Apa itu Machine Learning?

Apa itu Machine Learning? prinsip kerja dan aplikasi metode pembelajaran mesin Machine Learning itu apa?. Mari bersama INVIAI mencari jawaban lengkap di bagian isi di bawah ini ya!

Apa itu Machine Learning...?

Machine Learning (ML, atau yang juga dikenal sebagai pembelajaran mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada memungkinkan komputer meniru cara manusia belajar untuk secara otomatis menjalankan tugas dan meningkatkan kinerja dengan mengumpulkan pengalaman dari data. Singkatnya, ini adalah "bidang penelitian yang memungkinkan komputer belajar sendiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit", menurut definisi klasik dari ahli Arthur Samuel sejak tahun 1950-an. Definisi ini tetap relevan hingga kini: alih-alih memprogram setiap instruksi secara rinci, kita memberikan data agar mesin dapat menarik pola dan secara bertahap meningkatkan hasil seiring waktu.

Saat ini, machine learning hadir luas dalam kehidupan sehari-hari. Banyak layanan daring yang kita gunakan setiap hari – mulai dari mesin pencari internet, filter email spam, sistem rekomendasi film/produk, hingga perangkat lunak perbankan yang mendeteksi transaksi mencurigakan – semuanya dijalankan oleh algoritma pembelajaran mesin.

Teknologi ini juga hadir dalam banyak aplikasi ponsel, seperti fitur pengenalan suara yang memungkinkan asisten virtual memahami ucapan Anda. Berkat kemampuan belajar dan peningkatan diri, machine learning kini menjadi fondasi sebagian besar sistem AI modern. Faktanya, sebagian besar kemajuan AI dalam 5–10 tahun terakhir sangat terkait dengan machine learning, sampai banyak yang menganggap AI dan ML hampir sinonim.

Hubungan antara Machine Learning, AI, dan Deep Learning

Kecerdasan buatan (AI) adalah konsep luas yang mencakup semua teknik yang membantu mesin melakukan perilaku “cerdas” seperti manusia. Machine Learning adalah salah satu metode untuk mewujudkan AI, dengan memungkinkan mesin belajar dari data tanpa diprogram secara rinci langkah demi langkah. Dalam ekosistem AI, ML memiliki peran penting sehingga banyak sistem AI sebenarnya dibangun berdasarkan model pembelajaran mesin.

Deep Learning (pembelajaran mendalam) adalah subbidang khusus dari machine learning. Deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis dalam (deep neural networks) untuk secara otomatis mengekstrak fitur dari data mentah dengan sedikit campur tangan manusia. Berkat struktur berlapis, algoritma deep learning dapat memproses volume data besar (misalnya: gambar, suara, teks) dan belajar mengenali fitur penting untuk klasifikasi atau prediksi tanpa perlu programmer menyediakan fitur tersebut sebelumnya. Hal ini mengurangi beban “mengajar” mesin dan memanfaatkan data skala besar untuk model.

Sebaliknya, algoritma ML “klasik” (tanpa deep learning) biasanya bergantung pada desain fitur input oleh manusia dan membutuhkan data yang lebih terstruktur untuk hasil optimal. Bisa dibayangkan, jika AI adalah kumpulan besar teknologi cerdas, maka machine learning adalah subkumpulan AI, dan deep learning adalah subkumpulan machine learning – yang fokus pada model jaringan saraf dalam.

(Catatan: Robot dan machine learning adalah dua bidang berbeda. Robot berkaitan dengan perangkat keras dan mekanik otomatis, sedangkan ML terutama algoritma perangkat lunak. Namun, robot modern dapat mengintegrasikan ML agar menjadi lebih “cerdas”, misalnya robot otonom yang menggunakan pembelajaran mesin untuk belajar bergerak.)

Jenis-jenis Machine Learning

Ada banyak metode dan algoritma berbeda dalam machine learning. Namun secara dasar, ML dibagi menjadi empat jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dari data:

Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)

Pembelajaran terawasi adalah metode pelatihan model menggunakan data yang sudah diberi label. Artinya, data input sudah diketahui hasil yang diharapkan, membantu algoritma belajar dari contoh spesifik. Model akan menyesuaikan parameter internal untuk memprediksi output yang sesuai dengan label yang ada. Misalnya, jika kita memberikan algoritma banyak gambar anjing/kucing yang sudah diberi label, model akan belajar dari gambar tersebut untuk membedakan gambar anjing dengan yang bukan anjing secara akurat. Pembelajaran terawasi adalah jenis machine learning yang paling umum saat ini, digunakan dalam banyak kasus seperti pengenalan tulisan tangan, klasifikasi email spam, atau prediksi harga properti.

Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning)

Dengan pembelajaran tak terawasi, data yang dimasukkan tidak memiliki label. Algoritma akan mencari pola dan struktur tersembunyi dalam kumpulan data tanpa petunjuk sebelumnya. Tujuannya adalah agar mesin menemukan kelompok data atau pola tersembunyi yang mungkin belum diketahui manusia. Contohnya, program pembelajaran tak terawasi dapat menganalisis data pembelian online dan secara otomatis mengelompokkan pelanggan ke dalam klaster dengan perilaku belanja serupa.

Hasil pengelompokan ini membantu bisnis memahami segmen pelanggan yang berbeda meskipun sebelumnya tidak ada label “jenis pelanggan” yang spesifik. Pembelajaran tak terawasi sering digunakan dalam analisis data eksplorasi, reduksi dimensi, dan sistem rekomendasi.

Pembelajaran Semi-terawasi (Semi-supervised Learning)

Pembelajaran semi-terawasi adalah metode yang menggabungkan data berlabel dan tidak berlabel dalam proses pelatihan. Biasanya, kita hanya memiliki sejumlah kecil data berlabel, sementara sebagian besar data belum diberi label. Algoritma semi-terawasi akan menggunakan data berlabel kecil ini untuk mengarahkan klasifikasi dan ekstraksi fitur pada kumpulan data besar yang belum berlabel. Pendekatan ini memanfaatkan sumber data besar yang belum diberi label tanpa membutuhkan banyak usaha pelabelan manual.

Pembelajaran semi-terawasi sangat berguna ketika pengumpulan data berlabel sulit atau mahal, membantu meningkatkan akurasi dibandingkan pembelajaran tak terawasi murni.

Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Pembelajaran penguatan adalah metode di mana algoritma belajar sendiri melalui mekanisme reward/punishment saat berinteraksi dengan lingkungan. Berbeda dengan pembelajaran terawasi, model tidak diberikan pasangan data-jawaban yang benar sebelumnya, melainkan mencoba berbagai tindakan dan menerima umpan balik (reward atau punishment) berdasarkan tingkat keberhasilan tindakan tersebut.

Seiring waktu, rangkaian tindakan yang menghasilkan hasil baik akan diperkuat (reinforce), membantu model belajar strategi optimal untuk mencapai tujuan yang ditetapkan. Pembelajaran penguatan sering digunakan untuk melatih AI bermain game, mengendalikan robot, atau mengemudikan mobil otonom.

Misalnya, model dapat belajar bermain catur dengan bermain banyak pertandingan sendiri dan mendapatkan poin saat menang. Contoh terkenal adalah sistem IBM Watson – yang menggunakan algoritma pembelajaran penguatan untuk belajar kapan harus menjawab dan berapa taruhan yang optimal, sehingga memenangkan kuis Jeopardy! pada tahun 2011.

Cara Kerja Machine Learning

Machine Learning bekerja berdasarkan data. Pertama, sistem perlu mengumpulkan jumlah besar data yang beragam dari berbagai sumber (sensor, sistem transaksi, media sosial, basis data terbuka, dll). Kualitas data sangat penting: jika data berisik, kurang, atau tidak representatif, model ML bisa belajar dengan bias dan menghasilkan prediksi yang tidak akurat.

Misalnya, semakin banyak data bersih dan representatif, model akan belajar lebih efektif, tetapi data harus diproses terlebih dahulu (dibersihkan, dinormalisasi, dll) agar siap untuk pelatihan.

1. Pengumpulan & Pra-pemrosesan Data: Pertama, tentukan data input dan kumpulkan dari sumber terpercaya. Kemudian, data dibersihkan, kesalahan dihapus, nilai yang hilang dilengkapi, atau informasi input dinormalisasi. Tahap ini memakan waktu tetapi sangat menentukan akurasi akhir model.
2. Pemilihan Algoritma & Pelatihan Model: Berdasarkan jenis data dan tujuan (klasifikasi atau prediksi), pilih algoritma yang sesuai (misalnya: regresi linier, pohon keputusan, jaringan saraf, dll). Data pelatihan yang sudah diproses dimasukkan ke model untuk belajar melalui optimasi fungsi loss. Proses pelatihan menyesuaikan parameter model untuk mengurangi kesalahan prediksi pada data pelatihan.
3. Evaluasi & Implementasi: Setelah pelatihan, model diuji pada data baru (data uji) untuk menilai kualitas. Metode evaluasi umum meliputi akurasi, Precision, Recall, atau F1-Score, tergantung jenis masalah. Jika hasil memuaskan, model diterapkan dalam aplikasi nyata (aplikasi atau layanan), jika tidak, data atau algoritma dapat disesuaikan dan pelatihan ulang dilakukan.

