Cara Belajar Machine Learning untuk Pemula di Indonesia

Machine Learning (ML) kini menjadi bagian penting dari dunia teknologi dan data, membuka banyak peluang karier di berbagai sektor industri. Bagi pemula di Indonesia, mempelajari Machine Learning bisa terasa menantang karena kompleksitas topik dan dominasi materi berbahasa Inggris

Namun, dengan pendekatan yang tepat dan sumber belajar yang sesuai, siapa pun bisa mulai memahami dasar-dasarnya dan berkembang secara bertahap. Yuk, cari tahu cara belajar machine learning yang bisa kamu adopsi dengan memahami artikel berikut ini!

1. Apa yang Harus Dipahami Sebelum Mulai Belajar Machine Learning?

Sebelum terjun langsung ke materi machine learning, penting untuk memahami terlebih dahulu bahwa ML bukan sekadar soal coding. Bidang ini melibatkan pemahaman konsep statistik, matematika, logika pemrograman, serta kemampuan berpikir analitis.

Selain itu, kamu juga perlu membekali diri dengan mindset belajar yang berkelanjutan, karena teknologi terus berkembang dan materi ML cukup luas cakupannya.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Langkah-Langkah Belajar Machine Learning untuk Pemula di Indonesia

Memulai perjalanan belajar Machine Learning memang bisa terasa menantang, apalagi jika kamu belum memiliki latar belakang teknis. Namun, dengan pendekatan yang bertahap dan sumber belajar yang tepat, kamu bisa memahami konsep-konsep dasarnya dengan lebih mudah.

Berikut ini adalah langkah-langkah praktis yang bisa kamu ikuti untuk mulai belajar Machine Learning dari nol, terutama bagi pemula di Indonesia:

a. Pahami Konsep Dasarnya Terlebih Dahulu

Jangan langsung terburu-buru menulis kode. Awali dengan memahami terlebih dahulu apa itu Machine Learning, perbedaannya dengan Artificial Intelligence (AI) dan Deep Learning, serta berbagai jenis algoritma seperti supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. Banyak video dan artikel sederhana yang bisa membantumu memahami dasar-dasarnya sebelum beralih ke praktik.

Melansir Noble Desktop, rata-rata kurikulum pembelajaran Machine Learning berlangsung sekitar enam bulan, meskipun bisa memakan waktu bertahun-tahun untuk menguasai semua keterampilan yang dibutuhkan dalam peran profesional tertentu.

Waktu yang dibutuhkan sangat bergantung pada:

• Pengalaman sebelumnya dalam data science atau analisis data

• Jumlah jam yang dialokasikan setiap hari untuk belajar

• Jenis pelatihan yang diambil (belajar mandiri, kursus daring, bootcamp, atau program sertifikasi)

• Pemula yang sudah memiliki pengalaman pemrograman atau keahlian statistik biasanya akan lebih cepat memahami konsep Machine Learning dibandingkan yang belum.

b. Pelajari Dasar-Dasar Python

Python merupakan bahasa pemrograman utama dalam dunia Machine Learning karena sintaksnya sederhana, mudah dipahami, dan memiliki banyak library pendukung seperti NumPy, Pandas, Scikit-learn, hingga TensorFlow.

Kuasai struktur dasar Python terlebih dahulu seperti variabel, fungsi, pengulangan, dan manipulasi data sebagai fondasi awal sebelum masuk ke penerapan ML.

c. Belajar Dasar Statistik dan Matematika

Machine Learning sangat bergantung pada pola dan struktur data, sehingga pemahaman statistik dan aljabar linear menjadi penting.

Pelajari konsep seperti mean, median, standar deviasi, korelasi, serta matriks dan vektor. Pengetahuan ini sangat membantu saat membangun dan mengevaluasi model ML.

d. Gunakan Sumber Belajar Berbahasa Indonesia

Bahasa bisa menjadi hambatan awal bagi pemula. Oleh karena itu, manfaatkan sumber belajar berbahasa Indonesia agar materi lebih mudah dicerna. Salah satu platform yang direkomendasikan adalah DQLab, yang menyediakan modul Machine Learning berbasis studi kasus nyata, lengkap dengan teori dan praktik yang mudah diikuti oleh pemula.

e. Praktik Langsung Lewat Proyek Kecil

Teori saja tidak cukup. Kamu perlu melatih kemampuan lewat praktik langsung. Mulailah dari proyek sederhana seperti klasifikasi data, prediksi harga, atau analisis sentimen. Gunakan dataset publik atau dataset dari platform seperti DQLab. Proyek-proyek kecil ini dapat menjadi portofolio awal yang berguna untuk melamar pekerjaan di bidang data.

f. Pilih Metode Belajar yang Paling Cocok untuk Kamu

Terdapat berbagai format pembelajaran yaitu belajar mandiri, kursus online, hingga bootcamp. Masing-masing punya kelebihan dan kekurangan. Namun, untuk banyak orang yang ingin cepat menguasai keterampilan dan siap kerja, bootcamp seringkali menjadi pilihan terbaik.

Bootcamp dirancang khusus untuk mengasah keterampilan praktis sesuai kebutuhan industri. Misalnya, seorang lulusan non-IT yang ingin beralih ke data science dapat mengikuti bootcamp untuk mengejar ketertinggalan secara lebih cepat dan terarah.

Bootcamp juga mengajarkan berbagai tools dan teknologi penting seperti Keras, Pandas, Scikit-learn, Apache Spark, statsmodels, hingga Power BI yang belum tentu dibahas mendalam dalam program kuliah konvensional.

Keunggulan lain dari bootcamp:

• Peserta umumnya sudah lulus atau berada di tahun akhir kuliah

• Tidak memerlukan gelar baru, cocok untuk career switcher

• Waktu belajar relatif singkat namun intensif

• Menyediakan dukungan karier dan koneksi industri

Beberapa bootcamp bahkan menawarkan bantuan penempatan kerja dan pendampingan karier secara personal. Sebaliknya, kursus online umumnya hanya fokus pada konten pembelajaran tanpa jaminan penyaluran kerja, sementara jalur kuliah konvensional tidak selalu menyiapkan keterampilan praktis yang dibutuhkan oleh industri data saat ini.

3. Tantangan Umum dan Cara Mengatasinya

Beberapa tantangan umum yang sering dihadapi pemula antara lain adalah kebingungan dalam memahami istilah teknis, kesulitan menguasai coding, dan rasa cepat menyerah saat menghadapi error.

Cara mengatasinya adalah dengan membagi proses belajar ke dalam tahapan kecil, mencari komunitas belajar atau mentor, serta tidak ragu bertanya dan mencari referensi tambahan.

Namun, tantangan belajar Machine Learning di Indonesia tidak hanya sebatas teknis. Menurut laporan The SMERU Research Institute (2022), masih ada kesenjangan besar dalam hal akses digital, terutama yang berkaitan dengan wilayah geografis, usia, disabilitas, gender, tingkat pendidikan, dan pendapatan. Misalnya, hanya 40% masyarakat pedesaan yang menjadi pengguna internet, sementara di wilayah 3T sinyal pun masih sangat terbatas. Belum lagi keterbatasan akses untuk perempuan, penyandang disabilitas, dan mereka yang berasal dari kelompok ekonomi bawah.

Situasi ini membuat tidak semua orang bisa memulai belajar Machine Learning dengan adil. Oleh karena itu, penting bagi calon pembelajar untuk memanfaatkan sumber daya berbahasa Indonesia dan program inklusif seperti bootcamp daring, serta mendukung kebijakan pemerintah yang bertujuan mewujudkan akses internet universal.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Roadmap Belajar ML untuk Pemula

Roadmap belajar Machine Learning yang ideal untuk pemula dimulai dengan mempelajari dasar-dasar Python dan statistik. Python menjadi fondasi utama karena bahasa ini paling banyak digunakan dalam pengembangan model ML, sementara statistik membantu memahami pola dan struktur data.

Setelah itu, penting untuk memahami konsep fundamental machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan evaluasi model. Langkah berikutnya adalah mengeksplorasi library populer seperti Scikit-learn yang menyediakan berbagai alat untuk membangun dan menguji model secara praktis.

Setelah cukup memahami teori, pemula disarankan mulai mengerjakan proyek sederhana, seperti prediksi harga atau klasifikasi data, guna melatih penerapan konsep yang sudah dipelajari.

