Kebenaran dalam Perspektif Filsafat Ilmu Pengetahuan dan Implementasi dalam Data Science dan Machine Leaning

Abstract

Perkembangan data science atau machine learning mengalami perkembangan yang sangat cepat. Perkembangan ini berpotensi menjadi suatu pseudoscience akibat proses pengumpulan, pemakaian algoritma serta proses pengolahan data yang tidak sesuai dengan standar baku penelitian. Machine learning adalah satu dari sekian teknik di bidang artificial intelligence (AI) yang memungkinkan suatu mesin untuk belajar mandiri. Beberapa implematasi machine learning seperti robot konsultan, pengoptimalan proses, penilaian kredit, bidang keamanan, serta pelayanan. Algoritma supervised learning merupakan salah satu yang sering dipakai pada bidang data science. Penerapan algoritma supervised learning dalam dunia data science bisa terjebak menjadi pseudoscience akibat adanya kesalahan dalam pemakaian dan pengolahan data pada penelitian. Solusi untuk menghindarinya adalah dengan menerapkan konsep epistemologi Karl Popper yaitu berkaitan dengan falsifikasi sains untuk menyelesaikan persoalan demarkasi. Untuk memperkuatnya dapat juga menggunakan prinsip 4 teori kebenaran yaitu koherensi, korespondensi, pragmatis dan konsensus.