Apa itu data?
sebelumnya mari kita pahami terlebih dahulu mengenai data,pengertian data,jenis-jenis data,dan fungsi dari data kepada semua orang.
Pemahaman Data
Data merupakan sekelompok informasi atau fakta mentah yang dapat berupa simbol, angka, kata-kata, atau citra. Informasi ini diperoleh melalui proses pengamatan atau pencarian dari sumber-sumber tertentu. Secara etimologis, istilah “data” berasal dari bentuk jamak kata Latin “datum,” yang artinya “sesuatu yang diberikan.” Dalam penggunaan sehari-hari, data, baik dalam bentuk angka maupun kata-kata, mengacu pada fakta objek yang diamati. Sementara, dari sudut pandang statistika, data merupakan fakta-fakta yang digunakan untuk membuat kesimpulan.
Perlu ditekankan bahwa data bersifat mentah, sehingga untuk memastikan kebenaran, akurasi, ketepatan waktu, dan cakupannya, sangat penting untuk mengandalkan data yang telah terpercaya. Oleh karena sifat mentahnya, informasi yang diperoleh dari data belum sepenuhnya utuh. Dengan demikian, sering kali diperlukan pengolahan data agar dapat menghasilkan informasi yang mudah dipahami.
Pengertian Data Menurut para Ahli
Berikut adalah beberapa definisi data dari para ahli:
- Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) mengartikan data sebagai kumpulan fakta atau informasi yang diperoleh melalui pengamatan, pengukuran, atau penelitian, biasanya dalam bentuk angka, teks, atau gambar, dan dapat diolah serta dianalisis untuk mendapatkan pemahaman atau pengetahuan lebih lanjut.
- Kuswandi dan E. Mutiara mendeskripsikan data sebagai sekumpulan informasi yang diperoleh dari pengamatan, dapat berupa simbol, angka, dan properti.
- Margareta Rahayuningsih menyatakan bahwa data adalah angka, simbol, teks, atau gambar yang dapat dikumpulkan dan diproses untuk menghasilkan informasi.
- Arikunto Suharsimi mendefinisikan data sebagai serangkaian fakta dan angka yang dapat digunakan sebagai komponen untuk menyusun informasi.
- Menurut Slamet Riyadi, data adalah kumpulan informasi yang diperoleh melalui pengamatan, bisa berbentuk angka atau simbol.
- J. William Goslinga menyebut data sebagai hasil dari pengumpulan sistematis, pengukuran, atau percobaan.
- Kristanto mendefinisikan data sebagai fakta mengenai suatu objek yang dapat mengurangi ketidakpastian mengenai suatu keadaan atau peristiwa.
- Gordon B. Davis mengatakan bahwa data adalah fakta mentah yang belum diubah menjadi informasi yang signifikan.
- Nuzulla Agustina menyatakan bahwa data adalah informasi mengenai suatu kejadian yang sering terjadi, berupa angka, fakta, gambar, tabel grafik, kata, simbol, huruf, dan ekspresi lainnya yang mencerminkan pemikiran, kondisi, objek, dan situasi.
- C. R. Kothari menjelaskan bahwa data adalah kenyataan-kenyataan yang diperoleh dari peristiwa atau objek yang diteliti.
Jenis-Jenis Data
Data dapat dikelompokkan menjadi beberapa jenis berdasarkan cara mendapatkannya, sumber, sifat, dan waktu pengumpulan, berikut adalah uraian lengkapnya:
Data Berdasarkan Cara Mendapatkannya
Data Primer
Data primer merujuk pada informasi yang diperoleh secara langsung dari objek penelitian, baik oleh suatu organisasi maupun perorangan. Contohnya, data dari survei, wawancara, dan kuesioner.
Data Sekunder
Data sekunder merujuk pada informasi yang diperoleh dari sumber yang telah ada sebelumnya. Individu tidak perlu mengumpulkan data langsung dari objek penelitian, melainkan dapat memanfaatkan hasil penelitian sebelumnya dalam bentuk grafik, tabel, atau diagram. Misalnya, data penyakit spesifik, sensus penduduk, dan lainnya.
Fungsi dan Manfaat Data
Membantu dalam Memecahkan Masalah
Setiap bisnis pasti pernah menghadapi masalah dan data memiliki peran kunci dalam mengidentifikasi serta menyelesaikan masalah tersebut. Dengan menggunakan data, perusahaan dapat mengidentifikasi akar masalah untuk kemudian dapat mengambil tindakan yang tepat.
Dasar Perencanaan yang Akurat
Data dapat menjadi dasar perencanaan yang akurat. Dalam merencanakan suatu aktivitas, penting untuk menggunakan parameter yang tepat. Data dapat digunakan sebagai parameter dan acuan untuk merancang perencanaan yang matang, termasuk perkiraan situasi di masa depan.
Sebagai Rujukan Pelaksanaan Kegiatan
Salah satu fungsi dan manfaat data adalah sebagai acuan dalam melaksanakan kegiatan. Data dapat digunakan sebagai panduan atau standar untuk merencanakan dan melaksanakan suatu kegiatan tertentu.
Landasan Pengambilan Keputusan
Data memiliki peran penting dalam pengambilan keputusan. Ketersediaan data memungkinkan seseorang membuat keputusan yang lebih baik dalam menghadapi permasalahan tertentu. Dengan data yang dapat dipertanggungjawabkan, proses pengambilan keputusan menjadi lebih mudah.
Peningkatan Pendapatan dan Profitabilitas
Kehadiran data memungkinkan bisnis mengukur kinerja produk, layanan, dan strategi tertentu untuk meningkatkan pendapatan dan profitabilitas. Analisis data dapat membantu mengidentifikasi strategi yang efektif dan efisien dalam mencapai tujuan bisnis.
Bahan Evaluasi
Data dapat dijadikan bahan evaluasi untuk meningkatkan kualitas lembaga atau organisasi. Dalam konteks tertentu, evaluasi menggunakan data membantu mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan untuk mencapai kinerja yang lebih baik.
Peningkatan Kepuasan Pelanggan
Kepuasan pelanggan menjadi fokus penting dalam bisnis. Data mentah dapat membantu kamu untuk memahami dampak strategi produk terhadap kepuasan pelanggan. Dengan informasi ini, perusahaan dapat meningkatkan kepuasan pelanggan dan tetap bersaing di pasar.
SUMBER :
https://telkomuniversity.ac.id/pengertian-data-fungsi-jenis-jenis-manfaat-dan-contohnya/
https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data
2. Data Analyst
Pengertian Data Analyst
Perlu kamu ketahui bahwa data analyst (atau analis data) adalah orang yang bekerja dengan data. Data analyst ahli dalam bidang analisis data, salah satu pekerjaan dalam bidang data science. Data science adalah sebuah cara untuk meneliti dan mengolah data mentah untuk menarik sebuah kesimpulan.
Lebih tepatnya lagi, data analysis berkaitan dengan data analytics yang merupakan salah satu cabang dari data science. Analisis data sendiri memiliki sebuah siklus atau fase yang berjumlah enam tahapan, yakni menemukan data, menyiapkan data, merancang model, membangun model, mengomunikasikan data, dan pembuatan keputusan berdasarkan data.
