Lihat sumber Fitur Engineering

'''Fitur engineering''' adalah proses dalam [[pembelajaran mesin]] dan [[analisis data]] yang melibatkan pembuatan, modifikasi, atau pemilihan variabel input (fitur) yang digunakan oleh model prediktif. Tujuannya adalah untuk meningkatkan kinerja model dengan merepresentasikan data secara lebih informatif dan relevan. Proses ini mencakup transformasi data mentah menjadi bentuk yang lebih cocok untuk [[algoritme]] pembelajaran, sehingga model dapat belajar dengan lebih efektif dan efisien. Fitur engineering dianggap sebagai salah satu langkah krusial dalam pengembangan sistem [[kecerdasan buatan]] karena kualitas fitur sering kali lebih berpengaruh daripada kompleksitas model itu sendiri.  

== Konsep Dasar ==
Dalam konteks [[ilmu data]], fitur adalah representasi kuantitatif atau kualitatif dari fenomena yang sedang dianalisis. Fitur engineering mencakup pemahaman mendalam terhadap domain masalah, sehingga fitur yang dibuat dapat menangkap pola penting dalam data. Misalnya, dalam analisis penjualan ritel, fitur dapat mencakup hari dalam minggu, musim, atau promosi yang sedang berlangsung. Proses ini sering kali membutuhkan kombinasi pengetahuan teknis dan keahlian domain.

== Tujuan dan Manfaat ==
Manfaat utama fitur engineering adalah meningkatkan performa model prediksi. Fitur yang baik dapat mengurangi [[overfitting]] maupun [[underfitting]], mempercepat proses pelatihan model, dan mempermudah interpretasi hasil. Selain itu, teknik ini juga membantu dalam mengatasi keterbatasan data mentah, seperti ketidakseimbangan kelas, nilai hilang, atau distribusi yang tidak normal.

== Proses Fitur Engineering ==
Tahapan umum dalam fitur engineering mencakup:
# '''Pemilihan fitur''' (feature selection) untuk mengidentifikasi variabel yang relevan.
# '''Transformasi fitur''' seperti normalisasi, standarisasi, atau [[penskalaan]].
# '''Ekstraksi fitur''' (feature extraction) untuk mengubah data mentah menjadi representasi baru, misalnya menggunakan [[analisis komponen utama]] (PCA).
# '''Pembuatan fitur baru''' berdasarkan kombinasi variabel yang ada atau pengetahuan domain.

== Teknik Transformasi ==
Teknik transformasi sering digunakan untuk menyesuaikan skala dan distribusi data. Misalnya, normalisasi dapat dilakukan dengan rumus:
<math>x' = \frac{x - \min(x)}{\max(x) - \min(x)}</math>
Sedangkan standarisasi dapat menggunakan:
<math>z = \frac{x - \mu}{\sigma}</math>
Transformasi ini membantu algoritme yang sensitif terhadap skala, seperti [[regresi logistik]] atau [[support vector machine]].

== Ekstraksi Fitur ==
Ekstraksi fitur bertujuan untuk mengurangi dimensi data sambil mempertahankan informasi penting. Metode populer termasuk [[PCA]], [[analisis faktor]], atau [[embedding]] dalam [[jaringan saraf tiruan]]. Dengan mengurangi jumlah fitur, kompleksitas komputasi berkurang dan risiko overfitting dapat ditekan.

== Pembuatan Fitur Baru ==
Pembuatan fitur baru (feature creation) melibatkan penggabungan atau transformasi fitur yang sudah ada untuk menciptakan representasi yang lebih informatif. Contohnya, dalam prediksi konsumsi energi, dapat dibuat fitur rasio penggunaan energi per meter persegi atau per jam. Pendekatan ini sering mengandalkan pengetahuan domain untuk menghasilkan fitur yang relevan.

== Pemilihan Fitur ==
Pemilihan fitur (feature selection) adalah proses memilih subset fitur yang paling relevan untuk model. Metode yang umum digunakan antara lain:
# '''Filter method''' seperti korelasi Pearson atau skor [[chi-kuadrat]].
# '''Wrapper method''' yang menggunakan model pembelajaran untuk mengevaluasi kombinasi fitur.
# '''Embedded method''' seperti [[LASSO]] yang menggabungkan seleksi fitur dalam proses pelatihan.

== Tantangan dalam Fitur Engineering ==
Beberapa tantangan yang sering dihadapi meliputi keterbatasan data, keberadaan [[noise]] atau data yang tidak relevan, dan risiko overfitting akibat terlalu banyak fitur. Selain itu, pembuatan fitur yang kompleks dapat meningkatkan waktu komputasi dan membutuhkan sumber daya besar.

== Automatisasi Fitur Engineering ==
Dengan kemajuan [[AutoML]], proses fitur engineering semakin banyak diotomatisasi. Perangkat seperti [[FeatureTools]] atau modul dalam pustaka pembelajaran mesin modern dapat secara otomatis membuat dan memilih fitur. Meskipun demikian, intervensi manusia tetap penting untuk memastikan relevansi dan interpretabilitas.

== Studi Kasus ==
Sebagai contoh, dalam analisis prediksi gagal bayar pinjaman di sektor [[keuangan]], fitur engineering dapat mencakup pembuatan variabel rasio utang terhadap pendapatan, riwayat pembayaran, dan jumlah rekening aktif. Fitur-fitur ini dapat memberikan informasi yang lebih kaya kepada model dibandingkan hanya menggunakan data mentah seperti jumlah pinjaman.

== Peran dalam Pemodelan ==
Fitur engineering memiliki peran sentral dalam siklus pengembangan model pembelajaran mesin. Bahkan dengan algoritme canggih seperti [[deep learning]], kualitas fitur masukan tetap memengaruhi hasil akhir. Dalam beberapa kasus, pemodelan yang sederhana dengan fitur yang baik dapat mengungguli model kompleks dengan fitur yang kurang relevan.

== Kesimpulan ==
Secara keseluruhan, fitur engineering adalah keterampilan penting bagi praktisi [[data science]]. Dengan pemahaman yang baik tentang data dan domain, pembuatan serta pemilihan fitur yang tepat dapat secara signifikan meningkatkan kinerja model prediksi. Meskipun teknologi otomatis terus berkembang, pendekatan manual yang berbasis pengetahuan tetap menjadi landasan dalam praktik ini.