Dataset Ideal

Pertanyaan bagus! Ukuran dataset yang ideal sebenarnya tergantung pada:

1. Jenis Model yang Digunakan

Semakin kompleks modelnya, semakin banyak data yang dibutuhkan.

Ukuran Dataset Ideal

Jenis Model	Ukuran Dataset Ideal
Statistik sederhana	Ratusan data sudah cukup
Machine Learning klasik (Random Forest, SVM)	Ribuan data lebih baik
Deep Learning (LSTM, CNN)	Puluhan ribu – ratusan ribu data
Transformer (BERT, IndoBERT)	Ratusan ribu – jutaan data idealnya

2. Kompleksitas Masalah

Kalau datanya sederhana (misal klasifikasi positif/negatif), data bisa lebih sedikit.

Tapi kalau datanya kompleks (multi-kategori, data tidak seimbang, noisy), perlu lebih banyak data.

3. Keseimbangan Kelas (Class Balance)

Idealnya, data terbagi rata antara kategori. Contoh: - Positif: 1000 - Negatif: 1000 - Netral: 1000

Kalau tidak seimbang (misal: 90% positif, 10% negatif), model bisa bias.

4. Tujuan Penggunaan

Dataset Ideal

Tujuan	Dataset Ideal
Penelitian kecil / eksperimen awal	500–3000 data bisa cukup
Publikasi jurnal / akurasi tinggi	>10.000 data lebih disarankan
Produksi / aplikasi nyata	Semakin besar, semakin baik

Contoh Praktis:

Kalau kamu misalnya analisis komentar TikTok, untuk:

• Eksperimen awal: 1000–3000 komentar bisa dipakai
• Training ML (SVM/Random Forest): 3000–10.000 komentar ideal
• Deep Learning (LSTM/BERT): 10.000+ komentar akan jauh lebih stabil dan akurat

Pranala Menarik

• Orange