Unmaha – Jika kamu terjun ke dunia data science, pasti kamu sering mendengar istilah “fitur engineering“. Meskipun mungkin terdengar teknis, sebenarnya konsep ini sangat penting dan bisa membantu meningkatkan performa model data yang kamu buat. Dalam proses pengolahan data, fitur engineering berperan penting dalam menciptakan prediktor yang lebih akurat dan relevan. Jadi, kalau kamu ingin menjadi seorang data scientist yang handal, memahami apa itu fitur engineering dalam data science dan bagaimana cara menggunakannya akan jadi modal penting.
Pada artikel ini, kita akan membahas apa itu fitur engineering, apa fungsinya dalam data science, serta bagaimana penggunaannya dalam dunia nyata. Dengan begitu, kamu bisa memahami proses ini lebih dalam dan mengaplikasikannya dalam proyek-proyek datamu sendiri.
Apa Itu Fitur Engineering?
Fitur engineering dalam data science adalah proses mengubah data mentah menjadi fitur-fitur yang dapat digunakan oleh model machine learning. Dalam pengolahan data, fitur-fitur ini adalah variabel yang digunakan untuk membuat prediksi. Data yang kamu dapatkan dalam bentuk mentah seringkali tidak langsung siap dipakai untuk analisis. Nah, di sinilah peran fitur engineering—proses ini membantu mengubah dan menyiapkan data menjadi lebih informatif bagi model.
Contohnya, jika kamu bekerja dengan dataset yang berisi data tanggal, kamu bisa melakukan fitur engineering dengan menambahkan informasi seperti hari dalam seminggu, apakah itu hari libur, atau bulan dari data tersebut. Proses ini memungkinkan model machine learning untuk lebih memahami konteks data dan memberikan hasil yang lebih akurat.
Fungsi Fitur Engineering dalam Data Science
Fitur engineering memiliki beberapa fungsi penting dalam data science, di antaranya adalah:
1. Meningkatkan Akurasi Model
Fitur-fitur yang baik bisa secara signifikan meningkatkan performa model machine learning. Dengan memilih dan mengubah data mentah menjadi fitur yang relevan, model bisa membuat prediksi yang lebih akurat.
2. Membantu Mengatasi Keterbatasan Algoritma
Beberapa algoritma machine learning memiliki keterbatasan dalam memahami data mentah secara langsung. Dengan fitur engineering, kamu bisa mengubah data agar lebih mudah dipahami oleh algoritma, sehingga model bisa bekerja lebih baik.
3. Mempermudah Interpretasi Hasil
Dengan fitur yang tepat, hasil yang dihasilkan oleh model akan lebih mudah untuk diinterpretasikan. Fitur-fitur ini bisa membantu kamu memahami faktor-faktor apa saja yang paling berpengaruh terhadap hasil prediksi.
4. Meningkatkan Efisiensi Model
Selain meningkatkan akurasi, fitur engineering juga bisa meningkatkan efisiensi model dengan mengurangi noise atau informasi yang tidak relevan dari dataset. Fitur yang tidak relevan bisa dihilangkan sehingga model bisa fokus pada variabel yang benar-benar penting.
Baca Juga:Â Perbedaan Antara Data Science dan Analitik, Simak Penjelasan Berikut
Penggunaan Fitur Engineering dalam Data Science
Penggunaan fitur engineering sangat bervariasi, tergantung pada jenis data yang kamu olah dan tujuan dari analisis yang dilakukan. Beberapa contoh penggunaan fitur engineering dalam data science antara lain:
1. Mengubah Kategori Menjadi Angka
Jika kamu memiliki data dalam bentuk kategori (seperti nama negara atau kota), kamu bisa mengubahnya menjadi angka menggunakan teknik one-hot encoding atau label encoding. Ini memungkinkan algoritma machine learning untuk memproses data tersebut.
2. Pembuatan Fitur dari Data Waktu
Data waktu sering kali tidak berguna dalam bentuk mentahnya. Fitur engineering bisa membantu kamu mengekstrak informasi penting seperti bulan, minggu, atau hari tertentu dari data waktu untuk memberikan konteks yang lebih baik pada model.
3. Normalisasi Data
Untuk data yang memiliki rentang nilai yang sangat bervariasi, kamu bisa menggunakan teknik normalisasi atau standarisasi agar rentang nilainya lebih konsisten. Ini akan membantu model bekerja lebih efisien dan memberikan hasil yang lebih baik.
Fitur engineering adalah salah satu komponen kunci dalam data science yang membantu meningkatkan kualitas data untuk analisis. Dengan mengubah data mentah menjadi fitur yang lebih relevan dan informatif, kamu bisa meningkatkan performa model machine learning dan mendapatkan hasil yang lebih akurat. Selain itu, fitur engineering juga mempermudah algoritma dalam memproses data dan memberikan hasil yang lebih mudah diinterpretasikan.
Jadi, jangan lupa untuk selalu memperhatikan proses fitur engineering saat kamu mengolah data, karena proses ini bisa menjadi penentu kesuksesan model yang kamu buat!
Kalau kamu tertarik mendalami dunia data science dan ingin menguasai teknik seperti fitur engineering, bergabung dengan Program Studi Data Science di Universitas Mahakarya Asia (Unmaha) bisa jadi pilihan tepat! Di sini, kamu akan belajar langsung dari para ahli dan mendapatkan pengalaman praktis yang relevan dengan industri. Jangan lewatkan kesempatan untuk meningkatkan kemampuanmu di bidang yang semakin dibutuhkan ini. Selain itu, kamu juga bisa menikmati fasilitas kampus yang mendukung dan lingkungan belajar yang nyaman. Yuk, daftar sekarang di PMB Unmaha dan raih masa depan cerah di dunia data!***
Editor: Mahfida Ustadhatul Umma