Setelah memahami hal tersebut, mari kita simak pengertian data analyst menurut beberapa ahli.
- Friedrichsen dkk. (2022) berpendapat bahwa data analyst adalah seorang profesional pada bidang data yang memiliki kemampuan untuk menganalisis dan membuat visualisasi data-data internal dengan tujuan membantu sebuah perusahaan dalam membuat keputusan.
- Menurut Chojecki (2020), data analyst adalah profesi yang mengolah data dalam jumlah cukup besar untuk mempermudah perusahaan untuk memutuskan sesuatu.
- Murray (2013) menyatakan bahwa data analyst adalah seseorang dengan tanggung jawab untuk mengumpulkan data dan mengubahnya menjadi sebuah informasi yang bisa orang lain gunakan.
Jika kita simpulkan, data analyst adalah sebuah profesi dengan kemampuan menganalisis atau mengolah data untuk kemudian diinformasikan agar bisa digunakan dalam sebuah pengambilan keputusan.
Peran Data Analyst
Sudah disebutkan di atas bahwa pekerjaan yang analis data lakukan berkaitan erat dengan bidang data science. Dalam bidang tersebut, kamu mungkin pernah mendengar atau membaca tentang beberapa profesi lainnya, seperti data scientist dan data engineer. Apa bedanya, ya?
Data analyst berperan dalam menganalisis data-data internal perusahaan dan dapat berpengaruh besar dalam pengambilan keputusan. Oleh sebab itu, analis data juga turut berperan saat proses komunikasi data kepada orang-orang dalam perusahaan dan juga stakeholder (pemangku kebijakan).
Pengumpulan data yang dilakukan oleh data analyst bisa pula untuk menjawab sebuah masalah dan menjadi pertimbangan untuk menentukan tindak lanjut dalam mencari solusinya. Jadi, data-data yang dikumpulkan dan diolah oleh analis data seringnya merupakan data-data yang masih mentah (raw data) dalam jumlah cukup besar.
Pekerjaan data analyst mungkin mirip dengan data scientist. Lalu, apakah perbedaan dari kedua bidang tersebut? Data analyst terbatas pada ide dan konsep pengambilan keputusan berdasarkan data. Sebagaimana disebutkan oleh Nandi & Sharma (2000), mereka tidak ikut masuk dalam ranah mengolah data menjadi algoritma seperti pekerjaan data scientist.
Nah, data scientist dapat merancang algoritma dari data yang tersedia sehingga bisa memberikan prediksi-prediksi dengan lebih akurat. Hal lain yang menjadi pembeda, menurut Hyman (2022), data scientist biasanya dapat menemukan masalah pada data serta memperbaikinya (disebut juga dengan data wrangling).
Jika ingin membandingkan data analyst dengan data engineer, lebih berbeda lagi. Data analyst fokus pada cara menganalisis dan memvisualkan data, sedangkan data engineer memiliki peran pada pengelolaan data. Oleh sebab itu, pekerjaan data engineer banyak berkutat soal database dan cara penyimpanan data.
Selain itu, data engineer juga memastikan kualitas data, membangun infrastruktur untuk menyimpan data, menjaga data supaya tetap aman. Data engineer juga bisa membuat rencana-rencana bisnis yang berkaitan dengan itu semua. Hal tersebut pula yang membedakan data engineer dengan data analyst.
Prospek Kerja Data Analyst
Peluang kerja analis data sangatlah besar. Sebab profesi yang satu ini banyak berkutat dengan data dan semua perusahaan pasti memilikinya. Jadi, ia termasuk profesi yang bisa fleksibel masuk dalam berbagai sektor. Mulai dari kesehatan, pariwisata, ekonomi, teknologi, manufaktur, dan berbagai bidang lainnya.
Kamu tentu sudah membaca peran dan tanggung jawab data analyst sebelum sampai di sini. Besarnya pengaruh pekerjaan analis data terhadap keputusan (bisnis) perusahaan membuat orang yang menempati posisinya tidak boleh sembarangan. Untuk itu pula, tersedia gaji cukup besar untuk analis data.
Dikutip dari Glassdoor.com, rata-rata gaji analis data di Indonesia adalah Rp8.000.000 setiap bulannya, sedangkan di Amerika bisa mencapai $66.880 per tahunnya. Jumlah tersebut cukup besar, bukan, ketika dibandingkan dengan angka-angka gaji pada profesi lainnya?
Semoga ini membuatmu semakin termotivasi jika ingin mendalami bidang data analytics. Namun, ingatlah bahwa gaji yang cukup besar tersebut juga sebanding dengan tanggung jawab yang dilimpahkan kepada analis data, ya!
Kemampuan yang Harus Dimiliki Data Analyst
Kamu sudah menyimak peran dan prospek kerja dari analis data. Nah, tentu kamu semakin excited, bukan? Lalu, apakah kemampuan yang harus dimilikinya? Dikutip dari buku Data Science Fundamentals and Practical Approaches (2020), kamu harus memiliki beberapa kemampuan berikut jika ingin menjadi seorang data analyst.
Kemampuan Analisis
Namanya saja sudah analis data, tentu menganalisis adalah nomor satu dalam skala prioritas kemampuan yang harus dimiliki. Kemampuan analisis yang dibutuhkan lebih khusus terkait dengan data. Dalam meningkatkan kemampuan ini, pastinya kamu dituntut untuk memiliki critical thinking atau berpikir kritis sehingga bisa menafsirkan data dengan akurasi yang tinggi.
Terkadang, analisis data juga dilakukan untuk mencari solusi atas masalah bisnis yang dihadapi perusahaan. Jadi, untuk hal itu, kamu memerlukan kemampuan problem solving. Di dalamnya, banyak cara berpikir yang dapat diaplikasikan, salah satunya adalah computational thinking.
Pemrograman
Meskipun pemrograman data lebih lekat dengan data scientist, menjadi seorang analis data juga tidak kalah pentingnya dalam mempelajari pemrograman. Salah satunya, belajar pemrograman SQL.
SQL adalah salah satu tool yang penting kamu kuasai untuk mengelola dan mengolah data yang kamu dapatkan. Nah, proses mengolah dan mengelola data pun jadi lebih mudah jika kamu mahir dalam bidang pemrograman.
Visualisasi Data
Sebagaimana hal yang telah disebutkan, analis data nantinya akan ikut dalam pengambilan keputusan oleh perusahaan berdasarkan data yang telah diolah. Maka dari itu, kemampuan ini sangat dibutuhkan agar kamu bisa lebih paham dalam menganalisis serta memudahkan orang lain untuk mendapat gambaran mengenai data tersebut.
Pengetahuan dalam Bidang Statistik
Pemahaman terkait statistik tentunya sangat diperlukan oleh seorang analis data dalam pengambilan keputusan. Ada dua jenis pengetahuan terkait statistik yang sangat penting untuk diketahui, yaitu statistik ringkas atau statistik deskriptif dan statistik inferensial.
