Algoritma Machine Learning & Semua Jenisnya

Algoritma machine learning merupakan pondasi utama dalam pengembangan sistem cerdas yang dapat belajar dari data dan membuat keputusan secara mandiri. Algoritma ini digunakan oleh komputer untuk memahami pola, melakukan analisis, dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada, tanpa perlu instruksi yang eksplisit dari manusia.

Seiring dengan pesatnya perkembangan teknologi dan meluasnya penerapan data di berbagai bidang, algoritma machine learning telah menjadi komponen kunci dalam menciptakan inovasi, mulai dari rekomendasi produk di platform e-commerce, analisis kesehatan, hingga sistem keamanan berbasis deteksi anomali.

Dalam dunia machine learning, terdapat berbagai jenis algoritma yang dirancang sesuai dengan kebutuhan dan karakteristik data yang akan diproses. Beberapa algoritma dirancang untuk melakukan klasifikasi, seperti dalam aplikasi pengenalan wajah atau teks, sementara yang lainnya lebih cocok untuk tugas regresi, seperti memprediksi harga pasar atau tren penjualan di masa depan.

Terdapat pula algoritma clustering yang berguna untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan tertentu, yang sering diterapkan dalam segmentasi pasar atau analisis perilaku pengguna. Dengan berbagai macam algoritma yang ada, pemilihan algoritma yang tepat menjadi langkah krusial dalam menentukan performa dan efektivitas model machine learning.

Algoritma machine learning adalah seperangkat prosedur matematis dan statistik yang digunakan untuk membuat model komputer yang dapat "belajar" dari data, mengenali pola, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Algoritma-algoritma ini memungkinkan sistem komputer untuk memproses data dalam jumlah besar dan menghasilkan model prediktif yang efektif, yang kemudian dapat diterapkan dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan suara hingga pengelolaan portofolio investasi. Setelah memahami definisi dari machine learning, kita akan membahas contoh algoritma machine learning.

1. Decision Tree

Decision Tree adalah algoritma yang membentuk struktur seperti pohon di mana setiap node mewakili fitur atau atribut, setiap cabang menunjukkan keputusan, dan setiap daun (leaf node) merepresentasikan hasil atau output. Algoritma ini memecah dataset menjadi subset yang lebih kecil berdasarkan fitur yang paling signifikan, dan proses ini berulang sampai semua data dalam satu cabang memiliki klasifikasi yang sama.

Keunggulan algoritma ini adalah mudah dipahami dan diinterpretasikan; efektif untuk data dengan atribut kategori maupun kontinu. Sedangkan kekurangan dari decision tree adalah rentan terhadap overfitting, terutama jika pohon terlalu dalam atau kompleks.

Decision Tree banyak digunakan dalam masalah klasifikasi seperti diagnosis medis, di mana sistem dapat memutuskan apakah pasien positif atau negatif berdasarkan gejala yang dimiliki.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Random Forest

Random Forest adalah algoritma ensemble learning yang menggabungkan beberapa decision tree untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan stabil. Dalam Random Forest, banyak decision tree dibentuk dari subset acak data pelatihan. Setiap pohon menghasilkan prediksi, dan keputusan akhir dibuat berdasarkan rata-rata atau voting dari seluruh pohon.

Keunggulan dari random forest adalah lebih akurat dan tahan terhadap overfitting dibandingkan dengan single decision tree karena menggunakan banyak pohon, bekerja baik untuk klasifikasi dan regresi. Meskipun lebih akurat, algoritma ini tetap memiliki kekurangan, yaitu lebih lambat dibandingkan decision tree karena perlu membangun banyak pohon, juga bisa sulit diinterpretasikan karena struktur kompleks.

Random Forest sering digunakan dalam aplikasi klasifikasi yang lebih kompleks, seperti deteksi penipuan (fraud detection) atau analisis risiko kredit, di mana banyak variabel perlu dipertimbangkan.

3. K-Nearest Neighbor (KNN)

K-Nearest Neighbor (KNN) adalah algoritma yang sederhana namun efektif untuk masalah klasifikasi dan regresi. KNN bekerja dengan mencari sejumlah tetangga terdekat (k) dari titik data baru berdasarkan jarak tertentu, misalnya jarak Euclidean, lalu memberikan prediksi berdasarkan mayoritas label tetangga tersebut.

Keunggulan dari KNN adalah sederhana dan tidak memerlukan tahap pelatihan eksplisit karena algoritma hanya menyimpan data pelatihan, fleksibel untuk data kategori maupun kontinu.

Selain itu, kekurangan dari KNN adalah butuh memori besar saat data sangat besar, karena KNN menyimpan semua data pelatihan, waktu prediksi bisa lambat jika jumlah data banyak, sensitif terhadap skala dan noise dalam data. KNN digunakan untuk rekomendasi produk, klasifikasi teks, dan pengenalan gambar, di mana kemiripan antara sampel dapat menjadi kriteria klasifikasi.

4. Neural Network

Neural Network adalah model yang terinspirasi oleh struktur otak manusia, terdiri dari neuron-neuron yang saling terhubung dalam beberapa lapisan (layer). Model ini memproses data melalui serangkaian lapisan, mulai dari lapisan input, lapisan tersembunyi, hingga lapisan output.

Dalam setiap lapisan tersembunyi, neuron-neuron menggabungkan informasi dari lapisan sebelumnya dan menerapkannya melalui fungsi aktivasi untuk menghasilkan output. Neural Network sangat cocok untuk masalah kompleks dengan pola non-linier. Keunggulan dari algoritma ini adalah mampu menangani data yang kompleks dan besar dengan pola non-linier; sangat efektif dalam pengenalan gambar, suara, dan teks.

Sedangkan kekurangannya adalah proses pelatihan dapat memakan waktu lama; rentan terhadap overfitting jika tidak diatur dengan baik; memerlukan banyak data dan sumber daya komputasi untuk bekerja secara optimal. Neural Network banyak digunakan dalam pengenalan gambar (misalnya untuk klasifikasi objek), pengenalan suara, analisis teks, dan banyak aplikasi kecerdasan buatan lainnya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Setiap algoritma machine learning memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri, dan pemilihannya tergantung pada jenis masalah serta data yang kita miliki. Dalam praktiknya, penting untuk memahami jenis dan karakteristik data yang kita hadapi, karena hal ini akan membantu kita memilih algoritma machine learning yang paling sesuai. Dengan pendekatan yang tepat, kita bisa menghasilkan model yang akurat, efisien, dan relevan untuk berbagai aplikasi dunia nyata.

Yuk pahami cara penggunaan algoritma machine learning dengan modul dari DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.

Penulis: Galuh Nurvinda K