Perhitungan RMSE untuk Prediksi

Hello Sobat Teknobgt, apakah kamu pernah mendengar tentang perhitungan RMSE untuk prediksi? RMSE adalah singkatan dari Root Mean Square Error, yaitu salah satu metode untuk mengukur tingkat ketepatan suatu prediksi. Dalam artikel ini, kita akan membahas cara menghitung RMSE secara detail dan terperinci. Yuk, simak artikel ini sampai selesai!

Apa Itu RMSE?

RMSE adalah metode statistik yang digunakan untuk mengukur seberapa dekat prediksi dengan nilai sebenarnya. Metode ini sering digunakan dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, matematika, dan ilmu data. RMSE menghitung selisih antara nilai sebenarnya dan nilai prediksi, kemudian mengelevasinya menjadi kuadrat, dan dijumlahkan dengan seluruh data. Setelah itu, hasilnya diambil akar kuadrat dan dihitung rata-ratanya.

Bagaimana Cara Menghitung RMSE?

Untuk menghitung RMSE, pertama-tama kita perlu mengumpulkan data yang akan diprediksi. Kemudian, kita membagi data menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk membuat model prediksi, sedangkan data uji digunakan untuk menguji keakuratan model.

Setelah itu, kita memprediksi nilai data uji menggunakan model yang telah dibuat. Kemudian, kita menghitung selisih antara nilai prediksi dengan nilai sebenarnya untuk setiap data uji. Selisih tersebut kemudian dikuadratkan dan dijumlahkan dengan seluruh data uji. Setelah itu, hasilnya diambil akar kuadrat dan dihitung rata-ratanya. Inilah yang disebut dengan RMSE.

Contoh Perhitungan RMSE

Misalnya, kita memiliki data latih sebagai berikut:

10, 20, 30, 40, 50

Dan kita memiliki data uji sebagai berikut:

15, 25, 35, 45, 55

Kita membuat model prediksi menggunakan data latih, dan menghasilkan prediksi sebagai berikut:

12, 22, 32, 42, 52

Kemudian, kita menghitung selisih antara prediksi dan nilai sebenarnya untuk setiap data uji:

3, 3, 3, 3, 3

Selisih tersebut kemudian dikuadratkan dan dijumlahkan:

(3^2 + 3^2 + 3^2 + 3^2 + 3^2) = 45

Setelah itu, hasilnya diambil akar kuadrat dan dihitung rata-ratanya:

sqrt(45/5) = 1.89

Jadi, RMSE untuk prediksi tersebut adalah sebesar 1.89.

FAQ

Q: Apa bedanya RMSE dengan MAE?

A: MAE adalah singkatan dari Mean Absolute Error, yaitu metode statistik yang juga digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu prediksi. Bedanya, pada MAE, selisih antara prediksi dan nilai sebenarnya hanya diambil nilai absolutnya, sedangkan pada RMSE, selisihnya dikuadratkan terlebih dahulu.

Q: Apa nilai RMSE yang baik?

A: Nilai RMSE yang baik bergantung pada konteks dan bidang yang digunakan. Pada beberapa bidang, nilai RMSE yang kecil menunjukkan tingkat ketepatan yang tinggi, sedangkan pada bidang lain, nilai RMSE yang besar dapat diterima karena terdapat faktor-faktor lain yang mempengaruhi hasil prediksi.

Q: Apa kegunaan RMSE?

A: RMSE dapat digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu model prediksi, sehingga dapat membantu dalam pengambilan keputusan. RMSE juga dapat digunakan untuk membandingkan tingkat ketepatan model prediksi yang berbeda.

Kesimpulan

RMSE adalah metode statistik yang digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu prediksi. Cara menghitung RMSE adalah dengan menghitung selisih antara nilai prediksi dengan nilai sebenarnya, dikuadratkan, dijumlahkan, diambil akar kuadrat, dan dihitung rata-ratanya. Nilai RMSE yang baik bergantung pada konteks dan bidang yang digunakan. RMSE dapat digunakan untuk mengukur tingkat ketepatan suatu model prediksi dan membandingkan tingkat ketepatan model prediksi yang berbeda.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!

Perhitungan RMSE untuk Prediksi