Komunikasi dan Presentasi
Bekerja di mana pun dan dalam bidang apa pun, termasuk menjadi analis data, kamu membutuhkan kemampuan komunikasi dan presentasi yang baik karena keterkaitannya dalam hubungan dengan pihak luar. Kedua hal tersebut akan membantumu ketika menyampaikan ide atau gagasan terkait data yang telah diolah.
SUMBER :
https://www.dicoding.com/blog/data-analyst-apa-itu-mari-mengenal-pengertian-dan-perannya/
3. Big Data
Apa Itu Big Data?
Big data adalah konsep yang sangat penting dalam dunia teknologi informasi dan bisnis modern. Dalam penerapannya, big data merujuk kepada volume besar dan kompleks dari beragam jenis data yang dihasilkan dengan cepat dari berbagai sumber. Big data tidak hanya terbatas pada data yang terstruktur, seperti yang disimpan dalam basis data tradisional, tetapi juga mencakup data yang tidak terstruktur, seperti teks, gambar, audio, dan banyak lagi.
Karakteristik Big Data
Salah satu cara untuk menggambarkan karakteristik utama dari big data adalah melalui istilah “3V” yang mengacu pada Volume, Variety, dan Velocity. Berikut merupakan penjelasan dari karakteristik tersebut:
1. Volume
Pertama, Volume menggambarkan bahwa big data memiliki volume yang sangat besar, sering kali melebihi kapasitas penyimpanan yang dapat diatasi oleh sistem konvensional. Ini memerlukan infrastruktur dan teknologi yang kuat untuk menyimpan, mengelola, dan mengakses data ini dengan efisien. Big data memiliki volume yang sangat besar, sering kali melebihi kapasitas penyimpanan yang dapat diatasi oleh sistem konvensional.
2. Variety
Kedua, Variety yang berarti big data mencakup berbagai jenis data, termasuk teks, gambar, audio, dan data lainnya. menunjukkan bahwa big data mencakup berbagai jenis data, termasuk teks dari media sosial, gambar dari kamera pengawas, data sensor dari perangkat IoT (Internet of Things), dan banyak lagi. Keanekaragaman jenis data ini menambah kompleksitas dalam pemrosesan dan analisis data.
3. Velocity
Ketiga, Velocity mengacu pada kenyataan bahwa big data dihasilkan dengan cepat dari berbagai sumber. Data dapat terus-menerus mengalir dalam jumlah besar, memerlukan kemampuan untuk memproses dan menganalisis data secara real-time. Ini sangat penting dalam konteks seperti analisis keamanan jaringan, prediksi cuaca, atau pemantauan performa sistem. Big data dihasilkan dengan cepat dari berbagai sumber, sehingga memerlukan kemampuan untuk memproses dan menganalisis data secara real-time.
Jenis-Jenis Big Data
Pemahaman tentang jenis-jenis data ini adalah kunci untuk efektif mengelola dan menganalisis big data. Dalam penerapannya big data dapat dibagi menjadi tiga jenis utama seperti berikut:
1. Structured Data (Data Terstruktur)
Pertama adalah Jenis Structured Data, jenis data ini memiliki format yang terorganisir dengan baik, seperti dalam database relasional, spreadsheet atau tabel yang dapat dengan mudah diolah dan dianalisis. Contoh structured data mencakup informasi seperti data pelanggan dalam basis data CRM atau catatan transaksi keuangan dalam sistem akuntansi perusahaan. Keuntungan utama dari structured data adalah kemudahan dalam pengolahan, analisis, dan pencarian informasi yang dapat diekstraksi dari mereka.
2. Unstructured Data (Data Tidak Terstruktur)
Seperti namanya, jenis data ini tidak memiliki format yang terstruktur, seperti teks bebas, gambar, dan video. Analisis data ini bisa lebih rumit. Unstructured data, yang merupakan jenis data kedua, tidak memiliki format yang terstruktur. Ini termasuk data dalam bentuk teks bebas, gambar, audio, video, dan banyak lagi. Analisis data tidak terstruktur bisa menjadi lebih rumit karena informasi yang relevan sering kali tersebar di berbagai sumber dan harus diekstraksi dengan alat analisis khusus. Contoh unstructured data mencakup postingan media sosial, pesan email, atau bahkan rekaman video.
3. Semi-Structured Data (Data Semi Terstruktur)
Selanjutnya terdapat jenis semi-structured data, jenis ini berada di antara data terstruktur dan tidak terstruktur. Contohnya adalah data dalam format XML atau JSON.Keunggulan dari data semi terstruktur adalah kemampuannya untuk menggabungkan elemen data terstruktur dan tidak terstruktur. Contoh dari semi-structured data termasuk data sensor dari perangkat IoT yang dapat berisi informasi terstruktur tentang suhu dan kelembaban bersama dengan teks bebas yang menjelaskan situasi.
Fungsi Big Data
Big data memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai aspek bisnis dan teknologi modern. Fungsi utama big data mencakup tiga elemen kunci yang memiliki dampak yang signifikan pada pengambilan keputusan dan kinerja operasional:Fungsi utama big data adalah untuk:
1. Analisis
Salah satu fungsi utama big data adalah kemampuannya untuk menganalisis data dengan skala yang besar dan kompleks. Dengan mengidentifikasi pola, tren, dan wawasan yang tersembunyi dalam data, organisasi dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan strategis. Analisis data ini membantu dalam mengungkapkan informasi berharga yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama, seperti preferensi pelanggan, pola pembelian, atau tingkat efisiensi operasional.
2. Prediksi
Big data juga digunakan untuk memprediksi perilaku masa depan berdasarkan analisis data historis. Dengan memahami tren masa lalu, organisasi dapat membuat perkiraan yang lebih akurat tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan. Contohnya, dalam bisnis, big data dapat digunakan untuk memprediksi permintaan pasar, fluktuasi harga, atau kebutuhan persediaan. Dengan demikian, perusahaan dapat mengambil tindakan yang sesuai untuk mengantisipasi perubahan dan mengoptimalkan strategi mereka.
3. Optimasi
Big data memberikan kesempatan untuk meningkatkan efisiensi operasional dan menghemat biaya. Dengan memanfaatkan data untuk memahami bagaimana operasi perusahaan berjalan, organisasi dapat mengidentifikasi area-area di mana perbaikan dapat dilakukan. Contohnya, big data dapat digunakan dalam manufaktur untuk mengoptimalkan rantai pasokan, mengurangi limbah, atau meningkatkan penggunaan sumber daya. Ini tidak hanya menghasilkan penghematan biaya tetapi juga meningkatkan daya saing perusahaan.
Mengapa Big Data Penting?
Big data juga dapat digunakan untuk berbagai tujuan untuk membantu kepentingan organisasi, termasuk personalisasi layanan pelanggan, analisis risiko, deteksi kecurangan, dan penelitian ilmiah. Dengan kemampuannya untuk mengolah dan menganalisis data dengan cepat dan akurat, big data menjadi alat yang sangat berharga dalam menghadapi tantangan dan peluang di era digital ini. Berikut merupakan peran dari big data yang memiliki relevansi besar dalam dunia bisnis dan teknologi saat ini.
