Bootstrap (Resampling)

Bootstrap adalah salah satu metode resampling yang sangat populer dalam dunia statistika. Metode ini digunakan untuk memperkirakan distribusi statistik suatu sampel data dengan melakukan pengambilan sampel ulang secara acak dengan penggantian. Bootstrap memungkinkan analisis yang lebih mendalam tanpa perlu membuat asumsi distribusi khusus pada data.

Cara Kerja Bootstrap

Pada dasarnya, bootstrap bekerja dengan mengambil banyak sampel dari data asli secara acak, lalu menghitung statistik yang diinginkan dari setiap sampel tersebut. Proses ini dilakukan berulang kali hingga diperoleh distribusi statistik yang stabil. Dengan begitu, kita bisa mengestimasi confidence interval dan mengukur variabilitas statistik dari data yang tersedia.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan utama bootstrap adalah fleksibilitasnya, karena tidak memerlukan asumsi distribusi data. Namun, kelemahannya adalah metode ini bisa menjadi sangat berat secara komputasi, terutama untuk dataset besar. Selain itu, hasil bootstrap dapat kurang akurat jika data asli sangat kecil atau tidak representatif.

Penggunaan dalam Ilmu Data

Metode bootstrap banyak digunakan dalam machine learning, bioinformatika, dan ekonomi. Contoh penggunaan nyatanya adalah untuk mengestimasi standar error dari parameter model regresi atau untuk membangun interval kepercayaan pada prediksi hasil model.