Machine learning. Istilah yang sudah sering kamu dengar, tapi mungkin masih terasa asing. Jangan khawatir, karena setelah membaca artikel ini, kamu akan tahu secara lengkap tentang apa itu machine learning.
Dengan belajar machine learning, kamu ga cuma menambah pemahaman tentang istilah baru yang lagi nge-tren aja, tapi juga belajar tentang salah satu teknologi penting yang saat ini sudah sering kita rasakan manfaatnya.
Makin penasaran, kan? Pertama-tama, yuk kita bahas pengertian machine learning!
Apa itu Machine Learning?
Machine learning adalah suatu metode analisis data yang memungkinkan sistem untuk mempelajari data secara mandiri. Baik dengan sedikit bantuan, atau bahkan tanpa intervensi manusia sama sekali.
Dengan kata lain, sekarang mesin ga cuma bisa bekerja secara otomatis, tapi juga bisa belajar agar performanya menjadi lebih baik dari waktu ke waktu.
Oh ya, machine learning sendiri merupakan salah satu cabang dari ilmu kecerdasan buatan (artificial intelligence). Tak heran jika teknologi ini bisa membuat mesin menjadi lebih “pintar”.
Kepintaran ini didapat dari menganalisis pola data. Ibarat manusia, semakin sering mengerjakan soal matematika, tentu akan jadi semakin paham pola rumus yang tepat untuk menyelesaikan soalnya, kan?
Begitu pula dengan machine learning. Jadi, proses identifikasi pola yang terus berulang dapat membantu sistem memprediksi hasil analisis yang sedang dilakukan.
Gimana? Canggih banget kan? Tapi.. Sebenarnya apa sih yang membuat machine learning begitu penting, khususnya di era digital?
Mengapa Machine Learning itu Penting?
Semua orang tahu bahwa di era digital, jumlah data semakin menumpuk.
Di tahun 2020 saja, rata-rata data yang dibuat per orang setiap detik adalah 1,7 MB. Bayangkan, dalam hitungan detik!
Jadi, bisa disimpulkan bahwa semakin lama, semakin banyak data yang tersedia. Tentunya ini adalah peluang yang bagus, sebab data dapat memberikan banyak manfaat. Bahkan, Presiden Jokowi saja menyebutkan bahwa data “lebih berharga dari minyak”.
Masalahnya, bagaimana cara mengolah data yang begitu banyak agar bisa menjadi informasi yang bermanfaat?
Nah, masalah inilah yang mampu dipecahkan machine learning. Sebab, peningkatan volume dan varian data bisa dianalisis secara lebih efisien menggunakan metode ini.
Masih belum terbayang? Mari kita ambil contoh. Misalkan kamu bekerja di sektor investasi dan perbankan. Setiap hari, kamu menghadapi nasabah yang mengajukan permintaan kredit.
Dalam menghadapi skenario ini, ada dua opsi yang bisa kamu pilih
- Kamu bisa menganalisis data nasabah satu per satu untuk mengetahui profil risikonya. Jadi, proses analisisnya dilakukan secara manual.
- Kamu dapat memanfaatkan machine learning untuk menganalisis seluruh data nasabah. Nanti, sistemnya akan memberitahu nasabah mana saja yang layak diberikan pinjaman berdasarkan profil risikonya.
Sudah jelas bahwa opsi kedua adalah pilihan yang lebih baik. Karena, selain analisisnya tidak perlu memakan waktu yang lama, hasilnya pun bisa lebih akurat karena berdasarkan data historis yang objektif.
Nah, setelah kamu mengetahui peran penting machine learning, selanjutnya kita akan membahas tentang cara kerjanya.
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
Jika dijabarkan secara detail, cara kerja machine learning memang kompleks. Tapi, setidaknya ada tiga bagian utama yang wajib kamu ketahui dalam alur kerja machine learning, yaitu:
1. A Decision Process
Alat yang digunakan sistem untuk memprediksi data adalah algoritma machine learning.
Algoritma ini perlu menggunakan sampel data untuk menemukan pola di dalam data yang sedang dianalisis.