1. Pengambilan Keputusan
Pertama, big data membantu organisasi meningkatkan pengambilan keputusan berdasarkan data yang lebih baik. Dengan mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data dalam skala besar, perusahaan dapat membuat keputusan yang lebih cerdas dan berdasarkan bukti. Ini memungkinkan mereka untuk menghindari pengambilan keputusan berdasarkan asumsi semata dan lebih mengandalkan fakta dan angka yang ada.
2. Mengidentifikasi Peluang Bisnis
Kedua, big data memungkinkan organisasi untuk mengidentifikasi peluang bisnis dan masalah potensial. Dengan menganalisis data pasar dan tren, perusahaan dapat mengidentifikasi peluang pertumbuhan baru atau potensi ancaman dalam industri. Dengan informasi ini, mereka dapat mengambil tindakan yang tepat untuk memaksimalkan peluang dan mengatasi masalah sebelum menjadi lebih serius.
3. Efisiensi Operasional
Selanjutnya, big data juga berkontribusi pada peningkatan efisiensi operasional. Dengan memonitor dan menganalisis proses bisnis, perusahaan dapat mengidentifikasi area-area di mana efisiensi dapat ditingkatkan, sumber daya dapat dihemat, dan waktu dapat dikejar. Ini membantu organisasi mengoptimalkan operasi mereka dan meningkatkan daya saing.
4. Personalisasi Kepuasan Pelanggan
Selain itu, big data dapat digunakan untuk meningkatkan pemahaman pelanggan. Dengan menganalisis perilaku pelanggan dan preferensi mereka, perusahaan dapat memberikan layanan yang lebih dipersonalisasi dan relevan. Ini tidak hanya memperkuat hubungan dengan pelanggan tetapi juga membantu dalam retensi pelanggan dan pertumbuhan bisnis.
5. Membuat Inovasi Produk dan Layanan
Terakhir, big data mendukung inovasi produk dan layanan. Dengan memahami kebutuhan pelanggan dan tren pasar, organisasi dapat mengembangkan produk dan layanan baru yang lebih sesuai dengan permintaan pasar. Ini memungkinkan mereka untuk tetap relevan dan kompetitif dalam lingkungan bisnis yang selalu berubah.
Dengan demikian, big data bukan hanya alat yang kuat untuk analisis data, tetapi juga merupakan kunci keberhasilan bisnis yang modern, membantu organisasi untuk mengambil langkah-langkah yang lebih tepat dan efisien dalam mencapai tujuan mereka.
Contoh Penggunaan Big Data
Penggunaan big data terus berkembang seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan bisnis yang semakin kompleks. Big data memungkinkan organisasi untuk mengambil keputusan yang lebih tepat, meningkatkan efisiensi operasional, dan menjawab tantangan yang ada di dunia yang semakin terhubung secara digital. Saat ini big data digunakan secara luas di berbagai industri dan bidang. Berikut adalah beberapa contoh penggunaan big data:
1. E-commerce
Perusahaan e-commerce seperti Amazon, Shopee, dan Tokopedia menggunakan jaringan big data untuk menganalisis perilaku pembeli, mengidentifikasi tren belanja, dan memberikan rekomendasi produk yang lebih personal kepada pelanggan. Hal ini membantu meningkatkan konversi penjualan dan loyalitas pelanggan.
2. Kesehatan
Dalam dunia kesehatan, big data digunakan untuk menganalisis rekam medis pasien, data sensor medis, dan informasi genetik. Ini membantu dalam pengembangan diagnosis yang lebih akurat, pengembangan obat, serta manajemen dan perencanaan layanan kesehatan yang lebih efisien.
3. Keuangan
Industri keuangan juga menggunakan big data untuk mendeteksi kecurangan, manajemen risiko, dan analisis pasar. Institusi keuangan dapat memanfaatkan data transaksi untuk mengidentifikasi aktivitas mencurigakan dan mengambil tindakan yang sesuai.
4. Pendidikan
Big data digunakan di sektor pendidikan untuk mengidentifikasi pola perilaku siswa dan meningkatkan pengalaman belajar. Analisis data dapat membantu sekolah dan perguruan tinggi dalam pengembangan kurikulum yang lebih efektif dan personalisasi pembelajaran pada murid.
Kesimpulan
Dalam era bisnis dan teknologi saat ini, big data memiliki peran yang sangat penting. Ini merujuk pada data dalam volume besar, beragam jenis, dan dihasilkan dengan kecepatan tinggi. Penggunaan big data terus berkembang seiring dengan perkembangan teknologi dan kebutuhan bisnis yang semakin kompleks. Konsep ini memiliki potensi besar untuk memberikan wawasan berharga dan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam dunia bisnis.
SUMBER :
https://www.lspr.ac.id/apa-itu-big-data/
4. PANDAS DATA FRAME
Pandas DataFrame :
adalah struktur data tabular dua dimensi yang fleksibel dan kuat yang disediakan oleh pustaka Python bernama Pandas. Berikut adalah penjelasan mengenai konsep DataFrame dari beberapa tokoh besar, fungsi dan manfaat, jenis-jenisnya, serta keterangan sumber:
Pengertian menurut Tokoh Besar :
Wes McKinney (Pencipta Pandas):
Wes McKinney, pencipta Pandas, mendefinisikan DataFrame sebagai struktur data yang digunakan untuk menyimpan dan mengolah data dalam bentuk tabular dengan baris dan kolom, mirip dengan spreadsheet.
Pengertian :
DataFrame adalah struktur data tabular dua dimensi yang terdiri dari baris dan kolom, seperti tabel dalam spreadsheet atau database. Setiap kolom dalam DataFrame mewakili satu jenis data, dan setiap baris mewakili satu entitas atau pengamatan. DataFrame adalah salah satu fitur utama dari pustaka Pandas di Python, yang digunakan secara luas untuk analisis dan manipulasi data.
Fitur Utama DataFrame:
1.) Tabular Structure: DataFrame terdiri dari baris dan kolom yang membentuk tata letak tabular. Ini memudahkan untuk memvisualisasikan dan memahami data.
2.) Labelled Axes: Setiap baris dan kolom dalam DataFrame memiliki label yang dapat digunakan untuk mengakses data dengan mudah.
3.) Flexibility: DataFrame memungkinkan pengguna untuk menyimpan berbagai jenis data, termasuk numerik, string, boolean, dan objek lainnya, dalam satu struktur data.
4.) Data Manipulation: DataFrame menyediakan berbagai metode dan fungsi untuk melakukan manipulasi data seperti filtering, grouping, sorting, dan aggregating.
5.) Integrasi dengan Ekosistem Python: Pandas DataFrame dapat diintegrasikan dengan baik dengan pustaka lain dalam ekosistem Python seperti NumPy, Matplotlib, dan scikit-learn, memungkinkan analisis data yang lebih lanjut dan visualisasi.
Jenis-jenis DataFrame :
1.) DataFrame Biasa: DataFrame biasa adalah struktur data tabular standar yang memiliki baris dan kolom seperti tabel pada database atau spreadsheet.
