xxxviii yang terakhir menjelaskan faktor-faktor yang membuat seseorang cocok
dengan soft contact lenses
.
Oleh karena itu, hipotesis h
8
tidak diubah. h
9
← ?,?,Ya,Normal Hipotesis terakhir yang dihasilkan oleh Algoritma Find-S adalah
?,?,Ya,Normal. Hipotesis ini menyatakan bahwa Seseorang akan cocok menggunakan hard contact lenses apabila ia memiliki kelainan mata dan
tingkat produksi air matanya normal, dimana faktor usia dan kerabunan mata tidak berpengaruh. Pencarian hipotesis dengan algoritma Find-S
dilakukan dari suatu hipotesis ke hipotesis lainnya, mencari hipotesis yang lebih spesifik dari hipotesis yang lebih umum. Gambar 3.2
mengilustrasikan pencarian ini.
Gambar 3.2. Langkah-langkah Iterasi Algoritma Find-S
3.2 Concept Learning Pada Algoritma Eliminasi-Calon
h
4
← Muda,?,Ya,Normal = h
5
h
2
← Muda,Jauh,Ya,Normal = h
3
h ← Ø,Ø,Ø,Ø = h
1
h
6
← ?,?,Ya,Normal = h
7
= h
8
= h
9
xxxix Algoritma Eliminasi-Calon menutupi kekurangan pada Algoritma
Find-S, dimana Algoritma Find-S hanya menghasilkan satu hipotesis yang terbaik spesifik dan konsisten dengan contoh data. Sedangkan Algoritma
Eliminasi-Calon menghasilkan sebuah deskripsi dari hipotesis-hipotesis yang konsisten dengan data. Jadi, Algoritma Eliminasi-Calon
merepresentasikan himpunan dari semua hipotesis yang konsisten dengan
contoh data. Menurut Tom M. Mitchell [6], Algoritma Eliminasi Calon
digambarkan sebagai berikut.
Initialize G to the set of maximally general hypotheses in H Initialize S to the set of maximally specific hypotheses in H
For each training example d, do • If d is a positive example
• Remove from G any hypothesis inconsistent with d ,
• For each hypothesis s in S that is not consistent with d ,- • Remove s from S
• Add to S all minimal generalizations h of s such that
• h is consistent with d, and some member of G is more general than h • Remove from S any hypothesis that is more general than another hypothesis in S
• If d is a negative example • Remove from S any hypothesis inconsistent with d
• For each hypothesis g in G that is not consistent with d • Remove g from G
• Add to G all minimal specializations h of g such that
• h is consistent with d, and some member of S is more specific than h
• Remove from G any hypothesis that is less general than another hypothesis in G
Gambar 3.3 Algoritma Eliminasi Calon. Algoritma Eliminasi-Calon membutuhkan ruang versi yang dapat
dibentuk oleh Algoritma List-Then-Eliminate. Langkah awal dari algoritma ini yaitu dengan membentuk terlebih dahulu ruang versi yang
mengandung semua hipotesis H, lalu hipotesis yang tidak konsisten dengan data dieliminasi. Sisa dari hasil eliminasi ini hipotesis-hipotesis
yang konsisten dengan data.
xl Algoritma List-Then-Eliminate hanya dapat diaplikasikan pada
ruang hipotesis yang terbatas. Namun demikian, Algoritma ini mempunyai beberapa kelebihan, salah satunya yaitu Algoritma List-Then-Eliminate
menjamin akan menghasilkan semua hipotesis yang konsisten dengan data. Sedangkan kekurangannya adalah algoritma ini harus mendaftarkan
seluruh hipotesis di H, sehingga apabila datanya besar atau bahkan tak berhingga maka algoritma ini menjadi tidak reliabel. Menurut Tom M.
Mitchell [6], Algoritma Eliminasi Calon digambarkan sebagai berikut.
