Pengertian Machine Learning: Manfaat, Contoh, dan Metodenya

Beberapa waktu lalu publik dihebohkan dengan penemuan Artificial Intelligence (AI) yang mampu menggantikan tenaga kerja manusia. Ternyata kecerdasan buatan atau AI terdiri dari beberapa cabang. Salah satunya adalah machine learning. Lantas, apa pengertian machine learning?

Table of Contents

Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada penciptaan sistem algoritma untuk terus mempelajari data secara akurat.

Dalam penerapan machine learning, sistem algoritma dilatih menemukan pola tertentu dengan menggunakan banyak data.

Di dunia yang serba digital seperti sekarang, penggunaan machine learning sangatlah penting untuk meningkatkan efektifitas dan efisiensi.

Mulai dari mewujudkan otomatisasi bisnis hingga memahami perilaku konsumen. Bagaimana contoh dan cara kerja machine learning? Simak penjelasan berikut.

Pengertian Machine Learning dan Manfaatnya

Konsep machine learning pertama kali dicetuskan oleh beberapa ilmuwan matematika sejak 1920-an, seperti Andrey Markov, Thomas Bayes, dan Adrien Marie Legendre.

Selain matematika, saat ini machine learning juga dikembangkan dengan ilmu statistika, data mining, dan masih banyak lagi.

Pengembangan kecerdasan buatan melalui machine learning telah memberikan banyak manfaat dalam memudahkan pekerjaan manusia, di antaranya:

Membantu menyelesaikan permasalah bisnis melalui analisis data dalam jumlah besar dan rumit, tapi hanya membutuhkan waktu singkat untuk mengerjakannya.
Memahami karakter dan perilaku konsumen melalui analisa data yang relevan, sehingga dapat memberikan layanan yang terpersonalisasi sesuai preferensi konsumen.
Menjalankan otomatisasi bisnis untuk meningkatkan mengelola operasional perusahaan secara lebih efektif dan efisien, seperti penggunaan software Customer Relationship Management.
Meningkatkan efektivitas dalam proses rekrutmen, seperti penggunaan sistem Human Resource terintegrasi untuk mengidentifikasi kandidat paling potensial dengan parameter tertentu.

Contoh Pemanfaatan Machine Learning di Berbagai Bidang

Setelah mengetahui pengertian machine learning beserta manfaatnya, sekarang ketahui juga contoh penerapannya.

Pada dasarnya, machine learning diciptakan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kemampuan prediksi dalam berbagai jenis tugas di berbagai bidang, antara lain:

1. Bisnis

Machine learning dapat membantu para pemilik bisnis dalam mengidentifikasi pola-pola tertentu pada data mereka untuk pengambilan keputusan. Contohnya:

Analisa resiko kredit, di mana machine learning dapat memprediksi kemampuan seseorang dalam membayar kembali pinjaman mereka.
Memberikan rekomendasi produk yang relevan untuk pelanggan, seperti pada aplikasi
Memperbaiki proses manufaktur dengan memprediksi kerusakan pada mesin sebelum terjadi.

2. Kesehatan

Dalam bidang kesehatan, machine learning dapat membantu tenaga kesehatan untuk mendiagnosa suatu penyakit, memperbaiki pengobatan, serta mengembangkan obat-obatan baru. Berikut beberapa contohnya:

Mengidentifikasi tanda-tanda kanker pada gambar medis atau parameter tertentu yang telah diatur sebelumnya.
Memprediksi kemungkinan seseorang terkena penyakit jantung berdasarkan data medis mereka.
Mempercepat pengembangan obat baru dengan mengidentifikasi molekul yang paling efektif dalam mengobati penyakit tertentu.

3. Pendidikan

Pemanfaatan machine learning di bidang pendidikan juga tidak kalah penting. Khususnya dalam meningkatkan kualitas pendidikan dengan memberikan pengalaman belajar yang lebih personal dan adaptif bagi setiap siswa. Contohnya:

Menganalisis kemampuan belajar siswa dengan memberikan saran belajar sesuai kebutuhan mereka.
Mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan siswa melalui analisa data perkembangan siswa.
Memberikan rekomendasi bidang studi lanjutan untuk siswa melalui analisa data minat, potensi dan kemampuan siswa.