2.) DataFrame Time Series: DataFrame yang khusus digunakan untuk data deret waktu, yang berisi informasi waktu atau tanggal dalam salah satu atau beberapa kolomnya.
3.) DataFrame Multi-Index: DataFrame yang memiliki indeks hierarkis, yang memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data yang lebih kompleks dengan mengelompokkan data berdasarkan beberapa tingkat indeks.
Fungsi dan Manfaat:
Memudahkan Manipulasi Data: DataFrame menyediakan berbagai fungsi dan metode yang memudahkan pengguna untuk melakukan manipulasi data seperti filtering, grouping, dan aggregating.
Analisis Data yang Efisien: DataFrame sangat berguna dalam analisis data karena dapat dengan mudah mengakses, mengubah, dan mengolah data dalam format tabular.
Integrasi dengan Pustaka Lain: Pandas menyediakan integrasi yang baik dengan pustaka lain di ekosistem Python seperti NumPy, Matplotlib, dan scikit-learn, memungkinkan pengguna untuk melakukan analisis data yang kompleks dan visualisasi data.
SUMBER :
https://chatgpt.com/?oai-dm=1
5. Library Visualisasi Data Pada Bahasa Python
Pengertian :
5 pustaka visualisasi data populer dalam bahasa Python beserta penjelasannya :
1.) Matplotlib:Penjelasan :
Matplotlib adalah salah satu pustaka visualisasi data paling populer dalam Python. Ini menyediakan beragam jenis plot seperti scatter plot, line plot, bar plot, histogram, dan lainnya. Matplotlib sangat fleksibel dan kuat, memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan setiap aspek dari plot.
2.) Seaborn:Penjelasan :
Seaborn dibangun di atas Matplotlib dan menawarkan antarmuka yang lebih mudah digunakan untuk membuat plot yang estetis. Ini menyediakan plot yang lebih tingkat tinggi dan mudah disesuaikan, serta memiliki dukungan untuk plot statistik yang kompleks seperti plot distribusi, heatmap, dan pair plot.
3.) Plotly:Penjelasan :
Plotly adalah pustaka visualisasi data interaktif yang memungkinkan pengguna untuk membuat plot yang dinamis dan responsif. Plotly mendukung berbagai jenis plot termasuk scatter plots, line plots, bar plots, dan juga plot 3D. Plotly juga dapat menghasilkan plot yang dapat diinteraksi secara langsung di dalam notebook Jupyter.
4.) Bokeh:Penjelasan :
Bokeh adalah pustaka visualisasi data yang dirancang untuk membangun plot interaktif yang sangat responsif. Bokeh sangat cocok untuk visualisasi data besar dan kompleks, dan menyediakan antarmuka Python yang mudah digunakan untuk membuat plot interaktif dengan cepat.
5.) Altair:Penjelasan :
Altair adalah pustaka visualisasi data deklaratif yang memungkinkan pengguna untuk membuat plot dengan sintaks yang intuitif dan mudah dipahami. Altair memungkinkan pembuatan plot dengan menggunakan deklarasi data dan transformasi secara langsung, membuatnya ideal untuk eksplorasi data dan analisis interaktif.
Fungsi dan Manfaat :
Membuat Grafik dan Plot: Library visualisasi data memungkinkan pengguna untuk membuat berbagai jenis grafik dan plot seperti scatter plot, line plot, bar plot, histogram, heatmap, dan lain-lain.
Mengkomunikasikan Informasi: Visualisasi data membantu dalam mengkomunikasikan informasi dan temuan dari data dengan cara yang jelas dan mudah dipahami.
Eksplorasi Data: Dengan menggunakan visualisasi, pengguna dapat menjelajahi dan menganalisis data dengan lebih efektif, mengidentifikasi pola, tren, dan anomali.
Pembuatan Laporan dan Presentasi: Grafik dan plot yang dihasilkan dari visualisasi data dapat digunakan dalam laporan, presentasi, atau dokumen lainnya untuk menjelaskan temuan atau hasil analisis.
SUMBER :
https://chatgpt.com/?oai-dm=1
6. Machine Learning
Pengertian Machine Learning
Teknologi machine learning (ML) adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Pembelajaran mesin dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu lainnya seperti statistika, matematika dan data mining sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa data tanpa perlu di program ulang atau diperintah.
Dalam hal ini machine learning memiliki kemampuan untuk memperoleh data yang ada dengan perintah ia sendiri. ML juga dapat mempelajari data yang ada dan data yang ia peroleh sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Tugas yang dapat dilakukan oleh ML pun sangat beragam, tergantung dari apa yang ia pelajari.
Istilah machine learning pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an dengan mengemukakan dasar-dasar machine learning dan konsepnya. Sejak saat itu ML banyak yang mengembangkan. Salah satu contoh dari penerapan ML yang cukup terkenal adalah Deep Blue yang dibuat oleh IBM pada tahun 1996.
Deep Blue merupakan machine learning yang dikembangkan agar bisa belajar dan bermain catur. Deep Blue juga telah diuji coba dengan bermain catur melawan juara catur profesional dan Deep Blue berhasil memenangkan pertandingan catur tersebut.
Peran machine learning banyak membantu manusia dalam berbagai bidang. Bahkan saat ini penerapan ML dapat dengan mudah kamu temukan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya saat kamu menggunakan fitur face unlock untuk membuka perangkat smartphone kamu, atau saat kamu menjelajah di internet atau media sosial kamu akan sering disuguhkan dengan beberapa iklan. Iklan-iklan yang dimunculkan juga merupakan hasil pengolahan ML yang akan memberikan iklan sesuai dengan pribadi kamu.
Sebenarnya masih banyak contoh dari penerapan machine learning yang sering kamu jumpai. Lalu pertanyaanya, bagaimana ML dapat belajar? ML bisa belajar dan menganalisa data berdasarkan data yang diberikan saat awal pengembangan dan data saat ML sudah digunakan. ML akan bekerja sesuai dengan teknik atau metode yang digunakan saat pengembangan. Apa saja tekniknya? Yuk kita simak bersama.
Teknik Belajar Machine Learning
Ada beberapa teknik yang dimiliki oleh machine learning, namun secara luas ML memiliki dua teknik dasar belajar, yaitu supervised dan unsupervised.
Supervised Learning
Teknik supervised learning merupakan teknik yang bisa kamu terapkan pada pembelajaran mesin yang bisa menerima informasi yang sudah ada pada data dengan memberikan label tertentu. Diharapkan teknik ini bisa memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu.
Misalkan kamu mempunyai sejumlah film yang sudah kamu beri label dengan kategori tertentu. Kamu juga memiliki film dengan kategori komedi meliputi film 21 Jump Street dan Jumanji. Selain itu kamu juga punya kategori lain misalkan kategori film horror seperti The Conjuring dan It. Ketika kamu membeli film baru, maka kamu akan mengidentifikasi genre dan isi dari film tersebut. Setelah film teridentifikasi barulah kamu akan menyimpan film tersebut pada kategori yang sesuai.
