Markov Chain Monte Carlo (MCMC): Definisi serta Kelebihannya
Populix

Markov Chain Monte Carlo (MCMC): Definisi serta Kelebihannya

1 tahun yang lalu 3 MENIT MEMBACA

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah salah satu pendekatan yang digunakan peneliti dalam proses penelitian. Mengutip laman Research Connections, MCMC digunakan untuk memperkirakan sifat-sifat suatu distribusi dengan memeriksa sampel acak dari distribusi tersebut.

Peneliti yang menggunakan pendekatan Monte Carlo mengambil sejumlah besar sampel acak dari distribusi normal, dan menghitung mean sampel dari sampel tersebut.

Sampel acak dihasilkan oleh proses sekuensial khusus. Setiap sampel acak digunakan sebagai batu loncatan untuk menghasilkan sampel acak berikutnya (karena bersifat rantai).

Sifat khusus dari rantai adalah meskipun setiap sampel baru bergantung pada sampel sebelumnya, sampel baru tidak bergantung pada sampel sebelum sampel sebelumnya (ini adalah properti “Markov”).

Baca juga: Variabel Laten Adalah: Definisi, Jenis Modelnya, dan Contoh

Apa Itu Markov Chain Monte Carlo (MCMC)?

apa itu markov chain monte carlo (MCMC)
Source: Freepik

Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah suatu metode dalam statistika dan ilmu komputer yang digunakan untuk menghasilkan sampel acak dari distribusi probabilitas yang kompleks.

Metode ini sangat berguna dalam konteks analisis Bayesian, di mana kita sering kali tertarik untuk mendapatkan distribusi posterior dari parameter suatu model statistika.

Adapun beberapa konsep kunci terkait MCMC, di antaranya yaitu:

1. Markov Chain

Merupakan urutan dari variabel acak yang memenuhi sifat Markov, artinya probabilitas perpindahannya ke suatu keadaan baru hanya bergantung pada keadaan saat ini dan tidak pada sejarah sebelumnya.

Dalam konteks MCMC, Markov Chain digunakan untuk menghasilkan urutan sampel dari distribusi target.

2. Monte Carlo

Merujuk pada penggunaan metode statistika acak atau pengambilan sampel untuk memecahkan masalah matematis atau komputasi.

Dalam MCMC, teknik ini digunakan untuk menghasilkan sampel acak dari distribusi yang kompleks.

3. Distribusi Probabilitas

Utamanya MCMC digunakan konteks distribusi probabilitas, khususnya dalam analisis Bayesian. Distribusi ini dapat mencerminkan ketidakpastian atau informasi tambahan yang diperoleh data.

MCMC bekerja dengan melibatkan pembentukan suatu rantai Markov yang mencapai distribusi target sebagai distribusi stasioner.

Biasanya proses ini melibatkan dua tahap utama, yakni langkah proposisional (proposed moved) dan penilaian penerimaan (acceptance evaluation).

Langkah proposisional menghasilkan kandidat baru untuk distribusi berikutnya. Sementara penilaian penerimaan menentukan kandidat tersebut diterima atau ditolak berdasarkan seberapa baik mereka memperbaiki estimasi distribusi target.

Baca juga: Observasi Langsung: Penjelasan, Tujuan, hingga Contoh

Kelebihan Markov Chain Monte Calro(MCMC) dalam Penelitian

markov chain monte carlo dalam penelitian
Source: Freepik

Ada beberapa kelebihan dari penggunaan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dalam penelitian, khususnya dalam konteks analisis Bayesian. Contohnya yaitu:

1. Pengolahan Data yang Besar

MCMC dapat digunakan untuk menangani dataset yang besar dan kompleks. Pengambilan sampel dapat dilakukan secara iteratif, memungkinkan penanganan data yang melebihi kapasitas memori.

2. Menangani Ketidakpastian

Analisis Bayesian dengan MCMC memungkinkan peneliti untuk menggabungkan informasi prior (sebelum pengamatan data) dan informasi likelihood (data) untuk menghasilkan distribusi posterior parameter. Distribusi posterior ini mencerminkan tingkat ketidakpastian yang sesuai dengan data yang diobservasi.

3. Estimasi Interval Kepercayaan

Dengan menggunakan hasil MCMC, peneliti dapat dengan mudah menghitung interval kepercayaan untuk parameter yang diestimasi. Ini memberikan informasi tambahan tentang sejauh mana kita dapat yakin terhadap nilai yang diestimasi.

MCMC memang memiliki kelebihan, tetapi perlu diingat bahwa implementasinya memerlukan waktu komputasi yang signifikan, terutama untuk dataset yang besar atau model yang kompleks.

Selain itu, pemahaman yang baik tentang konsep MCMC dan perhatian terhadap tuning parameter juga penting untuk memastikan hasil yang akurat.

***

Dengan kemampuannya dalam mengatasi distribusi probabilitas yang kompleks, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) tidak hanya menjadi alat penting dalam analisis statistika, tetapi juga membuka pintu untuk pemahaman mendalam tentang ketidakpastian dalam model.

Sebagai pilihan terbaik untuk penelitian berkualitas, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dapat menjadi salah satu fondasi kritisnya. Nah, bagi Anda yang membutuhkan layanan riset, Anda dapat memanfaatkan Populix, karena Populix dapat memastikan hasil analisis yang akurat dan informatif.

riset pasar Populix

Baca juga: Uji Multikolinearitas: Penjelasan, Jenis, dan Tujuan

Artikel Terkait
Pahami Cara Daftar NIB dan Pentingnya untuk Pelaku Bisnis
NIB adalah sebuah tanda pengenal usaha yang diterbitkan oleh lembaga OSS (online single submission). Proses penerbitan ini telah diatur dalam Peraturan Pemerintah No. 24 Tahun 2018 tentang Pelayanan Perizinan Berusaha Terintegrasi secara Elektronik. Jika Anda merupakan pelaku bisnis UMKM, NIB adalah unsur yang dibutuhkan untuk legalitas dan mempermudah perkembangan usaha dalam hal perizinan dan birokrasi. […]
10 Jurusan S2 Paling Populer Banyak Diminati di Indonesia
Di Indonesia, beberapa jurusan S2 kerap lebih diminati dibandingkan yang lain. Hal itu bisa saja karena alasan prospek kerja yang menjanjikan, kebutuhan industri, maupun tren perkembangan global. Jika saat ini Anda mempertimbangkan untuk melanjutkan pendidikan ke jenjang magister, penting untuk mengetahui program studi mana yang paling relevan dan memiliki potensi besar di masa depan. Pastikan […]
Double-Barreled Question: Definisi, Tips Menghindari, Contoh
Dalam proses riset atau penelitian, ada sebuah istilah yang disebut double-barreled question. Kira-kira apakah yang dimaksud double-barreled question? Mengutip laman Research Connections, double-barreled question atau pertanyaan berlaras ganda adalah sebuah pertanyaan survei di mana dua ide yang berbeda disajikan dengan tak menentu dalam satu pertanyaan. Pertanyaan berlaras ganda ini memaksa responden memberikan satu jawaban terhadap […]