Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-25T04:06:11Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 25 Agustus 2026 04.06
Baris 1:		Baris 1:
	Dalam [[matematika]], [[Statistika\|statistik]], [[Matematika keuangan\|keuangan]], dan [[ilmu komputer]], terutama dalam [[pemelajaran mesin]] dan masalah invers, '''regularisasi''' adalah proses yang mengubah [[Penyelesaian masalah\|jawaban suatu masalah]] menjadi jawaban yang lebih sederhana. Metode ini sering digunakan untuk memecahkan masalah yang sulit atau untuk mencegah ''[[overfitting]]''.		[[File:Regularization.svg\|thumb\|right\|280px\|Fungsi hijau dan biru keduanya mengalami kerugian nol pada titik-titik data yang ada. Model yang telah dilatih dapat diarahkan untuk lebih memilih fungsi hijau yang mungkin dapat menggeneralisasi lebih baik ke lebih banyak titik yang diambil dari distribusi yang tidak diketahui dengan menyesuaikan \lambda , bobot dari data regularisasi]]

			Dalam [[matematika]], [[Statistika\|statistik]], [[Matematika keuangan\|keuangan]], <ref>Anastasis Kratsios. [https://mdpi.com/2227-9091/8/2/40 Deep Arbitrage-Free Learning in a Generalized HJM Framework via Arbitrage-Regularization Data]. 2020. Vol. 8 (2). hlm. [https://www.mdpi.com/2227-9091/8/2/40]. doi:10.3390/risks8020040.</ref>dan [[ilmu komputer]], terutama dalam [[pemelajaran mesin]] dan masalah invers, '''regularisasi''' adalah proses yang mengubah [[Penyelesaian masalah\|jawaban suatu masalah]] menjadi jawaban yang lebih sederhana. Metode ini sering digunakan untuk memecahkan masalah yang sulit atau untuk mencegah ''[[overfitting]]''.<ref>Peter Bühlmann. ''Statistics for High-Dimensional Data''. 2011. hlm. 9. doi:10.1007/978-3-642-20192-9. ISBN 978-3-642-20191-2.</ref>

	Meskipun prosedur regularisasi dapat dibagi dalam banyak cara. Regularisasi dapat dibagi sebagai berikut.		Meskipun prosedur regularisasi dapat dibagi dalam banyak cara. Regularisasi dapat dibagi sebagai berikut.
Baris 8:		Baris 10:
	Dalam regularisasi eksplisit, terlepas dari masalah atau modelnya, selalu ada dua suku: suku data, yang terkait dengan kemungkinan pengukuran (''likelihood''), dan suku regularisasi, yang terkait dengan prior. Dengan menggabungkan keduanya menggunakan statistik Bayesian, kita dapat menghitung posterior yang mencakup kedua sumber informasi tersebut, sehingga menstabilkan proses estimasi. Dengan menyeimbangkan kedua tujuan ini, kita memilih untuk lebih berorientasi pada data atau untuk menegakkan regularisasi (untuk mencegah overfitting). Ada cabang penelitian khusus yang membahas berbagai kemungkinan regularisasi. Dalam praktiknya, seseorang biasanya mencoba regularisasi tertentu dan kemudian mencari tahu densitas probabilitas yang sesuai dengan regularisasi tersebut untuk membenarkan pemilihan tersebut. Ini juga bisa dimotivasi secara fisik melalui akal sehat atau intuisi.		Dalam regularisasi eksplisit, terlepas dari masalah atau modelnya, selalu ada dua suku: suku data, yang terkait dengan kemungkinan pengukuran (''likelihood''), dan suku regularisasi, yang terkait dengan prior. Dengan menggabungkan keduanya menggunakan statistik Bayesian, kita dapat menghitung posterior yang mencakup kedua sumber informasi tersebut, sehingga menstabilkan proses estimasi. Dengan menyeimbangkan kedua tujuan ini, kita memilih untuk lebih berorientasi pada data atau untuk menegakkan regularisasi (untuk mencegah overfitting). Ada cabang penelitian khusus yang membahas berbagai kemungkinan regularisasi. Dalam praktiknya, seseorang biasanya mencoba regularisasi tertentu dan kemudian mencari tahu densitas probabilitas yang sesuai dengan regularisasi tersebut untuk membenarkan pemilihan tersebut. Ini juga bisa dimotivasi secara fisik melalui akal sehat atau intuisi.

	Dalam [[Pemelajaran terarah\|pemelajaran mesin]], istilah data terkait dengan data pelatihan, sementara regularisasi adalah pilihan model atau modifikasi pada algoritma. Tujuan utamanya selalu untuk mengurangi [[Galat generalisasi\|kesalahan generalisasi]], yaitu skor kesalahan dengan model terlatih pada set evaluasi, bukan data pelatihan.		Dalam [[Pemelajaran terarah\|pemelajaran mesin]], istilah data terkait dengan data pelatihan, sementara regularisasi adalah pilihan model atau modifikasi pada algoritma. Tujuan utamanya selalu untuk mengurangi [[Galat generalisasi\|kesalahan generalisasi]], yaitu skor kesalahan dengan model terlatih pada set evaluasi, bukan data pelatihan.<ref>Ian Goodfellow. [https://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html Deep Learning Book].</ref>

	Salah satu penggunaan regularisasi yang paling awal adalah regularisasi Tikhonov (regresi ridge), yang terkait dengan metode kuadrat terkecil.		Salah satu penggunaan regularisasi yang paling awal adalah regularisasi Tikhonov (regresi ridge), yang terkait dengan metode kuadrat terkecil.