Unsupervised Learning
Teknik unsupervised learning merupakan teknik yang bisa kamu terapkan pada machine learning yang digunakan pada data yang tidak memiliki informasi yang bisa diterapkan secara langsung. Diharapkan teknik ini dapat membantu menemukan struktur atau pola tersembunyi pada data yang tidak memiliki label.
Sedikit berbeda dengan supervised learning, kamu tidak memiliki data apapun yang akan dijadikan acuan sebelumnya. Misalkan kamu belum pernah sekalipun membeli film sama sekali, akan tetapi pada suatu waktu, kamu membeli sejumlah film dan ingin membaginya ke dalam beberapa kategori agar mudah untuk ditemukan.
Tentunya kamu akan mengidentifikasi film-film mana saja yang mirip. Dalam hal ini misalkan kamu mengidentifikasi berdasarkan dari genre film. Misalnya, kamu mempunyai film the Conjuring, maka kamu akan menyimpan film The Conjuring tersebut pada kategori film horror.
Cara Kerja Machine Learning
Cara kerja machine learning sebenarnya berbeda-beda sesuai dengan teknik atau metode pembelajaran seperti apa yang kamu gunakan pada ML. Namun pada dasarnya prinsip cara kerja pembelajaran mesin masih sama, meliputi pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih dan mengevaluasi hasil dari ML. Untuk memahami cara kerja dari ML, mari kita ulas cara kerja dari beberapa penerapannya berikut ini.
AlphaGo merupakan machine learning yang dikembangkan oleh Google. Saat awal dikembangkan AlphaGO akan dilatih dengan memberikan 100 ribu data pertandingan Go untuk ia pelajari. Setelah AlphaGo mempunyai bekal dan pengetahuan cara dan strategi bermain game Go dari mempelajari 100 ribu data pertandingan Go tersebut. AlphaGo akan belajar kembali dengan bermain Go bersama dengan dirinya sendiri dan setiap kali ia kalah ia akan memperbaiki cara ia bermain dan proses bermain ini akan diulang sampai jutaan kali.
Perbaikan cara bermain AlphaGo dilakukan oleh dirinya sendiri berdasarkan pengalamannya saat ia bermain melawan dirinya sendiri atau melawan orang lain. AlphaGo juga bisa mensimulasikan beberapa pertandingan pada satu waktu secara bersamaan. Artinya dalam satu waktu ia bisa melakukan beberapa pertandingan Go sekaligus untuk dipelajari. Sehingga proses belajar dan pengalamannya bermain Go juga bisa lebih banyak dibanding manusia. Hal ini terbukti ketika AlphaGo bermain dengan juara dunia Go pada tahun 2016 dan ia bisa menjadi pemenangnya.
Dari penerapan machine learning pada AlphaGo, kita bisa memahami bahwa machine learning akan terus belajar selama ia digunakan. Sama halnya seperti fitur deteksi wajah di foto yang dimiliki Facebook ia akan belajar mengenal pola wajah kamu berdasarkan tanda yang kamu masukkan saat memposting sebuah foto. Dari orang yang kamu tandai pada foto tersebut ML akan menjadikan informasi tersebut sebagai media untuk belajar.
Jadi tidak heran apabila machine learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya semakin baik dibanding di awal-awal. Hal ini dikarenakan machine learning telah banyak belajar seiring waktu dari pemakaian machine learning oleh pengguna. Seperti pada fitur deteksi wajah milik Facebook semakin banyak orang yang menggunakan fitur tersebut dan menandai orang-orang yang ada di foto maka tingkat akurasi orang yang dideteksi pun semakin baik.
SUMBER :
https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/
7. outlier pada data analytic
Apa itu Outlier?
Outlier adalah nilai yang jauh berbeda dari nilai lainnya dalam kumpulan data. Nilai ini muncul sebagai pengecualian dalam pola data yang ada.
Nilai yang ada di outlier bisa jauh lebih tinggi maupun lebih rendah dibandingkan dengan nilai-nilai lain dalam dataset. Outlier bisa terjadi karena berbagai alasan, termasuk kesalahan pengukuran, kejadian langka, atau karena faktor lain yang tidak terduga.
Sebagai contoh, bisnis memiliki data penjualan toko sepatu selama satu bulan. Di satu hari tertentu, penjualannya mencapai angka yang jauh lebih tinggi dari hari-hari sebelumnya. Data di hari tersebut bisa dianggap sebagai outlier.
Mengapa Penting untuk Mendeteksi Outlier?
Mendeteksi outlier merupakan langkah penting dalam analisis data karena outlier memiliki dampak signifikan terhadap hasil analisis dan berpotensi menghasilkan kesimpulan yang tidak akurat.
Berikut beberapa alasan lain di balik pentingnya mendeteksi outlier:
Menghindari distorsi analisis
Outlier dapat menyebabkan hasil analisis statistik dan model prediksi menyimpang. Jika outlier tidak diidentifikasi dan diatasi, pola umum dalam data tersebut akan berubah dan menghasilkan kesimpulan yang tidak tepat.
Contohnya, salah satu faktor untuk menentukan harga produk/layanan adalah gaji target pelanggan. Suatu bisnis sudah memiliki data tentang gaji target pelanggan tersebut, namun mengabaikan outlier yang ada dalam datanya.
Pengabaian ini akan berdampak pada kesalahan perusahaan untuk menentukan harga produk/layanan dan membuat keputusan yang tidak akurat.
Memahami data dengan tepat
Outlier bisa mengaburkan pola sebenarnya dalam data. Artinya, mendeteksi outlier memungkinkan perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih akurat tentang pola dan tren dalam dataset.
Jika informasi yang didapatkan dari data sudah benar, perusahaan bisa membuat strategi lebih tepat. Data analyst juga bisa menghindari kesalahan interpretasi dan mengambil keputusan yang lebih cerdas berdasarkan pemahaman data secara mendalam.
Memastikan analisis valid
Manfaat lain dari mendeteksi outlier adalah memastikan validitas analisis data.
Outlier dapat memengaruhi distribusi data secara keseluruhan dan mengganggu asumsi dasar dalam metode analisis data. Dengan mendeteksi dan mengatasi outlier, data analyst akan menjaga konsistensi dan validitas dari hasil analisis.
Hal ini penting untuk membangun kepercayaan pada analisis yang dilakukan dan memastikan keputusan diambil berdasarkan fakta.
Mendeteksi jika ada kesalahan atau kecurangan
Outlier juga bisa menjadi indikator adanya kecurangan atau kesalahan dalam data.
Sebagai contoh, dalam data keuangan, adanya outlier yang mencurigakan bisa saja menunjukkan kemungkinan adanya kecurangan atau kesalahan penginputan data. Saat outlier sudah ditemukan, analyst bisa melakukan investigasi lebih lanjut untuk menemukan penyebabnya dan mengatasi masalah yang mungkin akan muncul.
Tipe-tipe Outlier
Berdasarkan Anodot, berikut adalah tipe-tipe outlier:
#1 Global Outlier
Global outlier adalah jenis outlier yang paling umum. Nilai ini terpisah secara signifikan dari sebagian besar nilai lain dalam kumpulan data.
