Cara Menentukan Problem yang Cocok untuk Machine Learning

Banyak pemula langsung semangat belajar algoritma machine learning seperti Random Forest, XGBoost, atau Neural Network. Sayangnya, kamu lupa satu hal yang jauh lebih penting yaitu problem-nya cocok atau tidak untuk Machine Learning. Akibatnya, model dibuat dengan susah payah, tetapi hasilnya tidak berguna karena masalah sebenarnya bisa diselesaikan dengan cara yang lebih sederhana. Hal semacam ini sering terjadi di dunia kerja.

Menentukan problem yang cocok untuk Machine Learning adalah skill fundamental yang membedakan antara “sekedar bisa modelling” dan “benar-benar paham Machine Learning”. Kalau kamu bisa memilih problem yang tepat sejak awal, proses belajarmu akan lebih cepat. Kamu juga lebih mudah memahami alur kerja Machine Learning karena tujuannya jelas. Artikel ini akan membahas langkah demi langkah cara menilai apakah sebuah masalah layak diselesaikan menggunakan Machine Learning. Simak penjelasannya sahabat DQLab!

1. Machine Learning itu Menjawab Pertanyaan Apa?

Machine Learning paling cocok digunakan ketika kamu ingin membuat sistem yang memprediksi sesuatu atau mengklasifikasikan sesuatu berdasarkan data historis. Artinya, kamu tidak mengajari komputer berpikir, melainkan memberi contoh data masa lalu agar komputer belajar pola. Dari pola tersebut, model bisa memberikan prediksi untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hal ini yang membuat Machine Learning sangat berguna untuk problem yang berulang dan datanya terus bertambah.

Secara sederhana, Machine Learning menjawab pertanyaan seperti apa yang kemungkinan terjadi selanjutnya? atau data ini masuk kategori apa? Sebagai contoh, prediksi churn pelanggan, deteksi spam, atau prediksi harga rumah. Kalau masalahmu tidak berbentuk pertanyaan prediksi seperti ini, biasanya Machine Learning bukan pilihan pertama. Kalau lebih condong menentukan potongan harga berdasarkan jenis membership lebih cocok memakai aturan bisnis (rule-based) daripada Machine Learning.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Apakah ada Pola yang Bisa Dipelajari dari Data?

Machine Learning bekerja karena ada pola yang cukup konsisten di dalam data. Kalau datanya terlalu acak maka model tidak akan punya pegangan untuk belajar. Misalnya, memprediksi angka lotre tidak cocok untuk Machine Learning karena hasilnya random dan tidak memiliki pola yang bisa dipelajari. Seberapa pun canggih algoritma yang kamu pakai, hasilnya tetap tidak bisa diandalkan.

Sebelum memutuskan memakai Machine Learning, coba cari tahu apakah ada hubungan antara fitur dengan output. Kamu juga perlu mempertimbangkan apakah pola tersebut cukup stabil dari waktu ke waktu. Kamu juga bisa pancing pertanyaan sederhana seperti apakah manusia bisa menebak hasilnya dari informasi yang tersedia? Kalau manusia tidak bisa menebak sama sekali karena informasinya tidak sesuai maka Machine Learning juga akan kesulitan.

3. Pastikan ada Data yang Cukup

Salah satu alasan terbesar kenapa banyak proyek Machine Learning gagal adalah data yang tidak tersedia atau tidak memadai. Banyak ide terbilang keren, tetapi tidak ada dataset yang cukup untuk melatih model dengan baik. Padahal, Machine Learning sangat bergantung pada data historis. Semakin sedikit data yang kamu punya maka semakin besar risiko model overfitting dan hasilnya tidak stabil saat diuji pada data baru.

Selain jumlah, relevansi data juga sangat penting. Data harus benar-benar mengandung sinyal yang berhubungan dengan target yang ingin diprediksi. Misalnya, targetnya adalah churn pelanggan, tetapi datamu hanya berisi nama dan umur tanpa riwayat transaksi maka model akan kesulitan. Kamu perlu data yang lebih bermakna seperti frekuensi pembelian, aktivitas terakhir, atau total transaksi agar Machine Learning bisa belajar pola yang masuk akal.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Tentukan apakah masuk Prediksi atau Klasifikasi?

Problem machine learning harus memiliki output yang jelas. Banyak pemula ingin menganalisis data, tetapi tidak mendefinisikan apa hasil akhir yang ingin dicapai. Padahal Machine Learning membutuhkan target yang konkret agar model bisa dilatih. Kamu akan kebingungan memilih algoritma, fitur, bahkan metrik evaluasi jika tidak disertai target yang jelas.

