Overfitting dan Underfitting Machine Learning: Panduan Lengkap

Dalam machine learning, tujuan utama kita adalah membangun model yang dapat membuat prediksi akurat pada data baru, bukan hanya data yang digunakan saat pelatihan (training data). Dua masalah umum yang sering menghambat tujuan ini adalah overfitting dan underfitting. Bayangkan seorang siswa yang hanya menghafal soal-soal ujian tanpa memahami konsepnya (overfitting), dan siswa lain yang bahkan tidak belajar sama sekali (underfitting). Keduanya tidak akan mendapatkan hasil yang baik saat ujian sebenarnya. Memahami overfitting dan underfitting sangat penting agar model machine learning yang kita buat memiliki kemampuan generalisasi yang baik. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang pengertian, penyebab, cara mendeteksi, dan solusi untuk mengatasi overfitting dan underfitting dalam machine learning.

Pengertian Overfitting dan Underfitting

Apa Itu Overfitting?

Overfitting terjadi ketika model terlalu “mempelajari” data training, termasuk detail-detail yang tidak relevan seperti noise dan outlier. Akibatnya, model memiliki performa yang sangat baik pada data training, tetapi buruk pada data baru (data testing) karena tidak mampu melakukan generalisasi dengan baik. Model yang overfitting cenderung terlalu kompleks dan memiliki varians yang tinggi.

Contoh overfitting bisa diilustrasikan dalam grafik regresi. Garis model yang overfitting akan terlihat terlalu “berkelok-kelok,” berusaha melewati setiap titik data training. Meskipun terlihat sempurna pada data training, model ini akan menghasilkan error yang besar pada data testing.

Baca juga: 10 Kesalahan Machine Learning yang Harus Dihindari Pemula

Apa Itu Underfitting?

Underfitting terjadi ketika model terlalu “sederhana” untuk menangkap pola yang mendasari data. Model tidak cukup fleksibel untuk merepresentasikan hubungan antara fitur (variabel independen) dan target (variabel dependen). Akibatnya, model memiliki performa yang buruk, baik pada data training maupun data testing. Model yang underfitting cenderung memiliki bias yang tinggi.

Dalam grafik regresi, model yang underfitting akan terlihat sebagai garis lurus yang tidak merepresentasikan data training dengan baik, dan tentu saja menghasilkan error yang besar pada data testing.

Perbedaan Utama Overfitting dan Underfitting

Perbedaan utama antara overfitting dan underfitting dapat dirangkum dalam tabel berikut:

Penyebab Overfitting dan Underfitting

Faktor-faktor Penyebab Overfitting

• Data training terlalu sedikit: Jika data training terlalu sedikit, model cenderung “menghafal” data tersebut daripada mempelajari pola yang mendasarinya.
• Model terlalu kompleks: Model dengan terlalu banyak fitur atau parameter memiliki fleksibilitas yang berlebihan, sehingga dapat menangkap noise dalam data.
• Noise dan outlier: Data yang mengandung banyak noise (data yang tidak relevan) dan outlier (data yang sangat berbeda dari data lainnya) dapat “membingungkan” model.

Data training yang terbatas memang menjadi salah satu penyebab utama overfitting. Dengan sedikitnya contoh untuk dipelajari, model cenderung menganggap variasi kecil dalam data sebagai pola yang signifikan, padahal bisa jadi hanya kebetulan.

Faktor-faktor Penyebab Underfitting

• Model terlalu sederhana: Model dengan terlalu sedikit fitur atau parameter tidak memiliki kapasitas yang cukup untuk menangkap kompleksitas data.
• Fitur tidak relevan: Jika fitur yang digunakan tidak memiliki hubungan yang kuat dengan variabel target, model akan kesulitan untuk membuat prediksi yang akurat.
• Data training terlalu noisy: Dalam konteks ini, noisy berarti terlalu banyak fitur yang tidak relevan, bukan hanya sekadar outlier.

Model yang terlalu sederhana tidak selalu menjadi penyebab underfitting, tetapi seringkali memang demikian. Jika data yang dihadapi relatif sederhana, model yang sederhana mungkin sudah cukup. Namun, jika data memiliki pola yang kompleks, model yang sederhana tidak akan mampu menangkap pola tersebut.

