Pelatihan dan Sertifikasi BNSP — Data yang besar dan beragam sering kali tidak terorganisir dengan baik, membuat analisis dan pengambilan keputusan menjadi sulit. Akibatnya, perusahaan tidak dapat mengoptimalkan potensi data mereka, yang berisiko menghambat pertumbuhan dan inovasi.
Salah satu masalah kritis yang sering terjadi adalah kesalahan dalam penentuan label data. Label data yang tidak akurat dapat menyebabkan model machine learning yang dibangun diatasnya memberikan hasil yang tidak efektif. Selain membuang-buang waktu dan sumber daya, tetapi juga dapat merugikan reputasi perusahaan jika keputusan yang diambil berdasarkan analisis yang keliru. Oleh karena itu, pemahaman yang mendalam tentang cara menentukan label data yang tepat menjadi sangat penting.
Untuk mengatasi tantangan ini, Anda memerlukan keterampilan yang tepat dalam mengolah dan menganalisis data. Di sinilah peran seorang Data Scientist sangat krusial. Jika Anda ingin menjadi Data Scientist yang expert, Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Associate Data Scientist di AMD Academy adalah langkah tepat untuk memulai perjalanan Anda. Dengan Pelatihan Data Science yang sesuai standar industri, Anda akan mendapatkan pengetahuan dan keterampilan yang dibutuhkan. Pengetahuan dan keterampilan tersebut penting untuk mengelola dan menganalisis data secara efektif, serta menentukan label data yang akurat.
Materi SKKNI Data Science, Menentukan Label Data Salah Satunya
Standar Kompetensi Kerja Nasional Indonesia (SKKNI) untuk Data Science yang disusun oleh Badan Nasional Sertifikasi Profesi (BNSP) mencakup berbagai kompetensi penting yang harus dikuasai oleh seorang Data Scientist. Salah satu materi utama adalah menentukan label data, yang merupakan langkah krusial dalam proses pengembangan model machine learning. Dalam konteks SKKNI, peserta akan mempelajari metode pelabelan yang tepat untuk memastikan dataset yang digunakan berkualitas tinggi dan representatif. Ini termasuk pemahaman tentang penggunaan label yang sesuai, kualitas data, serta teknik pelabelan baik manual maupun otomatis. Dengan menguasai aspek ini, Anda dapat meminimalkan kesalahan pelabelan yang dapat mengganggu kinerja model.
Selain menentukan label data, peserta juga akan belajar tentang pengumpulan data. Pengumpulan data ini merupakan langkah awal yang sangat penting dalam proses Data Science. Dalam materi SKKNI, Anda akan mengetahui berbagai sumber data, baik dari dalam in-house, data open source, atau melalui vendor eksternal. Memahami metode pengumpulan, seperti survei dan penginderaan jauh, juga menjadi fokus. Selain itu, materi ini menekankan pentingnya memastikan kualitas data yang dikumpulkan agar sesuai dengan tujuan analisis yang diinginkan. Dengan keterampilan ini, Anda dapat mengumpulkan data yang relevan dan berkualitas untuk analisis lebih lanjut.
Langkah berikutnya adalah menelaah data yang telah dikumpulka. Peserta akan mempelajari teknik analisis awal untuk memahami pola dan tren yang ada. Selain itu, peserta akan belajar bagaimana mengembangkan model machine learning yang sesuai, mengevaluasi performa model, dan mengkomunikasikan hasil analisis dengan efektif.
Kunci Keberhasilan Model Machine Learning dengan Pelabelan Data
Dalam machine learning, pelabelan data (data labeling) adalah proses memberikan tanda atau kategori pada data mentah sehingga algoritma dapat belajar dari data tersebut. Pelabelan ini sangat penting dalam supervised learning, dimana model membutuhkan data yang sudah diberi label untuk memahami pola dan hubungan antara input dan output. Tanpa pelabelan yang benar, model tidak akan bisa “belajar” dengan baik dan menghasilkan prediksi yang akurat. Data labeling memastikan bahwa data yang digunakan dalam pelatihan machine learning memiliki kualitas yang memadai untuk diolah menjadi informasi yang bermakna.
Data labeling dapat dilakukan secara manual atau otomatis, tergantung pada jenis data dan kebutuhan proyek. Misalnya, dalam proyek image recognition, setiap gambar mungkin perlu dilabeli secara manual oleh manusia untuk menunjukkan objek di dalam gambar tersebut. Di sisi lain, dalam proyek text classification, label dapat ditetapkan secara otomatis menggunakan algoritma natural language processing (NLP) untuk mengkategorikan teks berdasarkan tema tertentu. Namun, proses pelabelan yang dilakukan dengan sembarangan atau tanpa pemahaman mendalam dapat menyebabkan bias dalam data, yang pada gilirannya akan menurunkan performa model.
Langkah-langkah dalam Proses Data Labeling untuk Machine Learning
Proses pelabelan data memegang peranan penting dalam menghasilkan model machine learning yang akurat dan andal. Dalam praktiknya, ada beberapa langkah utama yang harus dilakukan untuk memastikan kualitas dan efektivitas data yang digunakan dalam pelatihan model. Berikut adalah langkah-langkah yang terstruktur dalam proses data labeling yang sesuai untuk berbagai proyek machine learning, seperti visi komputer, pembelajaran mendalam, atau natural language processing (NLP).
