Artificial Intelligence: Cara Kerjanya dalam Teknologi Modern

Artificial Intelligence (AI), atau yang lebih kita kenal sebagai AI, kini bukan lagi sekadar istilah canggih yang hanya ada di film fiksi ilmiah (sci-fi). AI sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari, serta hadir diam-diam dalam banyak aplikasi yang kita gunakan.

Pernahkah kamu sadar bagaimana YouTube seolah tahu video apa yang ingin kamu tonton, atau bagaimana Netflix selalu punya rekomendasi film yang pas untukmu? Itu semua berkat AI. Teknologi ini memungkinkan mesin atau sistem komputer untuk "berpikir" dan "belajar" agar bisa memberikan respons yang semakin akurat. Meski AI terdengar rumit, konsepnya bisa dipahami dengan mudah jika kita tahu cara kerjanya. Mari kita bongkar lebih dalam, yuk!

1. Definisi AI secara Sederhana

Sederhananya, AI adalah kecerdasan buatan yang diciptakan untuk memungkinkan mesin melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Bayangkan AI sebagai “otak” yang dimiliki mesin, yang tidak hanya mengikuti perintah tetapi juga bisa belajar dari pengalaman.

Secara teknis, AI dapat mengolah data, mengenali pola, dan membuat keputusan berdasarkan analisis yang dilakukannya. Itulah sebabnya AI dapat berperan dalam banyak hal, mulai dari analisis kesehatan di rumah sakit hingga fitur asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant.

Analoginya begini, ketika manusia belajar mengenali wajah teman, kita melakukannya secara alami dan intuitif. Nah, AI dilatih untuk melakukan hal serupa dengan cara yang lebih sistematis, menggunakan data dan algoritma canggih. AI juga bukan hanya teknologi yang diam, tetapi aktif belajar dan berkembang seiring dengan semakin banyaknya data yang diterima. Inilah yang membuat AI terus lebih pintar dan efektif dalam memberikan hasil yang sesuai kebutuhan pengguna.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Memahami Proses di Balik Teknologi AI Bekerja

AI bekerja melalui beberapa proses utama yang mungkin terdengar kompleks, tetapi sebenarnya cukup menarik. Tiga konsep utama yang membuat AI bisa “berpikir” dan “bertindak” adalah Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), dan Natural Language Processing (NLP). Berikut penjelasan lengkapnya satu-per satu:

Machine Learning (ML) adalah bagian dari AI yang memungkinkan mesin “belajar” dari data yang diberikan. Mesin ini seperti “siswa” yang mendapatkan banyak informasi dari data. Misalnya, algoritma yang belajar mengenali spam email akan melihat pola dari email spam yang sudah ditandai sebelumnya. Seiring waktu, mesin dapat mengenali karakteristik spam dan otomatis memindai email yang masuk untuk menemukan pola serupa.

Deep Learning (DL) adalah salah satu teknik yang lebih maju dari Machine Learning. Jika Machine Learning seperti siswa yang mempelajari pola sederhana, Deep Learning adalah siswa yang mampu memahami pola yang lebih rumit. Dalam Deep Learning, mesin dilatih menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) yang dirancang menyerupai cara kerja otak manusia.

Tidak semua model AI bekerja dengan kecepatan dan efisiensi yang sama. Sebuah studi oleh Timothy Hall dan Khaled Rasheed (2025) menemukan bahwa model XGBoost dapat melakukan inference (prediksi setelah model dilatih) dalam waktu 0.001 detik, jauh lebih cepat dibandingkan LSTM (0.311 detik) atau Bi-LSTM (1.45 detik). Artinya, XGBoost bisa 311 kali lebih cepat dari Bi-LSTM dan 1450 kali lebih cepat dari LSTM, menjadikannya pilihan ideal untuk aplikasi yang memerlukan respons cepat, seperti rekomendasi real-time atau sistem deteksi dini. Namun, kecepatan bukan satu-satunya pertimbangan.

Menurut laporan dari TRG DataCenters, biaya terbesar dari pengembangan AI seringkali muncul di tahap training yaitu saat model belajar dari data. Melatih model deep learning yang kompleks bisa memakan waktu berminggu-minggu dan membutuhkan perangkat keras seperti GPU atau cloud cluster. Sementara itu, proses inference memang lebih cepat dan murah per kasus, tetapi dapat menjadi sangat mahal jika dilakukan jutaan kali per hari, seperti pada sistem pencarian atau chatbot skala besar.

Untuk itu, para pengembang sering menggunakan teknik efisiensi, seperti:

• Model compression (mengecilkan ukuran model),

• Pruning (menghapus bagian yang tidak penting dari jaringan saraf),

• Distillation (mentransfer pengetahuan dari model besar ke model kecil),

• Atau menggunakan hardware khusus seperti akselerator inferensi.

Semua ini dilakukan untuk menyeimbangkan kinerja, kecepatan, dan biaya dalam implementasi AI modern. Itulah sebabnya kita bisa memiliki teknologi seperti pengenalan wajah atau pengenalan suara. Ketika Instagram mengenali wajah kita dalam foto atau Google Assistant memahami suara kita, itu berkat teknologi Deep Learning yang mampu memproses data dalam jumlah besar dan mengenali pola yang rumit. Proses seperti ini tentu membutuhkan tenaga komputasi yang besar. Di sinilah peran perangkat keras seperti GPU (Graphics Processing Unit) dan CPU (Central Processing Unit) menjadi penting.

