5 Model Klasifikasi Machine Learning Terpopuler 2025

Di dalam ilmu Data Science, terdapat salah satu cabang ilmu yang dikenal dengan istilah Machine Learning (ML). Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit. Menurut laporan McKinsey (2022), pemanfaatan AI dan Machine Learning diprediksi mampu memberikan dampak ekonomi global hingga USD 13 triliun pada 2030, dengan kontribusi terbesar datang dari sektor analitik prediktif dan otomasi proses bisnis.

Penggunaan Machine Learning dalam Data Science sangat penting karena memungkinkan komputer menemukan pola dari data berukuran besar yang sulit dianalisis secara manual. Menurut Nature Medicine, Machine Learning mampu membantu mendeteksi penyakit seperti kanker dengan tingkat akurasi di atas 90 persen. Proses ini dilakukan dengan melatih algoritma (training data) agar bisa mengenali pola tertentu, lalu diaplikasikan untuk melakukan prediksi pada data baru. Lalu, apa saja model klasifikasi machine terpopuler yang bisa dijadikan acuan untuk machine learning engineer maupun praktisi data? Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Model Klasifikasi pada Machine Learning

Klasifikasi merupakan salah satu topik utama dalam Machine Learning. Definisi klasifikasi adalah proses pengelompokan data berdasarkan label atau target tertentu. Menurut buku Pattern Recognition and Machine Learning karya Christopher M. Bishop (2006), klasifikasi adalah inti dari supervised learning karena model belajar dari data berlabel untuk mencapai tingkat presisi tertentu.

Contoh aplikasinya bisa kita lihat pada email spam filter yang digunakan Gmail dan Outlook. Menurut Google, sistem ML mereka mampu menyaring lebih dari 100 juta email spam per hari menggunakan model klasifikasi berbasis supervised learning. Dengan demikian, klasifikasi bukan hanya konsep teoritis, melainkan juga solusi nyata dalam kehidupan sehari-hari.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Binary Classification

Binary Classification adalah klasifikasi dua kelas, misalnya TRUE/FALSE, 0/1, spam/bukan spam, atau positif/negatif. Model ini sangat populer dalam kasus deteksi penyakit (sehat/sakit) atau deteksi transaksi keuangan (fraud/bukan fraud). Algoritma umum untuk binary classification antara lain Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision Tree. Studi IBM (2020) menunjukkan bahwa SVM sangat efektif dalam deteksi wajah dan deteksi anomali dengan akurasi tinggi pada data yang kompleks. Sebagai ilustrasi, algoritma ini dapat digunakan untuk membedakan gambar apakah itu truk atau perahu dengan tingkat presisi yang meningkat seiring jumlah data latih.

3. Multi-label Classification

Berbeda dengan binary, Multi-label Classification memungkinkan setiap input memiliki lebih dari satu label. Contohnya, artikel berita dapat mengandung topik politik, ekonomi, dan teknologi secara bersamaan. Dalam computer vision, satu gambar bisa memuat objek berbeda seperti truk, anjing, pesawat, dan kapal dalam satu waktu.

Menurut Journal of Machine Learning Research (Zhang & Zhou, 2014), multi-label classification banyak digunakan di bidang rekomendasi konten (misalnya YouTube atau Spotify) untuk memprediksi preferensi pengguna. Algoritma yang sering dipakai termasuk Multi-Label Decision Tree, Gradient Boosting, dan Random Forest. Model ini menjadi tulang punggung sistem personalisasi modern yang digunakan oleh perusahaan teknologi besar seperti Netflix dan Amazon.

4. K-Means Clustering

K-Means adalah algoritma unsupervised learning yang populer untuk clustering data. Tujuannya mengelompokkan data ke dalam beberapa cluster berdasarkan kemiripan karakteristik. Setiap cluster memiliki centroid yang berubah dinamis hingga algoritma mencapai konvergensi.

