Belajar Data Science pada Metode Machine Learning

Feature engineering pada machine learning bisnis adalah salah satu langkah penting untuk menghasilkan model prediktif yang akurat dan relevan dengan kebutuhan dunia nyata. Dalam konteks bisnis, machine learning tidak hanya tentang membangun model, tapi juga memastikan bahwa data yang digunakan benar-benar mencerminkan permasalahan yang ingin diselesaikan. Nah, disinilah feature engineering berperan: mengubah data mentah menjadi informasi bermakna.

Machine learning dan data science merupakan dua hal yang tidak bisa dipisahkan. Data science membutuhkan machine learning untuk membangun model prediktif, sementara machine learning membutuhkan data science untuk membersihkan, memproses, dan menyajikan data dengan cara yang bisa dipelajari oleh mesin. Artikel ini akan membahas konsep dasar machine learning, berbagai jenis algoritmanya, serta bagaimana penerapannya dalam kehidupan dan bisnis—terutama dengan meng-highlight pentingnya tahap feature engineering.

1. Pengertian Machine Learning

Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang membuat komputer bisa belajar dari data, tanpa harus diprogram secara eksplisit. Menurut Tom Mitchell, ML adalah proses di mana sebuah program komputer belajar dari pengalaman (data historis) untuk meningkatkan kinerjanya dalam menyelesaikan tugas tertentu.

Dalam praktiknya, ML sangat berguna dalam menangani big data. Mesin belajar dari data tersebut dan mampu mengenali pola yang kemudian bisa digunakan untuk prediksi. Contohnya dalam bisnis, ML bisa membantu memprediksi churn pelanggan, mendeteksi fraud, atau memberikan rekomendasi produk secara otomatis.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Metode Algoritma Machine Learning

Ada empat jenis metode utama dalam algoritma machine learning yang umum digunakan, tergantung pada jenis data dan tujuan analisisnya:

• Supervised Learning: Model dilatih menggunakan dataset berlabel. Contohnya, untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti lokasi, ukuran, dan jumlah kamar.

• Unsupervised Learning: Tidak menggunakan label. Digunakan untuk clustering dan segmentasi pasar, misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka.

• Semi-supervised Learning: Gabungan antara data berlabel dan tidak berlabel. Berguna ketika label sangat mahal atau sulit didapat.

• Reinforcement Learning: Mesin belajar melalui interaksi dengan lingkungan dan mendapatkan feedback berupa reward atau penalty. Contoh aplikasinya ada di sistem rekomendasi dan game AI.

Masing-masing metode ini memiliki kekuatan tersendiri dalam menjawab berbagai kebutuhan analisis data di industri.

3. Konsep Dasar Machine Learning dan Model Prediktif

Konsep utama dalam machine learning adalah kemampuan mesin untuk belajar dari data. Model machine learning bekerja dengan cara mempelajari hubungan antara fitur (variabel input) dan label (output yang diinginkan), lalu menerapkan hubungan tersebut pada data baru.

Dalam proses pelatihan model, dilakukan proses validasi untuk mengevaluasi performanya. Jika model bisa mencapai akurasi prediksi hingga 80% atau lebih, biasanya dianggap cukup baik untuk digunakan dalam lingkungan produksi. Namun, perlu diingat bahwa akurasi bukan satu-satunya metrik evaluasi. Terkadang precision, recall, dan F1-score juga perlu diperhatikan, apalagi dalam konteks bisnis seperti deteksi fraud atau churn pelanggan.

4. Feature Engineering pada Machine Learning Bisnis

Feature engineering adalah proses mentransformasikan data mentah menjadi fitur yang bisa dimanfaatkan oleh algoritma machine learning. Dalam konteks bisnis, langkah ini sangat krusial karena kualitas fitur akan sangat menentukan akurasi dan efektivitas model yang dibangun.

Contohnya, dalam model prediksi loyalitas pelanggan, data transaksi bisa diubah menjadi fitur seperti frekuensi pembelian, jumlah rata-rata pembelian per bulan, atau waktu terakhir melakukan transaksi. Dengan fitur-fitur yang tepat, model bisa lebih mudah memahami perilaku pelanggan dan menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Feature engineering juga membantu mengatasi permasalahan seperti missing value, data kategorikal, atau data yang tidak terdistribusi secara normal.

5. Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine learning sudah banyak digunakan dalam kehidupan modern—bahkan kita sering tidak menyadarinya. Contohnya:

• Text Analysis: Untuk mendeteksi spam dalam email, analisis sentimen dalam media sosial, atau chatbot customer service.

• Image Processing: Seperti pengenalan wajah, deteksi objek, hingga diagnosis medis dari gambar CT Scan atau MRI.

• Recommendation System: Digunakan oleh platform seperti Netflix, Spotify, dan e-commerce untuk merekomendasikan konten atau produk sesuai preferensi pengguna.

• Prediksi Bisnis: Seperti demand forecasting, manajemen stok, dan analisis churn pelanggan dalam SaaS atau bisnis ritel.

Semua ini tidak akan berjalan optimal tanpa proses feature engineering yang matang di tahap awal.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

Setelah membaca artikel ini, kamu pasti sadar bahwa membangun model machine learning tidak cukup hanya dengan algoritma yang canggih. Feature engineering adalah pondasi utama dalam menciptakan model prediktif yang akurat dan powerful—terutama dalam konteks machine learning bisnis.

Yuk, pelajari lebih dalam proses-proses penting dalam machine learning mulai dari pembersihan data, feature selection, sampai evaluasi model bersama DQLab! DQLab menyediakan Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner yang cocok banget buat kamu yang pemula tapi ingin cepat paham dan siap pakai ke industri. Modul-modulnya disusun aplikatif, berbasis project, dan bisa langsung kamu praktekkan.

Daftar sekarang di DQLab.id dan mulai perjalananmu sebagai praktisi data yang siap berkontribusi nyata dalam bisnis berbasis teknologi!

Tags

Belajar Data Science Online DQLab Data Science Free Module DQLab belajar data science