Ketika membahas machine learning, istilah training data dan testing data hampir selalu muncul. Keduanya sama-sama berupa kumpulan data, tetapi memiliki fungsi yang berbeda. Secara sederhana, training data digunakan untuk membantu model belajar mengenali pola, sedangkan testing data digunakan untuk melihat apakah model mampu mengenali pola tersebut pada data yang belum pernah dipelajarinya.
Perbedaan ini penting karena model machine learning tidak cukup hanya mampu mengingat data yang diberikan saat proses pembelajaran. Model juga perlu menunjukkan bahwa pola yang dipelajarinya dapat diterapkan pada data baru. Karena itu, pemisahan data menjadi bagian pelatihan dan pengujian menjadi salah satu tahap penting dalam proses pembuatan model.
Belajar dari Training Data: Di Sini Model Mulai Mengenali Pola
Training data merupakan data yang digunakan selama proses pembelajaran model. Pada tahap ini, algoritma akan mempelajari hubungan atau pola tertentu berdasarkan data yang tersedia. Misalnya, jika ingin membuat model yang dapat membedakan gambar kucing dan anjing, training data dapat berisi banyak gambar yang sudah diberi label sesuai kategorinya.
Model kemudian mencari pola dari data tersebut. Semakin baik data yang digunakan, semakin besar peluang model memperoleh pola yang relevan. Namun, jumlah data saja tidak cukup. Kualitas dan keberagaman data juga berpengaruh terhadap proses pembelajaran.
Beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam training data antara lain:
- Data memiliki label yang sesuai jika metode pembelajarannya membutuhkan label.
- Data cukup beragam untuk mewakili kondisi nyata.
- Data tidak terlalu banyak mengandung kesalahan atau informasi yang tidak relevan.
- Distribusi data perlu diperhatikan agar model tidak belajar secara berat sebelah.
Testing Data Menjawab Pertanyaan: “Apakah Model Benar-Benar Bisa Belajar?”
Setelah model selesai dilatih, dibutuhkan data yang tidak digunakan selama proses pelatihan. Data tersebut disebut testing data. Fungsinya adalah mengukur kemampuan model ketika menghadapi data baru.
Bayangkan seseorang sedang belajar menghadapi ujian. Soal latihan dapat dianalogikan sebagai training data, sedangkan soal ujian yang belum pernah dilihat sebelumnya dapat menjadi gambaran testing data. Jika seseorang hanya menghafal soal latihan, belum tentu ia mampu menjawab pertanyaan dengan bentuk yang berbeda. Hal serupa dapat terjadi pada model machine learning. Melalui testing data, pengembang dapat melihat apakah model mampu melakukan prediksi secara tepat pada data yang sebelumnya tidak digunakan untuk belajar.
Masalah yang Bisa Terjadi: Model Terlalu “Hafal” Data
Salah satu masalah yang sering dibahas dalam machine learning adalah overfitting. Kondisi ini terjadi ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan pola yang terdapat pada training data, termasuk detail atau karakteristik yang seharusnya tidak perlu dihafalkan.
Akibatnya, model dapat memperoleh hasil yang sangat baik pada data pelatihan, tetapi performanya menurun ketika diberikan data baru. Di sinilah testing data memiliki peran penting karena dapat memberikan gambaran mengenai kemampuan model dalam melakukan generalisasi. Sebaliknya, jika model terlalu sederhana dan gagal menangkap pola penting dari data, dapat terjadi underfitting. Artinya, model belum mampu belajar dengan baik bahkan dari data pelatihannya.
Bagaimana Cara Menyiapkan Data agar Model Tidak Salah Belajar?
Pemisahan data perlu dilakukan dengan hati-hati. Secara umum, dataset dapat dibagi menjadi bagian untuk pelatihan dan pengujian. Proporsinya tidak selalu sama karena bergantung pada jumlah data, jenis masalah, serta metode yang digunakan.
Selain itu, data pengujian sebaiknya tidak ikut digunakan dalam proses pelatihan. Jika data pengujian sudah “dilihat” model selama pembelajaran, hasil evaluasi dapat menjadi kurang menggambarkan kemampuan model pada data yang benar-benar baru.
Dalam praktiknya, proses persiapan data dapat meliputi:
- Membersihkan data yang tidak sesuai.
- Menentukan fitur yang relevan.
- Memberikan label dengan benar jika diperlukan.
- Membagi dataset menjadi bagian pelatihan dan pengujian.
- Mengevaluasi performa model menggunakan metrik yang sesuai.
Ingin Memahami Machine Learning Lebih Dalam? Mulai dari Sistem Informasi
Bagi mahasiswa yang tertarik memahami bagaimana data, algoritma, aplikasi, dan teknologi saling terhubung, mempelajari bidang Sistem Informasi dapat menjadi salah satu jalur pembelajaran. Ma’soem University menyediakan program studi S1 Sistem Informasi yang dapat menjadi ruang untuk mempelajari berbagai konsep teknologi informasi, pengolahan data, sistem, serta penerapannya dalam kebutuhan organisasi dan dunia kerja. Untuk informasi lebih lanjut mengenai perkuliahan, calon mahasiswa dapat menghubungi Admin Univ Ma’soem melalui +62 851 8563 4253.
Training dan Testing Bukan Sekadar Membagi Data
Perbedaan training data dan testing data sebenarnya menggambarkan dua tahap yang memiliki tujuan berbeda. Training data membantu model belajar, sedangkan testing data membantu mengevaluasi hasil pembelajaran tersebut.
Contohnya, sebuah model dibuat untuk memprediksi apakah transaksi tertentu termasuk transaksi normal atau mencurigakan. Data transaksi lama dapat digunakan sebagai bahan pembelajaran. Setelah model terbentuk, data transaksi lain yang tidak digunakan saat pelatihan dapat menjadi bahan pengujian. Dari sana, pengembang dapat melihat apakah model mampu membuat prediksi ketika menghadapi kondisi yang berbeda. Dengan pembagian yang tepat, proses evaluasi menjadi lebih bermakna dan pengembang dapat mengetahui bagian mana yang masih perlu diperbaiki.
Mengapa Mahasiswa Perlu Memahami Konsep Ini?
Konsep training data dan testing data bukan hanya teori yang muncul di materi machine learning. Keduanya berkaitan dengan cara sebuah model dibangun, diuji, dan digunakan untuk menyelesaikan masalah berbasis data.
Bagi mahasiswa yang ingin mempelajari machine learning secara lebih terarah, memahami dasar Sistem Informasi dapat membantu membangun fondasi sebelum masuk ke topik yang lebih kompleks. Di lingkungan perkuliahan, konsep seperti pengolahan data, basis data, pemrograman, analisis sistem, hingga teknologi berbasis kecerdasan buatan dapat dipelajari secara bertahap.
Jadi, ketika menemukan istilah training data dan testing data, jangan hanya mengingat bahwa satu digunakan untuk belajar dan satu lagi untuk menguji. Pahami juga alasan keduanya harus dipisahkan. Model yang terlihat pintar pada data latihan belum tentu mampu bekerja dengan baik pada data baru. Justru melalui pengujian inilah kemampuan model dapat diperiksa dengan lebih objektif.
