One Hot Encoding adalah: Arti, Manfaat, dan Penerapannya
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
•
24 March 2025
•
194
One Hot Encoding adalah teknik untuk mengubah data kategorikal menjadi format numerik yang bisa diproses oleh model machine learning. Warga Bimbingan, MinDi akan jelaskan cara kerjanya dengan mudah!
Teknik ini mengubah data seperti kategori warna atau jenis produk menjadi representasi biner, membuatnya lebih mudah dipahami oleh model.
Di panduan ini, kita akan membahas apa itu One Hot Encoding, manfaatnya, dan cara menggunakannya dengan Pandas dan Scikit-learn. Yuk, simak bersama, Warga Bimbingan!
Apa Itu One Hot Encoding?
One Hot Encoding adalah metode untuk mengonversi data kategorikal menjadi format numerik yang bisa dipahami oleh algoritma machine learning.
Dalam proses ini, setiap kategori diubah menjadi vektor biner, di mana hanya satu elemen yang bernilai 1 (menunjukkan kategori yang aktif), sementara elemen lainnya bernilai 0.
Sebagai contoh, jika kita memiliki kategori warna seperti Merah, Biru, dan Hijau, One Hot Encoding akan mengonversinya menjadi vektor seperti [1, 0, 0] untuk Merah, [0, 1, 0] untuk Biru, dan [0, 0, 1] untuk Hijau.
Teknik ini sangat berguna untuk menghindari masalah dalam model yang menganggap adanya urutan atau hubungan antara kategori.
Baca juga : 10 Rekomendasi Data Engineer Certification dan Manfaatnya
Mengapa Menggunakan One Hot Encoding?
Sumber: Canva
One Hot Encoding sangat penting dalam machine learning karena membantu mengonversi data kategorikal menjadi format yang dapat diproses oleh model. Berikut beberapa alasan mengapa teknik ini sering digunakan dalam data preprocessing:
1. Mencegah Model Menganggap Urutan Data
Data kategorikal tidak memiliki urutan atau hubungan numerik, namun beberapa algoritma dapat menganggapnya sebagai data berurutan jika tidak diolah dengan benar.
One Hot Encoding menghindari masalah ini dengan mengonversi kategori menjadi vektor biner, memastikan model tidak salah mengartikan urutan. Dengan begitu, model dapat menangani data kategorikal dengan lebih tepat.
2. Meningkatkan Kinerja Model
Dengan One Hot Encoding, model dapat lebih mudah mempelajari hubungan yang ada dalam data tanpa memperkenalkan bias dari data numerik.
Proses ini memungkinkan model untuk bekerja lebih efisien, terutama saat menangani data dengan banyak kategori. Hal ini dapat meningkatkan akurasi dan efektivitas prediksi model.
3. Mudah Diimplementasikan
One Hot Encoding adalah teknik yang sederhana namun sangat efektif untuk mengolah data kategorikal.
Alat seperti Pandas dan Scikit-learn mempermudah implementasi teknik ini, bahkan untuk pemula. Dengan sedikit kode, kamu dapat mengonversi data kategorikal ke dalam format yang siap digunakan oleh model.
4. Fleksibel untuk Berbagai Jenis Data
Teknik ini dapat diterapkan pada berbagai jenis data kategorikal, baik yang memiliki jumlah kategori yang sedikit maupun banyak.
Misalnya, One Hot Encoding dapat digunakan untuk mengonversi kategori seperti warna atau jenis produk menjadi data numerik.
Fleksibilitas ini menjadikan teknik ini sangat berguna di berbagai industri dan jenis proyek machine learning.
Baca juga : Pelatihan Database: Definisi, Manfaat, & Rekomendasi Terbaik
Cara Mengonversi Data Kategorikal menjadi Numerik
Sumber: Canva
Mengonversi data kategorikal menjadi numerik adalah langkah penting dalam data preprocessing untuk memastikan model machine learning dapat memproses data dengan efektif. Berikut adalah langkah-langkah untuk menerapkan One Hot Encoding:
1. Menggunakan Pandas untuk One Hot Encoding
Salah satu cara yang paling sederhana untuk menerapkan One Hot Encoding adalah dengan menggunakan Pandas.
Dengan fungsi pandas.get_dummies(), kamu bisa mengonversi kolom data kategorikal menjadi beberapa kolom biner yang mewakili kategori tersebut. Contoh penggunaan:
import pandas as pd data = pd.DataFrame({'warna': ['merah', 'biru', 'hijau']}) one_hot_encoded = pd.get_dummies(data['warna']) print(one_hot_encoded) |
Fungsi ini akan menghasilkan kolom terpisah untuk setiap kategori dan memberi nilai 1 pada kolom yang relevan dan 0 pada kolom lainnya.
