Accuracy vs. Precision
LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika, Vol. 2, No. 2 (2024)
Unduh PDFAbstrak
Apa itu accuracy? Accuracy (Akurasi) adalah metrik evaluasi yang mengukur proporsi total prediksi benar, baik positif maupun negatif, terhadap keseluruhan sampel data yang diuji. Lalu apa itu precision? Precision (Presisi) adalah metrik evaluasi yang mengukur tingkat kebenaran dari seluruh prediksi yang dikategorikan sebagai kelas positif oleh sistem. Makalah tutorial ini membahas secara komprehensif
perbedaan mendasar antara dua metrik evaluasi utama dalam klasifikasi kecerdasan buatan tersebut. Meskipun sering dianggap sama dalam
konteks umum, keduanya memiliki batasan implikasi operasional yang sangat berbeda pada pemodelan sains data. Makalah ini menyajikan formulasi matematika dasar, studi literatur yang mengaplikasikan metrik tersebut, serta panduan langkah demi langkah simulasi kalkulasi manual berbasis Confusion Matrix. Diharapkan tutorial ini dapat menjadi acuan praktis bagi mahasiswa dan peneliti pemula dalam mengevaluasi model klasifikasi secara tepat.
Kata kunci: Accuracy, Precision, Confusion Matrix, Classification Metric
Kutip Naskah Ini
@article{nuha2024accuracy,
author = {Nuha, Hilal H. and HAM, Vidia Ilyana},
title = {Accuracy vs. Precision},
journal = {LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika},
year = {2024},
volume = {2},
number = {2},
publisher = {Telkom University}
}
TY - JOUR AU - Nuha, Hilal H. AU - HAM, Vidia Ilyana TI - Accuracy vs. Precision JO - LOGIC: Jurnal Penelitian Informatika PY - 2024 DA - 2024/12 VL - 2 IS - 2 PB - Telkom University AB - Apa itu accuracy? Accuracy (Akurasi) adalah metrik evaluasi yang mengukur proporsi total prediksi benar, baik positif maupun negatif, terhadap keseluruhan sampel data yang diuji. Lalu apa itu precision? Precision (Presisi) adalah metrik evaluasi yang mengukur tingkat kebenaran dari seluruh prediksi yang dikategorikan sebagai kelas positif oleh sistem. Makalah tutorial ini membahas secara komprehensif perbedaan mendasar antara dua metrik evaluasi utama dalam klasifikasi kecerdasan buatan tersebut. Meskipun sering dianggap sama dalam konteks umum, keduanya memiliki batasan implikasi operasional yang sangat berbeda pada pemodelan sains data. Makalah ini menyajikan formulasi matematika dasar, studi literatur yang mengaplikasikan metrik tersebut, serta panduan langkah demi langkah simulasi kalkulasi manual berbasis Confusion Matrix. Diharapkan tutorial ini dapat menjadi acuan praktis bagi mahasiswa dan peneliti pemula dalam mengevaluasi model klasifikasi secara tepat. KW - Accuracy KW - Precision KW - Confusion Matrix KW - Classification Metric LA - id UR - https://citilabs.telkomuniversity.ac.id/files/paper.php?id=1 ER -
Periksa kembali sitasi sebelum digunakan; kapitalisasi judul mengikuti data asli.