### 3.1 Pengenalan Data Analytics

Secara umum, subbab ini adalah ringkasan dari buku Jeff Leek [22]. Untuk
detailnya, kamu dapat membaca buku tersebut secara langsung. Penulis
merekomendasikan buku tersebut karena ringkas dan mudah dipahami bahkan
oleh pemula.
Kita tahu di dunia ini ada banyak masalah. Masalah adalah ketika tujuan
yang diinginkan tidak tercapai ( _current state_ bukanlah _desired state_ ). Agar
_current state_ menjadi _desired state_, kita melakukan kegiatan yang disebut
penyelesaian masalah ( _problem solving_ ). Tiap bidang (domain) mendefinisikan
permasalahan secara berbeda. Oleh karena itu, mengetahui teknikmachine
_learning_ tanpa mengetahui domain aplikasi adalah sesuatu yang kurang baik
(semacam buta). Kamu memiliki ilmu, tetapi tidak tahu ilmunya mau digunakan
untuk apa. Contohnya, bidang keilmuan pemrosesan bahasa alami
( _natural language processing_ ) menggunakan _machine learning_ untuk mengklasifikasikan
teks; bidang keilmuan pemrosesan suara menggunakanmachine


40 3 Data Analytics

_learning_ untuk mentranskripsikan suara manusia menjadi teks. Tiap bidang
merepresentasikan permasalahan ke dalam formulasi yang berbeda. Bisa jadi
bentuk komputasi (representasi) pada bidang satu berbeda dengan bidang
lainnya. Hal ini perlu kamu ingat karena interpretasi representasi sangat
bergantung pada konteks permasalahan (domain). Buku ini adalah pengenalan
teknik yang bersifat umum.
Seperti yang sudah dijelaskan pada bab-bab sebelumnya. _Machine learning_ adalah
_infer_ ensi berdasarkan data. _Raw data_ atau data mentah adalah
sekumpulan fakta ( _record_, _event_ ) yang kemungkinan besar tidak memberikan
penjelasan apapun. Sama halnya dengan kebanyakan data di dunia nyata,raw
_data_ bersifat tidak rapih, misalnya mengandung _missing value_, i.e., ada data
yang tidak memiliki label padahal data lainnya memiliki label (ingat kembali
materi bab 1). Agar mampu menganalisis _raw data_ menggunakan teknik
_machine learning_, pertama-tama kita harus merapikan data sesuai dengan
format yang kita inginkan ( _dataset_ ). Kemudian, mencari fitur-fitur yang dapat
merepresentasikan data. Kedua kegiatan ini secara umum dikenal dengan
istilah _pre-processing_. Setelah _pre-processing_, kita menggunakan teknik-teknik
yang ada untuk menemukan pola-pola yang ada di data (membangun model).
Pada beberapa bidang, _pre-processing_ adalah tahapan yang memakan waktu
paling banyak pada eksperimen _machine learning_, sedangkan proses melatih
_model_  mungkin memakan waktu jauh lebih singkat.
Dalam komunitas peneliti basis data, dipercaya bahwa data memiliki sangat
banyak relasi yang mungkin tidak bisa dihitung. Teknik _machine learning_
hanya mampu mengeksplorasi sebagian relasi yang banyak itu. Lalu, kita analisis
informasi yang kita dapatkan menjadi pengetahuan yang digunakan untuk
memecahkan permasalahan atau membuat keputusan.
Setelah kita menganalisis data dan mendapatkan pengetahuan baru, pengetahuan
yang kita temukan dari data pada umumnya dipresentasikan (konferensi,
rapat, dsb). Hal umum yang dipaparkan saat presentasi, yaitu:

```
1. _Performance measure_. Seberapa “bagus” model atau metode yang kamu
usulkan, dibandingkan menggunakan model yang sudah ada.Performance
measure biasa disajikan dalam bentuk tabel. Perhatikan, mengatakan
_model_ /metode kamu “lebih bagus” adalah suatu hal subjektif, untuk itu
gunakanlah metode kuantitatif, seperti _p-value_ dalam statistik (hypothesis
_testing_ )^1 untuk mengatakan bahwa memang metode kamu lebih baik
(berbeda) dari _baseline_.
```
2. Tren. Bagaimana pola-pola umum yang ada di data, sesuai dengan tujuan
    analisis (permasalahan). Biasa disajikan dalam bentuk teks, kurva, atau
    grafik.

```
3. _Outlier_. Sajikan data- _data_ yang “jarang” atau tidak sesuai dengan tren
yang ada. Apa beda sifat data _outlier_ ini dibanding data pada tren? Kamu
```
(^1) https://onlinecourses.science.psu.edu/statprogram/ _node_ /138


```
3.2 Nilai Atribut dan Transformasi 41
```
```
harus menganalisis hal ini untuk meningkatkan _performance measure_ pada
penelitian atau analisis men _data_ ng. Apakah _outlier_ ini penting untuk diurus
atau bisa dipandang sebelah mata tanpa membahayakan keputusan/sistem?
Tidak jarang kamu mendapat inspirasi untuk meningkatkan
kinerja sistem setelah menganalisis _outlier_.
```
Langkah kerja yang dijelaskan ini adalah pekerjaan rutin _data scientist_.
Penulis ingin menekankan sekali lagi, bahwa memahami _machine learning_
saja tidak cukup,kamu harus memahami domain permasalahanagar
mampu melakukan analisis dengan tepat. Terdapat banyak hal yang hanya
mampu kamu pahami dari menganalisis data, apabila kamu mengerti domain
aplikasi.

