Feature Engineering: Panduan Lengkap untuk Pemula dalam ML

Feature engineering adalah langkah penting dalam machine learning yang mempengaruhi akurasi model. Tanpa fitur yang tepat, model tidak bisa belajar optimal dari data. 

Bagi pemula, belajar feature engineering bisa jadi tantangan, tapi jangan khawatir, Warga Bimbingan! MinDi, akan bantu kamu memahami cara memilih dan mengolah fitur dengan mudah.

Panduan ini akan membahas langkah-langkah, teknik, dan contoh praktis feature engineering yang bisa langsung kamu terapkan untuk meningkatkan proyek machine learningmu. Yuk, simak dan siap-siap jadi pro di bidang ini!

Apa Itu Feature Engineering?

Feature engineering adalah proses penting dalam machine learning yang bertujuan untuk menyiapkan data agar dapat digunakan dalam pembuatan model. 

Proses ini melibatkan pemilihan, transformasi, dan penciptaan fitur baru dari data mentah untuk meningkatkan kinerja model. 

Dengan melakukan feature engineering, kita dapat mengubah data menjadi format yang lebih cocok untuk algoritma machine learning, sehingga model dapat membuat prediksi yang lebih akurat. 

Singkatnya, feature engineering adalah seni dan ilmu untuk membuat data lebih “berbicara” dan memberikan informasi yang lebih bernilai bagi model.

Baca juga : 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

Mengapa Feature Engineering Itu Penting?

Sumber: Canva

Feature engineering adalah kunci utama dalam meningkatkan performa model machine learning. Berikut ini beberapa alasan mengapa feature engineering sangat penting dalam pengembangan model machine learning:

1. Meningkatkan Akurasi Model

Dengan memilih dan mengolah fitur yang tepat, kita dapat membuat model belajar dengan lebih baik dari data. 

Fitur yang relevan akan memperkuat kemampuan model dalam memprediksi hasil yang akurat. Tanpa fitur yang tepat, model mungkin kesulitan mengenali pola yang penting dalam data.

2. Mempercepat Proses Pelatihan

Feature engineering membantu mengurangi kompleksitas data, sehingga proses pelatihan model menjadi lebih cepat dan efisien. 

Fitur yang relevan dan terstruktur dengan baik memungkinkan algoritma untuk bekerja lebih optimal tanpa harus memproses data yang tidak penting. Hal ini juga mengurangi kebutuhan akan waktu komputasi yang besar.

3. Mengurangi Overfitting dan Underfitting

Dengan memilih fitur yang tepat, kita bisa mengurangi risiko overfitting (model terlalu menyesuaikan data pelatihan) atau underfitting (model tidak cukup belajar dari data). 

Feature engineering membantu menciptakan keseimbangan dengan memilih fitur yang cukup kuat untuk menangkap pola tanpa menjadi terlalu kompleks.

4. Membantu Mengelola Data yang Tidak Terstruktur

Banyak dataset memiliki data yang tidak terstruktur, seperti teks atau gambar. Feature engineering memungkinkan kita untuk mengubah data tersebut menjadi fitur yang bisa dipahami oleh model, seperti dengan teknik encoding untuk data kategorikal atau ekstraksi fitur untuk data teks. 

Dengan cara ini, kita bisa memanfaatkan semua data yang ada untuk membangun model yang lebih akurat.

Baca juga : Pelatihan Database: Definisi, Manfaat, & Rekomendasi Terbaik

Proses Feature Engineering

Sumber: Canva

Feature engineering adalah serangkaian langkah yang dilakukan untuk mempersiapkan data agar dapat digunakan dalam pembuatan model machine learning. Berikut adalah langkah-langkah utama dalam feature engineering:

1. Pemilihan Fitur

Langkah pertama dalam feature engineering adalah memilih fitur yang relevan dari dataset. Fitur yang dipilih harus memberikan informasi penting yang membantu model dalam melakukan prediksi. Pemilihan fitur yang tepat dapat mengurangi kebisingan dalam data dan meningkatkan akurasi model.

2. Transformasi Data

Setelah memilih fitur, langkah selanjutnya adalah mentransformasi data ke dalam format yang lebih sesuai untuk model. 

Misalnya, normalisasi atau standardisasi data numerik agar berada dalam skala yang sama atau melakukan encoding pada data kategorikal. Transformasi ini bertujuan untuk memastikan model bisa memproses data dengan lebih efisien.

3. Pembuatan Fitur Baru

Feature engineering juga melibatkan pembuatan fitur baru yang mungkin tidak ada dalam data mentah tetapi bisa sangat berguna untuk model. 

Contoh teknik ini adalah membuat fitur berdasarkan waktu, seperti ekstraksi informasi tentang hari dalam minggu atau bulan, yang mungkin relevan dengan pola dalam data. Pembuatan fitur baru dapat membantu model mempelajari hubungan yang lebih kompleks.

4. Imputasi Data

Dalam banyak kasus, dataset memiliki nilai yang hilang atau kosong. Teknik imputasi digunakan untuk mengisi nilai-nilai yang hilang ini dengan informasi yang relevan. 

Misalnya, bisa menggunakan nilai rata-rata untuk data numerik atau nilai modus untuk data kategorikal, agar data tetap lengkap dan model dapat dilatih tanpa hambatan.

5. Pengayaan Data

Langkah terakhir dalam feature engineering adalah pengayaan data dengan menggabungkan informasi dari berbagai sumber. 

Misalnya, menggabungkan data dari beberapa tabel atau dataset yang berbeda untuk mendapatkan informasi yang lebih kaya. 