Jenis data yang dianalisis pun bisa bervariasi, ada yang jenisnya labeled atau unlabeled:
- Labeled data – Ini adalah jenis data yang mengandung tag, sehingga kategorinya jelas. Contohnya seperti data siswa yang diberi tag “Kelas A”, “Kelas B”, dan seterusnya.
- Unlabeled data – Sebaliknya, unlabeled data tidak mengandung tag. Jadi, datanya cenderung lebih mentah.
Pada bagian ini, kamu perlu memasukkan data ke dalam sistem. Sehingga, algoritma dapat memprediksi pola yang ada di dalam datanya.
2. An Error Function
Saat ini, kamu mungkin penasaran. Apakah prediksi pola yang dihasilkan oleh algoritma sudah pasti akurat?
Nah, jawabannya ada di bagian ini. Jadi, error function adalah metode di mana kamu membandingkan prediksi algoritma dengan hasil yang sudah pasti benar.
Dengan kata lain, proses ini bisa dianggap seperti proses testing. Di awal, kamu sudah tahu hasil yang benar. Lalu, kamu melakukan analisis untuk mengecek prediksi pola yang dihasilkan.
Jika prediksinya salah, kamu mesti mengukur seberapa jauh perbedaannya dengan hasil yang benar. Tapi, jika prediksinya sudah betul, berarti model algoritmanya sudah berada di arah yang benar.
3. An Model Optimization Process
Bisa dibilang bagian ini adalah proses “penyempurnaan” model algoritma yang sedang kamu gunakan. Jadi, algoritma-nya akan dievaluasi secara terus menerus agar hasilnya semakin akurat.
Mungkin kamu heran, jika pada proses sebelumnya hasil prediksinya sudah tepat, kenapa harus dites lagi?
Jawabannya: Machine learning tidak berhenti pada satu titik. Jika ada data baru, tentu algoritma harus belajar lagi agar bisa menyajikan prediksi yang akurat.
Analoginya seperti ini, bayangkan ada sebuah timbangan yang di sisi kanannya terdapat besi seberat 3 kg. Lalu, berdasarkan observasi, kamu tahu bahwa dengan menempatkan besi seberat 3 kg di sisi kiri, timbangannya akan jadi seimbang.
Nah, apakah artinya menempatkan besi 3 kg di sisi kiri timbangan akan selalu membuatnya seimbang? Tentu tidak.
Ada kalanya muatan baru disimpan di sisi kanan. Entah itu besi 5 kg atau bahkan 10 kg. Sehingga, kamu harus melakukan observasi ulang agar timbangannya bisa seimbang lagi.
Begitu pula dengan algoritma. Ada kalanya data baru muncul, sehingga modelnya harus kembali dievaluasi agar hasilnya tetap akurat.
Apa Saja Metode Machine Learning yang Paling Populer?
Di awal artikel, kami sudah sempat menjelaskan bahwa machine learning digunakan untuk mengolah data yang jumlahnya banyak dan bervariasi.
Oleh karena itu, ada banyak metode machine learning yang bisa digunakan. Berikut di antaranya:
1. Unsupervised Machine Learning
Unsupervised machine learning adalah metode di mana algoritma digunakan untuk menganalisa unlabeled dataset.
Jadi, algoritma akan dihadapkan pada sekumpulan data mentah. Kemudian datanya akan dianalisis untuk menemukan pola atau struktur di dalamnya.
Nah, berhubung data yang diolah adalah data mentah yang tak memiliki label sama sekali, metode ini cocok digunakan saat melakukan analisis yang sifatnya exploratory.
Dengan kata lain, kamu bisa menggunakannya untuk menggali pola-pola tersembunyi yang ada di dalam kumpulan data.
Contoh penerapan unsupervised machine learning adalah fitur cross selling di toko online. Jadi, saat pengunjung toko online mengunjungi halaman produk, mereka akan langsung ditawarkan produk-produk terkait yang cocok dengan selera mereka.
2. Supervised Machine Learning
Supervised machine learning adalah metode yang digunakan untuk menganalisis labeled dataset. Jadi, klasifikasi datanya sudah jelas, dan algoritma tinggal memprediksi pola datanya saja.