Aplikasi Nyata Machine Learning

Machine learning digunakan secara luas dalam kehidupan nyata, mulai dari kemudahan sehari-hari hingga bidang teknologi tinggi. Berikut beberapa contoh khas aplikasi ML:

• AI Generatif (Generative AI): Ini adalah teknologi ML yang memungkinkan pembuatan konten baru (teks, gambar, video, kode sumber, dll) berdasarkan permintaan pengguna. Model generative AI (seperti model bahasa besar) belajar dari data besar untuk memahami permintaan dan menghasilkan konten secara otomatis. Contoh: ChatGPT adalah aplikasi AI generatif terkenal yang dapat menjawab pertanyaan atau menyusun teks sesuai keinginan pengguna.

• Pengenalan Suara: Machine learning membantu komputer memahami ucapan manusia dan mengubahnya menjadi teks. Teknologi Speech Recognition ini menggunakan model pembelajaran mesin (sering dikombinasikan dengan pemrosesan bahasa alami) untuk mengenali dan mentranskripsikan suara. Aplikasi praktisnya termasuk asisten virtual di ponsel (misalnya: Siri, Google Assistant) yang menjalankan perintah suara, atau fitur input teks dengan suara untuk interaksi yang lebih mudah.

• Chatbot dan Dukungan Pelanggan: Banyak chatbot di situs web dan media sosial dilengkapi machine learning untuk menjawab otomatis pertanyaan umum (FAQ), mendukung konsultasi produk, dan berinteraksi dengan pelanggan 24/7. Berkat ML, chatbot dapat memahami maksud pertanyaan pengguna dan memberikan jawaban yang sesuai, bahkan belajar dari setiap percakapan untuk melayani lebih baik. Ini membantu bisnis menghemat tenaga kerja sekaligus meningkatkan pengalaman pelanggan (misalnya: asisten virtual, chatbot e-commerce yang merekomendasikan produk dan menjawab pertanyaan secara instan).

• Visi Komputer (Computer Vision): Ini adalah bidang ML yang membantu komputer “melihat” dan memahami isi gambar atau video. Algoritma visi komputer biasanya menggunakan jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk mengenali fitur gambar, sehingga dapat mendeteksi objek, mengklasifikasi, atau mengenali pola dalam data visual. Aplikasi computer vision sangat beragam: mulai dari penandaan otomatis foto di media sosial, pengenalan wajah di ponsel, hingga diagnosa citra medis (mendeteksi tumor pada foto X-ray) dan mobil otonom (mengenali pejalan kaki, rambu lalu lintas, dll).

• Sistem Rekomendasi (Recommender System): Ini adalah algoritma ML yang menganalisis perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi yang sesuai dengan preferensi masing-masing. Misalnya, berdasarkan riwayat menonton film atau berbelanja, sistem rekomendasi akan menyarankan film atau produk yang mungkin menarik bagi Anda. Platform e-commerce dan layanan streaming (Netflix, Spotify, dll) menggunakan ML untuk mempersonalisasi konten yang ditampilkan, membantu meningkatkan pengalaman dan mendorong penjualan.

• Deteksi Penipuan: Dalam bidang keuangan – perbankan, machine learning digunakan untuk mendeteksi transaksi penipuan atau tidak biasa dengan cepat. Model pembelajaran mesin dapat dilatih pada data transaksi yang sudah diketahui penipuan (pembelajaran terawasi) untuk mengenali tanda-tanda khas transaksi penipuan. Bersama dengan teknik deteksi anomali, sistem ML dapat memberi peringatan transaksi “tidak normal” dibandingkan kebiasaan umum untuk pemeriksaan lebih lanjut. Berkat ML, bank dan perusahaan kartu kredit dapat mendeteksi penipuan tepat waktu, mengurangi kerugian dan risiko bagi pelanggan.

