Machine learning sering dianggap mampu menghasilkan prediksi yang akurat karena dapat mempelajari pola dari data dalam jumlah besar. Namun, apakah semakin banyak data otomatis membuat hasil prediksi semakin benar? Jawabannya belum tentu. Model machine learning tetap dapat menghasilkan prediksi yang keliru apabila data yang digunakan bermasalah, pola yang dipelajari tidak sesuai, atau model terlalu menyesuaikan diri dengan data tertentu. Karena itu, memahami kualitas data dan cara kerja model menjadi hal penting ketika machine learning digunakan untuk membantu mengambil keputusan.
Banyak Data Belum Tentu Banyak Informasi
Bayangkan sebuah model mendapatkan satu juta data, tetapi sebagian besar data tersebut memiliki informasi yang salah, tidak lengkap, atau berulang. Jumlahnya memang besar, tetapi kualitasnya belum tentu baik.
Data menjadi bahan utama bagi machine learning untuk menemukan pola. Jika bahan tersebut memiliki masalah, model dapat mempelajari pola yang keliru. Misalnya, sebuah sistem ingin memprediksi apakah pelanggan akan membeli suatu produk. Jika riwayat transaksi yang digunakan ternyata memiliki banyak data pelanggan yang tidak lengkap, hasil prediksinya bisa meleset.
Beberapa masalah yang dapat muncul pada data antara lain:
- Data memiliki nilai kosong atau tidak lengkap.
- Terdapat kesalahan saat memasukkan informasi.
- Data terlalu banyak mengandung duplikasi.
- Informasi yang digunakan sudah tidak relevan.
- Data tidak mewakili kondisi sebenarnya.
Jadi, pertanyaan yang lebih tepat bukan hanya “berapa banyak datanya?”, tetapi juga “seberapa baik kualitas datanya?”.
Saat Model Terlalu Percaya pada Data Latihan
Ada kondisi ketika model machine learning terlihat sangat pintar saat diuji menggunakan data yang sudah pernah dipelajarinya. Namun, ketika diberikan data baru, hasilnya justru menurun. Kondisi ini dikenal sebagai overfitting.
Model terlalu menyesuaikan diri dengan pola khusus yang terdapat pada data latihan, termasuk pola yang sebenarnya tidak penting. Akibatnya, model kesulitan mengenali pola pada kondisi yang berbeda. Contohnya, sebuah model dilatih untuk mengenali gambar kucing. Jika selama pelatihan sebagian besar gambar kucing memiliki latar belakang tertentu, model bisa saja terlalu mengandalkan latar belakang tersebut. Ketika diberikan gambar kucing dengan latar berbeda, prediksinya dapat menjadi salah. Solusinya adalah melakukan pengujian menggunakan data yang tidak digunakan dalam proses pelatihan serta memilih model dan parameter yang sesuai.
Ma’soem University Membekali Mahasiswa Memahami Sistem dan Data
Kesalahan prediksi machine learning tidak hanya berkaitan dengan algoritma, tetapi juga bagaimana data dikumpulkan, diproses, dianalisis, dan digunakan dalam sebuah sistem. Ma’soem University menyediakan program studi S1 Sistem Informasi yang dapat menjadi pilihan bagi calon mahasiswa yang ingin mempelajari hubungan antara teknologi, data, sistem, dan kebutuhan organisasi. Pembelajaran di bidang tersebut dapat membantu mahasiswa memahami bagaimana sistem informasi dirancang serta bagaimana data dapat dimanfaatkan untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Informasi mengenai program studi dan pendaftaran dapat ditanyakan melalui Admin Univ Ma’soem di +62 851 8563 4253.
Algoritma Juga Memengaruhi Hasil Prediksi
Data yang baik tetap perlu diproses menggunakan metode yang sesuai. Tidak semua algoritma machine learning cocok untuk setiap jenis permasalahan.
Misalnya, model yang digunakan untuk memprediksi harga rumah tentu memiliki kebutuhan berbeda dengan model yang digunakan untuk mengenali gambar atau mengelompokkan pelanggan. Pemilihan algoritma yang tidak sesuai dapat membuat model kesulitan menemukan pola yang sebenarnya terdapat dalam data.
Selain memilih algoritma, pengaturan parameter model juga perlu diperhatikan. Model yang terlalu sederhana dapat mengalami underfitting, yaitu belum mampu menangkap pola penting dalam data. Sebaliknya, model yang terlalu kompleks dapat mengalami overfitting.
Karena itu, proses pembuatan model biasanya membutuhkan percobaan, evaluasi, dan penyesuaian secara bertahap.
Data Lama Bisa Membuat Prediksi Kurang Relevan
Bayangkan sebuah model dilatih menggunakan data perilaku konsumen beberapa tahun lalu. Ketika digunakan untuk memprediksi kebiasaan konsumen saat ini, hasilnya mungkin tidak lagi sesuai.
Hal tersebut terjadi karena pola dalam data dapat berubah. Preferensi pengguna, kondisi pasar, kebiasaan masyarakat, maupun faktor lainnya dapat membuat hubungan antara data dan hasil yang diprediksi ikut berubah.
Inilah alasan model machine learning tidak cukup dibuat sekali lalu dibiarkan bekerja tanpa evaluasi. Model perlu dipantau untuk melihat apakah performanya masih sesuai dengan kebutuhan.
Solusinya dapat dilakukan dengan:
- Memperbarui data secara berkala.
- Menguji performa model menggunakan data terbaru.
- Membandingkan hasil prediksi dengan kondisi sebenarnya.
- Melatih ulang model ketika performanya menurun.
Kesalahan Data Bisa Terbawa sampai Hasil Akhir
Ada prinsip sederhana dalam pengolahan data: jika informasi yang masuk bermasalah, hasil yang keluar juga berpotensi bermasalah. Dalam machine learning, kondisi tersebut sering disebut garbage in, garbage out.
Misalnya, model digunakan untuk memprediksi risiko pelanggan berhenti menggunakan layanan. Jika label pada data latihan banyak yang salah, model dapat mempelajari hubungan yang tidak tepat. Walaupun algoritmanya canggih, hasil prediksi tetap berpotensi keliru.
Karena itu, proses pembersihan data atau data preprocessing menjadi tahap penting. Data dapat diperiksa, dibersihkan, dikonversi, dan disiapkan sebelum digunakan untuk melatih model.
Prediksi Tetap Perlu Diperiksa Manusia
Machine learning dapat membantu menemukan pola dan menghasilkan prediksi dalam jumlah besar, tetapi hasilnya tidak selalu harus diterima begitu saja. Prediksi merupakan hasil perhitungan berdasarkan pola yang dipelajari model, bukan jaminan bahwa suatu kejadian pasti terjadi.
Pengguna perlu memahami konteks ketika membaca hasil prediksi. Jika sebuah model memperkirakan kemungkinan tertentu, hasil tersebut tetap perlu dibandingkan dengan informasi lain dan kondisi nyata.
Dengan demikian, penggunaan machine learning yang baik bukan sekadar mencari model dengan jumlah data terbesar, tetapi memastikan seluruh prosesnya berjalan dengan tepat, mulai dari kualitas data, pemilihan metode, pelatihan, pengujian, hingga evaluasi.
Memahami proses tersebut membutuhkan dasar pengetahuan mengenai sistem informasi, data, pemrograman, dan cara teknologi digunakan untuk menyelesaikan masalah. Karena itu, bagi calon mahasiswa yang tertarik mendalami bidang tersebut, belajar secara terarah di perguruan tinggi dapat menjadi langkah untuk membangun kemampuan sebelum menerapkannya dalam proyek nyata.