Umumnya cara kerja supervised learning seperti ini: Algoritma akan menerima sample data dan prediksi pola yang benar. Kemudian, algoritma akan mencari tahu apakah pola yang dihasilkan sudah sesuai dengan prediksi pola yang benar.
Jika ada perbedaan, maka algoritma akan menyesuaikan modelnya. Sehingga, pola yang dihasilkan akan semakin akurat.
Pada praktiknya, supervised learning kerap digunakan untuk memanfaatkan data historis dalam memprediksi pola yang muncul ke depannya.
Contohnya, supervised learning bisa digunakan untuk memprediksi email spam yang masuk ke inbox email. Jadi, algoritma akan memanfaatkan data historis seperti: jenis, isi konten, dan juga alamat email spam yang pernah terdeteksi sebelumnya.
3. Semi-supervised Learning
Bagaimana jika kamu ingin menggunakan supervised learning, tapi labeled data yang kamu miliki tidak cukup?
Tidak masalah, karena kamu masih bisa menggunakan metode semi-supervised learning. Jadi, metode ini dapat membantu kamu melakukan supervised learning, walaupun data yang digunakan tidak sepenuhnya labeled.
Dengan kata lain, kamu bisa menggabungkan jumlah labeled data yang sedikit dan unlabeled data yang banyak melalui metode ini. Karena umumnya unlabeled data lebih mudah didapat dan juga lebih “terjangkau” dibanding labeled data.
Lalu, bagaimana cara algoritma memproses labeled dan unlabeled data sekaligus?
Prosesnya kurang lebih sama seperti supervised learning. Jadi, pertama-tama kamu perlu menggunakan labeled data terlebih dulu untuk mengenalisis polanya di awal.
Setelah itu, barulah kamu bisa menggunakan unlabeled data yang jumlahnya lebih banyak untuk dianalisis.
7 Contoh Penggunaan Machine Learning di Dunia Nyata
Sampai di bagian ini, kamu sudah tahu cara kerja machine learning dan juga berbagai metode penggunaannya. Tapi, sebetulnya contoh praktik machine learning di dunia nyata seperti apa sih?
Tentu saja ada banyak contoh yang bisa kamu temukan. Tapi, berikut adalah beberapa contoh yang paling populer:
- Bidang kesehatan – Machine learning bisa diaplikasikan pada perangkat yang berfungsi untuk menganalisis kesehatan pasien. Selain itu, teknologi ini juga dapat menggunakan data historis untuk memprediksi penyakit yang berpotensi muncul.
- Industri retail – Perusahaan retail bisa menggunakan machine learning untuk banyak hal. Mulai dari menganalisis harga, merencanakan pengadaan barang, hingga menawarkan rekomendasi produk yang tepat ke calon konsumen.
- Sektor transportasi – Machine learning juga bisa digunakan untuk menganalisis rute yang paling efisien untuk perusahaan logistik atau transportasi umum. Sehingga, kendala seperti kena macet, salah jalan dan sejenisnya bisa dicegah.
- Pemerintahan – Masalah terkait pemalsuan identitas bisa diatasi dengan machine learning. Oleh karena itu, teknologi ini juga bisa dimanfaatkan di sektor pemerintahan.
- Bidang keuangan – Bisnis di bidang investasi dan perbankan dapat memanfaatkan machine learning untuk mengidentifikasi profil risiko dari setiap nasabah. Sehingga, hal ini dapat mencegah risiko terkait penipuan atau gagal bayar.
- Customer service – Pernahkah kamu menggunakan chatbot? Nah, teknologi tersebut merupakan salah satu bentuk penggunaan machine learning. Karena chatbot harus bisa “belajar” untuk memberikan jawaban yang akurat untuk penggunanya.
- Teknologi Voice Recognition –. Pada praktiknya, voice recognition menggunakan natural language processing (NLP) untuk mengubah suara menjadi tulisan. Hasil tulisan yang akurat pun didapat dengan memanfaatkan metode machine learning.
Bagaimana Cara Belajar Machine Learning?
Nah, apakah sekarang kamu jadi tertarik untuk belajar lebih dalam tentang machine learning? Sebetulnya apa saja sih yang perlu kamu kuasai?
Berikut adalah langkah-langkah yang bisa kamu ikuti untuk mempelajari machine learning:
1. Pelajari Wawasan Dasar Machine Learning
Jika kamu masih benar-benar awam di bidang data, ada beberapa hal yang mesti kamu pelajari sebelum masuk ke ranah machine learning.
Pertama-tama, kamu harus mencari tahu tentang penggunaan Python, statistik, dan matematika di bidang data science. Karena ketiga komponen tersebut akan sering kamu gunakan saat mempelajari machine learning.
Setelah itu, kamu perlu belajar data science. Baik melalui buku, seminar, atau kursus online. Dengan mempelajari data science, kamu akan memahami dasar dari machine learning.
Di luar sana ada banyak referensi belajar yang bisa kamu pilih, tapi manakah yang terbaik untuk mempelajari data science mulai dari level pemula hingga ahli?
Tak usah mencari jauh-jauh, karena di Bitlabs, kamu bisa ikut program data science online bootcamp. Di sini, kamu akan belajar banyak hal, mulai dari dasar-dasar ilmu data, cara menggunakan Python, hingga machine learning, sampai tuntas!
Penasaran, kan? Yuk klik tombol di bawah untuk cek kelasnya!
2. Latih Materi yang Sudah Kamu Pelajari
Nah, setelah kamu menguasai berbagai teori tentang data science dan machine learning, sekarang waktunya kamu mempraktikkan ilmunya!
Berikut adalah beberapa praktik yang bisa kamu latih:
- Mengumpulkan data: Apa saja jenis data yang kamu butuhkan? Lalu, berapa banyak jumlah datanya?
- Menyaring data: Apakah data yang kamu miliki sudah siap untuk diolah? Apakah kamu juga sudah memastikan bahwa semua datanya relevan?
- Mengetes model algoritma: Apakah model algoritmanya sudah diatur agar mampu menemukan pola yang diinginkan?
- Perbaiki model algoritma: Saat algoritma tak mampu menyajikan hasil yang akurat, celah manakah yang perlu kamu perbaiki?
- Mempresentasikan nilai bisnis: Apa manfaat analisis algoritma terhadap bisnismu? Bagaimana kamu mempresentasikan hasilnya ke stakeholder?
Oke, sekarang kamu mungkin masih bingung, di manakah kamu bisa mulai mempraktikkan skill data science yang kamu miliki?
Jangan khawatir, karena di program data science online bootcamp Bitlabs, kamu akan dibimbing untuk mengerjakan proyek nyata yang bisa dimasukkan ke dalam portfolio.
3. Jalankan Proyek Machine Learning
Nah, sekarang kamu bisa mulai mencoba untuk mengerjakan proyek machine learning.
Untungnya, di luar sana ada banyak contoh proyek machine learning yang bisa kamu gunakan sebagai bahan latihan. Berikut di antaranya:
- Titanic survivor prediction – Pada proyek ini, kamu diminta memprediksi tingkat keberhasilan penumpang Titanic untuk bisa selamat dengan menggunakan machine learning.
- Stock price prediction – Sesuai dengan namanya, di proyek ini kamu ditantang untuk memprediksi harga saham di pasar modal.
- Twitter sentiment analysis – Di proyek ini, kamu harus bisa menganalisis sentimen dari sekumpulan tweet di Twitter. Sehingga, kamu bisa tahu apakah sentimennya positif atau negatif.
Ingin Belajar Lebih Jauh tentang Ilmu Data dan Machine Learning?
Sesuai dengan janji kami di awal artikel, sekarang kamu sudah tahu kan apa itu machine learning?
Mulai dari manfaatnya, cara kerjanya, contoh penggunaannya, hingga cara belajarnya. Jadi, sekarang kamu sudah siap untuk menyelam lebih dalam di bidang machine learning!
Agar wawasanmu semakin lengkap, belajar secara otodidak saja tidak cukup. Kamu juga perlu mendapatkan wawasan dari orang lain, atau bahkan saling berbagi wawasan terkait ilmu data.
Kabar baiknya, Bitlabs menyediakan grup Discord di mana kamu bisa saling berbagi wawasan dengan para data enthusiast. Kamu juga bisa mendapat banyak ilmu baru di sana.
Tertarik untuk bergabung? Yuk klik tombol di bawah ini!
