### 1.6 Supervised Learning

Jika diterjemahkan secara literal, _supervised learning_ adalah pembelajaran
terarah/terawasi. Artinya, pada pembelajaran ini, ada guru yang mengajar
(mengarahkan) dan siswa yang diajar. Kita disini berperan sebagai guru, kemudian
mesin berperan sebagai siswa. Perhatikan Gambar 1.5 sebagai ilustrasi!
Pada Gambar 1.5, seorang guru menuliskan angka di papan “8, 6, 2”
sebagai contoh untuk siswanya, kemudian gurunya memberikan cara membaca
yang benar untuk masing-masing angka. Contoh angka melambangkan
_input_, kemudian cara membaca melambangkan _desired output_ (sering disebut
“ _gold standard_ ”). Pasangan _input_ – _desired output_ ini disebut sebagai
_instance_ (untuk kasus _supervised learning_ ). Pembelajaran metode ini disebut
_supervised_ karena ada yang memberikan contoh jawaban ( _desired output_ ).
Perhatikan Gambar 1.6 dan Gambar 1.7,xadalah kejadian ( _event_ – _random_
variable), untuk event tertentu dapat dinotasikan sebagai{x 1 ,x 2 ,x 3 ,···,
xN}.xdapat berupa vektor, teks, gambar, dan lain sebagainya (perhatikan
konteks pembahasan buku). Demi pembahasan yang cukup generik, pada bab
ini kita membicarakanxyang merepresentasikan _event_, _data point_, atau _input_.
Seorang guru sudah mempunyai jawaban yang benar untuk masing-masing
contoh dengan suatu fungsi distribusi probabilitas kondisional (conditional
_probability density function_ )q(y |x) baca: _function_ q for y _given_ x,
melambangkan hasil yang benar/diharapkan untuk suatu event. Siswa (mesin)
mempelajari tiap pasang pasangan _input-desired output_ ( _training_
_data_ )dengan mengoptimalkan _conditional probability density function_ p(y|
x,w), dimanayadalah target ( _output_ ),xadalah input dan vektorwadalah

(^10) https://www.openml.org/a/estimation-procedures/1


```
1.6 Supervised Learning 13
```
```
Gambar 1.5:Supervised learning.
```
_learning parameters_. Proses belajar, yaitu mengoptimalkanwdisebut sebagai
_training_. Semakin kamu membaca buku ini, konsep ini akan menjadi
semakin jelas. Proses _training_ bertujuan untuk mengaproksimasiq(y |x)
melaluip(y|x,w). Proses pembelajaran bertujuan untuk mengubah-ubahw
sedemikian sehinggap(y|,x,w) mirip denganq(y|x).

```
Gambar 1.6:Supervised learning-mathematical explanation.
```
Perhatikan Gambar 1.8! model memiliki panah ke _training data_ dantest
_data_, artinya model hasil _training_ sangat bergantung pada _data_ dan guru.
Model yang dihasilkan _training_ (hasil pembelajaran kemampuan siswa) untuk
_data_  yang sama bisa berbeda untuk guru yang berbeda.^11
Tujuan _supervised learning_, secara umum untuk melakukan klasifikasi
( _classification_ ). Misalkan mengklasifikasikan gambar buah (apa nama buah
pada gambar), diilsutrasikan pada Gambar 1.9. Apabila hanya ada dua kategori,
disebut _binary classification_. Sedangkan bila terdapat lebih dari dua
kategori, disebut _multi-class classification_. Contoh _multi-class_ classifica-

(^11) Penulis rasa hal ini sangat intuitif berhubung hal serupa terjadi pada manusia.


14 1 Pengenalan

```
8, 6, 2 ...
```
𝑥 (^1) ,𝑥 (^2) ,𝑥 (^3) ,... 𝑥𝑛
𝑥 1 ,𝑥 2 ,𝑥 3 ,... ,𝑥𝑛
𝑦 1 ,𝑦 2 ,𝑦 3 ,... ,𝑦𝑛
𝑞(𝑥) 𝑞(𝑦|𝑥) 𝑥 𝑦
𝑞𝑥𝑞𝑦𝑥 =𝑞(𝑥,𝑦)
p(𝑦|𝑥,𝒘)
_ _Input_
Desired output_
Gambar 1.7:Supervised learning-mathematical explanation2.
Gambar 1.8:Supervised learning framework.
tionadalah mengklasifikasikan gambar buah ke dalam himpunan kelas: _apel_,
_mangga_ atau _sirsak_.
Ada tipe klasifikasi lain disebut _multi-label classification_ yaitu ketika
kita ingin mengklasifikasikan suatu sampel ke dalam suatu himpunan kelas.
Perhatikan! Perbedaan _multi-class_ dan _multi-label classification_ agak _tricky_.
Pada _multi-class classification_, suatu sampel hanya bisa berkorespondensi
dengan satu kelas. Sedangkan pada _multi-label classification_, satu sampel dapat
berkorespondensi dengan lebih dari satu kelas. Misalnya, suatu berita
dapat masuk ke kategori _agama_ dan _politik_ pada waktu bersamaan. Artinya,
label pada _multi-class classification_ bersifat _mutually exclusive_, sedangkan
label tidak bersifat _mutually exclusive_ pada _multi-label classification_.^12 Perhatikan
Gambar 1.1 sebagai ilustrasi, dimana setiap baris merepresentasikan
kelas yang berkorespondensi dengan setiap _input_, nilai “1” melambangkan
TRUE dan nilai “0” melambangkan FALSE. _Multi-label classification_ dapat
didekomposisi menjadi beberapa _Binary classification_, yaitu mengklasifikasikan
apakah _input_ dapat ditetapkan ke suatu kelas atau tidak (dijelaskan
lebih lanjut pada bab-bab berikutnya).
Pemahaman _supervised learning_ adalah mengingat persamaan 1.1. Ada
tiga hal penting pada _supervised learning_ yaitu _input_, _desired output_, dan
(^12) https://scikit-learn.org/stable/modules/multi _class_.html


```
1.7 Regresi 15
```
```
Gambar 1.9: Ilustrasi _binary classification_.
```
```
InstanceApel Mangga Sirsak
Gambar-1 1 0 0
Gambar-2 0 1 0
Gambar-3 0 0 1
```
```
(a) Multi- _class_ classification.
```
```
InstanceApel Mangga Sirsak
Gambar-1 1 1 0
Gambar-2 0 1 1
Gambar-3 1 0 1
```
```
(b) Multi-label classification.
```
Tabel 1.1: Ilustrasi _multi-label_ dan _multi-class classification_. Nilai “1” melambangkan
TRUE dan “0” melambangkan FALSE ( _class assignment._.

_learning parameters_. Perlu ditekankan _learning parameters_ berjumlah lebih
dari satu, dan sering direpresentasikan dengan vektor ( _bold_ ) atau matriks.
Berdasarkan model yang dibuat, kita dapat melakukan klasifikasi (misal simbol
yang ditulis di papan adalah angka berapa). Secara konseptual, klasifikasi
didefinisikan sebagai persamaan 1.2 yaitu memilih label (kelas/kategoriy)
paling optimal dari sekumpulan labelC, diberikan ( _given_ ) suatu sampel ( _instance_ )
_data_  tertentu.

```
p(y|x,w) (1.1)
```
```
yˆi= arg max
yi∈C
```
```
p(yi|xi,w) (1.2)
```
