Modul 2
Accuracy Simulator
Confusion matrix
Total N = 1000 · Prevalensi positif = 2.0%
Accuracy
98.0%
Proporsi semua prediksi yang benar. Menyesatkan bila kelas tidak seimbang.
Precision (PPV)
tidak dapat dihitung
Dari yang diloloskan AI, berapa yang benar-benar unggul.
Recall / Sensitivity
0.0%
Dari kandidat unggul, berapa yang berhasil dikenali.
Specificity
100.0%
Dari kandidat tidak sesuai, berapa yang benar ditolak.
False-positive rate
0.0%
Proporsi kandidat tidak sesuai yang keliru diloloskan.
False-negative rate
100.0%
Proporsi kandidat unggul yang keliru ditolak — biaya ditanggung kandidat.
Refleksi: Metrik mana yang paling relevan untuk keputusan ini, dan siapa yang menanggung biaya kesalahannya?
Catatan: metrik klasifikasi bukan bukti validitas konstruk dan tidak menggantikan bukti validitas, fairness, atau kelayakan penggunaan.