Langsung ke konten utama

Metode Normalisasi


Ada berbagai macam metode normalisasi, seperti MinMax, Zscore, Decimal Scaling, Sigmoid, dan Softmax. Pemakaiannya tergantung pada kebutuhan dari dataset dan jenis analisa yang dilakukan.

MinMax

Metode Min-Max merupakan metode yang cukup bisa dibayangkan karena termasuk metode normalisasi yang bersifat linier dengan data aslinya. Namun, metode ini bisa menyebabkan out of bound pada beberapa kasus.

Kenapa bisa terjadi out of bound? Out of Bound terjadi apabila ada data baru masuk, dimana data tersebut melebihi nilai maksimal atau nilai minimal dari data yang sudah ada. Secara otomatis, perhitungan yang berlaku pada data yang sudah diperoleh tadi harus diulangi lagi semuanya dengan data baru yang masuk atau data baru yang mempunyai nilai maksimal/minimum yang melebihi tadi tidak bisa diproses. Karena kekurangan inilah MinMax tidak cocok untuk analisa real time / evolving system. Dimungkinkan dalam kasus-kasus terjadi kasus out of bound pada MinMax.

MinMax sangat dianjurkan untuk kasus-kasus berbasis time frame analisis dan forecasting. Perhitungan dari metode ini cukup mengurangi data yang asli dengan nilai minimal dari fitur tersebut, kemudian hasil tersebut dikalikan dari hasil pengurangan nilai maximal yang baru dengan nilai minimal yang baru dan kemudian dibagi dengan nilai max dan min data di setiap fitur terakhir ditambah dengan nilai min yang baru.

Z-Score

Zscore adalah metode yang sering digunakan dalam berbagai penelitian berbasis data mining atau data science. Z-score merupakan metode normalisasi yang berdasarkan mean (nilai rata-rata) dan standard deviation (deviasi standar) dari data. Kenapa Z-Score sangat populer? Selain tidak banyak variabel yang diset dalam perhitungannya. Z-Score sangat dinamis dalam melakukan perhitungan normalisasi. Kelemahan dari Z-Score adalah prosesnya akan terulang lagi jika ada data baru yang masuk. Selain itu elemen yang dibutuhkan untuk perhitungan Z-Score juga membutuhkan proses yang cukup lama baik standar deviation ataupun rata-rata dari setiap kolom.

Decimal Scaling

Softmax

Softmax merupakan metode normalisasi pengembangan transformasi secara linier. Output range-nya adalah 0-1. Metode ini sangat berguna pada saat data yang ada melibatkan data outlier.

Sigmoid

Sigmoidal merupakan metode normalization melakukan normalisasi data secara nonlinier ke dalam range -1 s/d 1 dengan menggunakan fungsi sigmoid. Metode ini sangat berguna pada saat data yang ada melibatkan data outlier. Data outlier adalah data yang keluar jauh dari jangkauan data lainnya

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Bermain Bersama Teknologi untuk Atasi Hoax di Musim Pesta Politik

  Musim pesta politik seringkali menjadi momen rawan penyebaran hoaks. Oleh karena itu, penting bagi kamu untuk memahami cara hoaks merambah dunia digital, terutama dalam konteks pesta politik, dan bagaimana kamu dapat mengidentifikasi serta menghindarinya dengan lebih baik. Berikut adalah beberapa langkah yang dapat diambil: 1. Pahami Pola Penyebaran di Media Sosial Hoaks cenderung menyebar dengan cepat melalui media sosial. Pahami bahwa informasi yang terlihat mencolok atau kontroversial seringkali menjadi sasaran utama penyebaran hoaks. Jika suatu informasi terlihat berbeda dari biasanya, luangkan waktu untuk memeriksanya lebih lanjut sebelum kamu mempercayainya atau menyebarkannya. 2. Verifikasi dari Sumber Terpercaya Sebelum kamu menyebarkan berita atau informasi, pastikan untuk memverifikasinya dari sumber yang terpercaya. Cek keberitaan dari situs berita resmi atau sumber informasi lain yang memiliki reputasi baik. Jangan hanya mengandalkan judul atau cuplikan, tetapi baca selur

Tips & Trik Cari Rumah yang Cocok untuk Work From Home di Medan: Dapatkan Cuan dari Rumah Anda

   Sebagai seorang software developer, pandemi telah mengubah cara saya bekerja. Sebelum pandemi, saya bekerja di kantor setiap hari dan berkomunikasi dengan rekan kerja dan klien secara langsung. Namun, sekarang saya harus bekerja dari rumah dan berkomunikasi dengan rekan kerja dan klien melalui internet. Namun, untuk dapat bekerja dengan produktif di rumah, rumah yang cocok untuk WFH dan WAH sangat penting. Selama pandemi, saya menemukan bahwa rumah yang tidak cocok untuk WFH dan WAH dapat menyebabkan masalah seperti kesulitan dalam fokus, kurangnya privasi, dan keterbatasan dalam komunikasi dengan rekan kerja. Oleh karena itu, saya mencari rumah yang cocok untuk WFH dan WAH di Medan. Menemukan rumah yang tepat di Medan dapat menjadi tugas yang tidak mudah. Namun, jangan khawatir, kami memiliki beberapa tips dan trik untuk menemukan rumah yang cocok di Medan. Pertama, cari rumah di kota Medan yang memiliki akses mudah ke fasilitas umum seperti toko, restoran, dan kantor. Ini akan mem

Mengenal Lebih Dekat Gemini: Google's Breakthrough in Conversational AI

  Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) semakin mengalami perkembangan pesat, membawa kita ke era di mana teknologi semakin memahami dan merespons kebutuhan manusia. Salah satu terobosan terbaru dalam dunia kecerdasan buatan adalah proyek Gemini dari Google. Dengan klaimnya yang ambisius untuk melampaui kemampuan Chat GPT 4, Gemini menjadi sorotan utama dalam dunia AI. Google's Gemini: Memperkenalkan Standar Baru dalam AI Percakapan Gemini, yang dihadirkan oleh Google, bukan sekadar proyek AI biasa. Ia muncul sebagai kekuatan utama dalam bidang kecerdasan buatan percakapan. Arsitekturnya memiliki kemampuan multitasking yang tak tertandingi, mampu menangani banyak tugas kompleks secara bersamaan dengan efisiensi yang luar biasa. Dibandingkan dengan Chat GPT 4, yang sebelumnya dianggap sebagai puncak kemampuan AI dalam percakapan, Gemini memperlihatkan keunggulan yang signifikan. Gemini tidak hanya lebih cepat dalam menyelesaikan tugas-tugasnya, tetapi juga mampu beradaptasi