Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Cari Tahu 4 Penerapan Machine Learning untuk Industri di Era Digital

Belajar Data Science di Rumah 20-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2748f286866cb015f4cb159ebb48e01b_x_Thumbnail800.jpg

Teknologi yang semakin maju saat ini banyak memberikan manfaat dalam mempermudah pekerjaan manusia. Salah satu teknologi yang sedang hangat diperbincangkan adalah Machine Learning. Machine Learning ini cukup menarik perhatian banyak orang. Mengapa demikian? Hal ini dikarenakan dalam keseharian kita sudah menggunakan berbagai penerapan Machine Learning seperti belanja secara online, mengiklankan produk, mengakses sosial media, dan lainnya.


Machine Learning adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan atau biasa disebut dengan Artificial Intelligence (AI). Machine Learning merupakan sistem yang dapat mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar. Machine Learning ibaratnya seperti manusia yang jika terus belajar maka akan semakin pintar, semakin banyak data yang dikelola maka semakin akurat output yang dihasilkan.


Dengan adanya Machine Learning, banyak hal-hal yang ada di dalam hidup kita menjadi jauh lebih mudah untuk dijalankan. Nah, berikut ini adalah contoh dari penerapan Machine Learning di berbagai bidang. Yuk, simak pembahasannya di artikel berikut ini!


1. Apakah Machine Learning Bisa Diterapkan di Semua Sektor?

Machine Learning menjadi salah satu teknologi yang cukup penting keberadaannya saat ini. Bahkan Machine Learning tidak hanya dibutuhkan oleh sektor industri digital, namun juga bidang-bidang lainnya. Salah satu penyebabnya adalah, hampir semua industri mulai menggunakan teknologi digital yang bisa menghasilkan banyak data, tentunya akan sangat disayangkan jika data ini tidak bisa diubah menjadi dasar pembuatan keputusan untuk bisnisnya.


Dengan menggunakan Machine Learning, kita sebagai praktisi data akan bisa memproses dan menganalisis data yang berukuran besar dan dengan tipe data yang bervariasi dalam waktu yang lebih singkat.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Bidang Keuangan: Customer Churn Prediction

Machine Learning

Customer Churn merupakan salah satu istilah dari kehilangan pelanggan dalam ranah bisnis. Churn dihitung dari berapa banyak pelanggan yang mulai meninggalkan produkmu dalam waktu tertentu. Customer Churn penting diketahui oleh seorang bisnis karena merupakan gambaran kesuksesan suatu bisnis dalam mempertahankan pelanggan. 


Customer Churn menjadi salah satu hal yang penting sebab bisnis akan rugi besar jika kehilangan pelanggan. Oleh karena itu, diperlukan strategi untuk menghentikan Customer Churn alias kehilangan pelanggan. Justru adanya konsumen inilah yang menjadi sumber utama dalam revenue bisnis.


Biasanya kasus Customer Churn Prediction ini diselesaikan menggunakan algoritma Machine Learning. Mulai dari Logistic Regression, Naive Bayes Classifier, Tree-based algorithms, Random Forest. Dengan mengaplikasikan Machine Learning maka suatu bisnis dan organisasi menggunakan data pelanggan untuk melakukan identifikasi pola perilaku pelanggan dan mengelompokkannya.


3. Bidang Kesehatan: Membantu Mendeteksi Penyakit dan Analisis

Machine Learning

Salah satu manfaat penerapan Machine Learning di industri healthcare adalah klasifikasi dan analisis infeksi dan penyakit. Machine Learning akan mempermudah analisis karena sulit untuk didiagnosa. Ini dapat melibatkan apa saja mulai dari tumor yang sulit ditemukan pada saat tahap awal hingga penyakit menular lainnya. Selain itu, Machine Learning tidak hanya mendukung masalah saat ini tetapi juga memungkinkan kamu memprediksi dan memperkirakan masalah. 


Dalam situasi seperti epidemi di seluruh dunia dapat diprediksi dengan Machine Learning. Dalam keadaan saat ini, seorang ahli harus mendapatkan sejumlah besar data yang dikelola dari data situs web, pembaruan media sosial saat ini, dan lainnya. Machine Learning membantu untuk memverifikasi data dan meramalkan bahwa segala sesuatu mulai dari wabah penyakit hingga penyakit menular yang parah.


4. Bidang Transportasi: Melihat Kondisi Jalan Secara Real Time

Machine Learning

Bidang transportasi merupakan hal yang tidak akan luput dari kehidupan manusia sehari-hari karena untuk berpindah dari tempat yang satu ke tempat yang baru pasti akan membutuhkan transportasi. Dengan diterapkannya Machine Learning dalam bidang transportasi, maka waktu yang dibutuhkan dalam perjalanan dapat menjadi lebih singkat.


Misalnya saja, yang diterapkan di Google Maps, kita dapat melihat kondisi jalanan yang akan dilalui, selain itu data nya bisa bergerak secara real time untuk menyesuaikan lokasi yang dituju. Sehingga meskipun kita salah dalam memilih jalan, maps ini akan secara otomatis memberikan opsi lain agar kita bisa sampai di tempat tujuan.


Selain itu, hal-hal yang sering diterapkan dalam ojek online ternyata juga membutuhkan Machine Learning seperti penentuan perkiraan harga, mengoptimalkan rute terpendek, pengoptimalan lokasi penjemputan, serta mendeteksi penipuan yang mungkin terjadi.  


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Dari yang sudah dibahas pada poin-poin diatas, sahabat DQ sudah paham bukan seperti apa penerapan Machine Learning dalam berbagai industri. Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning.


Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python.


Yuk, tunggu apa lagi? Buruan Sign Up dan nikmati modulnya!


Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login