Euclidean Distance

🌟 Apa Itu Euclidean Distance?

Euclidean distance adalah ukuran jarak garis lurus antara dua titik dalam ruang (2D, 3D, atau n-dimensi).

Secara sederhana:

Euclidean distance = jarak lurus antara dua titik.

📐 Intuisi Sederhana

Bayangkan dua titik di peta.

Jika kita menarik sebuah garis lurus dari titik pertama ke titik kedua, panjang garis tersebut adalah Euclidean distance.

🧠 Mengapa Disebut “Euclidean”?

Nama ini berasal dari Euclid, matematikawan Yunani kuno yang mendefinisikan geometri Euclidean.

Ini adalah jarak yang kita gunakan di dunia nyata — jarak fisik standar.

🧮 Rumus Euclidean Distance

2 Dimensi (x, y)

Jika ada dua titik:

• A = (x₁, y₁)
• B = (x₂, y₂)

Maka jaraknya:

d(A, B) = √((x₂ − x₁)² + (y₂ − y₁)²)

3 Dimensi (x, y, z)

d(A, B) = √((x₂ − x₁)² + (y₂ − y₁)² + (z₂ − z₁)²)

n-Dimensi (umum)

d(A, B) = √ Σ (ai − bi)² , dari i = 1 sampai n

🎨 Ilustrasi Teks (2D)

A (x1, y1) o
            \
             \  ← Euclidean Distance
              \
               o (x2, y2) B

🔧 Penggunaan Euclidean Distance

• KNN (K-Nearest Neighbors)
• K-Means Clustering
• Anomaly Detection
• Computer Vision
• Data Mining
• Navigasi dan Robotika

Intinya:

Kalau butuh mengukur seberapa mirip atau dekat dua titik, Euclidean distance sering jadi pilihan utama.

📘 Perbandingan dengan Metode Jarak Lain

📝 Kesimpulan

Euclidean distance adalah cara standar mengukur jarak lurus antara dua titik dalam ruang.

Rumusnya memanfaatkan selisih koordinat yang dikuadratkan, dijumlahkan, lalu diambil akar kuadratnya.

Banyak digunakan dalam machine learning, geometri, dan berbagai aplikasi analitik.