Sebagai contoh, dalam kumpulan data berat badan orang dewasa, seseorang dengan berat badan 370 kg dianggap sebagai global outlier karena berat badan tersebut berada jauh di luar rentang normal.
#2 Contextual Outlier
Contextual outlier adalah nilai abnormal yang berada dalam konteks tertentu, tetapi tidak secara keseluruhan.
Misalnya, suhu udara 30 derajat celcius di musim panas mungkin dianggap normal. Namun, jika terjadi pada musim dingin, nilai ini bisa dianggap sebagai contextual outlier. Dalam kasus ini, 'musim' adalah konteks yang membuat suhu tersebut menjadi outlier.
#3 Collective Outlier
Collective outlier adalah sekumpulan nilai yang secara kolektif dianggap abnormal, meski masing-masing nilai mungkin tidak dianggap outlier.
Perbedaan ini mungkin tidak terlihat ketika melihat nilai individual. Namun, jika dianalisis secara keseluruhan, kelompok data tersebut dapat dianggap sebagai outlier.
Contohnya, terjadi peningkatan tajam pada penjualan suatu produk dalam beberapa hari berturut-turut. Nilai penjualan harian tersebut mungkin dianggap normal, tetapi jika digabungkan dengan periode waktu lain, peningkatan itu bisa saja abnormal dan merupakan collective outlier.
Contoh Data Outlier
Berikut adalah ilustrasi adanya data outlier.
Analyst sedang mengumpulkan data suhu harian di kota Jakarta selama satu bulan. Mayoritas suhu berada di antara 25-30 derajat celcius. Namun, pada suatu hari, suhu mencapai 40 derajat. Suhu tersebut bisa dianggap sebagai outlier karena berada di luar pola suhu yang umum terjadi.
Contoh lainnya adalah dalam data penjualan toko. Penjualan harian rata-rata toko X adalah 500 unit. Pada satu hari tertentu, penjualan mencapai 5.000 unit. Nilai 5.000 unit ini bisa dianggap sebagai outlier karena jauh melebihi penjualan harian biasa.
Cara mencari outlier untuk contoh di atas bisa dilakukan dengan:
FAQ (Frequently Asked Question)
Bagaimana cara mengatasi data outlier?
Berikut beberapa cara untuk mengatasi data outlier:
Mengidentifikasi outlier
Langkah pertama dalam mengatasi outlier adalah identifikasi. Analyst bisa menggunakan metode visualisasi seperti boxplot atau scatter plot untuk memvisualisasikan data dan melihat apakah ada data yang jauh berbeda dari yang lain.
Transformasi data
Dalam beberapa kasus, transformasi data bisa digunakan untuk mengurangi efek outlier. Misalnya, transformasi logaritmik dapat diterapkan untuk data yang memiliki skewness atau kecondongan tinggi.
Transformasi ini bisa mengurangi efek outlier dan membuat data lebih mudah dianalisis.
Menghapus outlier
Dalam beberapa situasi, penghapusan outlier merupakan pilihan paling tepat. Jika outlier merupakan hasil dari kesalahan input atau noise, penghapusan outlier akan meningkatkan akurasi analisis data.
Namun, penting untuk berhati-hati saat menghapus outlier karena terkadang outlier justru bisa memberikan informasi penting.
Imputasi
Imputasi adalah proses penggantian nilai outlier dengan nilai lain. Nilai pengganti ini bisa berupa mean, median, atau modus dari kumpulan data.
Metode imputasi membantu mengurangi pengaruh outlier, namun harus digunakan dengan hati-hati karena bisa mengubah distribusi data.
SUMBER :
https://revou.co/kosakata/outlier#:~:text=Outlier%20adalah%20nilai%20yang%20jauh%20berbeda%20dari%20nilai%20lainnya%20dalam%20kumpulan%20data.,-Nilai%20ini%20muncul
8. Apa itu Supervised Learning
Berdasarkan International Business Machine (IBM), supervised learning adalah pendekatan dalam machine learning dan artificial intelligence yang menggunakan kumpulan data berlabel. Data tersebut berfungsi melatih algoritma dalam mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat.
Data berlabel sendiri merupakan data mentah yang ditambahkan satu atau lebih informasi dengan tujuan memberikan konteks, sehingga machine learning dapat berpatokan ke informasi itu.
Dengan menggunakan input dan output yang sudah berlabel, model mampu mengukur keakuratannya dan terus belajar dari waktu ke waktu.
Metode supervised learning ibarat aktivitas pembelajaran yang memiliki guru. Guru bisa memberi nilai bagus ke jawaban siswa yang benar dan mengoreksinya jika ada yang salah. Dalam supervised learning, analyst mengajari atau melatih mesin menggunakan data yang diberi label.
Supervised learning sering digunakan dalam membuat model machine learning untuk dua jenis masalah:
Manfaat Supervised Learning
Dirangkum dari Geeks for Geeks dan Intellipaat, berikut manfaat supervised learning:
Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Jika supervised learning dipakai untuk data berlabel, unsupervised learning menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan data tidak berlabel.
Algoritma ini menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa perlu campur tangan manusia, itulah kenapa disebut sebagai “unsupervised” atau “tanpa pengawasan”.
Model unsupervised learning bekerja sendiri untuk menemukan struktur yang saling berhubungan dari data tidak berlabel. Model ini cenderung tidak membutuhkan intervensi manusia. Berbeda dengan supervised learning yang “belajar” dari kumpulan data lalu membuat prediksi dari data dan menyesuaikan jawaban yang benar.
Model supervised learning juga cenderung lebih akurat dibandingkan unsupervised learning karena memerlukan intervensi manusia untuk memberi label data dengan tepat.
IBM telah menjelaskan berbagai perbedaan lain antara supervised learning dan unsupervised learning:
Contoh Supervised Learning
Dirangkum dari IBM, berikut adalah beberapa contoh penerapan supervised learning:
FAQ (Frequently Asked Question)
Kapan menggunakan supervised learning?
Supervised learning mengembangkan model prediktif untuk menghasilkan prediksi yang paling masuk akal dari kumpulan data. Oleh karena itu, metode ini cocok digunakan jika perusahaan memiliki cukup data berlabel.
Supervised learning juga dipakai saat perusahaan ingin menghasilkan variabel output yang akurat ketika memasukkan variabel input.
SUMBER :
https://revou.co/kosakata/supervised-learning
9. Apa itu Cross Validation?
Cross validation adalah teknik statistik yang digunakan dalam machine learning dan pemodelan prediktif lainnya untuk menilai kinerja dan kemampuan generalisasi suatu model.
Berdasarkan geeksforgeeks.org, pada cross validation, data yang tersedia akan dibagi ke dalam subset, biasanya disebut fold, supaya dapat dilakukan pelatihan dan pengujian model berkali-kali.
Teknik ini memberikan estimasi performa model yang lebih akurat pada data yang tidak terlihat. Manfaat penting lainnya dari cross validation, yakni membantu data analyst mengatasi masalah overfitting atau kondisi saat model terlalu spesifik pada data pelatihan sehingga kurang baik dalam menganalisis data baru.
Mengapa Cross Validation Penting?