Pengayaan ini dapat meningkatkan kualitas data dan memberikan model lebih banyak variabel yang relevan untuk dipelajari.

Baca juga : 10 Rekomendasi Data Engineer Certification dan Manfaatnya

Teknik-Teknik Feature Engineering 

Sumber: Canva

Berbagai teknik dapat diterapkan untuk meningkatkan kualitas fitur dan memastikan model belajar dengan optimal. Berikut adalah beberapa teknik populer dalam feature engineering yang perlu Warga Bimbingan ketahui:

1. Normalisasi dan Standardisasi

Teknik ini digunakan untuk mengubah data numerik agar berada pada skala yang sama. Normalisasi mengubah data ke dalam rentang tertentu, biasanya antara 0 dan 1, sedangkan standarisasi mengubah data sehingga memiliki rata-rata 0 dan deviasi standar 1. 

Kedua teknik ini penting agar model tidak terpengaruh oleh perbedaan skala antar fitur, yang dapat mempengaruhi performa model.

2. Encoding Data Kategorikal

Banyak dataset memiliki data kategorikal yang perlu diubah menjadi format numerik agar bisa diproses oleh model machine learning. 

Teknik encoding yang umum digunakan adalah One-Hot Encoding, yang mengubah setiap kategori menjadi kolom terpisah dengan nilai biner, dan Label Encoding, yang memberi setiap kategori nilai numerik. Kedua teknik ini penting agar model dapat menginterpretasikan data kategorikal dengan baik.

3. Agregasi Data

Teknik agregasi digunakan untuk menggabungkan informasi dari beberapa baris data menjadi satu. 

Contohnya adalah menghitung rata-rata, jumlah, atau nilai maksimum/minimum dalam sebuah kelompok data. Agregasi sangat berguna saat bekerja dengan data berbasis waktu atau entitas yang lebih besar, seperti laporan penjualan bulanan atau data pelanggan.

4. Handling Missing Values (Imputasi Data)

Data yang hilang adalah masalah umum dalam dataset, dan teknik imputasi digunakan untuk mengisi nilai yang hilang tersebut. 

Salah satu cara yang umum digunakan adalah mengisi dengan rata-rata atau median untuk data numerik, atau mengisi dengan modus untuk data kategorikal. 

Teknik ini membantu menjaga dataset tetap lengkap dan memungkinkan model untuk belajar tanpa masalah data yang hilang.

5. Feature Extraction dan Dimensionality Reduction

Kadang-kadang, dataset mengandung terlalu banyak fitur, yang bisa membuat model menjadi terlalu kompleks atau overfitting. 

Teknik feature extraction, seperti PCA (Principal Component Analysis), digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dengan mempertahankan informasi yang paling penting. 

Teknik ini membantu menyederhanakan model dan meningkatkan efisiensi komputasi tanpa mengorbankan akurasi model.

Baca juga : Roadmap Belajar Data Engineer untuk Pemula, Panduan Lengkap

Contoh Praktis Feature Engineering

Sumber: Canva

Feature engineering adalah kunci untuk mengoptimalkan data dalam pembuatan model machine learning. Untuk mempermudah pemahaman, berikut adalah tiga contoh praktis feature engineering yang bisa langsung kamu terapkan dalam proyekmu. Yuk, simak!

1. Transformasi Data Teks

Data teks seringkali sulit diproses langsung oleh model machine learning. Salah satu cara untuk mengolahnya adalah dengan menggunakan teknik TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) untuk mengukur pentingnya kata dalam suatu dokumen. 

Teknik ini mengubah data teks menjadi fitur numerik yang bisa dipahami oleh model, membantu dalam analisis sentimen atau klasifikasi teks.

2. Pembuatan Fitur Berdasarkan Waktu

Misalnya, jika kamu memiliki data timestamp, kamu bisa membuat fitur tambahan seperti hari dalam minggu, bulan, atau jam. 

Fitur ini sangat berguna untuk model yang menangani data berbasis waktu, seperti prediksi penjualan musiman atau analisis pola trafik. 

Dengan mengekstrak informasi dari data waktu, kamu memberikan konteks tambahan yang bisa membantu model dalam membuat prediksi yang lebih akurat.

3. Imputasi Nilai yang Hilang

Nilai yang hilang adalah masalah umum dalam dataset, dan kita perlu mengatasi hal ini dengan teknik imputasi. 

Salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan mengisi nilai hilang menggunakan rata-rata atau median untuk fitur numerik, atau menggunakan modus untuk data kategorikal. 

Imputasi ini memastikan bahwa data yang hilang tidak akan mengganggu proses pelatihan model dan membuat model bekerja dengan data yang lengkap.

Baca juga : Apa yang Dipelajari di Data Engineer? Simak Panduan Lengkap

Pelajari Data Engineering dan Kembangkan Karier di Dunia Data!

Setelah memahami dasar-dasar feature engineering, kini saatnya mengasah keterampilanmu dalam data engineering untuk membangun sistem data yang lebih efisien dan scalable!

Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari teknik-teknik data engineering seperti feature engineering, manajemen database, serta pemrograman untuk membangun sistem data yang kuat dan dapat diandalkan.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan praktis yang membantumu memahami cara bekerja dengan data dalam skala besar, serta mempersiapkanmu untuk tantangan di dunia industri.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia data semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Daftar sekarang di sini dan mulai perjalananmu menjadi seorang Data Engineer profesional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. What is Feature Engineering? [Buka]