Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah metode komputasi berbasis simulasi yang digunakan dalam berbagai bidang seperti fisika, biologi, teknik sipil, dll. Metode ini didasarkan pada pengambilan sampel secara acak kemungkinan jawaban terhadap suatu masalah tertentu hingga solusi yang mendekati. cukup untuk memperoleh jawaban yang diinginkan.
MCMC pertama kali diusulkan oleh Andrei Andreevich Markov pada awal abad ke-20 sebagai sarana pemodelan proses stokastik. Ide dasarnya adalah membangun Rantai Markov yang terdiri dari sejumlah besar kemungkinan keadaan dan menggunakannya untuk mengeksplorasi ruang probabilitas dari permasalahan. Setiap keadaan diberi probabilitas tertentu dan dengan mengambil sampel secara acak dari keadaan yang mungkin, solusi diperoleh.
MCMC adalah metode populer dalam statistik dan telah banyak digunakan dalam analisis Bayesian sejak pertengahan tahun 1950an. Ide dasar MCMC adalah mengambil sampel dari distribusi posterior parameter yang diinginkan untuk membuat kesimpulan. Hal ini dilakukan dengan membangun Rantai Markov dengan distribusi stasioner yang mendekati distribusi posterior. Sampel yang diperoleh dari rantai dapat digunakan untuk memperkirakan parameter dan membuat kesimpulan tentang proses yang mendasarinya.
Selain menjadi teknik yang ampuh dalam statistik, MCMC juga telah diterapkan pada ilmu komputer. Ini telah digunakan untuk optimasi Bayesian, yaitu proses mengoptimalkan sekumpulan parameter dengan meminimalkan nilai yang diharapkan dari fungsi tujuan. MCMC juga telah digunakan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, yang telah digunakan untuk memperkirakan probabilitas yang sulit diselesaikan.
Secara keseluruhan, Markov Chain Monte Carlo (MCMC) adalah metode berbasis simulasi yang kuat yang digunakan di berbagai bidang untuk mendapatkan solusi perkiraan terhadap masalah yang kompleks. Ini adalah teknik yang populer dalam statistik dan baru-baru ini juga dalam ilmu komputer. Metode ini sangat berguna untuk memperkirakan probabilitas yang sulit diselesaikan dan dapat digunakan untuk pengoptimalan Bayesian dan tugas pembelajaran mesin lainnya.
