Cara Menghitung RMSE: Rumus, Contoh, dan Kegunaannya

Assalamualaikum Sobat TeknoBgt, dalam dunia pengolahan data, terdapat berbagai macam variabel statistika yang menjadi acuan dalam menentukan keakuratan suatu data. Salah satu variabel statistika tersebut adalah RMSE atau Root Mean Square Error. Pada artikel kali ini, kita akan membahas mengenai cara menghitung RMSE, rumus, contoh, dan kegunaannya dalam pengolahan data.

Apa Itu RMSE?

RMSE adalah singkatan dari Root Mean Square Error atau dalam bahasa Indonesia dikenal sebagai Galat Rata-Rata Kuadrat Akar. RMSE merupakan sebuah metode untuk menghitung kesalahan prediksi pada model regresi. Metode ini menggunakan perhitungan kuadrat terhadap selisih antara nilai aktual dan prediksi model. Setelah itu, kita menggabungkan hasil kuadrat tersebut dan diambil akar dari nilai gabungan tersebut.

RMSE sangat penting dalam pengolahan data karena dapat memberikan gambaran yang akurat mengenai seberapa besar kesalahan yang terjadi pada sebuah model regresi.

Cara Menghitung RMSE

Untuk menghitung RMSE, kita harus mengikuti beberapa langkah berikut:

1. Hitung selisih antara nilai aktual dan prediksi model untuk setiap data.
2. Kuadratkan setiap selisih.
3. Jumlahkan hasil kuadrat tersebut.
4. Bagi hasil penjumlahan tersebut dengan jumlah data.
5. Ambil akar hasil pembagian tersebut.

Mari kita lihat contoh berikut untuk lebih memahami cara menghitung RMSE:

Contoh Menghitung RMSE

Misalkan kita memiliki data sebagai berikut:

Kita akan menghitung RMSE dari data di atas:

1. Selisih antara nilai aktual dan prediksi model:

No	Nilai Aktual	Nilai Prediksi Model	Selisih
1	10	8	2
2	15	14	1
3	20	18	2

2. Kuadratkan setiap selisih:

No	Nilai Aktual	Nilai Prediksi Model	Selisih	Selisih^2
1	10	8	2	4
2	15	14	1	1
3	20	18	2	4

3. Jumlahkan hasil kuadrat tersebut:

4 + 1 + 4 = 9

4. Bagi hasil penjumlahan tersebut dengan jumlah data:

9 / 3 = 3

5. Ambil akar hasil pembagian tersebut:

√3 = 1,732

Dari contoh di atas, kita dapat mengetahui bahwa RMSE dari data tersebut adalah 1,732. Kita dapat menginterpretasikan nilai RMSE tersebut sebagai rata-rata kesalahan prediksi model sebesar 1,732.

Kegunaan RMSE

RMSE sangat berguna dalam pengolahan data, terutama dalam pengolahan data prediksi. Dengan RMSE, kita dapat mengetahui tingkat keakuratan sebuah model regresi. Selain itu, RMSE juga dapat digunakan untuk membandingkan tingkat keakuratan dua atau lebih model regresi. Model dengan RMSE yang lebih kecil biasanya lebih akurat dibandingkan dengan model yang memiliki RMSE lebih besar.

FAQ

1. Apa beda antara RMSE dan MSE?

MSE atau Mean Square Error juga merupakan sebuah metode untuk menghitung kesalahan prediksi pada model regresi. Namun, MSE menggunakan perhitungan kuadrat terhadap selisih antara nilai aktual dan prediksi model tanpa diambil akar dari hasil kuadrat. Sehingga nilai MSE bisa lebih besar daripada RMSE. MSE digunakan ketika kita tidak membutuhkan variabel dalam bentuk satuan (unit) yang sama.

2. Apa beda antara RMSE dan MAE?

MAE atau Mean Absolute Error juga merupakan sebuah metode untuk menghitung kesalahan prediksi pada model regresi. Namun, MAE menggunakan perhitungan nilai absolut terhadap selisih antara nilai aktual dan prediksi model tanpa kuadratkan terlebih dahulu. Sehingga nilai MAE lebih kecil daripada RMSE. MAE digunakan ketika kita ingin mengetahui kesalahan prediksi dengan mengabaikan perbedaan arah (positif atau negatif) antara nilai aktual dan prediksi model.

3. Apa contoh regresi yang dapat menggunakan RMSE?

RMSE dapat digunakan pada berbagai jenis regresi, seperti regresi linear, regresi logistik, regresi polinomial, dan sebagainya.

Kesimpulan

Dalam pengolahan data, RMSE atau Root Mean Square Error sangat penting dalam menentukan tingkat keakuratan sebuah model regresi. RMSE dapat digunakan untuk membandingkan tingkat keakuratan dua atau lebih model regresi. Untuk menghitung RMSE, kita harus mengikuti beberapa langkah seperti menghitung selisih antara nilai aktual dan prediksi model, kuadratkan setiap selisih, jumlahkan hasil kuadrat tersebut, bagi hasil penjumlahan tersebut dengan jumlah data, dan ambil akar hasil pembagian tersebut. Semoga artikel ini bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya.

Cara Menghitung RMSE: Rumus, Contoh, dan Kegunaannya