5 Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-Hari di Indonesia

Pernahkah kamu sadar bahwa saat memesan ojek online, berbelanja di e-commerce, atau menonton rekomendasi film, kamu sebenarnya sedang berinteraksi dengan teknologi Machine Learning (ML)? Seiring berkembangnya infrastruktur digital dan semakin terjangkaunya layanan teknologi, penerapan ML makin meluas di berbagai sektor, mulai dari transportasi, keuangan, hingga layanan kesehatan.

Bahkan, menurut laporan Microsoft dan Access Partnership, AI berpotensi menambah kontribusi ekonomi Indonesia hingga USD 243,5 miliar, setara dengan 18% dari total PDB nasional, jika dimanfaatkan secara optimal. Berikut beberapa contoh penerapannya yang mungkin tidak kamu sadari.

1. Mengapa Machine Learning Penting dalam Kehidupan Sehari-Hari

Machine Learning memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan adanya ML, berbagai layanan bisa berjalan secara lebih cerdas dan efisien. Di Indonesia, manfaatnya sangat terasa dalam berbagai bidang.

Misalnya, perusahaan teknologi dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih personal, layanan transportasi online bisa memprediksi waktu kedatangan dengan lebih akurat, dan lembaga keuangan dapat menilai kelayakan kredit secara instan. Survei terbaru dari Oliver Wyman juga menunjukkan bahwa 50% profesional di Indonesia sudah menggunakan teknologi berbasis AI setiap minggu, dan 21% lainnya menggunakannya setiap hari dalam aktivitas kerja mereka.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Contoh Penerapan Machine Learning di Indonesia

Machine Learning tidak lagi menjadi hal yang asing di Indonesia. Berbagai sektor industri mulai mengintegrasikan teknologi ini untuk meningkatkan efisiensi layanan, mempercepat pengambilan keputusan, dan memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna. Berikut beberapa contoh nyata penerapannya.

a. Transportasi dan Ojek Online

Sektor transportasi, khususnya layanan ojek online seperti Gojek dan Grab, adalah contoh paling mudah dilihat dalam penggunaan Machine Learning. Teknologi ini digunakan untuk memprediksi waktu tempuh, memilih rute tercepat berdasarkan kondisi lalu lintas, serta mendeteksi transaksi yang mencurigakan secara otomatis. Dengan memanfaatkan data pengguna secara real-time, algoritma ML membantu sistem memberikan pengalaman berkendara yang lebih efisien dan aman.

b. E-commerce dan Ritel

Di sektor e-commerce, platform seperti Tokopedia, Shopee, dan Bukalapak menggunakan ML untuk memahami perilaku belanja pengguna. Dengan menganalisis data histori pembelian, algoritma ML mampu memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan, mengidentifikasi ulasan palsu, dan mempersonalisasi tampilan katalog untuk masing-masing pengguna.

c. Perbankan dan Fintech

Lembaga keuangan dan perusahaan fintech di Indonesia juga menjadi pengguna aktif teknologi ML, terutama dalam proses evaluasi kredit dan pencegahan penipuan. Model pembelajaran mesin dapat memproses ribuan data pengguna dalam hitungan detik untuk menentukan kelayakan pinjaman. Chatbot berbasis ML pun semakin banyak digunakan untuk menjawab pertanyaan pelanggan tanpa perlu intervensi manusia.

d. Kesehatan dan Medis

Bidang kesehatan di Indonesia juga mulai mengadopsi Machine Learning untuk meningkatkan layanan medis. Salah satu pemanfaatannya adalah dalam deteksi dini penyakit berdasarkan rekam medis dan gejala pasien. Model prediktif berbasis ML juga digunakan dalam perencanaan sistem kesehatan publik, seperti untuk memantau penyebaran penyakit dan memprediksi kebutuhan fasilitas medis di masa depan.

e. Media Sosial dan Konten

Hampir setiap orang di Indonesia menggunakan media sosial, dan di balik pengalaman tersebut, Machine Learning bekerja untuk menyesuaikan konten yang muncul di beranda, menyaring konten negatif, hingga memahami minat pengguna. Dengan lebih dari 167 juta pengguna media sosial aktif, algoritma ML membantu platform seperti Instagram, TikTok, dan YouTube menampilkan konten yang sesuai dengan preferensi penggunanya.

3. Dampak Machine Learning bagi Masyarakat

Secara umum, kehadiran Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari telah membawa banyak dampak positif. Masyarakat dapat merasakan pelayanan yang lebih cepat dan personal, seperti kemudahan mendapatkan transportasi dalam hitungan menit atau menerima rekomendasi produk yang sesuai kebutuhan.

Di sektor keuangan, UMKM kini lebih mudah mendapatkan akses pendanaan berkat sistem penilaian kredit otomatis. Di bidang pendidikan, literasi teknologi juga semakin meningkat karena masyarakat terbiasa menggunakan sistem berbasis AI.

Komitmen besar terhadap pengembangan talenta digital juga terlihat dari inisiatif seperti program Microsoft yang menargetkan pelatihan AI dan cloud bagi lebih dari 840.000 orang Indonesia hingga tahun 2025. Semua ini menunjukkan bahwa ML tak hanya berdampak pada efisiensi, tetapi juga membuka akses dan kesempatan baru bagi banyak kalangan.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Peluang Machine Learning di Masa Depan

Melihat tren saat ini, peluang Machine Learning di Indonesia sangat besar. Fokus utamanya adalah pada pengembangan infrastruktur data, kolaborasi antara akademisi dan industri, serta menciptakan talenta lokal yang mampu bersaing secara global.

Selain itu, kolaborasi dengan perusahaan global seperti Nvidia dan Indosat memperkuat pondasi ekosistem AI nasional. Ke depannya, kita bisa melihat penggunaan ML yang lebih luas di sektor-sektor strategis seperti pertanian, energi, dan pendidikan.

Machine Learning sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari di Indonesia, dari cara kita bepergian, belanja, hingga mencari informasi. Keberadaannya membawa kemudahan, efisiensi, dan pengalaman yang lebih personal dalam berbagai aspek kehidupan.

Di tengah perkembangan teknologi yang pesat dan dukungan ekosistem digital yang terus dibangun, mempelajari Machine Learning menjadi kebutuhan bagi siapa saja yang ingin relevan di masa depan.

Jika kamu tertarik untuk memahami cara kerja algoritma ML dan membangun model prediksi dari nol, kamu bisa mulai belajar lewat Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab. Program ini dirancang khusus untuk pemula dan dibimbing oleh mentor industri, dengan studi kasus nyata yang relevan dengan kondisi Indonesia. Yuk, ambil langkah pertamamu sekarang.

FAQ:

1. Apakah Machine Learning hanya bisa diterapkan oleh perusahaan besar?

Tidak. Saat ini, banyak tools dan platform yang memungkinkan bisnis kecil dan menengah (UMKM) untuk mulai menggunakan Machine Learning, misalnya dalam personalisasi iklan, analisis data pelanggan, hingga otomatisasi layanan. Bahkan individu pun bisa mempelajarinya untuk keperluan riset, bisnis, atau karier di bidang data.

2. Apa perbedaan Machine Learning dengan Artificial Intelligence (AI)?

AI adalah payung besar yang mencakup berbagai teknologi cerdas, termasuk Machine Learning. ML adalah cabang dari AI yang secara spesifik berfokus pada sistem yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi tanpa diprogram secara eksplisit.