4 Hal Pantangan dalam Penggunaan Algoritma Data Science
Data Science merupakan bidang yang sangat bergantung pada keberadaan algoritma untuk menganalisis, memproses, dan menafsirkan data. Algoritma memungkinkan para praktisi data untuk menemukan pola, membuat prediksi, bahkan memberikan insight data yang dapat diterapkan untuk keberlangsungan sebuah perusahaan. Namun, keberhasilan Data Science tidak hanya bergantung pada pemilihan algoritma yang tepat, melainkan juga pada cara algoritma tersebut digunakan dalam praktiknya secara langsung.
Ilmu Data Science tidak hanya membutuhkan keterampilan teknis, namun juga tanggung jawab secara etis dan pemahaman mendalam tentang data yang akan atau sedang diolah. Kesalahan dalam penggunaan algoritma, baik disengaja maupun tidak, dapat menghasilkan hasil yang salah, bias, atau bahkan dapat menimbulkan kerugian bagi perusahaan.
Artikel kali ini akan membahas beberapa hal yang wajib dihindari saat menggunakan algoritma Data Science untuk memastikan analisis yang akurat dan bertanggung jawab. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mengabaikan Data Quality sebelum Melatih Algoritma
Salah satu kesalahan terbesar yang sering tidak disadari oleh praktisi data adalah mereka langsung melatih algoritma tanpa memastikan kualitas data. Data yang berasal dari data mentah biasanya tidak bisa langsung digunakan begitu saja. Selain dibersihkan, kita juga perlu memperhatikan kualitasnya. Misalnya apakah data mengandung banyak outlier, missing value, atau format yang tidak konsisten.
Hal-hal ini dapat merusak hasil analisis. Bahkan algoritma canggih sekalipun tidak dapat memberikan hasil yang akurat jika data yang digunakan buruk. Sehingga sebelum melatih model, pastikan untuk membersihkan, melakukan normalisasi, serta memverifikasi integritas data tersebut.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. Menggunakan Algoritma Tanpa Memahami Asumsi Dasarnya
Setiap algoritma tentunya akan memiliki asumsi yang mendasari cara kerjanya. Misalnya, regresi linier mengasumsikan adanya hubungan linear antara variabel independen dan dependen. Jika asumsi ini dilanggar, maka hasil model dapat menjadi bias atau tidak valid. Sehingga ketika kita menggunakan algoritma tanpa memahami asumsi dasarnya, hal ini berpeluang besar dalam menyebabkan kesalahan interpretasi dan pengambilan keputusan yang keliru.
3. Overfitting Model dengan Parameter yang Tidak Wajar
Overfitting menjadi salah satu masalah yang paling sering muncul dalam Data Science. Fenomena overfitting ini adalah kondisi dimana model terlalu menyesuaikan diri dengan data training sehingga kehilangan kemampuan untuk generalisasi.
Hal ini ditandai dengan akurasi yang tinggi ketika di-training, namun menghasilkan akurasi rendah ketika diuji dengan data baru. Kesalahan ini biasanya terjadi ketika terlalu banyak parameter yang digunakan tanpa validasi yang sesuai. Kita bisa menggunakan teknik seperti cross-validation dan regularisasi untuk mencegah overfitting pada model yang kita buat.
4. Mengabaikan Etika dalam Penggunaan Algoritma
Etika sering kali diabaikan dalam penggunaan algoritma, terutama ketika data pribadi atau sensitif terlibat. Salah satu contohnya adalah membangun model prediktif tanpa memperhatikan bias yang mungkin ada dalam data. Algoritma yang tidak dirancang secara etis dapat memperburuk ketidakadilan sosial, seperti diskriminasi dalam keputusan perekrutan atau pemberian kredit.
Praktisi data, khususnya Data Scientist yang biasanya akan banyak berurusan dengan model, harus selalu mempertimbangkan transparansi, privasi, dan dampak sosial dari model yang mereka buat.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Algoritma dalam data science merupakan inti dari proses analisis data. Dengan algoritma yang tepat, data yang tampak acak dan tidak terstruktur dapat diubah menjadi insight yang berharga. Memahami cara kerja algoritma ini tidak hanya meningkatkan kemampuan analitis, tetapi juga menjadi modal penting untuk menghadapi tantangan industri yang terus berkembang.
Untuk membantu pengguna mempelajari berbagai algoritma dan aplikasinya, DQLab hadir sebagai platform belajar Data Science yang terintegrasi dengan teknologi modern seperti ChatGPT. DQLab menggunakan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning, & Outcome-based) yang memastikan para pengguna mendapatkan pengalaman belajar yang praktis, relevan, dan berorientasi hasil.
Jangan ragu untuk memulai perjalanan belajar mu bersama DQLab! Dengan berbagai program belajar, kamu bisa menguasai keterampilan yang dibutuhkan untuk menjadi seorang profesional data. Daftar sekarang dan temukan serunya belajar data science di DQLab.id. Tingkatkan kemampuan mu hari ini, dan bersiaplah untuk menjadi ahli data yang siap bersaing di dunia kerja!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri