{"id":2978,"date":"2023-07-19T19:33:03","date_gmt":"2023-07-19T19:33:03","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/"},"modified":"2023-07-19T19:33:03","modified_gmt":"2023-07-19T19:33:03","slug":"tingkat-kesalahan-klasifikasi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/","title":{"rendered":"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi &amp; contoh"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Dalam pembelajaran mesin, <strong>tingkat kesalahan klasifikasi<\/strong> adalah metrik yang memberi tahu kita persentase pengamatan yang diprediksi secara salah oleh <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-vs.-klasifikasi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">model klasifikasi<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ini dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi = # prediksi salah \/ # total prediksi<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nilai tingkat kesalahan klasifikasi dapat bervariasi dari 0 hingga 1 dimana:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> mewakili model yang tidak memiliki prediksi yang salah.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> mewakili model yang prediksinya sepenuhnya salah.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Semakin rendah nilai tingkat kesalahan klasifikasi maka semakin baik suatu model klasifikasi mampu memprediksi hasil <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/variabel-tanggapan-penjelas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">variabel respon<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Contoh berikut menunjukkan cara menghitung tingkat kesalahan klasifikasi untuk <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-logistik-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">model regresi logistik<\/a> dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Contoh: Menghitung tingkat kesalahan klasifikasi untuk model regresi logistik<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Misalkan kita menggunakan model regresi logistik untuk memprediksi apakah 400 pemain bola basket perguruan tinggi yang berbeda akan direkrut ke NBA atau tidak.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Matriks konfusi berikut merangkum prediksi yang dibuat oleh model:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-20021\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/\u1405-\u1405-\u1405.png\" alt=\"menghitung tingkat kesalahan klasifikasi model regresi logistik\" width=\"449\" height=\"148\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Berikut cara menghitung tingkat kesalahan klasifikasi untuk model:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi = # prediksi salah \/ # total prediksi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi = (positif palsu + negatif palsu) \/ (total prediksi)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi = (70 + 40) \/ (400)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi = 0,275<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi model ini adalah 0,275 atau <strong>27,5%<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya, model tersebut salah memprediksi hasil untuk <strong>27,5%<\/strong> pemain.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Kebalikan dari tingkat kesalahan klasifikasi adalah akurasi, yang dihitung sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Akurasi = 1 \u2013 Tingkat kesalahan klasifikasi<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Akurasi = 1 \u2013 0,275<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Akurasi = 0,725<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Artinya, model tersebut memprediksi dengan tepat hasil untuk <strong>72,5%<\/strong> pemain.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Keuntungan dan Kerugian Tingkat Kesalahan Klasifikasi<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tingkat kesalahan klasifikasi memberikan <strong>manfaat<\/strong> sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sangat mudah untuk menafsirkannya<\/strong> . Tingkat kesalahan klasifikasi sebesar 10% berarti model membuat prediksi yang salah untuk 10% dari total observasi.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sangat mudah untuk menghitungnya<\/strong> . Tingkat kesalahan klasifikasi dihitung sebagai jumlah total prediksi yang salah dibagi dengan jumlah total prediksi.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Namun, tingkat kesalahan klasifikasi memiliki <strong>kelemahan<\/strong> sebagai berikut:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Ini tidak memperhitungkan cara data didistribusikan<\/strong> . Misalnya, asumsikan bahwa 90% dari seluruh pemain tidak direkrut ke dalam NBA. Jika kita memiliki model yang hanya memperkirakan bahwa setiap pemain tidak akan direkrut, model tersebut akan memiliki tingkat kesalahan klasifikasi hanya 10%. Tampaknya rendah, namun model tersebut sebenarnya tidak mampu memprediksi dengan tepat pemain yang akan direkrut.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dalam praktiknya, kami sering menghitung tingkat kesalahan klasifikasi model dengan metrik lain seperti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensitivitas<\/strong> : \u201ctingkat positif sebenarnya\u201d \u2013 persentase hasil positif yang dapat dideteksi oleh model.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Kekhususan<\/strong> : \u201cTingkat negatif sebenarnya\u201d \u2013 persentase hasil negatif yang dapat dideteksi oleh model.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Skor F1<\/strong> : <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Metrik<\/a> yang memberi tahu kita seberapa akurat suatu model, relatif terhadap cara data didistribusikan.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Dengan menghitung nilai masing-masing metrik ini, kita dapat memahami sepenuhnya seberapa baik model mampu membuat prediksi.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tutorial berikut memberikan informasi tambahan tentang konsep pembelajaran mesin umum:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/regresi-logistik-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pengantar Regresi Logistik<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/presisi-yang-seimbang\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Apa yang dimaksud dengan akurasi seimbang?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/id\/skor-f1-vs-presisi\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Skor F1 vs Akurasi: Mana yang Harus Anda Gunakan?<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dalam pembelajaran mesin, tingkat kesalahan klasifikasi adalah metrik yang memberi tahu kita persentase pengamatan yang diprediksi secara salah oleh model klasifikasi . Ini dihitung sebagai berikut: Tingkat kesalahan klasifikasi = # prediksi salah \/ # total prediksi Nilai tingkat kesalahan klasifikasi dapat bervariasi dari 0 hingga 1 dimana: 0 mewakili model yang tidak memiliki prediksi [&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>Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, 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\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"id_ID\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, beserta sebuah contoh.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-19T19:33:03+00:00\" \/>\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\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/\",\"name\":\"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-19T19:33:03+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-19T19:33:03+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81\"},\"description\":\"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, beserta sebuah contoh.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"id\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/id\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi &amp; contoh\"}]},{\"@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":"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial","description":"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, 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\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/","og_locale":"id_ID","og_type":"article","og_title":"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial","og_description":"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, beserta sebuah contoh.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-19T19:33:03+00:00","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\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/","url":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/","name":"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi dan contoh - Statorial","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#website"},"datePublished":"2023-07-19T19:33:03+00:00","dateModified":"2023-07-19T19:33:03+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/#\/schema\/person\/3d17a1160dd2d052b7c78e502cb9ec81"},"description":"Tutorial ini memberikan penjelasan tentang tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin, beserta sebuah contoh.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/#breadcrumb"},"inLanguage":"id","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/id\/tingkat-kesalahan-klasifikasi\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/statorials.org\/id\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Tingkat kesalahan klasifikasi dalam pembelajaran mesin: definisi &amp; contoh"}]},{"@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\/2978"}],"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=2978"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2978\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2978"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2978"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2978"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}