Apa itu Machine Learning Model? Definisi & Cara Kerjanya

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) makin pesat dan menjadi sorotan di berbagai industri. Salah satu hal yang penting dipahami adalah bagaimana cara melatih model artificial intelligence dengan dataset tertentu agar mampu memberikan prediksi yang akurat dan bisa digunakan dalam dunia nyata. Konsep ini mungkin terdengar rumit bagi pemula, tapi dengan penjelasan yang tepat, sebenarnya sangat mungkin untuk dipelajari.

Saat ini, machine learning sudah hadir di hampir semua aspek kehidupan kita. Mulai dari rekomendasi film di Netflix, deteksi penipuan transaksi di perbankan, sampai aplikasi kesehatan yang bisa menganalisis data pasien. Semua itu tidak lepas dari peran machine learning model yang dilatih menggunakan dataset dengan cara tertentu. Nah, artikel ini akan mengajak kamu memahami definisi, jenis model, cara melatih model dengan dataset, serta manfaat penerapannya di kehidupan sehari-hari.

1. Konsep Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang membuat komputer bisa “belajar” dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Alih-alih memberikan instruksi langkah demi langkah, kita cukup memberikan data dalam jumlah banyak agar sistem menemukan pola sendiri.

Ada tiga jenis utama machine learning yang wajib diketahui:

• Supervised Learning, menggunakan dataset berlabel untuk mengajarkan model cara memprediksi output berdasarkan input. Contohnya klasifikasi email spam atau bukan spam.

• Unsupervised Learning, bekerja dengan data tanpa label untuk mencari pola tersembunyi. Misalnya clustering pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja.

• Reinforcement Learning, membuat model belajar dari trial-and-error dengan sistem reward. Contohnya pada robot otonom atau AI yang bisa bermain game.

Dengan memahami dasar ini, kamu akan lebih mudah melihat bagaimana sebuah sistem bisa berkembang seiring dengan bertambahnya data.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Macam-macam Machine Learning Model

Machine learning memiliki banyak model yang bisa dipilih sesuai dengan jenis data dan tujuan analisis. Beberapa yang paling umum digunakan adalah:

• Regresi Linear & Logistik: sederhana tapi efektif untuk prediksi nilai atau klasifikasi biner.

• Decision Tree & Random Forest: mudah dipahami karena strukturnya berbentuk pohon keputusan.

• K-Means Clustering: populer di unsupervised learning untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik.

• Neural Network & Deep Learning: sangat powerful, cocok untuk pengolahan gambar, suara, dan bahasa alami.

Setiap model punya keunggulan sekaligus keterbatasan. Misalnya, regresi linear mudah digunakan tapi kurang cocok untuk data kompleks, sementara neural network sangat kuat tapi memerlukan dataset besar dan komputasi tinggi.

3. Bagaimana Cara Melatih Model dengan Dataset Tertentu

Inilah bagian penting dalam machine learning: melatih model dengan dataset. Prosesnya biasanya melalui tahapan berikut:

1. Pengumpulan Data: Model yang bagus hanya bisa lahir dari data yang berkualitas. Dataset harus relevan, lengkap, dan representatif.

2. Preprocessing Data: Membersihkan data dari noise, menangani missing value, normalisasi, hingga membagi dataset menjadi beberapa subset.

3. Pemilihan Algoritma: Setiap masalah punya algoritma yang tepat, misalnya regresi untuk prediksi angka atau clustering untuk segmentasi.

4. Training Model: Model dilatih menggunakan training set agar bisa mengenali pola. Parameter dioptimalkan agar error semakin kecil.

5. Evaluasi Model: Menggunakan testing set untuk mengukur performa. Biasanya dengan metrik seperti akurasi, precision, recall, atau mean squared error.
   
   

4. Konsep Pembagian Dataset: Train, Validation, Test

Dalam praktik modern machine learning, dataset tidak hanya dibagi menjadi training dan testing, tetapi juga ada validation set.

• Training set digunakan untuk fitting model.

• Validation set digunakan untuk tuning hyperparameter serta mencegah overfitting.

• Test set digunakan sekali saja di akhir, untuk mengukur seberapa baik model mampu generalisasi ke data baru.

Dari penelitian mengenai “A Discipline of Machine Learning” oleh Tom M. Mitchell, 2006, dijelaskan bahwa pembagian dataset ke dalam train, validation, dan test adalah kerangka kerja standar di ML modern. Hal ini diperkuat oleh “Deep Learning” (Goodfellow, Bengio, & Courville, 2016) yang menekankan bahwa validation set sangat penting dalam proses early stopping agar model tidak overfit.

Lebih baru lagi, dari penelitian “Investigating the Impact of Train-Test Split Ratio on the Performance of Pre-Trained Models with Custom Datasets” oleh Md. Ishtiaq Ahmed dkk., 2024, ditemukan bahwa menggunakan rasio 70:20:10 (train:validation:test) terbukti efektif menghasilkan performa yang konsisten. Bahkan, model dengan lebih dari 70% data untuk training biasanya mencapai performa lebih optimal.

Selain itu, studi dari NCBI (PMC, 2024) juga menegaskan pentingnya blind test set—yakni test set yang tidak pernah disentuh selama tuning—untuk memastikan evaluasi model benar-benar objektif. Tanpa blind test, hasil validasi cenderung terlalu optimistis.

Dengan kata lain, melatih model AI dengan dataset tertentu bukan hanya soal “kasih data lalu jalan”, tapi juga soal strategi membagi dataset dengan benar agar hasil model tetap akurat dan bisa digunakan di dunia nyata.

5. Cara Kerja Machine Learning dalam Dunia Nyata

Setelah model dilatih, bagaimana penerapannya? Di dunia nyata, machine learning bekerja sebagai “otak digital” yang memproses data dalam jumlah besar dan memberikan prediksi real-time.

Contohnya:

• Netflix memberikan rekomendasi film berdasarkan pola tontonan kamu.

• Google Maps mencari rute tercepat dengan menggabungkan machine learning dan data lalu lintas.

• E-commerce seperti Tokopedia atau Shopee menampilkan produk yang sesuai preferensi kamu lewat sistem rekomendasi.

Semua ini tidak terjadi secara instan. Model terus diperbarui dengan data baru sehingga prediksi tetap relevan. Proses ini bersifat iteratif, di mana model belajar, dievaluasi, dan disesuaikan ulang.

Baca juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

Kalau kamu ingin memahami lebih dalam dan langsung praktik dengan dataset nyata, DQLab menyediakan Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner. Di sini kamu akan belajar dengan metode HERO (Hands-On, Experiential Learning, & Outcome-based) yang ramah pemula.

• Belajar konsep dasar hingga praktik langsung.

• Latihan dengan dataset dari berbagai industri.

• Studi kasus nyata yang bikin belajar lebih aplikatif.

• Dilengkapi integrasi ChatGPT untuk membantu debugging dan menjawab pertanyaan seputar coding.

Yuk, sign up sekarang di DQLab dan mulai perjalananmu menguasai Artificial Intelligence!