Making a Good Prediction Model (Machine Learning)

Teknologi machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan pengguna. Mesin tersebut dapat mempelajari data yang baru dan memprosesnya sehingga bisa melakukan tugas tertentu. Untuk membentuk mesin harus melewati beberapa tahap yaitu pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih, dan juga mengevaluasi hasil kerja machine learning. Dari tahapan yang ada, pemilihan model atau teknik merupakan tahapan yang penting karena akan menentukan bagaimana mesin akan bekerja.

Model prediksi merupakan hasil dari pendekatan statistika yang memeriksa pola data untuk memprediksi kejadian masa depan atau peluang baru yang bisa dimanfaatkan. Model prediksi dapat memberikan informasi tentang variabel-variabel yang menentukan hasil, kekuatan hubungan mereka, dan memprediksi kejadian yang akan datang. Model prediksi membantu manusia dalam berbagai bidang, salah satunya adalah pada industri perbankan dimana pihak bank dapat menentukan pemberian limit kredit customer melalui data penggunaan kredit mereka. Tak hanya dalam industri perbankan, model prediksi pun digunakan oleh bisnis-bisnis dalam pengambilan keputusan dengan alasan untuk mengurangi adanya resiko serta mengevaluasi bisnis yang sudah berjalan.

Model prediksi sendiri tidak akan terbentuk sendirinya tetapi tentu harus dibuat terlebih dahulu. Untuk membuat sebuah model prediksi, kita harus menentukan masalah yang ingin diselesaikan dan mengumpulkan data yang sesuai dengan masalah. Ketika data sudah dikumpulkan, harus dilakukannya data cleaning agar analisis lebih akurat dan relevan. Data yang sudah melewati proses data cleaning akan dibagi menjadi dua data, training set dan test set. Training set akan digunakan untuk melatih model prediksi dan test set akan digunakan untuk mengevaluasi kinerja model prediksi.

Model prediksi lalu akan dilatih dengan menggunakan training set yang sudah ada dan akan dievaluasi menggunakan test set. Evaluasi dari sebuah model prediksi dapat dinilai dari akurasinya, presisinya, recall, dan F1-score. Melalui bobot penilaian tersebut, model prediksi dapat dievaluasi dari segi kerjanya serta kesesuaian model prediksi dengan kebutuhan kita. Ketika model prediksi belum sesuai dengan kebutuhan akan dilakukan pelatihan ulang tetapi jika sudah sesuai dengan kebutuhan, model prediksi siap digunakan dalam pembuatan prediksi dengan dataset lain.

Dari paparan di atas, dapat kita dapat melihat bahwa machine learning berdampak pada pengambilan keputusan dalam berbagai bidang. Ketika model prediksi yang digunakan tidak tepat ataupun tidak memenuhi kebutuhan akan terjadinya kegagalan ataupun krisis. Untuk menghindari krisis tersebut, pemilihan model prediksi sangat berpengaruh pada pengambilan keputusan nantinya. Pembuatan model prediksi pun bukanlah sesuatu yang mudah karena harus melewati tahapan-tahapan dan harus dievaluasi terlebih dahulu sebelum digunakan. Ketika model prediksi berhasil dibuat akan menjadi pertimbangan dalam pengambilan kebijakan selanjutnya.

 Referensi :

1. Feby, D. (2023, Maret 10. Teknik Predictive Modeling pada Machine Learning. Retrieved from URL https://dqlab.id/teknik-predictive-modeling-pada-machine-learning
2. Kiprotich, B. (2023, Maret 31). How to Build a Predictive Model Using Machine Learning with Example. Retrieved from URL https://medium.com/@kiprotich01/how-to-build-a-predictive-model-using-machine-learning-500be787127d
3. Takdirillah, R. (2020, Agustus 19). Apa itu Machine Learning? Beserta Pengertian dan Cara Kerjanya. Retrieved from URL https://www.dicoding.com/blog/machine-learning-adalah/