Cara Mendeteksi Overfitting dan Underfitting

Strategi Mendeteksi Overfitting

• Membandingkan performa model: Jika performa model pada data training jauh lebih baik daripada data testing, ini adalah indikasi kuat overfitting.
• Cross-validation: Teknik cross-validation, seperti k-fold cross-validation, membagi data menjadi beberapa *fold* dan melatih model pada beberapa kombinasi *fold* tersebut. Cara ini memberikan estimasi performa model yang lebih akurat dan membantu mendeteksi overfitting.
• Learning curve: Learning curve adalah grafik yang menunjukkan performa model (misalnya, akurasi atau error) pada data training dan testing seiring bertambahnya jumlah data training atau iterasi. Pada kasus overfitting, learning curve akan menunjukkan performa data training yang terus meningkat, sedangkan performa data testing akan stagnan atau bahkan menurun.

Baca juga: Cross Validation: Panduan Lengkap Evaluasi Model AI 2025

Strategi Mendeteksi Underfitting

• Performa model buruk: Performa model yang buruk, baik pada data training maupun data testing, merupakan indikasi utama underfitting.
• Learning Curve: Pada kasus underfitting, learning curve akan menunjukkan performa data training dan data testing sama-sama rendah dan mungkin tidak kunjung membaik.

Cara Mengatasi Overfitting dan Underfitting

Solusi untuk Mengatasi Overfitting

• Kumpulkan lebih banyak data: Ini adalah cara terbaik untuk mengatasi overfitting, tetapi seringkali tidak memungkinkan.
• Regularisasi: Teknik regularisasi (L1/Lasso, L2/Ridge) menambahkan “penalti” pada kompleksitas model, sehingga mencegahnya menjadi terlalu kompleks.
• Kurangi kompleksitas model: Kurangi jumlah fitur atau parameter model.
• Dropout: Teknik dropout (khusus untuk neural networks) secara acak “mematikan” beberapa neuron selama pelatihan, memaksa jaringan untuk belajar dengan cara yang lebih terdistribusi.
• Early stopping: Hentikan pelatihan model sebelum mencapai titik di mana performanya pada data testing mulai menurun.
• Data augmentation: Buat variasi data training yang sudah ada (misalnya, rotasi, pergeseran, zoom pada gambar) untuk memperbanyak data training secara artifisial.
• Feature selection: Pilih fitur yang paling relevan untuk model, dan buang fitur yang tidak relevan atau redundan.

Baca juga: Mencegah Overfitting, Panduan Lengkap Regularization Deep Learning

Solusi untuk Mengatasi Underfitting

• Tingkatkan kompleksitas model: Tambahkan fitur atau parameter model.
• Gunakan fitur yang lebih relevan: Lakukan *feature engineering* untuk membuat fitur baru yang lebih informatif.
• Coba model yang lebih kompleks: Jika menggunakan model linier, coba model non-linier (misalnya, Support Vector Machine, Decision Tree, atau Neural Network).

Teknik-teknik Umum yang Dapat Membantu

• Ensemble Methods: Menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas. Contohnya termasuk bagging, boosting, dan stacking.
• Hyperparameter Tuning: Proses optimasi untuk menemukan kombinasi hyperparameter terbaik bagi model.
• Model Selection: Proses pemilihan model machine learning terbaik yang paling sesuai dengan data dan tujuan yang ingin dicapai.

Bias-Variance Tradeoff

Bias-variance tradeoff adalah konsep fundamental dalam machine learning yang berkaitan erat dengan overfitting dan underfitting. Bias mengacu pada kesalahan sistematis yang disebabkan oleh model yang terlalu sederhana (underfitting), sedangkan variance mengacu pada sensitivitas model terhadap fluktuasi dalam data training (overfitting). Tujuan kita adalah mencari titik keseimbangan antara bias dan variance untuk mendapatkan model dengan generalisasi yang baik.

Baca juga: Memahami Bias Variance Tradeoff dalam AI untuk Model Lebih Akurat

Kesimpulan

Overfitting dan underfitting adalah dua masalah utama yang dapat menghambat performa model machine learning. Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan “menghafal” data training, sedangkan underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak mampu menangkap pola dalam data. Dengan memahami penyebab, cara mendeteksi, dan solusi untuk kedua masalah ini, kita dapat membangun model machine learning yang lebih baik dan lebih mampu melakukan generalisasi pada data baru. Pemilihan model yang tepat sangatlah penting, dan seringkali melibatkan proses trial and error serta evaluasi yang cermat.

Jika Anda ingin solusi yang lebih komprehensif untuk kebutuhan digital bisnis Anda, termasuk pengembangan aplikasi dan website, serta optimasi dengan teknologi AI terdepan, Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana Kirim.ai dapat membantu.