Data Scientist : Analisa Pengujian & Evaluasi Model

Data Scientist adalah role yang memegang peranan penting dalam proses pembuatan keputusan. Mereka akan berusaha untuk memanfaatkan data secara efektif untuk menghasilkan insight yang berarti, merumuskan keputusan berdasarkan bukti data, dan memecahkan masalah kompleks yang dihadapi oleh perusahaan atau organisasi. Mereka berperan sebagai penghubung antara dunia data dan dunia bisnis, sehingga bisa membantu organisasi dalam mengambil keputusan yang lebih baik dan mencapai keunggulan kompetitif melalui pemanfaatan data.

Tugas seorang Data Scientist akan meliputi eksplorasi data, pemodelan statistik, pengembangan model machine learning atau deep learning, visualisasi data, dan interpretasi hasil analisis. Dalam proses pengembangan model machine learning, tidak semua model yang dihasilkan bisa langsung digunakan. Data Scientist perlu untuk melakukan pengujian dan evaluasi dari model tersebut. Dalam artikel ini akan dibahas tentang alasan mengapa pengujian dan evaluasi model penting dilakukan serta tahapannya. Yuk, simak pembahasan berikut!

1. Validasi Kinerja

Pada dasarnya, model ini digunakan untuk menggambarkan data yang ada. Pengujian dan evaluasi model memberikan pemahaman yang jelas tentang sejauh mana model dapat memberikan hasil yang akurat. Itulah mengapa Data Scientist perlu menguji model menggunakan data yang independen, agar mereka dapat mengukur kinerja model secara objektif dan memvalidasi kehandalan prediksi yang dihasilkan.

Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist

2. Identifikasi Kekurangan

Data Scientist dapat mengidentifikasi kelemahan atau kekurangan dari model yang dikembangkan melalui proses pengujian. Misalnya, model mungkin tidak dapat menangani situasi yang tidak pernah terjadi sebelumnya atau memiliki kesalahan yang signifikan pada subset tertentu dari data. Dengan menemukan kekurangan tersebut, langkah-langkah perbaikan dan penyesuaian dapat diambil untuk meningkatkan kualitas model.

3. Optimalisasi Parameter

Pengujian dan evaluasi memungkinkan Data Scientist untuk mengoptimalkan parameter model. Dalam banyak kasus, model machine learning memiliki parameter yang dapat disesuaikan untuk mencapai kinerja yang lebih baik. Dengan melakukan pengujian yang cermat, besar kemungkinan Data Scientist akan menemukan kombinasi parameter yang optimal untuk menghasilkan hasil yang paling akurat.

4. Proses Pengujian dan Evaluasi Model

• Pembagian Data. Data akan dibagi menjadi data training (untuk melatih model Machine Learning) dan testing (untuk menguji kinerja model yang telah dilatih).

• Metrik Evaluasi. Data scientist perlu memilih metrik evaluasi yang sesuai untuk mengukur kinerja model. Misalnya, untuk masalah klasifikasi, metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score dapat digunakan. Sedangkan untuk masalah regresi, metrik seperti MSE (Mean Squared Error) atau MAE (Mean Absolute Error) dapat digunakan.

• Pengujian Model: Data testing akan digunakan untuk menguji model. Hasil prediksi model akan dibandingkan dengan nilai yang sebenarnya dalam set pengujian, dan metrik evaluasi yang dipilih akan digunakan untuk mengukur kinerja model.

• Analisis Kinerja. Dalam tahapan ini akan melibatkan proses identifikasi apakah model mengalami overfitting (terlalu terfokus pada data pelatihan) atau underfitting (tidak mampu menangkap pola yang ada).

• Cross Validation. Validasi silang (cross-validation) adalah teknik tambahan yang digunakan untuk menguji kinerja model dengan cara membagi data menjadi beberapa lipatan dan menjalankan beberapa iterasi pengujian. Hal ini membantu menghindari bias yang mungkin terjadi jika data hanya dibagi sekali.

  
  

Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar

Pengujian dan evaluasi model adalah tugas penting bagi seorang Data Scientist untuk memastikan kualitas dan keandalan model yang dikembangkan. Dengan memperhatikan tugas ini, Data Scientist dapat memastikan bahwa keputusan dan wawasan yang diambil dari data dapat menjadi dasar yang solid dalam pengambilan keputusan bisnis atau dalam mengembangkan solusi yang efektif.

Untuk bisa menjadi Data Scientist, setidaknya kamu harus bisa memiliki pemahaman akan ilmu Data Science. Nah, tidak perlu bingung harus belajar dimana, karena DQLab menyediakan banyak modul yang berkaitan dengan Data Science. 

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Scientist!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri