Akurasi vs Interpretabilitas: Ragam Algoritma Data Science

Dalam dunia data science, algoritma merupakan salah satu aspek paling penting yang menentukan kesuksesan sebuah proyek. Algoritma bertanggung jawab untuk memproses data, mengidentifikasi pola, dan membuat prediksi yang mendasari pengambilan keputusan berbasis data. Pilihan algoritma data science yang tepat dapat meningkatkan akurasi dan efisiensi, sementara algoritma yang kurang cocok dapat menyebabkan kesalahan dalam menginterpretasikan suatu insight yang dihasilkan dari data yang telah diolah.

Memilih algoritma yang tepat seringkali menjadi  tantangan yang kompleks bagi sebagian besar praktisi data. Pasalnya, ada dua faktor utama yang perlu dipertimbangkan yaitu akurasi dan interpretabilitas. Akurasi merujuk pada seberapa baik model dapat memprediksi atau mengklasifikasikan data baru dengan benar.

Sementara interpretabilitas mengacu pada sejauh mana manusia dapat memahami, menjelaskan, dan mempercayai hasil yang dihasilkan oleh model tersebut. Bagi PoV praktisi data, kira-kira manakah aspek yang sebenarnya lebih cocok untuk pemilihan algoritma data science. Apakah mereka lebih mengutamakan akurasi atau interpretabilitas? 

1. Apa itu Akurasi

Akurasi adalah ukuran seberapa sering model data science membuat prediksi yang benar. Dalam banyak kasus, akurasi yang tinggi sangat penting, terutama ketika kesalahan prediksi dapat menyebabkan dampak negatif yang signifikan, seperti dalam diagnosis medis, deteksi penipuan, atau sistem keamanan. Beberapa algoritma yang dikenal karena akurasi tinggi termasuk:

• Random Forest: Algoritma ini menggabungkan hasil dari banyak pohon keputusan untuk menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

• Gradient Boosting Machines (GBM): Ini adalah teknik ensemble yang menggabungkan beberapa model prediksi lemah untuk membentuk model yang kuat dengan akurasi tinggi.

• Neural Networks: Algoritma ini, terutama dalam bentuk deep learning, sangat cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!

2. Apa itu Interpretabilitas

Sedangkan aspek interpretabilitas merupakan faktor krusial bagi praktisi data dan perlu pemahaman lebih tentang bagaimana model rancangan dalam membuat algoritma data science. Dalam industri yang diatur secara ketat, seperti keuangan atau kesehatan, keputusan yang diambil oleh model perlu dapat dijelaskan dengan jelas kepada regulator (pelaksana kebijakan), pengguna akhir, atau stakeholder.

Algoritma yang umumnya lebih mudah untuk diinterpretasikan meliputi:

• Decision Trees: Model ini mudah diinterpretasikan karena cara kerja mereka yang menyerupai proses pengambilan keputusan manusia.

• Linear Regression: Dengan representasi yang jelas dari hubungan antara variabel input dan output, model ini sering digunakan dalam analisis data yang membutuhkan transparansi.

• Logistic Regression: Seperti regresi linear, logistic regression juga memiliki tingkat interpretabilitas yang tinggi, terutama dalam klasifikasi biner.

Model yang lebih mudah diinterpretasikan ini mungkin tidak selalu mencapai akurasi setinggi model yang lebih kompleks, tetapi kejelasan dan transparansi mereka sering kali lebih diutamakan dalam skenario tertentu.

3. Kapan Mengutamakan Akurasi dalam Memilih Algoritma Data Science

Dalam praktiknya, sering kali ada trade-off antara akurasi dan interpretabilitas. Model yang sangat akurat mungkin sangat kompleks dan sulit dijelaskan, sementara model yang lebih sederhana dan mudah dipahami mungkin tidak seakurat model yang lebih kompleks. Berikut adalah penjelasan soal kapan mengutamakan akurasi dalam memilih algoritma data science:

• Prediksi yang Sangat Kritis: Ketika hasil prediksi memiliki dampak besar seperti dalam deteksi penipuan atau diagnosis penyakit, akurasi tetap menjadi prioritas utama

• Big Data dan Analisis Kompleks: Dalam analisis data skala besar atau kompleksitas tinggi, algoritma dengan akurasi tinggi seperti neural networks atau ensemble methods sering kali lebih disukai

Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian

4. Kapan Mengutamakan Interpretabilitas dalam Memilih Algoritma Data Science

Di samping akurasi, faktor interpretabilitas juga penting dalam memilih algoritma data science. Berikut adalah penjelasan soal kapan mengutamakan akurasi dalam memilih algoritma data science:

• Keputusan yang Membutuhkan Kepercayaan: Dalam situasi di mana keputusan yang diambil harus dapat dijelaskan dan dipercayai oleh pengguna akhir atau regulator, interpretabilitas lebih penting.

• Pengembangan Model yang Responsif: Ketika tim data science perlu cepat memahami dan mengoptimalkan model, algoritma yang lebih mudah diinterpretasikan memungkinkan respons yang lebih cepat terhadap perubahan data atau kebutuhan bisnis.

5. Lebih Baik yang Mana antara Keduanya?

Tidak ada jawaban tunggal untuk pertanyaan mana yang lebih penting, akurasi atau interpretabilitas. Pemilihan algoritma harus disesuaikan dengan kebutuhan spesifik proyek dan industri yang bersangkutan. Dalam beberapa kasus, kombinasi dari beberapa model dapat digunakan untuk mencapai keseimbangan yang optimal antara akurasi dan interpretabilitas.

Misalnya, pendekatan seperti Model Stacking atau Ensemble Learning dapat digunakan untuk menggabungkan kekuatan beberapa algoritma, sementara Model Explainability Tools seperti LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) atau SHAP (SHapley Additive exPlanations) dapat membantu menjelaskan model yang lebih kompleks.

Memilih antara akurasi dan interpretabilitas adalah keputusan yang harus dipertimbangkan dengan cermat dalam setiap proyek data science. Sering kali, proyek yang berhasil adalah yang mampu menemukan keseimbangan yang tepat antara kedua faktor ini, mempertimbangkan konteks penggunaan, dan dampak yang dihasilkan oleh keputusan yang diambil oleh model.

Dengan pendekatan yang tepat, praktisi data dapat memastikan bahwa model yang dibangun tidak hanya memberikan hasil yang akurat tetapi juga dapat dipercaya dan dipahami oleh semua pihak yang terlibat.

Apakah kamu pemula dan ingin belajar algoritma data science? Jangan khawatir jika kamu pemula yang tidak memiliki background STEM karena gelar bukan halangan untuk menguasai ilmu data scientist agar bisa berkarir di industri 4.0. Buruan gabung bersama DQLab dengan Sign Up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab:

• Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

• Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

• Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Reyvan Maulid