Mengutip dari towardsdatascience.com, cross validation sangat penting karena beberapa alasan:
Memanfaatkan data yang terbatas
Data yang kecil mungkin tidak akan cukup untuk membuat prediksi yang tepat. Namun, cross validation membantu melakukan estimasi pada semua kemungkinan data dengan membuat beberapa model sehingga hasilnya lebih dapat dipercaya.
Mendapatkan lebih banyak metrik
Cross validation memiliki beberapa metrik kinerja dengan menguji model pada subkumpulan data yang berbeda. Hal ini dapat meningkatkan konsistensi model dan membantu menarik kesimpulan yang lebih kuat tentang kinerja model.
Menggunakan model stacking
Saat ingin membangun pipeline model, cross validation sangat penting untuk model stacking yang efektif. Dengan menggunakan kumpulan data terpisah untuk setiap model dan memastikan bahwa prediksi dari satu model tidak terlihat oleh model lainnya, cross validation mencegah kebocoran dan overfitting data.
Melakukan penyesuaian hyperparameter yang optimal
Banyak model machine learning memiliki hyperparameter yang perlu disetel untuk kinerja optimal. Cross validation membantu dalam menemukan kombinasi terbaik dari hyperparameter dengan mengevaluasi pengaturan yang berbeda secara iteratif sehingga dapat menciptakan model yang lebih baik.
Jenis-jenis Cross Validation
Menurut turing.com, berikut ini adalah jenis-jenis cross validation:
K-Fold Cross Validation
K-fold cross-validation melakukan pembagian dataset menjadi K subset berukuran sama (fold). Model dilatih dan dievaluasi K kali, setiap kali menggunakan fold yang berbeda sebagai set pengujian dan fold K-1 yang tersisa sebagai set pelatihan. Kinerja akhir adalah rata-rata dari hasil evaluasi K. Jenis cross validation ini memberikan perkiraan kinerja model yang dapat dipercaya dan memastikan bahwa semua data digunakan untuk pelatihan dan pengujian.
Hold-Out Cross Validation
Hold-out cross validation membagi dataset menjadi dua bagian: satu set pelatihan dan satu set pengujian terpisah. Model dilatih pada set pelatihan dan kemudian dievaluasi pada set pengujian. Metode ini cepat dan mudah, tetapi mungkin mengalami varians yang lebih tinggi karena partisi data secara acak.
Stratified K-Fold Cross Validation
Stratified K-fold cross validation mirip dengan K-fold cross validation tetapi bertujuan untuk menjaga keseimbangan distribusi kelas di setiap fold, terutama untuk kumpulan data yang tidak seimbang. Cross validation ini memastikan bahwa setiap fold berisi representasi proporsional dari setiap kelas sehingga membantu mencegah bias dalam evaluasi model.
Leave-P-Out Cross Validation
Leave-p-out cross validation tidak mengikutkan poin data p dari kumpulan data untuk pengujian, sementara sisanya digunakan untuk pelatihan. Proses ini diulangi untuk semua kemungkinan kombinasi tanpa nilai p sehingga menghasilkan evaluasi kinerja model secara menyeluruh.
Leave-One-Out Cross Validation
Leave-one-out cross validation adalah kasus spesifik dari cross validation leave-p-out, di mana nilai p adalah 1. Teknik ini secara iteratif tidak mengikutkan satu data untuk pengujian dan melatih model pada data yang tersisa.
Monte Carlo (Shuffle-Split)
Monte Carlo melakukan partisi dataset secara acak ke dalam set pelatihan dan pengujian untuk beberapa iterasi. Cara ini berguna ketika diperlukan variabilitas kinerja yang tinggi karena sifat acak pemisahan data. Pendekatan ini umumnya digunakan dengan stratified sampling untuk menjaga keseimbangan kelas di setiap pemisahan.
Time Series (Rolling Cross-Validation)
Time series dirancang khusus untuk data temporal, yang memerlukan urutan. Teknik ini membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian pada titik waktu yang berbeda. Time series memastikan bahwa model dievaluasi berdasarkan data yang muncul setelah periode pelatihan dan dapat mensimulasikan skenario dunia nyata untuk membuat prediksi tentang masa depan.
Contoh Penerapan Cross Validation
Cross validation adalah teknik serbaguna dan banyak digunakan dalam machine learning dan berbagai skenario analisis data. Beberapa penerapan penggunaannya misalnya:
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja keterbatasan cross validation?
Melansir dari geeksforgeeks.org, keterbatasan cross validation yaitu:
SUMBER :
https://revou.co/kosakata/cross-validation
Hyperparameter tuning adalah proses mencari kombinasi terbaik dari nilai-nilai untuk parameter-parameter yang mempengaruhi kinerja model dalam pembelajaran mesin. Ini adalah salah satu langkah penting dalam mengembangkan model yang lebih baik dan lebih akurat.
Pengertian :
Hyperparameter adalah parameter yang nilainya tidak ditentukan oleh model itu sendiri, tetapi harus ditentukan oleh pengguna sebelum proses pelatihan dimulai. Hyperparameter tuning adalah proses mencari kombinasi nilai-nilai hyperparameter yang mengoptimalkan kinerja model.
Jenis-jenis HyperparameterLearning Rate :
Menentukan seberapa besar langkah-langkah yang diambil saat memperbarui bobot model selama pelatihan.
Jumlah Epoch: Jumlah kali seluruh kumpulan data dilalui selama pelatihan.
Jumlah Neuron atau Kedalaman Model: Jumlah neuron dalam setiap lapisan atau kedalaman model.
Regularization Parameter: Parameter yang mengontrol kompleksitas model dan mencegah overfitting, seperti L1 dan L2 regularization.
Batch Size: Jumlah sampel yang digunakan dalam satu iterasi pelatihan.
Jenis Optimizer: Algoritma yang digunakan untuk memperbarui bobot model, seperti SGD, Adam, RMSprop, dll.
Dropout Rate: Peluang dropout dalam lapisan dropout, digunakan untuk mencegah overfitting.
Fungsi dan KegunaanMeningkatkan Kinerja Model :
Dengan menyesuaikan hyperparameter, Anda dapat meningkatkan kinerja model Anda, baik dalam hal akurasi maupun kecepatan konvergensi.
Mencegah Overfitting: Dengan penyesuaian hyperparameter, Anda dapat mencegah model dari mempelajari detail yang tidak relevan dari data pelatihan, sehingga mengurangi risiko overfitting.
Optimasi Performa: Hyperparameter tuning membantu dalam mencari nilai-nilai optimal untuk meningkatkan performa model pada tugas-tugas tertentu.
Efisiensi Pelatihan: Dengan menyesuaikan hyperparameter dengan benar, Anda dapat mempercepat waktu pelatihan model dan mengurangi biaya komputasi.
Secara keseluruhan, hyperparameter tuning adalah proses kritis dalam pengembangan model machine learning yang memastikan bahwa model yang dihasilkan optimal sesuai dengan tugas dan data yang diberikan.
https://chatgpt.com/?oai-dm=1
Tidak ada komentar:
Posting Komentar