Melansir laman Aethir, GPU yang dikenal andal dalam melakukan banyak tugas secara paralel, sering digunakan dalam pelatihan dan inferensi model AI karena mampu memproses data dalam jumlah besar secara bersamaan. Sebaliknya, CPU lebih baik untuk tugas-tugas yang perlu diselesaikan secara berurutan. Bahkan, banyak sistem AI modern kini menggabungkan kekuatan keduanya dalam pendekatan hybrid agar performa makin optimal. Misalnya, teknologi TPU dari Google atau CUDA dari NVIDIA dirancang khusus untuk mempercepat proses machine learning dengan efisiensi tinggi.

Natural Language Processing (NLP) adalah kemampuan AI untuk memahami dan merespons bahasa manusia. Teknologi ini bisa kita temui di chatbot customer service atau fitur asisten virtual yang bisa menjawab pertanyaan kita. NLP memungkinkan AI mengerti makna di balik kalimat yang kita ucapkan atau ketikkan, sehingga bisa merespons dengan jawaban yang sesuai.

Proses-proses ini adalah inti dari AI yang memungkinkan teknologi ini bekerja seperti manusia. Dengan mengolah data dan mengenali pola, AI bisa memberikan pengalaman yang personal dan relevan bagi penggunanya.

3. Contoh Penerapan AI dalam Kehidupan Sehari-hari

AI mungkin terdengar sangat futuristik, tetapi teknologi ini sudah sangat dekat dengan keseharian kita. Bahkan, kita berinteraksi dengan AI lebih sering dari yang kita sadari. Berikut beberapa contoh diantaranya:

Rekomendasi Konten adalah salah satu contoh nyata AI yang ada di berbagai platform hiburan seperti Netflix, YouTube, dan Spotify. Pernahkah kamu merasa video atau musik yang direkomendasikan seolah tahu banget selera kamu? Itu karena algoritma AI mempelajari kebiasaan menonton atau mendengarkan kita dan menyarankan konten yang serupa, sehingga pengalaman kita menjadi lebih menyenangkan dan personal.

Smart Home dan IoT (Internet of Things) juga menjadi bukti bagaimana AI memudahkan kehidupan modern. Misalnya, perangkat seperti Google Home atau Amazon Alexa dapat merespons perintah suara untuk mengatur suhu ruangan, memutar musik, atau memberikan informasi cuaca. AI memungkinkan perangkat ini untuk mengenali suara, memproses perintah, dan memberikan respons yang sesuai.

E-commerce, biasanya kita gunakan untuk berbelanja online di platform seperti Shopee atau Tokopedia, atau mungkin kamu pernah melihat produk yang “recommended for you”. Rekomendasi ini adalah hasil dari analisis AI yang melihat produk-produk yang pernah kamu lihat atau beli sebelumnya, sehingga memberikan pengalaman belanja yang lebih personal dan relevan.

Semua contoh di atas menunjukkan bagaimana AI diam-diam meningkatkan pengalaman kita dalam berbagai aspek kehidupan, membuatnya lebih efisien dan menyenangkan.

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Kelebihan dan Kekurangan AI yang Harus Diketahui

AI memang menawarkan banyak kemudahan dan inovasi, tetapi bukan berarti tanpa risiko. Penting untuk melihat AI dari dua sisi yakni dari manfaat yang ditawarkan dan tantangan yang dihadapi. Kelebihan AI yang paling menarik salah satunya adalah dapat meningkatkan efisiensi di berbagai sektor, seperti otomatisasi pekerjaan yang rutin dan repetitif.

Selain itu, AI juga mampu menyediakan layanan yang lebih personal, seperti rekomendasi konten atau produk sesuai minat pengguna. Bagi perusahaan, AI menjadi alat yang sangat berguna untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat.

Di sisi lain, penggunaan AI yang luas juga memiliki kekurangan karena dapat membawa beberapa kekhawatiran. Salah satunya adalah ketergantungan terhadap teknologi yang dapat membuat kita kehilangan kemampuan dasar untuk melakukan tugas tertentu.

Selain itu, ada juga isu privasi, di mana data pengguna bisa saja dimanfaatkan oleh AI tanpa persetujuan yang jelas. Terakhir, isu etika juga menjadi perhatian, misalnya terkait bagaimana AI memproses data sensitif atau membuat keputusan.

FAQ

1. Apa sebenarnya yang dimaksud dengan Artificial Intelligence (AI)?

AI, atau kecerdasan buatan, adalah sistem komputer yang dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar. AI bisa mengenali pola, mengambil keputusan, bahkan memberikan rekomendasi. Mirip seperti manusia, tapi dilakukan oleh mesin menggunakan data dan algoritma.

2. Mengapa beberapa model AI lebih cepat atau lebih mahal dibanding yang lain?

Kecepatan dan biaya AI tergantung jenis modelnya. Misalnya, XGBoost bisa memproses prediksi jauh lebih cepat dibanding LSTM atau Bi-LSTM. Tapi di balik itu, proses pelatihan (training) model, terutama deep learning, sangat mahal dan butuh waktu lama. Jadi, meskipun hasil akhirnya cepat, proses membuatnya bisa sangat kompleks dan mahal.

3. Di mana saja AI hadir dalam kehidupan sehari-hari?

AI sudah digunakan di berbagai aplikasi yang kita gunakan setiap hari, seperti:

• Netflix/YouTube: untuk rekomendasi tontonan yang sesuai selera,

• E-commerce: seperti Tokopedia atau Shopee yang menyarankan produk,

• Smart home: seperti Google Home atau Alexa yang merespons perintah suara,

• Chatbot dan asisten virtual: seperti Siri atau Google Assistant yang bisa menjawab pertanyaanmu secara langsung.

Apakah kamu tertarik untuk mempelajari AI dan Machine Learning untuk menerapkan ilmu dan pengetahuan di perusahaan sekarang? Yuk, segera Sign Up ke 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