Perbedaan Tradisional Statistik vs Machine Learning

Tradisional statistik dan machine learning memiliki perbedaan dalam beberapa hal, antara lain dari tujuan, pendekatan, skala data, ketergantungan manusia dan cara penerapannya.

Detailnya dapat dijelaskan sebagai berikut :

Tujuan

Tujuan utama tradisional statistik adalah untuk menjelaskan hubungan antara variabel-variabel tertentu dalam suatu populasi atau sampel tertentu. Sedangkan tujuan utama machine learning adalah untuk mempelajari pola dan melakukan prediksi pada data yang diberikan.

Pendekatan

Tradisional statistik cenderung menggunakan pendekatan parametrik yang membutuhkan pengetahuan sebelumnya tentang distribusi data dan menggunakan tes hipotesis untuk menentukan apakah perbedaan antara dua kelompok nyata atau tidak. Sedangkan machine learning menggunakan pendekatan non-parametrik, di mana algoritma belajar sendiri dari data tanpa asumsi tentang distribusi data atau parameter lainnya.

Skala Data

Tradisional statistik sering digunakan pada data yang relatif kecil, seperti dalam studi eksperimental atau survei. Sedangkan machine learning lebih cocok untuk data yang besar dan kompleks, seperti data yang dihasilkan dari sensor atau log transaksi.

Ketergantungan Manusia

Tradisional statistik sangat bergantung pada keahlian manusia dalam merancang model dan menafsirkan hasil analisis. Sedangkan machine learning memanfaatkan kekuatan komputasi dan teknologi untuk mengotomatisasi proses pembelajaran dan prediksi.

Penerapan

Tradisional statistik banyak digunakan dalam ilmu sosial, bisnis, dan ilmu kedokteran. Sedangkan machine learning digunakan dalam berbagai bidang, seperti deteksi kecurangan, pengenalan citra dan suara, serta kendaraan otonom.

Perbedaan di atas menunjukkan bahwa tradisional statistik dan machine learning dapat digunakan secara berdampingan atau bersama-sama untuk mencapai tujuan analisis data yang berbeda-beda.

Statistik tradisional dan machine learning dapat saling melengkapi dan berjalan bersamaan dalam analisis data. Beberapa contoh bagaimana keduanya dapat bekerja bersama adalah sebagai berikut:

  1. Preprocessing Data: Sebelum digunakan dalam machine learning, data perlu melalui tahap preprocessing, seperti menghapus outlier, menangani missing value, dan normalisasi data. Teknik-teknik ini sering digunakan dalam statistik tradisional.
  2. Feature Selection: Dalam machine learning, pemilihan fitur merupakan tahap yang penting untuk meningkatkan akurasi model. Statistik tradisional dapat membantu dalam mengevaluasi korelasi antara variabel dan membantu dalam pemilihan fitur yang relevan.
  3. Evaluasi Model: Dalam machine learning, evaluasi model sangat penting untuk memastikan bahwa model bekerja dengan baik pada data yang tidak dilihat sebelumnya. Statistik tradisional dapat digunakan untuk menguji hipotesis tentang apakah hasil dari model berbeda secara signifikan dari hasil acak atau model nol.
  4. Interpretasi Model: Setelah model dikembangkan, interpretasi hasil model penting untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi hasil prediksi. Statistik tradisional dapat membantu dalam menganalisis kontribusi variabel dalam model dan menguji signifikansi mereka.

Dengan menggunakan teknik-teknik dari statistik tradisional, model machine learning dapat ditingkatkan performanya dan hasil prediksi dapat lebih dipahami dan dipercaya. Kombinasi antara teknik-teknik statistik tradisional dan machine learning dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dalam analisis data.

Wassalam
Hendra Wijaya

Leave a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Scroll to Top