2. Menggunakan Scikit-learn untuk One Hot Encoding
Jika kamu ingin mengonversi data kategorikal secara lebih terstruktur dan fleksibel, Scikit-learn menyediakan OneHotEncoder.
Metode ini memungkinkan kamu untuk mengonversi data kategorikal menjadi array biner yang bisa langsung digunakan dalam model. Contoh penggunaan:
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder() data = [['merah'], ['biru'], ['hijau']] encoded_data = encoder.fit_transform(data).toarray() print(encoded_data) |
OneHotEncoder dari Scikit-learn memberikan hasil dalam format matriks sparse yang lebih efisien untuk dataset besar.
3. Menangani Kolom dengan Banyak Kategori
Ketika kolom memiliki banyak kategori, teknik One Hot Encoding akan menghasilkan banyak kolom, yang dapat memperbesar ukuran dataset secara signifikan.
Jika ini menjadi masalah, kamu bisa mempertimbangkan teknik lain seperti Feature Hashing atau Label Encoding.
Namun, untuk sebagian besar kasus dengan jumlah kategori yang tidak terlalu banyak, One Hot Encoding tetap merupakan solusi yang efisien dan mudah diimplementasikan.
Baca juga : Roadmap Belajar Data Engineer untuk Pemula, Panduan Lengkap
Alternatif untuk One Hot Encoding
Sumber: Canva
Meskipun One Hot Encoding adalah teknik yang sangat populer, ada beberapa alternatif yang bisa dipertimbangkan untuk mengonversi data kategorikal, terutama ketika jumlah kategori sangat besar. Berikut adalah beberapa alternatif yang bisa digunakan:
1. Label Encoding
Label Encoding adalah teknik yang mengonversi kategori menjadi nilai numerik tunggal. Setiap kategori diberi label dalam urutan tertentu, misalnya, kategori “merah” menjadi 0, “biru” menjadi 1, dan “hijau” menjadi 2.
Meskipun lebih efisien dalam hal jumlah kolom dibandingkan dengan One Hot Encoding, Label Encoding bisa menyebabkan model menganggap adanya urutan atau hubungan antara kategori yang sebenarnya tidak ada.
2. Binary Encoding
Binary Encoding adalah teknik yang mengonversi kategori menjadi angka biner yang lebih ringkas dibandingkan One Hot Encoding.
Setiap kategori diubah menjadi representasi biner, yang kemudian dipisahkan ke dalam beberapa kolom.
Teknik ini sering digunakan ketika jumlah kategori sangat besar dan One Hot Encoding menghasilkan terlalu banyak kolom. Binary Encoding dapat mengurangi kompleksitas dan dimensi data secara signifikan.
3. Frequency Encoding
Frequency Encoding mengonversi kategori menjadi nilai numerik berdasarkan frekuensi kemunculan kategori tersebut dalam dataset.
Sebagai contoh, kategori yang paling sering muncul akan diberi nilai yang lebih tinggi, sementara kategori yang jarang muncul akan diberi nilai yang lebih rendah.
Teknik ini dapat berguna ketika urutan atau jumlah kategori yang lebih tinggi tidak penting, tetapi frekuensinya memberikan informasi yang berharga.
Pelajari Data Engineering dan Kuasai Teknik One Hot Encoding!
Setelah memahami One Hot Encoding dan cara mengonversi data kategorikal, kini saatnya memanfaatkan keterampilan ini untuk mengelola dan menganalisis data secara lebih efektif!
Yuk, ikuti Bootcamp Data Engineering di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari data preprocessing, data pipeline, serta teknik-teknik penting dalam Data Engineering yang dapat langsung diterapkan dalam proyek nyata.
Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum praktis yang membantumu memahami cara mengelola data dan membangun sistem data yang efisien.
Dengan lebih dari 840+ hiring partners dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia Data Engineering semakin terbuka lebar!
Jadi, tunggu apa lagi? Daftar sekarang di sini dan mulai perjalananmu menjadi seorang Data Engineer profesional! #BimbingSampeJadi!
Referensi
Tags
Irhan Hisyam Dwi Nugroho
Irhan Hisyam Dwi Nugroho is an SEO Specialist and Content Writer with 4 years of experience in optimizing websites and writing relevant content for various brands and industries. Currently, I also work as a Content Writer at Dibimbing.id and actively share content about technology, SEO, and digital marketing through various platforms.
