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

2026-08-23T10:30:18Z

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

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 10.30
Baris 1:		Baris 1:
	'''Validasi silang''', '''estimasi rotasi''', atau '''pengujian di luar sampel''' adalah sebuah teknik [[validasi]] model untuk menilai bagaimana hasil [[statistika]] analisis akan menggeneralisasi kumpulan data independen. Teknik ini utamanya digunakan untuk melakukan prediksi model dan memperkirakan seberapa akurat sebuah model prediktif ketika dijalankan dalam praktiknya. Dalam sebuah masalah prediksi, sebuah model biasanya diberikan kumpulan data (dataset) yang diketahui untuk digunakan dalam menjalankan pelatihan (dataset pelatihan), serta kumpulan data yang tidak diketahui (atau data yang pertama kali dilihat) terhadap model yang diuji (''pengujian dataset''). Tujuan dari validasi silang adalah untuk mendefinisikan dataset untuk "menguji" model dalam tahap pelatihan (yaitu, ''validasi data''), dalam rangka untuk membatasi masalah seperti terjadinya overfitting, memberikan wawasan tentang bagaimana model akan menggeneralisasi independen dataset (yaitu, dataset tidak diketahui, misalnya dari masalah nyata), dll.		[[File:K-fold_cross_validation_EN.svg\|thumb\|right\|280px\|Diagram k-fold cross-validation dengan k=4]]

			'''Validasi silang''', '''estimasi rotasi''', atau '''pengujian di luar sampel'''<ref>Seymour Geisser. ''Predictive Inference''. Chapman and Hall. 1993. ISBN 0-412-03471-9.</ref><ref>Ron Kohavi. ''A study of cross-validation and bootstrap for accuracy estimation and model selection''. ''Proceedings of the Fourteenth International Joint Conference on Artificial Intelligence''. Morgan Kaufmann. 1995. Vol. 2 (12). hlm. 1137–1143.</ref><ref>Pierre A. Devijver. [https://archive.org/details/patternrecogniti00unse Pattern Recognition: A Statistical Approach]. Prentice-Hall. 1982.</ref> adalah sebuah teknik [[validasi]] model untuk menilai bagaimana hasil [[statistika]] analisis akan menggeneralisasi kumpulan data independen. Teknik ini utamanya digunakan untuk melakukan prediksi model dan memperkirakan seberapa akurat sebuah model prediktif ketika dijalankan dalam praktiknya. Dalam sebuah masalah prediksi, sebuah model biasanya diberikan kumpulan data (dataset) yang diketahui untuk digunakan dalam menjalankan pelatihan (dataset pelatihan), serta kumpulan data yang tidak diketahui (atau data yang pertama kali dilihat) terhadap model yang diuji (''pengujian dataset'').<ref>[http://www.heatonresearch.com/node/1823 Newbie question: Confused about train, validation and test data!].</ref> Tujuan dari validasi silang adalah untuk mendefinisikan dataset untuk "menguji" model dalam tahap pelatihan (yaitu, ''validasi data''), dalam rangka untuk membatasi masalah seperti terjadinya overfitting, memberikan wawasan tentang bagaimana model akan menggeneralisasi independen dataset (yaitu, dataset tidak diketahui, misalnya dari masalah nyata), dll.

	Satu putaran validasi silang melibatkan pembagian sampel [[data]] ke dalam subset [[Wikipedia:Complement (set theory)\|komplementer,]] melakukan analisis pada satu subset (disebut data pelatihan), dan memvalidasi analisis pada subset lainnya (disebut data validasi atau pengujian). Untuk mengurangi variabilitas, beberapa putaran validasi silang dilakukan dengan menggunakan partisi yang berbeda, dan hasil validasi dirata-ratakan di atas putaran.		Satu putaran validasi silang melibatkan pembagian sampel [[data]] ke dalam subset [[Wikipedia:Complement (set theory)\|komplementer,]] melakukan analisis pada satu subset (disebut data pelatihan), dan memvalidasi analisis pada subset lainnya (disebut data validasi atau pengujian). Untuk mengurangi variabilitas, beberapa putaran validasi silang dilakukan dengan menggunakan partisi yang berbeda, dan hasil validasi dirata-ratakan di atas putaran.

	Salah satu alasan utama untuk menggunakan validasi silang daripada menggunakan validasi konvensional (misalnya mempartisi kumpulan data menjadi dua set, yaitu 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian) adalah bahwa tidak ada cukup data yang tersedia untuk mempartisinya menjadi pelatihan terpisah dan data pengujian tanpa kehilangan pemodelan atau kemampuan pengujian yang signifikan. Dalam kasus ini, cara yang adil untuk memprediksi model prediksi dengan tepat adalah dengan menggunakan validasi silang sebagai teknik umum yang kuat.		Salah satu alasan utama untuk menggunakan validasi silang daripada menggunakan validasi konvensional (misalnya mempartisi kumpulan data menjadi dua set, yaitu 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian) adalah bahwa tidak ada cukup data yang tersedia untuk mempartisinya menjadi pelatihan terpisah dan data pengujian tanpa kehilangan pemodelan atau kemampuan pengujian yang signifikan. Dalam kasus ini, cara yang adil untuk memprediksi model prediksi dengan tepat adalah dengan menggunakan validasi silang sebagai teknik umum yang kuat.<ref>Robert Grossman,. [https://archive.org/details/ensemblemethodsi0000seni Ensemble Methods in Data Mining: Improving Accuracy Through Combining Predictions]. Morgan & Claypool. 2010. doi:10.2200/S00240ED1V01Y200912DMK002.</ref>

	Singkatnya, validasi silang menggabungkan (rata-rata) ukuran kecocokan (prediksi error) dengan melihat nilai rata-rata pada setiap putaran untuk mendapatkan perkiraan kinerja model prediksi yang lebih akurat.		Singkatnya, validasi silang menggabungkan (rata-rata) ukuran kecocokan (prediksi error) dengan melihat nilai rata-rata pada setiap putaran untuk mendapatkan perkiraan kinerja model prediksi yang lebih akurat.

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

			== Sumber dan atribusi ==

			Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Validasi+silang&oldid=29215448 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29215448 (2026-05-11T13:12:17Z), 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.

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

	~~Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Validasi+silang&oldid=29215448 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29215448 (2026~~-05-~~11T13:12:17Z), 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 29215448; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T10:04:12Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29215448; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Validasi silang''', '''estimasi rotasi''', atau '''pengujian di luar sampel''' adalah sebuah teknik [[validasi]] model untuk menilai bagaimana hasil [[statistika]] analisis akan menggeneralisasi kumpulan data independen. Teknik ini utamanya digunakan untuk melakukan prediksi model dan memperkirakan seberapa akurat sebuah model prediktif ketika dijalankan dalam praktiknya. Dalam sebuah masalah prediksi, sebuah model biasanya diberikan kumpulan data (dataset) yang diketahui untuk digunakan dalam menjalankan pelatihan (dataset pelatihan), serta kumpulan data yang tidak diketahui (atau data yang pertama kali dilihat) terhadap model yang diuji (''pengujian dataset''). Tujuan dari validasi silang adalah untuk mendefinisikan dataset untuk "menguji" model dalam tahap pelatihan (yaitu, ''validasi data''), dalam rangka untuk membatasi masalah seperti terjadinya overfitting, memberikan wawasan tentang bagaimana model akan menggeneralisasi independen dataset (yaitu, dataset tidak diketahui, misalnya dari masalah nyata), dll.

Satu putaran validasi silang melibatkan pembagian sampel [[data]] ke dalam subset [[Wikipedia:Complement (set theory)|komplementer,]] melakukan analisis pada satu subset (disebut data pelatihan), dan memvalidasi analisis pada subset lainnya (disebut data validasi atau pengujian). Untuk mengurangi variabilitas, beberapa putaran validasi silang dilakukan dengan menggunakan partisi yang berbeda, dan hasil validasi dirata-ratakan di atas putaran.

Salah satu alasan utama untuk menggunakan validasi silang daripada menggunakan validasi konvensional (misalnya mempartisi kumpulan data menjadi dua set, yaitu 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian) adalah bahwa tidak ada cukup data yang tersedia untuk mempartisinya menjadi pelatihan terpisah dan data pengujian tanpa kehilangan pemodelan atau kemampuan pengujian yang signifikan. Dalam kasus ini, cara yang adil untuk memprediksi model prediksi dengan tepat adalah dengan menggunakan validasi silang sebagai teknik umum yang kuat.

Singkatnya, validasi silang menggabungkan (rata-rata) ukuran kecocokan (prediksi error) dengan melihat nilai rata-rata pada setiap putaran untuk mendapatkan perkiraan kinerja model prediksi yang lebih akurat.

== Referensi ==

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Validasi+silang&oldid=29215448 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29215448 (2026-05-11T13:12:17Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

Validasi silang - Riwayat revisi

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

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29215448; atribusi sumber disertakan.