Language
Country/Area
No result found
Realitas pengukuran: Bagaimana Anda mengetahui apakah data Anda dapat diandalkan?
Dalam masyarakat yang digerakkan oleh data saat ini, keakuratan dan keandalan data semakin penting. Baik dalam penelitian ilmiah, aplikasi teknik, atau pengambilan keputusan bisnis, cara memastikan keaslian data yang digunakan merupakan isu utama.
Keakuratan adalah seberapa dekat pengukuran dengan nilai sebenarnya, sedangkan presisi adalah seberapa dekat pengukuran satu sama lain.
Meskipun keakuratan dan presisi dapat digunakan secara bergantian, keduanya dibedakan dengan jelas dalam konteks ilmu pasti. Akurasi biasanya mengacu pada kesalahan sistematis - yaitu, penyimpangan dalam pengukuran, sedangkan presisi menggambarkan variasi statistik dan mengacu pada pengulangan data.
Menurut Organisasi Internasional untuk Standardisasi (ISO), keakuratan dijelaskan sebagai seberapa dekat pengukuran dengan nilai sebenarnya, yang melibatkan kombinasi kesalahan acak dan sistematis. Yang disebut "realisme" mengacu pada kedekatan antara rata-rata serangkaian hasil pengukuran dan nilai sebenarnya.
Suatu sistem pengukuran dianggap valid jika memiliki akurasi dan presisi.
Dalam instrumentasi industri, akurasi sering digunakan untuk menyatakan toleransi pengukuran, yang menentukan rentang kesalahan dalam pengukuran yang dilakukan dalam kondisi operasi normal. Alat ukur yang ideal harus memiliki akurasi dan presisi, dan data harus mendekati dan terkonsentrasi pada nilai sebenarnya.
Dalam statistik, konsep akurasi dan kesalahan penting. Jika suatu sistem pengukuran memiliki kesalahan sistematis, meningkatkan ukuran sampel umumnya akan meningkatkan presisi tetapi tidak akurasi. Ini berarti bahwa meskipun pengukurannya konsisten, pengukuran tersebut akan tetap tidak akurat jika terjadi penyimpangan.
Presisi dan akurasi tidak dapat dipertukarkan; sekumpulan data dapat akurat tetapi tidak presisi, akurat tetapi tidak akurat, atau tidak keduanya.
Dalam pemrosesan dan evaluasi data rutin, teknik yang sering digunakan melibatkan pengukuran berulang dari standar yang dapat dilacak untuk menetapkan keakuratan dan ketepatan proses pengukuran. Standar-standar ini ditetapkan oleh Sistem Satuan Internasional (SI) untuk memastikan konsistensi dan keandalan dalam semua pengukuran di seluruh dunia.
Lebih jauh lagi, keakuratan pengukuran juga melibatkan proses mengoreksi penyimpangan. Misalnya, dalam aplikasi komersial, jika suatu sistem dapat memberikan hasil yang akurat tetapi tidak memperhitungkan bias dalam perhitungannya, validitas sistem tersebut akan dipertanyakan.
Dalam psikometri dan psikofisika, keakuratan dan validitas digunakan secara bergantian, sedangkan ketepatan dianggap sebagai manifestasi keandalan. Konsep-konsep ini membantu peneliti menentukan validitas alat ukur dan konsistensi hasil.
Dalam sistem pengambilan data, keakuratan dan ketepatan merupakan indikator penting untuk mengevaluasi efektivitas akuisisi data.
Terakhir, kita sering menemukan bahwa akurasi dan presisi dapat memiliki arti yang berbeda dalam konteks data yang berbeda. Dalam beberapa kasus, seperti sistem klasifikasi dalam pembelajaran mesin, akurasi digunakan sebagai metrik untuk menilai kemampuan model dalam mengidentifikasi atau mengesampingkan suatu kondisi dengan benar. Di sini, ada metode kuantitatif tertentu untuk akurasi guna mengevaluasi efektivitas dan keandalan model.
Seiring kemajuan teknologi, demikian pula alat pengukuran dan analisis data kita. Namun yang terpenting, sebagai pengguna data, bagaimana kita dapat memastikan keaslian data yang kita peroleh, dan saat menggunakan data ini untuk membuat keputusan, bagaimana kita dapat menghindari membuat pilihan yang salah karena kesalahpahaman tentang akurasi dan presisi?
