Deep learning dapat diartikan teknik yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak hidden layer antara layer input dan output, berbeda dengan jaringan saraf tradisional yang hanya memiliki satu hidden layer. Meskipun telah berhasil diterapkan di berbagai bidang, seperti klasifikasi pola, pengenalan suara, dan peringkasan dokumen, belum ada penjelasan teoritis yang memadai mengenai mengapa deep learning dapat menghasilkan kinerja yang sangat baik (Choldun & Surendro, 2018), era globalisasi merupakan era dimana penggunaan teknologi menjadi semakin mudah, penggunaan teknologi sendiri menjadi ciri utama kemajuan suatu negara (Raup et al., 2022)

Salah satu inovasi signifikan adalah penggunaan deep learning, cabang kecerdasan buatan yang dapat memproses dan menganalisis data kompleks untuk mendukung proses pembelajaran. Namun, keberhasilan teknologi ini bergantung tidak hanya pada penerapannya, tetapi juga pada evaluasi yang cermat. Evaluasi deep learning berperan penting untuk memastikan bahwa sistem ini berfungsi optimal dan memberikan dampak positif dalam meningkatkan kualitas pembelajaran.  

Pemilihan model deep learning harus disesuaikan dengan tipe data dan aplikasi tertentu, serta menekankan pentingnya meningkatkan interpretabilitas dan kemampuan generalisasi model untuk penerapan yang lebih luas dalam konteks klinis (Wibowo et al., 2024)

Evaluasi deep learning membantu pendidik dan pengembang teknologi untuk menilai sejauh mana model yang diterapkan dapat memenuhi kebutuhan pengguna. Dengan mengukur kinerja model, seperti akurasi prediksi, kecepatan proses, dan kesesuaian hasil dengan tujuan pembelajaran, institusi pendidikan dapat memastikan teknologi ini efektif dalam mendukung siswa. Sebagai contoh, dalam sistem rekomendasi pembelajaran, evaluasi yang mendalam memastikan materi yang diberikan sesuai dengan kebutuhan masing-masing siswa, yang pada gilirannya dapat meningkatkan motivasi dan hasil belajar mereka.

Dalam evaluasi deep learning sebagai kunci keberhasilan, beberapa aspek yang harus dievaluasi meliputi:

1. Kinerja Model : Untuk masalah klasifikasi, sangat penting untuk mengevaluasi seberapa efektif model dalam mengidentifikasi kelas positif dan negatif.
2. Kemampuan Generalisasi : Evaluasi dilakukan untuk memastikan model tidak hanya mengingat data pelatihan (overfitting) atau gagal mengenali pola yang penting.
3. Kecepatan dan Efisiensi Proses : Waktu Pelatihan: Mengukur durasi yang dibutuhkan model untuk menyelesaikan proses pelatihan dan mencari cara untuk mempercepatnya. Waktu Inferensi: Mengukur waktu yang diperlukan model untuk memproses input dan menghasilkan output, yang sangat penting dalam aplikasi yang memerlukan respon waktu nyata.Dengan mengevaluasi semua aspek tersebut secara lengkap, kita bisa memastikan bahwa model deep learning yang digunakan tidak hanya bekerja dengan baik secara teknis, tapi juga aman, adil, dan cocok untuk berbagai aplikasi di kehidupan sehari-hari.

REFERENSI

Choldun, M. I., & Surendro, K. (2018). Klasifikasi Penelitian Dalam Deep Learning. Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika, 10(1), 25.

Raup, A., Ridwan, W., Khoeriyah, Y., Supiana, S., & Zaqiah, Q. Y. (2022). Deep Learning dan Penerapannya dalam Pembelajaran. JIIP – Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, 5(9), 3258–3267. https://doi.org/10.54371/jiip.v5i9.805

Wibowo, S. A., Andriani, W., No, J. P., Tegal, K., & Tengah, J. (2024). Evaluasi Model Deep Learning pada Pola Dataset Biomedis segmentasi multi-kelas berbasis deep lesi gigi dari gambar medis ( Zhang et al .,. 14(2), 195–207.