Bagaimana Cara Kerja Artificial Intelligence dalam Memproses Data?

Artificial Intelligence (AI) adalah sistem kuat yang mengubah data mentah menjadi informasi melalui serangkaian tahap analisis dan pengolahan. Namun, sebelum model dapat membuat keputusan cerdas, data harus melalui proses yang teliti, mulai dari pengumpulan hingga evaluasi.

Studi menunjukkan bahwa lebih dari 60% waktu seorang data scientist dihabiskan untuk tahap pembersihan dan penyusunan data saja, menunjukkan betapa krusialnya tahapan awal ini. Yuk, kita pelajari bersama tahapan-tahapan tersebut.

1. Pengumpulan Data (Data Collection)

Tahap pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber, seperti database internal, API, web scraping, atau data log real-time. Kualitas dan keragaman data sangat penting, terutama dalam pendekatan data-centric AI yang menekankan bahwa “tanpa data berkualitas, algoritma terbaik pun tak akan optimal”. Seringkali, tantangan terbesar adalah ketersediaan data yang representatif dan bebas bias.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Pembersihan dan Pra-Pemrosesan Data (Data Preprocessing)

Sebelum data bisa digunakan, perlu dilakukan pembersihan dan transformasi. Dalam tahap ini, data yang hilang, duplikat, atau format tak konsisten diidentifikasi dan diperbaiki. Menurut survei, pembersihan dan organisasi data masih menjadi bagian signifikan, dengan banyak profesional memperkirakan lebih dari setengah waktu mereka dihabiskan pada tahap ini. Pra-pemrosesan juga mencakup normalisasi, encoding, dan seleksi fitur yang tepat untuk mendukung performa model.

3. Pemilihan dan Pelatihan Model (Model Training)

Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah memilih model machine learning yang sesuai, seperti regresi, decision tree, atau jaringan neural, dan melatihnya dengan data tersebut. Tujuannya adalah menemukan pola atau hubungan dalam data untuk kemudian digeneralisasi pada data baru.

Pilihan model bergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan, seperti klasifikasi, prediksi, atau clustering. Proses ini juga mencakup tuning parameter agar model mencapai performa optimal.

4. Evaluasi Model (Model Evaluation)

Ketika model sudah dilatih, penting untuk mengevaluasi performanya menggunakan metrik yang tepat seperti akurasi, precision, recall, atau F1-score. Evaluasi ini memastikan model memang memahami data dengan benar dan tidak hanya menghafal pola.

Teknik seperti cross-validation juga digunakan untuk menguji ketahanan model terhadap data di luar sampel latihan. Hasil evaluasi membantu menentukan apakah model sudah siap digunakan atau perlu perbaikan lebih lanjut.

Baca juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

5. Prediksi atau Keputusan (Inference)

Tahap terakhir adalah membuat model operasi, di mana model digunakan untuk melakukan prediksi di dunia nyata. Misalnya, sistem AI dapat memprediksi pelabelan spam, deteksi fraud, atau rekomendasi produk.

Di tahap ini, kecepatan dan keandalan model sangat penting karena berhadapan langsung dengan pengguna atau sistem lainnya. Model juga perlu dipantau secara berkala untuk memastikan akurasi tetap terjaga saat data baru muncul.

Memahami cara kerja Artificial Intelligence tidak cukup hanya dengan membaca teori. Kamu perlu mencoba sendiri prosesnya dari awal hingga akhir. Di DQLab Bootcamp “Machine Learning & AI for Beginner”, kamu akan mempelajari seluruh tahapan pipeline AI secara menyeluruh.

Semua materi dirancang agar mudah dipahami bahkan untuk peserta tanpa pengalaman coding, dengan panduan langkah demi langkah yang terstruktur. Kamu juga mendapatkan dukungan mentor berpengalaman, sesi diskusi interaktif, dan feedback langsung untuk memastikan setiap peserta mampu menguasai konsep sekaligus keterampilan praktis.

Yuk, segera daftarkan diri kamu!

FAQ:

1. Mengapa pembersihan data memakan waktu terbanyak?

Karena kebanyakan dataset mentah mengandung nilai hilang, duplikat, atau format yang tidak konsisten. Studi menyebut pembersihan bisa menyita hingga 60% waktu proyek.

2. Bagaimana cara memilih metrik evaluasi yang tepat?

Pilih metrik berdasarkan tujuan analisis; misalnya, F1-score untuk dataset yang tidak seimbang, akurasi untuk klasifikasi umum, atau MAE/RMSE untuk regresi.