Mengumpulkan Kumpulan Data
Langkah pertama dalam proses pelabelan data adalah mengumpulkan dataset yang akan digunakan sebagai bahan pelatihan. Kumpulan data ini bisa diperoleh melalui beberapa strategi, tergantung pada sumber daya yang tersedia dan kebutuhan proyek:
- In-house Data Collection. Perusahaan dapat mengumpulkan data secara internal, baik melalui proses manual atau otomatisasi dari operasi mereka sendiri. Misalnya, perusahaan e-commerce bisa mengumpulkan data pembelian pelanggan.
- Open Source. Ada banyak dataset open-source yang tersedia secara gratis di platform seperti Kaggle, UCI Machine Learning Repository, atau Google Dataset Search. Dataset ini biasanya mencakup data publik yang sudah banyak digunakan untuk proyek-proyek riset dan pengembangan machine learning.
- Vendor. Jika kumpulan data internal tidak mencukupi dan dataset open-source tidak sesuai dengan kebutuhan, perusahaan dapat membeli dataset dari vendor yang menyediakan data yang sudah diberi label atau layanan pelabelan profesional.
Setelah dataset dikumpulkan, penting untuk memastikan bahwa data tersebut representatif dan mencakup berbagai skenario atau kasus yang mungkin dihadapi oleh model di masa depan. Kualitas data yang dikumpulkan akan sangat mempengaruhi hasil akhir dari model yang dilatih.
Memberi Label Kumpulan Data
Langkah berikutnya adalah memberikan label pada dataset yang sudah dikumpulkan. Proses ini bergantung pada jenis proyek dan teknik machine learning yang digunakan, seperti visi komputer, pembelajaran mendalam, atau NLP:
- Visi Komputer. Dalam proyek seperti pengenalan objek atau klasifikasi gambar, setiap gambar perlu diberi label sesuai objek atau kategori yang diwakilinya.
- Deep Learning. Dalam deep learning, model biasanya membutuhkan data dalam jumlah besar untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Pelabelan di sini bisa dilakukan secara manual oleh manusia atau melalui pendekatan semi-otomatis yang menggunakan algoritma awal untuk membantu proses labeling.
- Natural Language Processing NLP. Untuk proyek-proyek berbasis teks seperti sentiment analysis atau chatbot, data teks diberi label berdasarkan konteksnya, seperti “positif”, “negatif”, “pertanyaan”, atau “pernyataan”. Pelabelan dalam NLP juga bisa melibatkan kategori-kategori yang lebih rumit, seperti klasifikasi entitas bernama (named entity recognition).
Pelabelan yang tepat sangat krusial karena kesalahan dalam pelabelan dapat mengakibatkan model belajar dari data yang salah, yang akhirnya menurunkan akurasi prediksi dan efektivitas model.
Menguji & Mengevaluasi Model
Setelah data diberi label, langkah berikutnya adalah melatih model machine learning menggunakan dataset berlabel tersebut, lalu mengujinya. Dalam tahap ini, model diuji untuk mengetahui sejauh mana ia dapat belajar dari data berlabel dan membuat prediksi yang akurat terhadap data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Ada beberapa teknik yang digunakan untuk menguji dan mengevaluasi model, termasuk cross-validation dan train-test split.
Evaluasi dilakukan dengan menggunakan metrik seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score, tergantung pada jenis tugas yang dihadapi. Tujuan utama dari tahap ini adalah untuk memastikan bahwa model dapat bekerja dengan baik dan generalisasi terhadap data baru. Jika hasil evaluasi menunjukkan performa yang rendah, mungkin perlu dilakukan revisi pada dataset berlabel atau teknik pelatihan yang digunakan.
Memastikan Kualitas Model dan Merilisnya
Setelah model diuji dan dievaluasi, langkah terakhir adalah memastikan bahwa kualitas model memenuhi standar yang diterima sebelum dirilis untuk penggunaan komprehensif. Pada tahap ini, Data Scientist perlu melakukan pengujian tambahan. Hal ini bertujuan untuk mengecek apakah model sudah bekerja dengan baik di berbagai skenario penggunaan di dunia nyata. Ini mencakup pengujian terhadap data yang tidak pernah dilihat oleh model selama pelatihan, serta memastikan bahwa model tidak rentan terhadap bias atau kesalahan prediksi.
Jika kualitas model sudah memuaskan, barulah model tersebut dirilis dan digunakan untuk prediksi pada data yang sesungguhnya. Dalam beberapa kasus, model perlu diperbaiki atau ditingkatkan secara berkala, terutama jika dataset atau lingkungan aplikasi berubah seiring waktu.
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat memastikan bahwa proses data labeling menghasilkan model machine learning yang berkualitas tinggi dan dapat diandalkan. Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy, Anda akan mempelajari teknik pelabelan data yang efisien dan efektif untuk memastikan keberhasilan proyek machine learning Anda.
Melalui Pelatihan dan Sertifikasi BNSP, Wujudkan Karir Jadi Data Scientist Impian Anda!
Siap untuk mengubah masa depan Anda di dunia Data Science? Daftar sekarang untuk Pelatihan dan Sertifikasi BNSP Data Science di AMD Academy! Anda akan mendapatkan keterampilan praktis dan pengetahuan mendalam yang dibutuhkan untuk unggul di industri.
Daftar sekarang dengan klik di sini dan raih Sertifikasi BNSP Data Science yang akan memajukan karir Anda! Kunjungi situs web kami atau hubungi kami untuk informasi lebih lanjut. Waktunya untuk berinvestasi pada diri Anda dan masa depan yang lebih cerah!
Author: Sania (DTS Batch 7)
terimakasih insightnya