Language
Country/Area
No result found
MAE vs. RMSE: Mana yang lebih mencerminkan kekuatan ramalan yang sebenarnya?
Dalam dunia analisis data, akurasi merupakan kriteria penting untuk menilai efektivitas suatu model, dan mean absolute error (MAE) dan mean square error (RMSE) merupakan dua indikator evaluasi yang umum digunakan. Keduanya mengukur seberapa jauh nilai prediksi dari nilai aktual, tetapi perbedaannya terletak pada cara menghitung kesalahannya.
MAE menghitung rata-rata perbedaan absolut antara nilai prediksi dan nilai aktual, sedangkan RMSE menekankan kesalahan yang lebih besar karena menghitung rata-rata akar kuadrat dari perbedaan tersebut.
MAE merupakan indikator sederhana dan intuitif yang dihitung dengan menambahkan nilai absolut dari semua kesalahan prakiraan dan membaginya dengan jumlah titik data untuk mendapatkan nilai rata-rata. Nilai ini mencerminkan bias keseluruhan prakiraan kita. Sebaliknya, RMSE mengkuadratkan semua kesalahan prakiraan saat menghitungnya, yang berarti bahwa kesalahan yang besar akan berdampak lebih besar pada metrik. Oleh karena itu, jika terdapat nilai ekstrem, nilai RMSE dapat membesar-besarkan kesalahan model.
Mari kita pertimbangkan contoh konkret. Dalam prakiraan cuaca, tujuan model prediksi adalah untuk memprediksi suhu secara akurat untuk hari berikutnya. Jika model memprediksi 25°C dan suhu aktual adalah 30°C, MAE akan menjadi 5°C. Jika model memprediksi 40°C, RMSE akan menunjukkan dampak kesalahan yang besar karena kesalahan prediksi 40°C akan sangat signifikan setelah dikuadratkan.
MAE mungkin lebih tangguh saat menangani kumpulan data dengan sejumlah besar outlier, sementara RMSE dapat menunjukkan tingkat keparahan kesalahan.
Selain itu, MAE dan RMSE juga memiliki interpretabilitas yang berbeda. MAE memberikan informasi yang mudah diinterpretasikan karena secara langsung memberi tahu kita tingkat rata-rata kesalahan prakiraan. Perhitungan RMSE mungkin memerlukan penjelasan matematika tambahan, yang dapat membingungkan beberapa pembaca non-profesional.
Saat memilih apakah akan menggunakan MAE atau RMSE, peneliti perlu mempertimbangkan karakteristik kumpulan data dan bentuk kesalahan yang ingin mereka tekankan. Jika kumpulan data Anda berisi banyak nilai ekstrem, maka MAE mungkin merupakan pilihan yang lebih baik. Sebaliknya, jika model dirancang untuk mengoptimalkan akurasi keseluruhan, RMSE dapat memberikan wawasan yang lebih berharga.
Dalam analisis data deret waktu, MAE digunakan secara luas, tetapi keuntungan RMSE dalam menangkap penyimpangan perkiraan ekstrem tidak dapat diabaikan.
Singkatnya, MAE dan RMSE masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri, dan pilihannya bergantung pada situasi spesifik dan kebutuhan peneliti. Dalam beberapa kasus, kedua metrik ini dapat digunakan bersama-sama untuk memberikan penilaian yang lebih komprehensif tentang akurasi perkiraan. Kejelasan dan keandalan keduanya sangat penting bagi proses pemodelan dan juga memengaruhi interpretasi dan penerapan hasil.
Dalam analisis data Anda, manakah yang harus Anda pilih, MAE atau RMSE, untuk lebih mencerminkan keakuratan prediksi Anda?