4. Transportasi

Saat ini machine learning juga sering diaplikasikan dalam bidang transportasi, seperti pengaturan lalu lintas, manajemen armada, dan pengembangan kendaraan otonom. Contohnya:

Memprediksi pola lalu lintas dan memperbaiki sinkronisasi sinyal lampu lalu lintas untuk mengurangi kemacetan.
Memperbaiki efisiensi penggunaan bahan bakar kendaraan dengan mempelajari pola berkendara pengemudi.

5. Keamanan

Pengembangan machine learning juga berguna untuk membantu meningkatkan keamanan di berbagai aspek kehidupan.

Mulai dari deteksi penipuan, pengenalan wajah pada perangkat, hingga deteksi ancaman siber. Contoh penerapannya antara lain:

Memprediksi kemungkinan penipuan pada transaksi keuangan di Bank, aplikasi belanja, dan sebagainya.
Memperbaiki sistem keamanan pada jaringan komputer dengan mendeteksi serangan siber sebelum terjadi ancaman tertentu.

Metode yang Dipakai dalam Machine Learning

Bagi Anda yang tertarik mempelajari machine learning, jangan berhenti pada pemahaman tentang pengertian machine learning dan contoh pemanfaatannya saja.

Cari tahu juga beberapa metode utama yang digunakan untuk menjalankan machine learning, di antaranya adalah:

1. Supervised Learning

Metode machine learning yang pertama adalah supervised learning, di mana model dilatih menggunakan data yang telah dilabeli dengan benar. Dalam prosesnya, model belajar memahami hubungan antara input dan output data tertentu.

Misalnya, input data melalui gambar atau data medis, serta output data seperti pada label kelas atau diagnosa penyakit tertentu.

Setelah model tersebut dilatih, sistem dapat digunakan untuk memprediksi output yang benar untuk berbagai data baru yang belum dilihat sebelumnya.

2. Unsupervised Learning

Kebalikan dari sebelumnya, unsupervised learning merupakan metode machine learning yang memungkinkan model belajar menemukan pola-pola tersembunyi. Dalam prosesnya, model ini mempelajari data tanpa ada petunjuk atau label tertentu.

Jadi, model dalam metode ini harus menemukan struktur atau pola dalam data sendiri dan tidak diberitahu output yang diharapkan.

Contohnya pengelompokan data (clustering), di mana model membagi data menjadi beberapa kelompok yang saling mirip berdasarkan fitur yang dimilikinya.

3. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah metode machine learning yang memungkinkan model belajar melalui interaksi dengan lingkungannya.

Lalu model berada memperoleh reward atau hukuman atas tindakan tertentu. Tujuan dari model ini yaitu untuk memaksimalkan total reward yang diterima seiring waktu.

Contohnya dapat dilihat dari model pembelajaran kendaraan otonom, di mana model belajar untuk mengemudi secara benar.

Model tersebut akan menerima reward ketika mengemudi dengan benar, serta mendapatkan hukuman jika melakukan kesalahan tertentu.

4. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning adalah metode machine learning yang mengkombinasikan unsur-unsur dari supervised dan unsupervised learning. Artinya, model diberikan sebagian data yang dilabeli dan sebagian lagi tidak dilabeli.

Dari metode itu, model memiliki tujuan memanfaatkan data yang dilabeli untuk membantu mempelajari struktur data yang tidak dilabeli.

Contohnya, deteksi spam pada layanan email, di mana beberapa email dikategorikan sebagai spam atau bukan, sementara email lainnya tidak dilabeli.

Model tersebut memanfaatkan data yang dikategorikan dengan benar untuk membantu mengidentifikasi email yang belum dilabeli. Lalu pada akhirnya sistem akan menentukan kategorisasi secara otomatis apakah email tersebut masuk spam atau tidak.

Di tengah kemajuan teknologi digital, efektifitas kehidupan manusia kini bisa ditingkatkan dengan pengembangan machine learning.

Pengertian machine learning sendiri adalah salah satu cabang AI yang berfokus pada penciptaan algoritma yang memudahkan pengelolaan data secara akurat.

Pemanfaatan machine learning sangatlah beragam. Mulai dari bidang bisnis, kesehatan, pendidikan, transportasi, dan keamanan.

Anda dapat mempelajari cara kerjanya dengan 4 metode utama, yaitu supervised learning, unsupervised learning, reinforcement learning, dan semi-supervised learning.