Evaluasi Model dan Metrik

Modul 2 - Evaluasi Model dan Metrik

Pada topik Kecerdasan Buatan, bagian ini membahas evaluasi model dan metrik dengan pendekatan konseptual dan praktik. Materi dirancang agar mahasiswa memahami definisi, alur kerja, serta alasan pemilihan pendekatan pada skenario nyata pembelajaran digital.

Konsep inti:
1. Akurasi, precision, recall, dan F1-score untuk klasifikasi.
2. Confusion matrix sebagai alat diagnosis kesalahan model.
3. Bias-variance trade-off dalam memilih model.

Alur penerapan:
1) Identifikasi masalah dan tetapkan metrik keberhasilan.
2) Siapkan data atau artefak yang relevan, termasuk validasi kualitas.
3) Terapkan metode secara bertahap dan dokumentasikan hasil.
4) Evaluasi hasil, lakukan perbaikan, lalu ulangi siklus.

Studi kasus praktis:
Analisis performa model rekomendasi materi remedial untuk mahasiswa berisiko gagal pada kuis mingguan. Fokus utama studi kasus ini adalah menghubungkan konsep teoritis dengan keputusan teknis di lapangan, termasuk pertimbangan trade-off waktu komputasi, akurasi, dan kemudahan implementasi untuk konteks kampus.

Catatan evaluasi:
- Keberhasilan tidak hanya dilihat dari hasil akhir, tetapi juga dari kualitas proses dan interpretasi.
- Gunakan terminologi yang konsisten dengan modul agar komunikasi lintas tim akademik tetap efektif.
- Dokumentasi asumsi dan batasan sangat penting agar eksperimen dapat direplikasi.

Refleksi:
Mahasiswa diharapkan mampu merumuskan hubungan antara konsep evaluasi model dan metrik dan kebutuhan implementasi sistem pembelajaran modern, serta menjelaskan keputusan teknis secara argumentatif dan terukur.