Output yang jelas biasanya berupa prediksi angka (regresi) atau prediksi kategori (klasifikasi). Contoh regresi adalah prediksi harga rumah, prediksi pendapatan, atau prediksi durasi pengiriman. Contoh klasifikasi adalah spam atau tidak, pelanggan churn atau tidak, maupun layak diberikan kredit atau tidak. Jika kamu belum bisa menuliskan output dalam satu kalimat yang spesifik maka besar kemungkinan masalah tersebut belum siap untuk Machine Learning.

5. Periksa Apakah Problem Lebih Cocok dengan Rule-Based

Tidak semua masalah perlu Machine Learning. Banyak problem sebenarnya lebih cocok diselesaikan dengan aturan sederhana (rule-based). Rule-based sering lebih murah, lebih cepat dibuat, lebih mudah dijelaskan, dan lebih aman untuk operasional. Karena itu, langkah penting sebelum memulai Machine Learning adalah memastikan bahwa masalahnya memang tidak bisa diselesaikan dengan aturan yang simpel.

Contoh problem yang lebih cocok dengan rule-based adalah menentukan pajak berdasarkan persentase tertentu atau memberi diskon jika total belanja di atas nominal tertentu. Mengurutkan prioritas tiket customer support berdasarkan kategori juga sering lebih efektif dengan aturan. Machine Learning biasanya lebih cocok ketika aturan sulit dibuat karena terlalu banyak kombinasi faktor. Misalnya prediksi churn, deteksi fraud, atau rekomendasi konten karena pola perilaku pengguna tidak bisa diringkas menjadi beberapa aturan.

6. Cek Dampak Bisnisnya

Machine Learning bukan hanya soal membuat model akurat. Machine Learning memerlukan waktu untuk pengumpulan data, pembersihan data, training, evaluasi, dan maintenance. Kalau hasilnya tidak memberi dampak nyata maka Machine Learning menjadi biaya tanpa manfaat. Karena itu, problem yang cocok untuk Machine Learning harus punya value yang jelas dan bisa dipakai untuk pengambilan keputusan.

Kamu boleh bertanya, jika prediksi ini benar maka keputusan apa yang bisa diambil? Apakah keputusan tersebut bisa meningkatkan revenue, menurunkan biaya, atau mengurangi risiko? Kamu juga perlu melihat seberapa sering prediksi itu dipakai karena model yang jarang digunakan biasanya tidak worth it. Jika output model tidak dipakai untuk keputusan apa pun, lebih baik fokus pada analisis data biasa atau dashboard.

Menentukan problem yang cocok untuk Machine Learning adalah langkah pertama yang menentukan sukses atau gagalnya proyek. Kamu tidak perlu langsung memikirkan algoritma karena hal terpenting adalah memastikan ada data, target yang jelas, dan pola yang bisa dipelajari. Kalau problem sudah tepat, proses modeling biasanya jauh lebih mudah dan tidak terasa “mengawang”. Untuk pemula, memilih problem yang benar sering lebih penting daripada memakai algoritma yang canggih.

FAQ

1. Apakah semua masalah bisa diselesaikan dengan Machine Learning?

Tidak. Banyak masalah justru lebih efektif diselesaikan dengan rule-based atau aturan bisnis sederhana, terutama jika logikanya jelas dan tidak terlalu banyak variasi. Machine Learning lebih cocok untuk problem yang kompleks, polanya sulit dirumuskan, dan membutuhkan prediksi berdasarkan data historis.

2. Apa tanda paling cepat bahwa sebuah problem cocok untuk Machine Learning?

Tanda paling cepat adalah adanya target yang jelas (angka atau kategori), data historis yang cukup, dan pola yang masuk akal untuk dipelajari. Selain itu, problem tersebut sebaiknya punya metrik evaluasi agar hasil model bisa diukur. Jika semua ini terpenuhi, biasanya problem sudah layak dicoba dengan ML.

3. Kenapa pemula sering gagal saat membuat proyek Machine Learning pertama?

Karena memilih problem yang tidak siap untuk ML, misalnya data kurang, target tidak jelas, atau masalahnya sebenarnya bisa diselesaikan dengan aturan sederhana. Akibatnya, model terlihat “jalan”, tetapi performanya buruk atau tidak bisa dipakai dalam keputusan nyata. Pemilihan problem yang tepat sering lebih penting daripada memilih algoritma yang paling canggih.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. 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