(Selain itu, ML juga memiliki banyak aplikasi lain seperti: kendali otomatis di pabrik (robotika), analisis rantai pasok, prediksi cuaca, analisis data genetik dalam biologi, dan lain-lain. Perkembangan ML membuka peluang baru di hampir semua bidang.)

Kelebihan dan Kekurangan Machine Learning

Seperti teknologi lain, machine learning memiliki keunggulan utama namun juga keterbatasan tertentu. Memahami hal ini membantu kita menggunakan ML secara efektif dan menghindari risiko yang mungkin muncul.

Kelebihan

• Kemampuan menemukan pola dalam data besar: ML dapat mengidentifikasi pola (pattern) dan tren tersembunyi dalam volume data besar yang sulit dilihat manusia. Dengan demikian, bisnis dapat menggali informasi dari “big data” untuk membuat keputusan yang lebih tepat.

• Otomatisasi dan pengurangan ketergantungan pada manusia: Sistem ML dapat belajar dan meningkatkan algoritma analisis dengan sedikit campur tangan manusia. Cukup dengan menyediakan data input, model akan “merakit” dan mengoptimalkan parameter internal secara otomatis untuk hasil terbaik. Ini memungkinkan otomatisasi tugas kompleks (seperti klasifikasi, prediksi) secara berkelanjutan tanpa perlu pemrograman manual untuk setiap kasus.

• Peningkatan seiring waktu & personalisasi pengalaman: Berbeda dengan perangkat lunak tradisional (dengan performa tetap), model pembelajaran mesin semakin banyak data yang diproses, semakin akurat hasilnya. Dengan setiap pelatihan ulang, model mengumpulkan pengalaman dan membuat prediksi lebih baik. Ini memungkinkan sistem ML menyesuaikan dengan preferensi pengguna – misalnya merekomendasikan konten yang semakin sesuai selera – dan meningkatkan pengalaman pengguna dari waktu ke waktu.

Kekurangan

• Bergantung pada kualitas data: Model ML memerlukan jumlah data pelatihan yang sangat besar dan data tersebut harus akurasi, beragam, dan tidak bias. Jika data yang diberikan buruk, hasilnya juga buruk (prinsip “sampah masuk, sampah keluar”). Selain itu, pengumpulan dan pemrosesan data dalam jumlah besar membutuhkan infrastruktur penyimpanan dan komputasi yang kuat, yang bisa memakan sumber daya dan biaya operasional tinggi.

• Risiko belajar salah atau hasil bias: Model pembelajaran mesin bisa mengalami kesalahan serius jika data pelatihan tidak cukup atau tidak representatif. Dalam beberapa kasus, dengan dataset yang terlalu kecil, algoritma mungkin menemukan pola yang secara matematis “masuk akal” tapi sepenuhnya salah dalam praktik. Hal ini menyebabkan model memberikan prediksi bias atau menyesatkan, yang berdampak negatif pada keputusan yang diambil. Oleh karena itu, perlu kehati-hatian dalam memeriksa keandalan hasil ML, terutama saat data input terbatas.

• Kekurangan transparansi: Banyak model ML kompleks (terutama model deep learning) beroperasi sebagai “kotak hitam” – sangat sulit untuk menjelaskan mengapa model membuat prediksi tertentu. Misalnya, jaringan saraf dalam dengan jutaan parameter bisa sangat akurat, tapi kita sulit mengetahui fitur apa yang menyebabkan keputusan model. Kurangnya kemampuan penjelasan ini menjadi kendala di bidang yang membutuhkan penjelasan hasil (seperti keuangan, kesehatan). Sebaliknya, beberapa model yang lebih sederhana (misalnya: pohon keputusan) lebih mudah diperiksa dan diverifikasi, karena kita dapat mengikuti logika keputusan model – keunggulan yang tidak dimiliki jaringan saraf “kotak hitam”.

>>> Klik untuk mengetahui:

Apa itu AI sempit dan AI umum?

Perbedaan antara: AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Singkatnya, Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah teknologi kunci di era big data. Ini memungkinkan komputer belajar dan meningkatkan kemampuan prediksi seiring waktu tanpa perlu pemrograman rinci langkah demi langkah. Berkat itu, ML telah dan sedang digunakan luas dalam kehidupan dan industri, mulai dari asisten virtual cerdas hingga sistem otomatisasi canggih.

Seperti disebutkan, “Machine Learning adalah alat yang membantu manusia memanfaatkan secara maksimal” nilai data di era digital, membuka banyak peluang untuk aplikasi teknologi cerdas di masa depan.