3 Pertanyaan Sederhana untuk Menentukan Supervised dan Unsupervised Learning

Banyak pemula di machine learning merasa bingung ketika harus menentukan apakah sebuah kasus termasuk dalam algoritma machine learning supervised learning atau unsupervised learning. Kebingungan ini wajar karena dua pendekatan tersebut sama-sama memakai data, sama-sama “melatih model”, dan sama-sama terdengar teknis. Akibatnya, orang sering salah memilih metode sejak awal.

Masalahnya, ketika salah memilih pendekatan, prosesnya bisa ikut berantakan. Dataset sudah dibersihkan, model juga sudah dicoba, tetapi output-nya tidak menjawab kebutuhan. Supaya tidak terjebak, kamu cukup pakai 3 pertanyaan sederhana ini sebelum mulai membuat model machine learning. Simak penjelasannya, yuk, sahabat DQLab!

1. Apakah Data Kamu Punya Label atau Target yang Jelas?

Pertanyaan pertama ini merupakan pembeda paling kentara. Supervised learning selalu membutuhkan label atau target yaitu nilai yang ingin diprediksi. Misalnya, kamu ingin memprediksi apakah email termasuk spam atau tidak, berarti labelnya adalah spam dan nonspam. Kalau kamu ingin memprediksi harga rumah, labelnya adalah harga.

Sementara itu, unsupervised learning tidak memiliki tabel. Data hanya berisi fitur atau karakteristik tanpa jawaban benar-salah yang sudah disiapkan. Contohnya, kamu punya data pelanggan berisi umur, pengeluaran, dan frekuensi belanja, lalu ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanjanya. Di sini tidak ada label “tipe pelanggan A/B/C” dari awal karena justru model yang membantu menemukan kelompoknya.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apa Output yang Kamu Butuhkan?

Kalau kamu membutuhkan output berupa prediksi nilai tertentu, itu biasanya masuk supervised learning. Prediksi ini bisa berbentuk kategori (klasifikasi) atau angka (regresi). Contoh kategori yakni prediksi churn (ya/tidak), prediksi kelulusan (lulus/tidak), prediksi penyakit (positif/negatif). Contoh angka meliputi prediksi penjualan, prediksi durasi perjalanan, prediksi skor, dan lain-lain.

Sebaliknya, kalau yang kamu butuhkan adalah pola, struktur, atau segmentasi, itu lebih cocok ke unsupervised learning. Nantinya, output akan berupa insight. Misalnya, kamu ingin menemukan kelompok pelanggan, menemukan kemiripan produk, merangkum data besar, atau mendeteksi anomali tanpa label. Di tahap ini, model bertugas membantu eksplorasi, bukan memprediksi target yang sudah pasti.

3. Apakah Kamu Bisa Mengukur Benar-Salah Model dengan Jelas?

Pertanyaan ketiga ini sangat penting untuk menentukan jalur yang tepat. Dalam supervised learning, kamu bisa mengukur performa model dengan metrik yang jelas karena ada label. Misalnya akurasi, precision-recall, F1-score, atau MAE/MSE untuk regresi. Kamu bisa tahu model “benar” atau “salah” berdasarkan data uji.

Dalam unsupervised learning, penilaian model juga tidak selalu sesederhana itu. Karena tidak ada label, kamu tidak bisa langsung bilang model itu salah atau benar. Evaluasinya lebih banyak menggunakan metrik seperti silhouette score untuk clustering atau pendekatan interpretasi seperti melihat apakah cluster masuk akal untuk kebutuhan bisnis. Jadi, kalau kamu butuh evaluasi yang sangat terukur, biasanya supervised learning lebih cocok.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Contoh Kasus

Misalnya kamu punya dataset pelanggan. Kalau kamu ingin memprediksi pelanggan akan berhenti berlangganan atau tidak maka kamu butuh label churn (ya/tidak). Karena ada target yang jelas dan model diminta menebak hasil akhir maka kasus ini masuk supervised learning. Biasanya pendekatan yang dipakai adalah klasifikasi seperti Logistic Regression, Random Forest, atau XGBoost.

Sebaliknya, kalau kamu ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja tanpa labeling dari awal maka itu masuk unsupervised learning. Dalam kasus ini, model membantu menemukan pola yang sebelumnya tidak terlihat. Misalnya, cluster pelanggan hemat, pelanggan impulsif, atau pelanggan loyal. Metode yang umum dipakai misalnya K-Means, Hierarchical Clustering, atau DBSCAN.

Menentukan supervised atau unsupervised learning sebenarnya tidak perlu rumit. Kamu hanya perlu memastikan apakah ada label, output yang dibutuhkan itu berupa prediksi atau pola, dan apakah model bisa dievaluasi benar-salah dengan jelas. Tiga pertanyaan ini sebetulnya sudah cukup untuk mengarahkan kamu ke jalur yang tepat.

FAQ

1. Apa pembeda paling utama antara supervised dan unsupervised learning?

Pembeda utamanya adalah label/target. Supervised learning memakai data yang punya target jelas untuk diprediksi, sedangkan unsupervised learning tidak punya label dan fokus mencari pola atau pengelompokan.

2. Kalau saya ingin membuat segmentasi pelanggan, itu termasuk supervised atau unsupervised?

Segmentasi pelanggan umumnya termasuk unsupervised learning, karena kamu tidak punya label “tipe pelanggan” dari awal. Model membantu menemukan kelompok pelanggan berdasarkan kemiripan pola data.

3. Kenapa evaluasi unsupervised learning terasa lebih sulit?

Karena tidak ada label benar-salah sebagai pembanding. Evaluasi unsupervised biasanya memakai metrik khusus seperti silhouette score atau dinilai dari apakah hasil cluster/pola yang ditemukan masuk akal untuk kebutuhan bisnis.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid