fbpx

Memahami Apa Itu Machine Learning, Pemula Harus Tahu!

30
Nov 2023
Author : Muh. Son Aghni
View :142x

Machine Learning adalah bagian penting dari teknologi cerdas yang bikin komputer bisa belajar sendiri dari data, loh. Dari bisnis sampai aplikasi sehari-hari, konsep ini ngasih peluang luar biasa untuk menciptakan perkembangan di banyak bidang. Yukk, kita eksplor lebih dalam tentang Machine Learning  ini EduPartner!   

Image from Pinterest.com

Definisi

Machine Learning merupakan cabang dari Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence) yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar secara otomatis dari pengalaman atau data tanpa perlu pemrograman eksplisit. Dalam esensinya, konsep ini memberi kemampuan pada mesin untuk belajar dari pengalaman sebelumnya atau data yang ada, menemukan pola-pola di dalamnya, dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat keputusan atau memprediksi hasil di masa depan. ML melibatkan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar melalui pengalaman, seperti mengidentifikasi pola-pola dalam data atau menyesuaikan diri dengan perubahan yang terjadi seiring waktu.

Pada dasarnya, Machine Learning bertujuan untuk memungkinkan komputer untuk belajar dan mengembangkan kemampuannya sendiri seiring waktu tanpa intervensi manusia secara terus-menerus. Proses pembelajaran ini memungkinkan mesin untuk mengenali pola yang kompleks atau bahkan membuat keputusan berdasarkan data yang diberikan kepadanya, membuka pintu untuk aplikasi yang luas di berbagai industri, mulai dari pengenalan wajah hingga pemrosesan bahasa alami.

AI dan Machine Learning memiliki pasar potensial di masa depan. Menurut survei Statista, keuntungan dari pasar industri perangkat AI menunjukkan proyeksi peningkatan signifikan sejak tahun 2018, dan diperkirakan mencapai 126 miliar Dolar AS pada tahun 2025. Paduan proyeksi keuntungan serta manfaat teknologi ini bisa menjadi pertimbanganmu untuk semakin terlibat di dalamnya.

Sejarah Penemuan Machine Learning

Istilah sistem Machine Learning pertama kali muncul pada era 1920-an oleh sejumlah matematikawan terkemuka seperti Andrey Markov, Andrien M. Legendre, dan Thomas Bayes. Mereka adalah tokoh-tokoh yang memperkenalkan konsep dasar dari ML. Penemuan ini memunculkan minat yang besar dari para developer untuk mengembangkan konsep pembelajaran mesin.

Salah satu tonggak bersejarah dalam perkembangan Machine Learning adalah kehadiran Deep Blue yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996. Deep Blue diciptakan dengan tujuan utama untuk bermain catur. Suksesnya mesin ini dalam mempelajari strategi permainan catur melawan juara catur dunia saat itu, menandai pencapaian penting dalam evolusi Machine Learning. Kemenangan Deep Blue memberikan dorongan yang besar dalam penelitian dan pengembangan ML untuk memenuhi beragam kebutuhan manusia.

Image from Pinterest.com

Manfaat Machine Learning dalam Bisnis

·   Model Finansial dan Matematis yang Akurat

Machine Learning memiliki peran penting dalam bisnis dengan kemampuannya menciptakan model finansial dan matematis yang sangat akurat. Dengan teknologi ini, dapat dikembangkan model prediktif yang menganalisis data keuangan untuk memprediksi tren pasar, menilai risiko kredit, serta mengoptimalkan portofolio investasi. Selain itu, Machine Learning juga membantu dalam membuat proyeksi keuangan yang lebih tepat berdasarkan data historis, memberikan perusahaan kemampuan untuk mengambil keputusan yang lebih baik dalam aspek keuangan.

·   Proses Analisis dan Pemrosesan Lebih Cepat

Dalam bisnis, Machine Learning memungkinkan kamu untuk melakukan proses analisis dan pemrosesan data dengan kecepatan yang jauh lebih tinggi daripada metode konvensional. Teknologi ini memanfaatkan algoritma yang dapat memproses volume data besar dengan cepat, memungkinkan identifikasi pola dan tren dalam data secara efisien. Dengan kecepatan ini, kamu dapat mengambil keputusan lebih cepat berdasarkan analisis data yang akurat, meningkatkan efisiensi operasional, dan merespons perubahan pasar atau kebutuhan pelanggan dengan lebih responsif.

·   Dokumentasi dan Pelaporan Lebih Mudah

Machine Learning memfasilitasi kemudahan dalam proses dokumentasi dan pelaporan data. Teknologi ini memungkinkan kamu untuk mengotomatiskan sebagian besar tugas-tugas dokumentasi, mulai dari pengumpulan data hingga penyusunan laporan. Dengan menggunakan algoritma ML, kamu dapat mengidentifikasi pola-pola penting dalam data secara otomatis, membuat proses dokumentasi lebih efisien. Kemampuan ini memungkinkan penciptaan laporan yang lebih terperinci dan terstruktur, memudahkan pengambilan keputusan strategis berdasarkan informasi yang tersaji secara jelas dan lengkap.

·   Segmentasi Pelanggan yang Lebih Akurat

Dalam lingkup bisnis, Machine Learning memungkinkan kamu untuk melakukan segmentasi pelanggan dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi. Teknologi ini memanfaatkan data pelanggan secara mendalam untuk mengidentifikasi pola perilaku, preferensi, dan karakteristik unik dari setiap kelompok pelanggan. Dengan algoritma Machine Learning, kamu dapat membuat segmentasi yang lebih detail dan tepat, memungkinkan pengelompokan pelanggan berdasarkan karakteristik yang serupa. Hal ini memungkinkan penyesuaian strategi pemasaran dan layanan yang lebih tepat sasaran, meningkatkan kepuasan pelanggan, serta efektivitas kampanye pemasaran yang dilakukan.

·   Penerjemahan Pesan ke Berbagai Bentuk

Machine Learning memungkinkan kamu untuk menerjemahkan pesan dari satu bentuk ke bentuk lain dengan lebih efisien. Teknologi ini menggunakan algoritma yang dapat mengonversi pesan dari teks ke suara, atau sebaliknya, dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan kemampuan ini, kamu dapat menyediakan layanan yang lebih inklusif dan beragam kepada pengguna, memfasilitasi komunikasi yang lebih mudah dan fleksibel. Contohnya, aplikasi Machine Learning dapat mengubah teks pesan menjadi ucapan suara atau sebaliknya, meningkatkan aksesibilitas dan kenyamanan pengguna dalam berkomunikasi melalui platform yang berbeda-beda.

·   Mempermudah proses intelegensi bisnis

Dalam dunia bisnis, Machine Learning memfasilitasi proses intelijen bisnis dengan efisiensi yang lebih tinggi. Teknologi ini menggunakan algoritma untuk menganalisis data bisnis secara mendalam, mengidentifikasi tren, pola, dan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Dengan kemampuannya, kamu dapat melakukan prediksi pasar, mengoptimalkan strategi pemasaran, dan membuat keputusan bisnis yang lebih terinformasi berdasarkan analisis data yang akurat. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk merespons perubahan pasar dengan lebih cepat, meningkatkan kinerja, dan mencapai tujuan bisnis dengan lebih efektif.

·   Meningkatkan efektivitas proses HR

Dalam domain Sumber Daya Manusia (SDM), Machine Learning dapat meningkatkan efektivitas proses manajemen SDM dengan berbagai cara. Teknologi ini memungkinkan kamu untuk melakukan analisis yang lebih mendalam terkait pengelolaan tenaga kerja, seperti seleksi karyawan yang lebih tepat berdasarkan data, memprediksi karyawan yang mungkin keluar dari perusahaan, atau bahkan menyesuaikan program pelatihan untuk setiap individu berdasarkan kebutuhan dan kemampuan mereka. Dengan Machine Learning, proses pengelolaan SDM menjadi lebih efisien, memungkinkan perusahaan untuk memanfaatkan potensi karyawan secara optimal dan mengurangi biaya serta waktu yang diperlukan dalam pengambilan keputusan SDM.

Tipe-Tipe Machine Learning

1. Supervised learning

Ini adalah tipe Machine Learning di mana algoritma belajar dari data yang sudah diberi label. Prosesnya mirip dengan guru yang mengawasi proses belajar siswa; algoritma belajar dari data yang memiliki label atau jawaban yang benar, sehingga dapat membuat prediksi atau mengidentifikasi pola pada data baru.

Misalkan kita ingin membuat model untuk mengenali jenis buah. Data yang diberikan telah diberi label, misalnya apel, jeruk, dan pisang. Model akan mempelajari ciri-ciri setiap jenis buah dari data yang sudah diberi label dan kemudian dapat mengidentifikasi buah baru berdasarkan fitur yang sudah dipelajari.

2. Semi-supervised learning

Berbeda dengan Supervised Learning yang menggunakan data yang sudah diberi label, Semi-Supervised Learning mencampurkan data yang berlabel dan tidak berlabel untuk pembelajaran. Teknik ini berguna saat menghadapi data yang sebagian besar tidak berlabel, memungkinkan algoritma untuk belajar dari informasi yang terbatas.

Misalnya kita memiliki sejumlah besar gambar buah, tetapi hanya beberapa di antaranya yang diberi label. Dalam kasus ini, Semi-Supervised Learning akan memanfaatkan informasi dari gambar-gambar yang sudah diberi label untuk mempelajari pola umum, dan kemudian mengaplikasikannya pada gambar-gambar tanpa label untuk mengidentifikasi buah.

3. Unsupervised learning

Dalam tipe ini, algoritma belajar dari data tanpa informasi label. Algoritma ini menemukan pola-pola tersembunyi atau struktur dalam data yang tidak diberi label, membantu dalam pengelompokan data atau pengurangan dimensi untuk pemahaman yang lebih baik.

Salah satu contoh Unsupervised Learning adalah pengelompokan (clustering). Misalnya, kita memiliki data pelanggan toko online dengan berbagai variabel, tetapi tidak ada label yang menunjukkan grup mana pelanggan tersebut. Algoritma Unsupervised Learning akan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan karakteristik, seperti pola pembelian, preferensi, atau perilaku.

4. Reinforcement Learning

Tipe ini melibatkan agen yang belajar untuk membuat keputusan dalam lingkungan tertentu untuk mencapai tujuan tertentu. Agennya diberi penghargaan atau hukuman berdasarkan tindakan yang diambilnya, sehingga belajar dari hasil keputusan yang diambilnya.

Salah satu contohnya adalah penggunaan dalam permainan komputer. Misalnya, dalam permainan catur, agen belajar bermain dengan mencoba dan gagal. Setiap langkah yang diambil memiliki konsekuensi (positif atau negatif) berdasarkan hasilnya. Agar bisa memenangkan permainan, agen harus belajar dari setiap langkah yang diambilnya, sehingga memperbaiki strateginya dari waktu ke waktu.

Contoh Penerapan Machine Learning

·   Speech recognition

Teknologi pengenalan ucapan memungkinkan kamu untuk mengubah ucapan menjadi teks secara otomatis. Contohnya adalah asisten suara (asisten suara) di smartphone yang dapat memahami perintah ucapanmu seperti memanggil orang, membuat catatan, atau mencari informasi secara verbal.

·   Asisten Virtual

Asisten virtual seperti Siri, Cortana, Google Assistant, atau Alexa menggunakan Machine Learning untuk memahami pertanyaan dan permintaan pengguna serta memberikan respons atau tindakan yang relevan. Mereka belajar dari interaksi pengguna untuk meningkatkan kecerdasan dan keakuratan respons mereka.

·   Rekomendasi Toko Daring

Ketika berbelanja secara online, algoritma Machine Learning menganalisis perilaku belanja kamu, misalnya item yang dilihat atau dibeli, dan kemudian memberikan rekomendasi produk yang mungkin kamu sukai berdasarkan pola pembelian atau kesukaan yang serupa.

·   Rekomendasi Produk Di Iklan Media Sosial

Platform media sosial menggunakan Machine Learning untuk menganalisis preferensi pengguna, perilaku penelusuran, dan interaksi sebelumnya untuk menampilkan iklan yang relevan. Mereka menggunakan data ini untuk menghadirkan produk atau layanan yang sesuai dengan minat kamu.

·   Chatbot

Chatbot adalah program yang menggunakan Machine Learning untuk memahami dan merespons pertanyaan atau perintah pengguna dalam percakapan manusia. Mereka dapat memberikan informasi, menyelesaikan masalah umum, atau mengarahkan pengguna ke layanan yang tepat.

·   Google Translate

Google Translate menggunakan Machine Learning untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain secara otomatis. Algoritma ini belajar dari terjemahan manusia dan pemahaman pola bahasa untuk meningkatkan akurasi terjemahan.

·   Analisis Peramban

Machine Learning digunakan dalam analisis peramban (browser) untuk menyesuaikan dan mengoptimalkan pengalaman pengguna. Ini melibatkan penyesuaian tampilan situs web, rekomendasi konten, atau prediksi preferensi pengguna berdasarkan riwayat penelusuran.

Setiap contoh di atas menunjukkan bagaimana Machine Learning digunakan dalam berbagai aplikasi untuk meningkatkan pengalaman pengguna, memberikan rekomendasi yang lebih baik, dan meningkatkan kecerdasan sistem secara keseluruhan.

Kelebihan dan Kekurangan Machine Learning

Adapun kelebihan dan kekurangan dari Machine Learning adalah sebagai berikut:

Kelebihan:

·   Otomatisasi

Machine Learning memungkinkan otomatisasi tugas-tugas yang repetitif dan kompleks. Sebagai contoh, dalam industri manufaktur, algoritma Machine Learning digunakan untuk mengelola dan mengontrol proses produksi secara otomatis, meningkatkan efisiensi dan mengurangi kesalahan manusia.

·   Terus melakukan perbaikan

Algoritma Machine Learning dapat terus belajar dari data baru yang masuk. Sebagai contoh, dalam layanan streaming musik, sistem rekomendasi terus memperbaiki rekomendasinya berdasarkan preferensi mendengar pengguna yang terus berkembang.

·   Jangkauan aplikasi sangat luas

Machine Learning dapat diterapkan di berbagai industri dan bidang, termasuk kedokteran, perbankan, transportasi, media, dan pendidikan. Sebagai contoh, dalam kesehatan, algoritma Machine Learning digunakan untuk menganalisis data medis dan mendeteksi penyakit secara lebih cepat dan akurat.

·   Meningkatkan kualitas di berbagai bidang

Dalam pemrosesan gambar, teknologi Machine Learning membantu meningkatkan kualitas citra medis, memungkinkan dokter untuk membuat diagnosis yang lebih tepat dan akurat. Fitur Lookalike Audience di Facebook merupakan salah satu contoh bagaimana Machine Learning meningkatkan kualitas dalam bidang digital marketing. Fitur ini memanfaatkan algoritma Machine Learning untuk mengidentifikasi pola dari data pengguna yang sudah ada, seperti data dari daftar pelanggan atau pengguna yang telah berinteraksi dengan iklan sebelumnya.

·   Mengidentifikasi pola dan tren dengan mudah

Misalnya, dalam analisis keuangan, algoritma Machine Learning dapat mengidentifikasi pola atau anomali dalam data keuangan perusahaan, membantu dalam deteksi kecurangan atau pola perilaku yang tidak biasa.

·   Menghemat waktu dan energi

Dalam industri e-commerce, algoritma Machine Learning dapat memproses dan menganalisis data pembelian pelanggan dengan cepat, menghasilkan rekomendasi produk yang lebih tepat dan meningkatkan pengalaman belanja online.