The LIST-THEN-ELIMINATE Algorithm
1. VersionSpace ← a list containing every hypothesis in H
2. For each training example, x, cx remove from VersionSpace any hypothesis h for which hx
≠ cx 3. Output the list of hypotheses in VersionSpace
Gambar 3.4 Algoritma List-Then-Eliminate. Ada beberapa hal yang harus dipenuhi dalam menggunakan ruang
versi dan Algoritma Eliminasi-Calon, yaitu tidak ada error dalam data dan ada beberapa hipotesis di H yang dapat menggambarkan konsep target
secara benar. Apabila terdapat eror pada data, maka terdapat kemungkinan Algoritma Eliminasi-Calon membuang konsep target yang benar karena
algoritma ini akan langsung menghilangkan semua hipotesis yang tidak konsisten dengan data sehingga mungkin saja konsep target yang
seharusnya benar akan tereliminasi. Agar terhindar dari masalah ini, perancang model dapat menambahkan variasi kejadian baru. Sehingga
jumlah hipotesis yang dapat ditemukan menjadi lebih banyak dan peluang terjadinya kesalahan menjadi kecil.
xli Algoritma Eliminasi-Calon menggunakan ruang versi yang
mengandung semua hipotesis dari H dan konsisten dengan data. Gambar 3.2 merupakan langkah awal dari Algoritma Eliminasi-Calon yang
diaplikasikan pada dua kejadian pertama pada contoh data tabel 2.4. Algoritma ini dimulai dengan menginisialisasikan hipotesis G
sebagai hipotesis yang paling umum di H, yaitu ?,?,?,?. kemudian hipotesis S
sebagai hipotesis kosong, yaitu Ø,Ø,Ø,Ø. Berdasarkan tabel 2.4, kejadian pertama menunjukan faktor-faktor
yang membuat seseorang cocok dengan soft contact lenses. Algoritma Eliminasi-Calon memeriksa batasan S
karena hipoteis S mewakili
kejadian pertama maka S tidak diganti. Gambar 3.5 menunjukan
penggantian S oleh S
1.
Batas Umum G diubah karena hipotesis ini sudah
tidak sesuai dengan kejadian pertama, oleh karena itu setiap variabel pada G
digantikan oleh nilai-nilai hipotesis yang lebih umum. Sehingga diperoleh hipotesis G
1
yaitu Muda,?,?,?,?, Jauh, ?, ?,?,?,Tidak,? dan ?,?,?,Normal
S = Ø,Ø,Ø,Ø = S
1
G
1
= ?,?,?,?
G
2
= Muda,?,?,? ?, Jauh, ?, ? ?,?,Tidak,? ?,?,?,Normal
xlii
Contoh Data : 1. Muda, Jauh, Tidak Normal, Contact lenses = Soft
Gambar 3.5. Iterasi Pertama Algoritma Eliminasi-Calon Pada iterasi kedua, Kejadian kedua memberikan informasi tentang
faktor-faktor yang dapat menyebabkan seseorang cocok menggunakan hard contact lenses. Dengan demikian Hipotesis S
1
berubah menjadi hipotesis S
2
yaitu Muda,Jauh,Ya,Normal. Sedangkan pada G
1,
hipotesis ?,?,Tidak,? berubah menjadi ?,?,Ya,?, maka hipotesis pada G
2
adalah Muda,?,?,?, ?,Jauh,?,?,?, ?,?,Ya,? dan ?,?,?,Normal. Gambar 3.6
menunjukkan perubahan hipotesis S
1
menjadi hipotesis S
2
.
S
1
= Ø,Ø,Ø,Ø
S
2
= Muda,Jauh,Ya,Normal
G
2
= Muda,?,?,? ?, Jauh, ?, ? ?,?,Ya,? ?,?,?,Normal
Contoh Data : 1. Muda, Jauh, Tidak, Normal, Contact lenses = Soft
2. Muda, Jauh, Ya, Normal, Contact lenses = Hard
Gambar 3.6. Iterasi Kedua Algoritma Eliminasi-Calon Pada kejadian ketiga dimana nilai variabel targetnya negatif maka
hipotesis S
2
tidak diubah karena kejadian ketiga memberikan informasi
xliii tentang faktor-faktor yang dapat menyebabkan seseorang cocok
menggunakan soft contact lenses. Jadi, hipotesis S
3
sama dengan hipotesis S
2
yaitu Muda,Jauh,Ya,Normal. Demikian juga hipotesis G
3
sama dengan hipotesis G
2
yaitu Muda, ?, ?, ?, ?, Jauh, ?, ?,?, ?, ?, Ya, ? dan ?, ?, ?, Normal.
