Blog

C# (dibaca: C-Sharp) adalah bahasa pemrograman serbaguna dari Microsoft yang biasa digunakan dalam pengembangan desktop, web, game, dan juga mulai digunakan dalam dunia Artificial Intelligence (AI) melalui platform seperti ML.NET. Bagi pemula yang ingin membangun solusi AI dasar menggunakan C#, ada beberapa kesalahan umum yang sering terjadi.

Artikel ini akan membahas kesalahan-kesalahan tersebut, serta memberikan tips untuk menghindarinya agar proses belajar dan pengembangan lebih efektif.

1. Mengabaikan Pemahaman Dasar AI dan Machine Learning

Kesalahan paling umum adalah langsung menulis kode tanpa memahami konsep dasar seperti:

• Supervised vs Unsupervised Learning

• Dataset, fitur, dan label

• Overfitting vs underfitting

Solusi: Sebelum menulis kode, pelajari dulu konsep dasar AI melalui sumber seperti Coursera, Fast.ai, atau dokumentasi ML.NET.

2. Tidak Menggunakan ML.NET dengan Benar

ML.NET adalah framework utama untuk Machine Learning di ekosistem .NET. Pemula sering:

• Tidak tahu struktur pipeline ML.NET

• Salah mengatur jenis model (binary vs multiclass vs regression)

• Tidak mengevaluasi model secara objektif

Solusi: Gunakan template dari ML.NET Model Builder untuk memulai dengan benar.

3. Menggunakan Dataset yang Tidak Sesuai

Kesalahan lain adalah:

• Dataset terlalu kecil

• Tidak bersih (missing values, format tidak konsisten)

• Tidak dibagi menjadi training & test set

Solusi: Gunakan dataset dari sumber terpercaya seperti UCI Machine Learning Repository, lalu gunakan TrainTestSplit saat membangun pipeline.

4. Kurangnya Validasi Model

Banyak yang hanya menjalankan model satu kali dan langsung percaya hasilnya. Tanpa validasi, Anda bisa salah menilai performa model.

Solusi: Gunakan CrossValidationSplit dan metrik seperti accuracy, precision, recall yang disediakan ML.NET.

5. Tidak Memanfaatkan Ekosistem C# Sepenuhnya

C# memiliki pustaka ekosistem .NET yang besar. Pemula sering menulis fungsi manual untuk hal-hal seperti:

• Statistik dasar

• Visualisasi data

• Logging dan serialisasi

Solusi: Manfaatkan pustaka seperti:

• Math.NET untuk operasi numerik

• XPlot.Plotly atau ekspor ke Python untuk visualisasi

• Serilog untuk logging selama pelatihan model

6. Overengineering atau Underengineering

• Overengineering: Terlalu rumit di awal (misalnya mencoba neural network untuk masalah sederhana)

• Underengineering: Menggunakan model terlalu sederhana tanpa tuning

Solusi: Gunakan pendekatan iteratif. Mulai dari model sederhana (misal: decision tree), evaluasi, lalu tingkatkan kompleksitas sesuai kebutuhan.

7. Kurangnya Dokumentasi dan Logging

Pemula sering mengabaikan dokumentasi dan log selama proses eksperimen, membuat sulit untuk mengulang atau memahami performa model.

Solusi: Catat hyperparameter, arsitektur, hasil evaluasi, dan log pelatihan dalam format standar (mis. JSON atau CSV).

Referensi

1. Microsoft Docs – ML.NET:
   https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/

2. ML.NET Samples:
   https://github.com/dotnet/machinelearning-samples

3. Real-world use of C# in AI:
   https://devblogs.microsoft.com/dotnet/ml-net-for-beginners/

4. C# AI Projects on GitHub:
   https://github.com/search?q=c%23+machine+learning

5. Coursera – Machine Learning Foundations:
   https://www.coursera.org/learn/machine-learning-foundations