Kekurangan:

·   Peluang Kesalahan Tinggi

Meskipun Machine Learning memiliki kemampuan untuk belajar dari data, namun terdapat peluang kesalahan tinggi terutama jika data yang digunakan tidak representatif atau terdapat bias dalam data tersebut. Contohnya, dalam pengenalan wajah untuk keperluan keamanan, algoritma dapat memberikan hasil yang kurang akurat terutama jika dataset yang digunakan tidak mencakup variasi warna kulit yang memadai.

·   Memerlukan Biaya Dan Sumber Daya Besar

Implementasi Machine Learning memerlukan investasi yang signifikan dalam hal hardware, infrastruktur, serta biaya pengembangan dan pemeliharaan. Sebagai contoh, pengembangan sistem deteksi penipuan dalam transaksi keuangan memerlukan biaya yang cukup besar untuk menyediakan infrastruktur dan sumber daya yang dibutuhkan.

·   Spesialisasi Untuk Setiap Project

Setiap proyek Machine Learning memerlukan pemahaman yang mendalam akan domainnya masing-masing. Misalnya, penggunaan Machine Learning dalam pengembangan obat-obatan memerlukan pemahaman yang kuat dalam bidang kedokteran dan kimia, sehingga spesialisasi yang tinggi diperlukan untuk menghasilkan model yang tepat dan akurat.

·   Perlu Waktu Lama Untuk Memproses Data Besar

Algoritma Machine Learning membutuhkan waktu yang cukup lama untuk memproses dan menganalisis data dalam skala besar. Sebagai contoh, dalam pengolahan data sensor dari perangkat Internet of Things (IoT) untuk memprediksi pola perilaku konsumen, memproses volume data besar bisa memakan waktu yang signifikan sebelum menghasilkan output yang berguna.

·   Kualitas Output Data Yang Sangat Tergantung Input

Output dari Machine Learning sangat bergantung pada kualitas dan representativitas data input yang digunakan untuk melatih algoritma. Jika data yang digunakan tidak memadai atau tidak mencerminkan variasi yang cukup, maka output yang dihasilkan juga mungkin kurang akurat. Sebagai contoh, dalam sistem rekomendasi film, jika data historis yang digunakan untuk pelatihan algoritma tidak mencakup preferensi beragam dari berbagai kelompok pengguna, maka rekomendasi yang dihasilkan mungkin kurang memuaskan bagi sebagian pengguna.

Kesimpulan

Machine Learning telah membuka jalan bagi transformasi yang signifikan di berbagai aspek kehidupan kita. Dari peranannya dalam meningkatkan efisiensi bisnis hingga meningkatkan pemahaman kita akan data yang ada, teknologi ini telah membuktikan potensi luar biasa dalam meningkatkan kualitas layanan dan pengalaman pengguna secara keseluruhan. Namun, tantangan seperti kualitas data yang digunakan dan biaya implementasi perlu diperhatikan dengan cermat untuk memaksimalkan manfaat sekaligus mengurangi risiko yang mungkin timbul. Dengan proyeksi pertumbuhan yang semakin meningkat, Machine Learning akan terus menjadi inti dari inovasi di masa depan.


Mau belajar analisis data DARI NOL?

Kamu ingin kursus analisis data dari nol dengan software apapun yang kamu mau? Yuk ikuti Program EduCourse dari Educativa!

EduCourse adalah program kelas online eksklusif dari Educativa.id – Kursus Analisis Data No. 1 di Indonesia. Bersama dengan para expert yang merupakan praktisi berpengalaman, profesor/dosen, dan profesional di bidang Statistik dan Informatika, kami siap membimbing pembelajaran analisis datamu dari awal sampai jadi ahli!

Kursus bisa untuk beragam software seperti Microsoft Excel, SPSS, AMOS, SmartPLS, Eviews, Stata, RStudio, Python, Tableau, dan banyak lagi loh!

Jadi, sudah siap mengasah skill analisis datamu? Yuk DAFTAR sekarang juga! Dapatkan promo HEBOH hingga 75%!

Klik tombol di bawah ini untuk konsultasi dengan Admin kami sesuai kebutuhanmu. Gratis!

No Comments

Leave Comment