{"id":1718,"date":"2023-07-25T06:39:15","date_gmt":"2023-07-25T06:39:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/"},"modified":"2023-07-25T06:39:15","modified_gmt":"2023-07-25T06:39:15","slug":"bagaimana-menafsirkan-rmse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/","title":{"rendered":"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (rmse)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-linier-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analisis regresi<\/a> adalah teknik yang dapat kita gunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/variabel-tanggapan-penjelas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabel respon<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Salah satu cara untuk mengevaluasi seberapa cocok model regresi dengan kumpulan data adalah dengan menghitung <strong>mean squared error<\/strong> , yaitu metrik yang memberi tahu kita jarak rata-rata antara nilai prediksi model dan nilai sebenarnya dari kumpulan data.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Semakin rendah RMSE, semakin baik model tertentu mampu \u201cmenyesuaikan\u201d kumpulan data.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Rumus untuk mencari mean square error yang sering disingkat <strong>RMSE<\/strong> adalah:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>saya<\/sub> \u2013 O <sub>saya<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 adalah simbol mewah yang berarti \u201cjumlah\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P <sub>i<\/sub> adalah nilai prediksi observasi <sup>ke-i<\/sup> dalam dataset<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> adalah nilai observasi untuk observasi <sup>ke-i<\/sup> dalam kumpulan data<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n adalah ukuran sampel<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut menunjukkan cara menafsirkan RMSE untuk model regresi tertentu.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Cara menginterpretasikan RMSE untuk model regresi<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita ingin membangun model regresi yang menggunakan &#8220;jam belajar&#8221; untuk memprediksi &#8220;nilai ujian&#8221; siswa pada ujian masuk perguruan tinggi tertentu.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami mengumpulkan data berikut untuk 15 siswa:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16895 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\" alt=\"\" width=\"190\" height=\"394\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami kemudian menggunakan perangkat lunak statistik (seperti Excel, SPSS, R, Python), dll. untuk menemukan model regresi yang sesuai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai ujian = 75,95 + 3,08* (jam belajar)<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kita kemudian dapat menggunakan persamaan ini untuk memprediksi nilai ujian setiap siswa, berdasarkan jumlah jam belajar mereka:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16896 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret2.png\" alt=\"\" width=\"292\" height=\"397\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kami kemudian dapat menghitung selisih kuadrat antara setiap nilai ujian yang diprediksi dan nilai ujian sebenarnya. Kita kemudian dapat mengambil akar kuadrat dari rata-rata perbedaan berikut:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-16897 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret3.png\" alt=\"\" width=\"420\" height=\"412\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">RMSE model regresi ini ternyata <strong>5,681<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ingatlah bahwa <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/residu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">residu<\/a> model regresi adalah perbedaan antara nilai data yang diamati dan nilai prediksi model.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sisa<\/strong> = (P <sub>saya<\/sub> \u2013 O <sub>saya<\/sub> )<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Emas<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">P <sub>i<\/sub> adalah nilai prediksi observasi <sup>ke-i<\/sup> dalam dataset<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> adalah nilai observasi untuk observasi <sup>ke-i<\/sup> dalam kumpulan data<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dan ingat bahwa RMSE model regresi dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE =<\/strong> \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>saya<\/sub> \u2013 O <sub>saya<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya <strong>RMSE mewakili akar kuadrat dari varians residu.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini adalah nilai yang berguna untuk diketahui karena memberi kita gambaran tentang jarak rata-rata antara nilai data observasi dan nilai data prediksi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Hal ini kontras dengan <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/nilai-r-kuadrat-yang-bagus\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R-squared<\/a> model, yang menunjukkan seberapa besar varians dalam variabel respons dapat dijelaskan oleh variabel prediktor model.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Perbandingan nilai RMSE model yang berbeda<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">RMSE sangat berguna untuk membandingkan kesesuaian model regresi yang berbeda.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalnya, kita ingin membangun model regresi untuk memprediksi nilai ujian siswa dan kita ingin mencari model terbaik di antara beberapa model potensial.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita memasangkan tiga model regresi yang berbeda dan menemukan nilai RMSE yang sesuai:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE model 1: <strong>14.5<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE model 2: <strong>16.7<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">RMSE model 3: <strong>9.8<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Model 3 memiliki RMSE terendah, yang menunjukkan bahwa model tersebut paling cocok dengan kumpulan data di antara tiga model potensial.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/kalkulator-rmse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Kalkulator RMSE<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/kesalahan-akar-rata-rata-kuadrat-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara Menghitung RMSE di Excel<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/cara-menghitung-rmse-di-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara menghitung RMSE di R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/benar-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cara Menghitung RMSE dengan Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Analisis regresi adalah teknik yang dapat kita gunakan untuk memahami hubungan antara satu atau lebih variabel prediktor dan variabel respon . Salah satu cara untuk mengevaluasi seberapa cocok model regresi dengan kumpulan data adalah dengan menghitung mean squared error , yaitu metrik yang memberi tahu kita jarak rata-rata antara nilai prediksi model dan nilai sebenarnya [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T06:39:15+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Ditulis oleh\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Estimasi waktu membaca\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 menit\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/\",\"name\":\"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T06:39:15+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (rmse)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Panduan anda untuk kompetensi statistik!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"id\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"id\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/id\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)","description":"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)","og_description":"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-25T06:39:15+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/rmse_interpret1.png"}],"author":"Benjamin anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Ditulis oleh":"Benjamin anderson","Estimasi waktu membaca":"2 menit"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/","name":"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (RMSE)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-25T06:39:15+00:00","dateModified":"2023-07-25T06:39:15+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini menjelaskan cara menafsirkan root mean square error (RMSE) model regresi, beserta sebuah contoh.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/bagaimana-menafsirkan-rmse\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Bagaimana menafsirkan kesalahan akar rata-rata kuadrat (rmse)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/","name":"Statorials","description":"Panduan anda untuk kompetensi statistik!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/id\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"id"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81","name":"Benjamin anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"id","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/image\/","url":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"http:\/\/statorials.org\/id\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin anderson"},"description":"Halo, saya Benjamin, pensiunan profesor statistika yang menjadi guru Statorial yang berdedikasi. Dengan pengalaman dan keahlian yang luas di bidang statistika, saya ingin berbagi ilmu untuk memberdayakan mahasiswa melalui Statorials. Baca selengkapnya","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/id"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1718"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1718"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1718\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1718"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1718"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1718"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}