Normalisasi adalah proses penting dalam analisis data yang digunakan untuk menyesuaikan skala nilai antar fitur dalam dataset. Tanpa normalisasi, model pembelajaran mesin atau algoritma statistik bisa memberikan hasil yang tidak akurat atau bias. Berikut adalah beberapa alasan mengapa normalisasi perlu dilakukan:

  1. Menghindari Ketidakseimbangan Skala Antar Fitur
    Dataset sering kali berisi fitur dengan rentang nilai yang berbeda, seperti perbedaan antara gaji yang dapat mencapai ratusan juta dan umur yang berkisar antara 20 hingga 70 tahun. Jika tidak dinormalisasi, fitur dengan skala besar (misalnya gaji) akan mendominasi model, sehingga mengabaikan fitur lain yang tidak kalah penting, seperti umur. Normalisasi memastikan semua fitur berperan secara seimbang dalam proses analisis​
  2. Meningkatkan Kinerja Model Pembelajaran Mesin
    Beberapa algoritma pembelajaran mesin, seperti regresi linier, KNN (K-Nearest Neighbor), dan SVM (Support Vector Machine), sangat bergantung pada jarak atau perbandingan antara fitur. Tanpa normalisasi, perbedaan skala antar fitur bisa menyebabkan model tidak optimal. Misalnya, algoritma KNN yang mengandalkan pengukuran jarak akan lebih memperhitungkan fitur dengan nilai besar, menyebabkan bias pada keputusan yang diambil​
  3. Mengurangi Kompleksitas Data
    Dalam data yang kompleks, seperti data yang menggabungkan berbagai tipe informasi (nominal dan numerik), normalisasi membantu menyederhanakan dan memfokuskan analisis. Misalnya, dalam analisis karyawan yang memegang beberapa jabatan, normalisasi bisa menghapus data yang tidak relevan, menyederhanakan struktur data, dan memudahkan interpretasi​
  4. Meningkatkan Konsistensi Data
    Normalisasi juga membantu memastikan bahwa data yang digunakan dalam model lebih konsisten, menghindari perbedaan interpretasi yang disebabkan oleh rentang nilai yang sangat bervariasi. Misalnya, metode Min-Max Normalization mengubah semua nilai menjadi skala [0, 1], memudahkan pembacaan dan perbandingan antar data​
  5. Menyesuaikan dengan Algoritma yang Memerlukan Skala yang Sama
    Beberapa teknik analisis, seperti K-means clustering, memerlukan bahwa semua fitur memiliki skala yang serupa untuk meminimalkan distorsi dalam pengelompokan. Normalisasi membantu memastikan bahwa setiap fitur memberikan kontribusi yang proporsional dalam pemodelan​

Dalam praktiknya, ada beberapa teknik normalisasi yang umum digunakan, seperti Min-Max scaling, Z-score standardization, dan Decimal scaling. Pemilihan metode bergantung pada sifat data dan kebutuhan analisis​

 

 

Referensi:

  • Rumah Coding. “Normalisasi dan Standarisasi Data dengan Scikit-Learn.” rumahcoding.id, 2024.
  • Trivusi. “Normalisasi Data: Pengertian, Tujuan, dan Metodenya.” trivusi.web.id, 2024.
  • Ilmudatapy. “3 Metode Normalisasi Data (Feature Scaling) di Python.” ilmudatapy.com, 2024.
  • Penerbit Deepublish. “Normalisasi Data dalam Penelitian.” penerbitdeepublish.com, 2024.