### 3.4 Linear Separability

```
id humidity windy swim ( _class_ )
1 high high yes
2 normal normal no
```
```
Tabel 3.2: Contoh dataset _linearly separable_.
```
Perhatikan Tabel 3.2. Data pada tabel tersebut kita sebut _linearly separable_.
Sederhananya, untuk suatu nilai tertentu, fitur hanya berkorespondensi
dengan kelas tertentu. Ambil contoh pada Tabel 3.2, saat _humidity=high_ maka


44 3 Data Analytics

swim=yes. Secara geometris, bila kita proyeksikan _feature vector_ ke suatu ruang
dimensi, memisahkan kelas satu dan kelas lainnya dapat diperoleh dengan
cara menciptakan garis linier ( _linear line_ )–secara lebih umum, menggunakan _hyperplane_.^3
Ilustrasi dapat dilihat pada Gambar 3.1. Sementara pada
Tabel 3.1, bila kita hanya melihat fitur _humidity_ saja, ketika _humidity=high_
bisa jadi _play=yes_ atau _play=no_. Kasus ini disebut _non-linearly separable_.
Hidup kita tentu akan mudah apabila seluruh data bersifat _linearly separable_,
sayangnya kebanyakan data yang ada bersifat _non-linearly separable_.

```
Gambar 3.1:LinearlyvsNon-Linearly Separable.
```
Untuk memudahkan proses pada data _non-linearly separable_, kita pertamatama
mentransformasikan data menjadi _linearly-separable_. Kita dapat menggunakan
teknik transformasi data menggunakan _kernel function_ sepertiradial
basis function.^4 Pada umumnya, _kernel function_ mentransformasi data menjadi
lebih tinggi (semacam menambah fitur). Misal dari data yang memiliki
dua fitur, ditransformasi menjadi memiliki tiga fitur. Akan tetapi, hal ini
tidak praktikal untuk banyak kasus (dijelaskan pada bab 11). Cara lainnya
adalah memisahkan data menggunakan model non-linear, contoh:artificial
_neural network_. Hal ini penting dipahami karena data yang bersifatlinearly
separablemudah dipisahkan satu sama lain sehingga mudah untuk melakukan
_classification_ atau _clustering_.

