Cara Kerja Machine Learning pada Evaluasi & Validasi Model

Sudah menjadi rahasia umum di era ini bahwa machine learning menjadi salah satu teknologi kunci yang mendorong transformasi digital di berbagai sektor. Mulai dari rekomendasi film di Netflix, analisis kesehatan hingga rekomendasi perawatannya, hingga deteksi penipuan transaksi finansial, model machine learning memainkan peran penting dalam membantu manusia membuat keputusan berbasis data. Namun, ada satu pertanyaan mendasar yang sering muncul adalah “bagaimana cara mengetahui apakah sebuah model machine learning benar-benar bekerja dengan baik?” Jawabannya ada pada proses evaluasi akurasi model dengan metrik yang tepat. Penasaran bagaimana cara mengukur akurasi model machine learning dengan mudah? Yuk, kita pelajari selengkapnya!

1. Mengenal Konsep Dasar: Apa Itu Mengukur Akurasi Model?

Mengukur akurasi model machine learning adalah proses menilai sejauh mana prediksi model sesuai dengan kenyataan atau data sebenarnya. Menurut Google Developers, akurasi dalam konteks klasifikasi adalah rasio jumlah prediksi yang benar dibandingkan dengan total jumlah prediksi yang dilakukan. Misalnya, jika model mendeteksi apakah sebuah email adalah spam atau bukan, maka akurasi mengukur berapa banyak prediksi yang tepat dibandingkan keseluruhan email yang diuji.

Namun, akurasi bukanlah satu-satunya metrik yang bisa digunakan. Dalam praktik machine learning, ada metrik lain yang lebih representatif untuk kondisi tertentu, seperti presisi, recall, dan F1-score. Masing-masing metrik ini memiliki definisi dan tujuan evaluasi yang berbeda. Misalnya, presisi berfokus pada ketepatan prediksi positif, recall mengukur seberapa baik model menemukan semua kasus positif, sedangkan F1-score menggabungkan keduanya dalam satu ukuran harmonis.

2. Mengapa Mengukur Akurasi Model Itu Penting?

Evaluasi akurasi model tidak hanya soal angka persentase tinggi atau rendah. Lebih dari itu, evaluasi ini menentukan seberapa andal model ketika dihadapkan pada data nyata. Bayangkan sebuah model kesehatan yang mampu memprediksi penyakit langka dengan akurasi 95%. Angka tersebut terdengar meyakinkan. Namun, jika dataset sangat tidak seimbang (imbalance), di mana hanya 5% data mewakili kasus penyakit langka dan 95% lainnya adalah kondisi normal, maka model bisa dengan mudah mencapai 95% akurasi hanya dengan selalu memprediksi pasien “sehat”. Kasus seperti ini menunjukkan bahwa akurasi saja bisa menyesatkan.

Inilah alasan mengapa metrik lain diperlukan. Dalam kasus medis, recall sangat krusial karena menyangkut deteksi sebanyak mungkin pasien yang benar-benar sakit. Sementara dalam bidang keuangan untuk deteksi penipuan, presisi lebih penting agar tidak ada terlalu banyak alarm palsu. Dengan kata lain, pemilihan metrik evaluasi harus disesuaikan dengan konteks masalah dan tujuan bisnis.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Cara Praktis Mengukur Akurasi Model Machine Learning

Proses mengukur akurasi model machine learning dilakukan melalui evaluasi dengan data uji yang terpisah dari data latih. Pertama, model dibangun dan dilatih menggunakan dataset training. Setelah itu, model diuji dengan dataset testing yang belum pernah “dilihat” sebelumnya. Hasil prediksi kemudian dibandingkan dengan label asli untuk menghasilkan metrik evaluasi.

Menurut Journal of Machine Learning Research, beberapa metrik yang sering digunakan adalah:

• Akurasi: rasio prediksi benar terhadap total prediksi.

• Presisi: proporsi prediksi positif yang benar dibandingkan semua prediksi positif.

• Recall (Sensitivitas): proporsi prediksi positif yang benar dibandingkan semua kasus positif nyata.

• F1-score: rata-rata harmonis antara presisi dan recall, cocok ketika data tidak seimbang.

Selain itu, ada metode tambahan seperti AUC-ROC (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve) untuk mengukur kemampuan model membedakan antara kelas positif dan negatif. Sementara untuk regresi, digunakan metrik lain seperti Mean Squared Error (MSE) atau R-squared.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Aspek yang Perlu Diperhatikan dalam Mengukur Akurasi Model

Dalam praktik nyata, evaluasi model machine learning tidak berhenti pada angka metrik semata. Ada hal-hal yang perlu diperhatikan, misalnya:

• Keseimbangan dataset: Jika data sangat tidak seimbang, gunakan metrik seperti recall, presisi, atau F1-score dibanding akurasi.

• Overfitting: Model yang terlalu “sempurna” di data training mungkin gagal di data testing. Oleh karena itu, perlu dilakukan validasi silang (cross-validation) untuk memastikan model bekerja konsisten.

• Tujuan bisnis: Pemilihan metrik harus selaras dengan tujuan akhir dari penerapan model. Dalam keamanan siber, false negative bisa sangat berbahaya, sementara dalam rekomendasi produk, false positive mungkin masih bisa ditoleransi.

FAQ

Q: Apakah akurasi selalu metrik terbaik untuk evaluasi model?
A: Tidak selalu. Akurasi hanya relevan jika dataset relatif seimbang. Untuk dataset imbalance, metrik seperti presisi, recall, dan F1-score lebih representatif.

Q: Mengapa F1-score sering digunakan?
A: F1-score berguna karena menggabungkan presisi dan recall, sehingga memberikan evaluasi yang lebih adil ketika data tidak seimbang.

Q: Apakah satu model bisa dievaluasi dengan lebih dari satu metrik?
A: Ya. Bahkan, sebaiknya model dievaluasi dengan berbagai metrik agar diperoleh gambaran menyeluruh tentang performa model.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari