap menjadi tools yang bagus dalam mempelajari pola tersembunyi dalam data observasi.

Demikianlah penjelasan lengkap mengenai Hidden Markov Model. Semoga informasi yang disajikan dapat bermanfaat dan menambah khazanah pengetahuan kita.

Salam!

Referensi:

Trivusi