Kejadian keempat bernilai positif karena memberikan informasi baru tentang faktor-faktor yang dapat menyebabkan seseorang cocok
menggunakan hard contact lenses. Dengan demikian hipotesis S
3
diganti oleh hipotesis S
4
yang memiliki informasi baru pada variabel jauh. Sehingga hipotesis S
4
berubah menjadi Muda,?,Ya,Normal. Hipotesis kedua pada G
3
tidak sesuai dengan S
4
, maka hipotesis ?,Jauh,?,?,? dihilangkan, sehingga diperoleh hipotesis G
4
yaitu Muda,?,?,?, ?, ?,Ya,? dan ?,?,?,Normal. Gambar 3.7 mengillustrasikan perubahan
ini.
S
3
= Muda,Jauh,Ya,Normal
S
4
= Muda,?,Ya,Normal
G
3
= Muda, ?, ?, ?, ?, Jauh, ?, ?,?, ?, ?, Ya, ? ?, ?, ?, Normal
G
4
= Muda, ?, ?, ? ?, ?, Ya, ? ?, ?, ?, Normal
Contoh Data :
xliv
3. Muda,Dekat , Tidak, Normal, Contact lenses = Soft 4. Muda,Dekat , Ya, Normal, Contact lenses = Hard
Gambar 3.7. Iterasi keempat Algoritma Eliminasi-Calon Kejadian kelima bernilai negatif karena menjelaskan faktor-faktor
seseorang yang harus menggunakan soft contact lenses, maka hipotesis S
5
sama dengan hipotesis S
4
. Hipotesis G
4
masih dapat merepresentasikan S
4
, maka G
5
sama dengan G
4.
Kejadian keenam memberikan informasi baru tentang faktor-faktor yang dapat menyebabkan seseorang cocok menggunakan hard contact
lenses. Dengan demikian hipotesis S
5
diganti oleh hipotesis S
6
yang memiliki informasi baru pada varibel usia. Sehingga hipotesis S
6
menjadi ?,?,Ya,Normal. Hipotesis Muda,?,?,? pada G
5
tidak sesuai dengan S
6
, maka hipotesis tersebut dapat dihilangkan. Hipotesis G
5
menjadi hipotesis G
6
yaitu ?, ?,Ya,? dan ?,?,?,Normal. Gambar 3.8 mengillustrasikan perubahan hipotesis S
5
dan hipotesis G
5
.
S
5
= Muda,?,Ya,Normal
S
6
= ?,?,Ya,Normal
G
5
= Muda,?,?,? ?, ?,Ya,? ?,?,?,Normal
G
6
= ?, ?,Ya,? ?,?,?,Normal
Contoh Data :
xlv 5. Pre-presbyopia,Jauh, Tidak, Normal, Contact
lenses
= Soft 6. Pre-presbyopia,Jauh, Ya, Normal, Contact
lenses
= Hard Gambar 3.8 Iterasi keenam Algoritma Eliminasi Calon
Kejadian ketujuh menjelaskan faktor-faktor seseorang yang harus menggunakan soft contact lenses, karena faktor-faktor tersebut tidak
memberikan pengaruh maka hipotesis S
7
sama dengan hipotesis S
6
yaitu ?,?,Ya,Normal. Hipotesis G
6
tidak diubah karena masih dapat merepresentasikan S
7
dan kejadian ketujuh. Jadi, hipotesis G
6
sama dengan hipotesis G
7
yaitu ?, ?,Ya,? dan ?,?,?,Normal. Kejadian kedelapan bernilai positif pada variabel target karena
memberikan informasi baru faktor-faktor yang dapat menyebabkan seseorang cocok menggunakan hard contact lenses. Tapi hipotesis S
7
masih dapat menjelaskan kejadian yang kedelapan sehingga hipotesis S
8
sama dengan hipotesis h
7
yaitu ?,?,Ya,Normal. Demikian juga Hipotesis G
8
sama dengan hipotesis G
7.