	== Lihat juga ==		== Lihat juga ==

	* Interpretasi Bayesian tentang regularisasi		* Interpretasi Bayesian tentang regularisasi
	* Pertukaran bias-varians		* Pertukaran bias-varians
Baris 23:		Baris 24:

	== Catatan ==		== Catatan ==


	== Referensi ==		== Referensi ==
			<references />

	*		== Sumber dan atribusi ==

			Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Regularisasi+%28matematika%29&oldid=29301532 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29301532 (2026-06-01T05:51:26Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Gambar pada artikel ini bersumber dari Wikimedia Commons dan mengikuti ketentuan lisensi masing-masing berkas. Mohon gunakan konten dan media secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->
	~~== Sumber dan atribusi ==~~

	~~Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Regularisasi+%28matematika%29&oldid=29301532 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29301532 (2026~~-06-~~01T05:51:26Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi~~-~~BerbagiSerupa (CC BY~~-~~SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.~~

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29301532; atribusi sumber disertakan.

2026-08-25T03:35:20Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29301532; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

Dalam [[matematika]], [[Statistika|statistik]], [[Matematika keuangan|keuangan]], dan [[ilmu komputer]], terutama dalam [[pemelajaran mesin]] dan masalah invers, '''regularisasi''' adalah proses yang mengubah [[Penyelesaian masalah|jawaban suatu masalah]] menjadi jawaban yang lebih sederhana. Metode ini sering digunakan untuk memecahkan masalah yang sulit atau untuk mencegah ''[[overfitting]]''.

Meskipun prosedur regularisasi dapat dibagi dalam banyak cara. Regularisasi dapat dibagi sebagai berikut.

* '''Regularisasi eksplisit''' adalah regularisasi yang dilakukan ketika seseorang secara eksplisit menambahkan suatu suku dalam masalah optimasi. Suku-suku ini dapat berupa prior, penalti, atau kendala. Regularisasi eksplisit umumnya digunakan pada masalah optimasi yang tidak terdefinisi dengan baik (''ill-posed optimization problems''). Suku regularisasi, atau penalti, memberikan biaya pada fungsi optimisasi untuk membuat solusi optimal menjadi unik.
* '''Regularisasi implisit''' adalah semua bentuk regularisasi lainnya. Ini termasuk, misalnya, ''[[Early stopping (pemelajaran mesin)|early stopping]]'', penggunaan fungsi kerugian yang ''robust'', dan penghapusan data pencilan (''outlier''). Regularisasi implisit pada dasarnya ada di mana-mana dalam pendekatan pemelajaran mesin modern, termasuk [[penurunan gradien stokastik]] untuk melatih [[Pemelajaran dalam|jaringan saraf dalam]], dan [[metode ensemble]] (seperti [[Random forest|Random Forest]] dan [[Gradient boosting|Gradient Boosted Tree]]).

Dalam regularisasi eksplisit, terlepas dari masalah atau modelnya, selalu ada dua suku: suku data, yang terkait dengan kemungkinan pengukuran (''likelihood''), dan suku regularisasi, yang terkait dengan prior. Dengan menggabungkan keduanya menggunakan statistik Bayesian, kita dapat menghitung posterior yang mencakup kedua sumber informasi tersebut, sehingga menstabilkan proses estimasi. Dengan menyeimbangkan kedua tujuan ini, kita memilih untuk lebih berorientasi pada data atau untuk menegakkan regularisasi (untuk mencegah overfitting). Ada cabang penelitian khusus yang membahas berbagai kemungkinan regularisasi. Dalam praktiknya, seseorang biasanya mencoba regularisasi tertentu dan kemudian mencari tahu densitas probabilitas yang sesuai dengan regularisasi tersebut untuk membenarkan pemilihan tersebut. Ini juga bisa dimotivasi secara fisik melalui akal sehat atau intuisi.

Dalam [[Pemelajaran terarah|pemelajaran mesin]], istilah data terkait dengan data pelatihan, sementara regularisasi adalah pilihan model atau modifikasi pada algoritma. Tujuan utamanya selalu untuk mengurangi [[Galat generalisasi|kesalahan generalisasi]], yaitu skor kesalahan dengan model terlatih pada set evaluasi, bukan data pelatihan.

Salah satu penggunaan regularisasi yang paling awal adalah regularisasi Tikhonov (regresi ridge), yang terkait dengan metode kuadrat terkecil.

== Lihat juga ==

* Interpretasi Bayesian tentang regularisasi
* Pertukaran bias-varians
* Regularisasi matriks
* Regularisasi dengan penyaringan spektral
* Kuadrat terkecil yang teratur
* [[Pengali Lagrange]]
* Pengurangan varians

== Catatan ==

== Referensi ==

*

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Regularisasi+%28matematika%29&oldid=29301532 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29301532 (2026-06-01T05:51:26Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

Regularisasi (matematika) - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29301532; atribusi sumber disertakan.