Menurut survei Kaggle (2022), lebih dari 60% Data Scientist pemula menggunakan K-Means sebagai algoritma pertama mereka dalam pembelajaran unsupervised. Algoritma ini digunakan dalam berbagai bidang, misalnya dalam segmentasi pelanggan di e-commerce, pengelompokan dokumen, hingga analisis citra medis. Dua jenis metode clustering yang sering dipakai adalah Hierarchical dan Non-Hierarchical, di mana K-Means masuk ke kategori non-hierarchical.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

5. User-Based Classification

User-Based Classification menitikberatkan pada preferensi pengguna dalam memberikan kategori terhadap data. Misalnya, pengguna dapat melabeli postingan media sosial sebagai “informatif” atau “hiburan”. Model ini sering digunakan pada sistem crowdsourcing seperti Wikipedia, Yelp, atau Amazon Review, di mana kontribusi pengguna memengaruhi hasil klasifikasi data.

Menurut penelitian di ACM Digital Library (2018), pendekatan berbasis pengguna meningkatkan kualitas klasifikasi pada dataset terbuka hingga 20% lebih baik dibanding hanya mengandalkan algoritma murni. Hal ini karena pengalaman dan persepsi manusia tetap relevan dalam mengelompokkan data yang ambigu.

6. Hierarchical Clustering

Hierarchical Clustering merupakan teknik clustering yang membentuk struktur pohon (dendogram) untuk menunjukkan hubungan antar data. Terdapat dua strategi utama: Agglomerative (penggabungan) dan Divisive (pembagian). Metode ini efektif digunakan pada dataset kecil hingga menengah di mana jumlah cluster belum diketahui sebelumnya. Misalnya, dalam penelitian genomik, hierarchical clustering digunakan untuk mengelompokkan gen dengan fungsi biologis yang mirip. Pada akhirnya, teknik ini memungkinkan peneliti memahami keterkaitan antar objek berdasarkan kemiripan yang lebih mendalam.

Machine Learning bukan hanya sekadar konsep teoretis, tetapi sudah menjadi fondasi penting dalam berbagai aplikasi nyata. Dari klasifikasi email, deteksi fraud, analisis citra medis, hingga sistem rekomendasi di platform digital. Dengan kombinasi metode seperti Binary Classification, Multi-label Classification, K-Means Clustering, hingga Hierarchical Clustering, Machine Learning membantu Data Scientist menemukan pola, membuat prediksi, dan memberikan solusi cerdas untuk tantangan modern.

Menurut Gartner (2023), lebih dari 75% perusahaan global kini mengadopsi AI/ML dalam strategi bisnis mereka, dan angkanya diperkirakan terus meningkat. Artinya, memahami berbagai model klasifikasi dan clustering dalam Machine Learning bukan hanya penting bagi akademisi, tetapi juga krusial untuk dunia industri dan masa depan digital.

FAQ

1. Apa perbedaan Binary Classification dan Multi-label Classification?

Binary Classification hanya membagi data ke dalam dua kelas, misalnya “spam” atau “bukan spam”. Sementara itu, Multi-label Classification memungkinkan satu data memiliki lebih dari satu label sekaligus, contohnya sebuah artikel yang bisa termasuk dalam kategori politik, ekonomi, dan teknologi secara bersamaan.

2. Kapan sebaiknya menggunakan K-Means Clustering dibanding Hierarchical Clustering?

K-Means Clustering cocok untuk dataset besar dengan jumlah cluster yang sudah diketahui sebelumnya, sedangkan Hierarchical Clustering lebih tepat digunakan untuk dataset kecil hingga menengah ketika jumlah cluster belum pasti, karena hasilnya bisa divisualisasikan dalam bentuk dendrogram.

3. Apa manfaat nyata Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari?

Machine Learning digunakan dalam banyak aplikasi sehari-hari, seperti filter spam email, sistem rekomendasi di Netflix atau Spotify, deteksi penipuan transaksi online, hingga diagnosis penyakit dengan analisis citra medis.

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