Seiring waktu, kamu bisa mulai mendalami model yang lebih kompleks seperti Random Forest, XGBoost, atau bahkan neural network. Terakhir, pelajari pula bagaimana cara melakukan deployment dan implementasi model agar solusi machine learning bisa diterapkan di dunia nyata. Belajar Machine Learning diperlukan konsistensi dalam membangun keterampilan melalui praktik nyata. Dengan mengikuti langkah-langkah yang tepat, mulai dari memahami dasar-dasar hingga membangun proyek kecil, kamu bisa perlahan-lahan menguasai bidang ini tanpa merasa kewalahan.

Terlebih jika kamu belajar melalui sumber yang dirancang khusus untuk pemula berbahasa Indonesia, prosesnya akan jauh lebih mudah dan menyenangkan. Kalau kamu ingin belajar secara terarah dengan materi yang praktis, tersusun rapi, dan disesuaikan untuk pemula, kamu bisa mulai dari program Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab.

Minat belajar Machine Learning juga makin kuat di kalangan mahasiswa dan fresh graduate yang ingin membekali diri dengan keterampilan masa depan. Dalam lanskap pekerjaan yang semakin digital, banyak lulusan baru kini mulai mengejar kompetensi seperti Python, data analysis, dan machine learning agar lebih siap bersaing di dunia kerja. Apalagi dengan meningkatnya ketersediaan bootcamp dan kursus daring, mahasiswa kini tak lagi perlu menunggu lulus untuk mulai belajar teknologi yang relevan dengan industri.

Di tengah tren ini, perkembangan teknologi Generative AI (GenAI) turut membuka peluang baru dalam dunia pembelajaran. Melansir The Jakarta Post, kemampuan revolusioner dari GenAI telah menghadirkan cara baru untuk mendemokratisasi akses pendidikan dan pekerjaan masa depan, khususnya di Indonesia. Data menunjukkan bahwa pendaftaran kursus GenAI di Indonesia meningkat tajam sebesar 1.158 persen secara tahunan, bahkan melampaui rata-rata global.

Dengan GenAI, pembelajaran yang dipersonalisasi kini bisa diakses tanpa batasan waktu dan tempat, menjadikannya solusi efektif bagi pelajar dan lulusan dari berbagai latar belakang. Survei Tirto dan Jakpat tahun 2024 juga menunjukkan bahwa 86 persen pelajar usia 15–21 di Indonesia telah menggunakan bantuan AI setidaknya sebulan sekali untuk menyelesaikan tugas. Fakta ini menjadi bukti bahwa mempelajari Machine Learning dan AI kini semakin mudah dijangkau, termasuk bagi mahasiswa dan fresh graduate yang ingin mulai membangun karier di bidang teknologi.

FAQ

1. Apakah saya bisa belajar Machine Learning meski tidak punya latar belakang IT?

Ya, sangat bisa. Banyak pemula di Indonesia memulai dari nol, bahkan dari latar belakang non-IT. Kuncinya adalah belajar secara bertahap, mulai dari dasar Python, statistik, dan konsep machine learning. Bootcamp atau kursus daring yang dirancang untuk pemula juga bisa sangat membantu, terutama jika disampaikan dalam bahasa Indonesia.

2. Apa tantangan terbesar belajar Machine Learning di Indonesia dan bagaimana cara mengatasinya?

Tantangan utamanya adalah akses, baik ke internet, perangkat digital, maupun sumber belajar yang mudah dipahami. Laporan SMERU menyebutkan bahwa kesenjangan digital masih tinggi, terutama di daerah 3T, kelompok usia lanjut, perempuan, penyandang disabilitas, dan masyarakat berpenghasilan rendah. Solusinya adalah memanfaatkan sumber belajar inklusif, seperti bootcamp online berbahasa Indonesia, serta mendukung kebijakan pemerataan akses digital.

3. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk menguasai Machine Learning?

Rata-rata pembelajaran dasar Machine Learning memerlukan waktu sekitar 6 bulan, tergantung pada konsistensi, pengalaman sebelumnya, dan metode belajar yang diambil. Dengan latihan rutin dan proyek kecil, kamu bisa mulai membangun portofolio serta meningkatkan kesiapan kerja dalam waktu relatif singkat.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta jenis-jenisnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama 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