Perbedaan Label Encoding vs One-Hote Encoding, Kapan Harus Pakai yang Mana?

Saat mulai belajar machine learning, banyak pemula mengira semua data kategorikal bisa langsung dimasukkan ke model. Padahal kenyataannya, sebagian besar algoritma machine learning hanya bisa bekerja dengan angka. Karena itulah, data kategorikal seperti “Merah”, “Biru”, atau “Hijau” harus diubah dulu menjadi bentuk numerik.

Di sinilah muncul dua metode yang biasanya ada di library Scikit-Learn dan paling sering dipakai yaitu Label Encoding dan One-Hot Encoding. Masalahnya, keduanya punya efek yang sangat berbeda pada model. Salah pilih encoding bisa membuat model menangkap pola yang keliru, bahkan walau tidak ada error di kode. Yuk, cari tahu melalui artikel berikut sahabat DQLab!

1. Apa Itu Label Encoding?

Label Encoding mengubah setiap kategori menjadi angka. Contohnya: Merah → 0, Biru → 1, Hijau → 2. Teknik ini simpel dan hemat kolom karena hasil akhirnya hanya satu fitur numerik. Masalahnya, Label Encoding dapat membuat model menganggap kategori punya urutan. Misalnya “Hijau(2)” dianggap lebih besar daripada “Merah(0)”, padahal warna tidak punya tingkatan. Karena itu, Label Encoding hanya cocok jika kategorinya memang ordinal (punya ranking), misalnya kecil-sedang-besar.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apa Itu One-Hot Encoding?

One-Hot Encoding memecah satu fitur kategorikal menjadi beberapa kolom biner. Misalnya kategori warna akan menjadi kolom Merah, Biru, dan Hijau. Setiap baris hanya bernilai 1 di kategori yang sesuai, sedangkan lainnya 0.

Kelebihan One-Hot Encoding adalah tidak menciptakan “urutan palsu”. Model akan membaca kategori sebagai fitur terpisah. Teknik ini sangat aman untuk kategori nominal seperti kota, brand, jenis pekerjaan, atau nama produk.

3. Kapan Harus Pakai yang Mana?

Gunakan label encoding jika kategorinya punya urutan yang jelas, seperti tingkat pendidikan, level kepuasan, atau ukuran. Melalui cara ini, model bisa memahami bahwa kategori memang bertingkat.

Gunakan One-Hot Encoding jika kategorinya tidak memiliki urutan. Ini adalah pilihan terbaik untuk kebanyakan kasus pemula, terutama saat memakai Logistic Regression, KNN, atau SVM. Jika ragu, One-Hot Encoding biasanya lebih aman daripada Label Encoding.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Kesalahan Umum Pemula dan Cara Aman di Scikit-Learn

Kesalahan paling sering adalah memakai Label Encoding untuk kategori nominal, lalu model diam-diam belajar pola yang salah. Kesalahan lainnya adalah menggunakan LabelEncoder untuk fitur input (X), padahal tool ini lebih cocok untuk label target (y). Untuk input, Scikit-Learn lebih merekomendasikan OrdinalEncoder atau OneHotEncoder. Cara paling aman adalah menggunakan Pipeline dan ColumnTransformer. Dengan begitu, encoding otomatis konsisten antara data train dan test, sehingga kamu tidak mengalami error saat prediksi data baru.

FAQ

1. Apakah Label Encoding boleh dipakai untuk semua data kategorikal?

Tidak. Label Encoding hanya aman untuk kategori yang memiliki urutan (ordinal), seperti kecil–sedang–besar atau SD–SMP–SMA. Jika dipakai untuk kategori nominal seperti kota atau warna, model bisa salah menangkap pola karena menganggap ada tingkatan angka.

2. Kenapa One-Hot Encoding sering lebih disarankan untuk pemula?

Karena One-Hot Encoding tidak menciptakan “urutan palsu” antar kategori. Model membaca setiap kategori sebagai fitur terpisah, sehingga lebih aman untuk kategori nominal seperti brand, kota, atau jenis pekerjaan.

3. Apa cara paling aman melakukan encoding di Scikit-Learn?

Gunakan Pipeline dan ColumnTransformer. Cara ini membantu encoding tetap konsisten antara data train dan test, serta mengurangi risiko error atau data leakage saat prediksi data baru.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama 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: Reyvan Maulid