Pernah mendengar istilah akurasi dan presisi? Kedua kata tersebut sering digunakan bersama-sama dan bahkan sudah menjadi substitusi satu sama lain. Padahal kedua kata tersebut memiliki arti yang berbeda sehingga tidak dapat digunakan yang mana saja dalam suatu kalimat. Dalam pemodelan prediksi, akurasi dan presisi memiliki arti yang berbeda. Sebelum membahas arti dari setiap kata tersebut, ada baiknya kita lihat dahulu gambar berikut
Dari contoh gambar di atas dapat ditarik kesipulan bahwa
Akurasi menunjukan kedekatan antara nilai prediksi/model dengan nilai aktual (real).
Presisi menunjukan seberapa besar kedekatan nilai prediksi/model satu sama lain.
Memisahkan error menjadi akurasi dan presisi sangat berguna untuk identifikasi bias, yaitu perbedaan nilai prediksi/model dengan nilai yang diprediksi (nilai sebenarnya). Jika suatu prediksi/model memiliki presisi tinggi namun akurasi rendah, maka terdapat kemungkinan prediksi/model memiliki penyumbang error yang sistemik.
Jika anda masih tidak yakin istilah akurasi atau presisi yang akan digunakan, tidak perlu cemas. Kedua istilah ini sering tertukar penggunaannya, bahkan oleh saya sendiri pun.
EROR..
Dalam statistik, kesalahan (atau sisa) bukan "kesalahan" melainkan perbedaan antara dihitung, diperkirakan, atau nilai terukur dan nilai sebenarnya, ditentukan, atau secara teoritis benar diterima. Lihat juga kesalahan observasional.
Dalam ilmu pengetahuan dan rekayasa pada umumnya kesalahan didefinisikan sebagai perbedaan antara kinerja yang diinginkan dan aktual atau perilaku dari sistem atau objek. Definisi ini adalah dasar dari operasi untuk berbagai jenis sistem kontrol, di mana kesalahan didefinisikan sebagai perbedaan antara set point dan nilai proses. Contoh ini akan menjadi termostat dalam sistem-pemanasan rumah pengoperasian peralatan pemanas dikendalikan oleh perbedaan (kesalahan) antara pengaturan termostat dan suhu udara merasakan. Pendekatan lain adalah terkait dengan mempertimbangkan hipotesis ilmiah sebagai benar atau salah, melahirkan dua jenis atau kesalahan: Tipe 1 dan Tipe 2. Yang pertama adalah ketika sebuah hipotesis yang benar dianggap salah, sedangkan yang kedua adalah sebaliknya (yang palsu dianggap benar).
Insinyur berusaha untuk merancang perangkat, mesin dan sistem dan sedemikian rupa untuk mengurangi atau sebaiknya menghindari efek kesalahan, baik disengaja atau tidak. Seperti kesalahan dalam sistem dapat menjadi kesalahan desain laten yang mungkin tidak diketahui selama bertahun-tahun, sampai hak mengatur keadaan muncul yang menyebabkan mereka menjadi aktif. Kesalahan lain dalam sistem rekayasa dapat timbul karena kesalahan manusia, yang mencakup bias kognitif. Faktor manusia rekayasa sering diterapkan untuk desain dalam upaya untuk meminimalkan jenis kesalahan dengan membuat sistem yang lebih pemaaf atau kesalahan-toleran.
(Dalam mekanika komputasi, ketika memecahkan sistem seperti Ax = b ada perbedaan antara "kesalahan" - ketidaktelitian dalam x -. Dan sisa-ketidaktelitian di Ax)
KEPEKAAN
Kepekaan ialah kebolehan suatu alat mengesan perubahan kecil kuantiti yang diukurnya.
Semakin kecil nilai senggatan skala terkecil, semakin peka alat pengukuran.Contaohnya miliammter adalah lebih peka berbanding ammeter kerana miliammeter dapat mengesan perubahan arus 1mA tetapi perubahan arus ini tidak dapat dikesan oleh ammeter
