Apa Itu Machine Learning Model dan 4 Cara Kerjanya

Machine Learning (ML) adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit.

ML banyak digunakan mulai dari rekomendasi produk di e-commerce hingga deteksi penipuan di perbankan. Memahami cara kerja ML model menjadi langkah penting bagi pemula yang ingin menekuni bidang ini. Berikut ini empat tahap utama dalam cara kerja Machine Learning model.

1. Data Collection & Preprocessing

Tahap pertama dalam pembuatan ML model adalah pengumpulan data (data collection) dan pra-pemrosesan data (data preprocessing). Data yang digunakan bisa berupa angka, teks, gambar, atau kombinasi dari berbagai jenis data. Menurut survei Kaggle 2023, sekitar 60% waktu proyek ML dihabiskan untuk membersihkan dan menyiapkan data sebelum analisis.

Pra-pemrosesan data mencakup pembersihan data dari missing value, normalisasi, encoding kategori, dan penghapusan outlier. Kualitas data sangat menentukan performa model, karena “garbage in, garbage out” berlaku juga dalam Machine Learning.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Model Training

Setelah data siap, tahap berikutnya adalah melatih model (model training). Di tahap ini, algoritma ML belajar mengenali pola dari dataset yang tersedia. Misalnya, algoritma klasifikasi akan mempelajari hubungan antara fitur input dengan label output.

Menurut laporan IBM 2022, algoritma machine learning yang paling banyak digunakan untuk training adalah Random Forest, Logistic Regression, dan Gradient Boosting. Proses training ini biasanya menggunakan teknik cross-validation untuk memastikan model tidak overfitting terhadap data training.

3. Model Evaluation

Setelah model dilatih, langkah berikutnya adalah evaluasi performa model menggunakan data testing yang belum pernah dilihat model sebelumnya. Beberapa metrik evaluasi populer termasuk accuracy, precision, recall, F1-score, dan ROC-AUC.

Misalnya, dalam kasus klasifikasi email spam, model yang memiliki accuracy 95% berarti 95% email diklasifikasikan dengan benar. Evaluasi ini penting agar model dapat diandalkan sebelum diterapkan dalam lingkungan nyata.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Model Deployment & Monitoring

Tahap terakhir adalah deployment, yaitu penerapan model ke sistem nyata agar dapat digunakan untuk membuat prediksi secara langsung. Setelah deployment, monitoring diperlukan untuk memastikan model tetap akurat seiring waktu, terutama jika data dunia nyata berubah (concept drift).

Menurut McKinsey 2021, perusahaan yang menerapkan ML dengan monitoring yang baik bisa meningkatkan efisiensi operasional hingga 20–30%, dibandingkan yang hanya melakukan deployment tanpa evaluasi berkelanjutan.

Memahami cara kerja Machine Learning model, dari data collection hingga deployment, adalah kunci untuk membangun sistem AI yang efektif dan handal. Buat kamu yang ingin mulai belajar praktik langsung dengan project interaktif dan modul step-by-step, kamu bisa mencoba DQLab Bootcamp Machine Learning & AI untuk Pemula. Dengan kursus ini, kamu bisa belajar mulai dari dasar hingga penerapan nyata, lengkap dengan panduan mentor berpengalaman.

FAQ:

1. Apa itu Machine Learning Model?

Machine Learning Model adalah algoritma yang dilatih untuk mengenali pola dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut, tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas.

2. Apa yang dimaksud dengan model training?

Model training adalah tahap di mana algoritma ML “belajar” dari dataset. Proses ini melibatkan pengenalan pola antara fitur input dan output, biasanya disertai teknik cross-validation untuk mengurangi risiko overfitting.

3. Apa itu model deployment & monitoring?

Deployment adalah penerapan model ke sistem nyata agar bisa digunakan secara langsung. Monitoring memastikan model tetap akurat seiring perubahan data dan kondisi, mencegah penurunan performa (concept drift).