Kejadian yang terakhir menjelaskan faktor-faktor yang membuat seseorang cocok dengan soft contact lenses
.
Oleh karena itu hipotesis S
9
sama dengan hipotesis S
8.
Hipotesis G
8
tidak berubah karena masih dapat merepresentasikan S
9
dan kejadian terakhir. Dengan demikian, batas hipotesis spesifik S
9
adalah ?,?,Ya,Normal sedangkan batas hipotesis umum G
9
adalah ?, ?,Ya,? dan ?,?,?,Normal. Diantara kedua hipotesis tersebut dapat dibentuk hipotesis yang konsisten dengan datanya. Gambar
3.9 mengilustrasikan hasil akhir dari algoritma ini.
xlvi
S
9
= ?,?,Ya,Normal
Muda,?,Ya,? Pre-presbyopia,?,Ya,Normal ?,Jauh ,? ,Normal
G
9
= ?,?,Ya,? ?,?,?,Normal
Gambar 3.9 Hasil Akhir Algoritma Eliminasi Calon. Untuk mengetahui besarnya error pada hipotesis yang dihasilkan
oleh algoritma Eliminasi Calon dan Algoritma Find-S, perancang model dapat menguji hipotesis yang dihasilkan oleh masing-masing algoritma.
Pengujian hipotesis dilakukan dengan mensubsidikan setiap kejadian pada data ke hipotesis, kemudian jika hasil prediksi hipotesis dari subsidi
tersebut sama dengan nilai variabel pada data maka hipotesis mengklasifikasikan kejadian tersebut dengan benar.
xlvii
Contoh 3.1. Uji Hipotesis Hasil dari Algoritma Find-S
Hipotesis yang dihasilkan oleh Algoritma Find-S adalah ?,?,Ya,Normal. Hipotesis ini akan mengklasifikasikan setiap kejadian
yang memprediksikan bahwa sesorang hanya cocok menggunakan kontak lensa jenis hard. Untuk menguji kebenaran tersebut, subsidikan kejadian
pertama yaitu Muda,Jauh,Tidak,Normal ke ?,?,Ya,Normal. Ternyata nilai pada variabel kelainan mata dikejadian pertama tidak dapat
direpresentasikan oleh hipotesis. Maka hipotesis Find-S akan mengklasifikasikan kejadian pertama sebagai seseorang yang cocok
dengan kontak lensa yang soft. Pengujian dilanjutkan dengan kejadian kedua yaitu Muda,Jauh,Ya,Normal. Ternyata hipotesis ?,?,Ya,Normal
mereprentasikan kejadian ini sebagai kejadian yang positif yaitu memprediksikan seseorang cocok dengan kontak lensa berjenis hard.
Demikian pengujian ini terus dilakukan sampai kejadian terakhir.
Contoh 3.2. Uji Hipotesis Algoritma Eliminasi Calon.
Pengujian Hipotesis yang dihasilkan oleh Algorima Eliminasi Calon dilakukan dengan memeriksa apakah setiap kejadian dapat diklasifikasikan
dengan benar oleh hipotesis yang berada diantara batas hipotesis spesifik dan batas hipotesis umum.
Seperti yang telah dibahas sebelumnya, Algoritma Eliminasi-Calon akan menghasilkan hipotesis yang benar apabila diberikan data yang
akurat dan terdapat konsep target pada ruang hipotesisnya. Tapi,
xlviii bagaimana jika konsep targetnya tidak terdapat pada ruang hipotesis?
Dapatkah perancang model menghindari masalah ini dengan menambahkan hipotesis-hipotesis yang mungkin pada ruang hipotesis?
Bagaimana ukuran dari ruang hipotesis mempengaruhi kemampuan algoritma untuk mengeneralisasikan kejadian yang belum diamati ?
Bagaimana ukuran dari ruang hipotesis mempengaruhi sejumlah data yang harus diamati ? Ini adalah beberapa pertanyaan seputar induktif bias secara
umum yang akan dibahas lebih lanjut pada subbab berikutnya
3.3 Bias pada Ruang Hipotesis
