PROMO TEBUS HOKI, DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 100K!
0 Hari 2 Jam 6 Menit 10 Detik

Artificial Intelligence: Validity vs Variety di Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 16-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-09-2024-10-16-212118_x_Thumbnail800.jpg

Dalam pengolahan data, dua karakteristik penting yang sering dibahas dalam fokus Big Data AI adalah validity dan variety. Keduanya berperan besar dalam menentukan kualitas dan kegunaan data.


Namun, pemahaman tentang hubungan antara validity (keabsahan data) dan variety (keragaman data) penting bagi pengambil keputusan dalam dunia data science, terutama dalam proyek besar seperti analisis data bisnis, penelitian ilmiah, atau kecerdasan buatan. Berikut adalah hubungan antara validity dan variety dalam pengolahan data jika ditilik dari konteks AI


1. Variety Menyediakan Sumber Data yang Lebih Luas, Validity Menjamin Data Tersebut Shahih

Variety merujuk pada berbagai jenis sumber data yang tersedia untuk analisis, seperti data terstruktur (seperti basis data SQL) dan data tidak terstruktur (seperti gambar, video, teks, atau media sosial). Semakin beragam sumber data yang digunakan, semakin kaya informasi yang bisa digali.


Namun, tanpa memastikan validity yakni bahwa data tersebut benar, relevan, dan sesuai dengan kenyataan maka keberagaman data tidak akan berguna. Misalnya, meskipun ada data dari berbagai sumber seperti aplikasi sensor, media sosial, atau survei, data yang tidak valid dapat memberikan hasil analisis yang menyesatkan. Jadi, validitas berfungsi sebagai penyaring yang memastikan bahwa hanya data yang sahih dan berkualitas tinggi yang digunakan.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Variety Memerlukan Validity yang Lebih Ketat

Semakin beragam sumber data, semakin sulit menjaga validitasnya. Data yang berasal dari berbagai sumber dapat memiliki format yang berbeda, metode pengumpulan yang bervariasi, serta berbagai kendala kualitas (seperti data yang hilang atau inkonsisten). Untuk itu, tantangan dalam menjaga validitas meningkat ketika kita bekerja dengan variety yang lebih tinggi.


Misalnya, data dari sensor IoT mungkin memiliki akurasi tinggi dalam mengukur suhu, tetapi data dari media sosial dapat berisi informasi subjektif dan sulit untuk dinilai keabsahannya. Oleh karena itu, diperlukan teknik khusus seperti validasi silang, uji statistik, atau metode pengolahan data lanjutan untuk memastikan validitas tetap terjaga meskipun ada variety dalam data.


3. Validity Mengurangi Risiko Bias Akibat Variety

Salah satu risiko besar dari keberagaman data adalah adanya bias. Ketika sumber data berasal dari berbagai kanal yang tidak divalidasi dengan baik, bisa muncul ketidakseimbangan atau kecenderungan dalam analisis data. Misalnya, analisis perilaku konsumen yang hanya menggunakan data dari satu jenis sumber, seperti media sosial, mungkin tidak mencerminkan populasi keseluruhan secara akurat.


Namun, jika data dari berbagai sumber divalidasi dengan baik, potensi bias ini bisa dikurangi. Validity membantu mengidentifikasi dan mengurangi faktor-faktor yang dapat menyebabkan hasil analisis data menyimpang. Sehingga, dengan memadukan variety data yang tepat dan validitas yang baik, analisis bisa lebih representatif dan akurat.


4. Variety Mendukung Validity dalam Meningkatkan Insight

Keberagaman data juga bisa mendukung validitas dalam hal pengayaan konteks analisis. Dengan adanya variety, data yang awalnya tampak tidak valid atau tidak lengkap dapat memperoleh lebih banyak konteks dari sumber lain, sehingga memperbaiki atau melengkapi kualitasnya.


Misalnya, dalam pengolahan data kesehatan, data klinis yang diperoleh dari sensor tubuh mungkin tidak mencakup faktor-faktor perilaku pasien. Dengan menambahkan data perilaku dari survei atau aplikasi kesehatan, insight yang lebih valid bisa didapatkan karena informasi yang saling melengkapi. Dengan kata lain, variety bisa memperkaya data yang awalnya terbatas, memberikan gambaran lebih komprehensif dan sahih.


Baca juga : Konsep Artificial Intelligence & Machine Learning


5. Validity dan Variety Menjadi Pilar untuk Keputusan yang Lebih Akurat

Dalam lingkungan bisnis atau ilmiah, data yang beragam diperlukan untuk menganalisis berbagai aspek masalah, tetapi validitas tetap menjadi dasar untuk mengambil keputusan yang tepat. Tanpa data yang valid, keberagaman data hanya akan menghasilkan kebingungan dan keputusan yang salah.


Sebaliknya, data yang valid namun terlalu sempit cakupannya (tanpa variety) juga berisiko kehilangan insight penting. Oleh karena itu, keseimbangan antara variety dan validity dalam pengolahan data adalah fondasi untuk analisis yang kuat dan akurat, serta untuk pengambilan keputusan yang lebih baik.


Dalam pengolahan data, variety dan validity memiliki hubungan saling melengkapi. Keberagaman data memperkaya sumber informasi yang tersedia, tetapi hanya data yang valid yang dapat menghasilkan hasil analisis yang dapat diandalkan. Oleh karena itu, saat mengelola data yang beragam, sangat penting untuk memastikan bahwa data tersebut valid agar tidak hanya memberi wawasan yang luas, tetapi juga akurat dan bermanfaat bagi pengambil keputusan.


Jika kamu ingin meningkatkan kemampuan bahasa pemrograman kamu dan memanfaatkan fitur AI ChatGPT di DQLab, kami mengundangmu untuk bergabung dengan kursus data science kami.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan diikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login