{"text": "### Human: Identifikasi setidaknya lima bentuk bias yang umum ditemukan dalam model prediktif.. ### Assistant: 1. Sampling Bias - terjadi ketika data yang digunakan untuk melatih model prediktif tidak mewakili populasi yang akan membuat prediksi model. 2. Confirmation Bias - terjadi ketika ilmuwan data atau analis secara tidak sadar mendukung informasi atau data yang mengkonfirmasi keyakinan atau hipotesis mereka. 3. Algorithmic Bias - bias jenis ini timbul dari algoritma dan model itu sendiri, seringkali sebagai hasil dari asumsi yang cacat atau bias yang dibangun ke dalam model. 4. Measurement Bias - terjadi ketika pengumpulan data dilakukan dengan cara yang tidak terstandarisasi, tidak konsisten atau tidak akurat yang menghasilkan data yang terdistorsi atau bias. 5. Overfitting Bias - ketika model terlalu kompleks dan terlalu cocok dengan data pelatihan, itu mungkin gagal untuk menggeneralisasi situasi baru dan dapat mengakibatkan prediksi yang bias."}