### 9.1 Feature Engineering

Record ( _data_ ) pada pembelajaran mesin pada umumnya dikonversi menjadi
suatu vektor ( _feature vector_ ) yang merepresentasikannya dalam bentuk
matematis. Fitur-fitur biasanya tersusun atas atribut yang kita anggap
memiliki pengaruh terhadap _output_. Sebagai contoh, tekanan darah diprediksi
berdasarkan usia, jenis kelamin dan BMI. Seringkali, seseorang membutuhkan
keahlian suatu bidang agar dapat memilih fitur yang tepat. Proses untuk
mencari (atau me-list) kandidat fitur, disebut sebagai aktivitasfeature en-
gineering.
Seperti kata mutiara yang kami berikan pada awal bab ini, kunci pembelajaran
mesin adalah representasi permasalahan. Fitur yang dipilih untuk
merepresentasikan data adalah bagaimana cara kamu merepresentasikan
masalah juga. Karena membutuhkan tingkat keahlian tertentu, proses memilih
fitur tidaklah mudah. Bisa jadi (sering), orang memilih fitur yang tidak representatif!
Dengan demikian, tidak heran apabila seseorang mempublikasikan
makalah ilmiah atas kontribusinya menentukan fitur baru pada domain ter-
tentu.


118 9 Seleksi Fitur dan Metode Evaluasi

Konon tetapi, proses pemilihan fitur yang bersifat manual ini cukup bahaya
karena rentan dengan _bias_, yaitu kemampuan seseorang pada domain
tertentu. Alangkah baiknya, apabila kita dapat memilih fitur yang memang
benar-benar diperlukan (murni) secara otomatis. Hal tersebut akan dibahas
lebih lanjut pada materi _artificial neural network_. Hal ini salah satu alasan
yang membuatnya populer.

