Jenis - Jenis Machine Learning yang Harus Kamu Pahami

Machine learning dan artificial intelligence adalah dua keyword yang paling banyak diperbincangkan saat ini. Namun, sebagian jurnalis, konsumen, dan pebisnis tidak terlalu mengerti kedua istilah tersebut. Dasarnya artificial intelligence adalah proses "melihat", "mendengar", dan "membaca" data untuk mengambil keputusan. Jika dijabarkan secara lebih detail, artificial intelligence adalah proses replikasi kecerdasan manusia secara umum. Artificial intelligence digunakan bersamaan dengan machine learning. Sedangkan machine learning adalah salah satu topik pada ilmu komputer yang berbasis matematika dan statistika komputasi. Machine learning mengolah banyak data dan mempelajari pola dalam data untuk membuat prediksi di masa mendatang.

Algoritma machine learning digunakan untuk mengekstrak model yang didapat dari pengolahan data mentah (raw data) yang dapat digunakan untuk berbagai tugas dan tujuan. Cara kerja machine learning mirip dengan cara manusia belajar. Agar mesin, dalam konteks ini adalah komputer memiliki kemampuan belajar yang sama dengan manusia, maka perlu adanya proses klasifikasi sebelum menganalisis, menilai dan mengambil tindakan. Secara garis besar, algoritma machine learning dibagi menjadi tiga jenis, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Sebelum menyelesaikan masalah menggunakan machine learning, kita harus memahami ketiga jenis machine learning tersebut karena algoritma-algoritma tersebut memiliki fungsi dan tujuan masing-masing. Lalu apa yang dimaksud dengan supervised, unsupervised, dan reinforcement learning? Yuk baca artikelnya sampai selesai!

1. Definisi Supervised Learning

Supervised learning mengadopsi konsep pendekatan fungsi, dimana pada dasarnya algoritma dilatih agar dapat memilih fungsi-fungsi yang paling menggambarkan input dimana X tertentu membuat estimasi terbaik dari y. Namun, pada kenyataannya tidak sedikit orang yang kesulitan menemukan fungsi yang paling cocok. Hal ini karena sebenarnya algoritma bergantung pada asumsi yang digunakan. Jika ada asumsi yang tidak terpenuhi, tidak jarang hasil pengolahan data akan menimbulkan bias. Oleh karena itu, algoritma ini membutuhkan data latih yang benar sehingga sistem dapat mempelajari polanya dan regresi, klasifikasi, K-NN, Naive Bayes, Decision Trees, Regresi linier, Support Vector Machine, dan neural network.

Algoritma supervised learning adalah jenis machine learning yang paling umum. Dalam bahasa indonesia, supervised learning diartikan sebagai pembelajaran diawasi. Istilah "diawasi" ini muncul karena algoritma ini dirancang untuk belajar melalui contoh. Supervised learning memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Keuntungan pertama, algoritma supervised learning adalah proses yang sederhana dan mudah dipahami. Selain itu algoritma ini juga powerfull untuk klasifikasi. Data yang digunakan bukanlah data real time sehingga memerlukan data baru untuk memprediksi hasil. Kelemahan dari algoritma ini adalah memerlukan waktu komputasi yang cukup panjang untuk pelatihan dan menggunakan algoritma yang lebih kompleks daripada algoritma unsupervised learning karena harus memberi label pada setiap input.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Definisi Unsupervised Learning

Algoritma unsupervised learning adalah algoritma yang tidak membutuhkan data berlabel. Pada unsupervised learning, algorithm tidak membutuhkan data training. Algoritma ini digunakan dalam mendeteksi pola dan pemodelan deskriptif yang tidak membutuhkan kategori atau output berlabel yang menjadi dasar algoritma untuk mencari model yang tepat. Algoritma ini digunakan untuk clustering dan association rule. Keunggulan dari unsupervised learning adalah karena tidak membutuhkan label, algoritma lebih leluasa untuk mencari pola yang mungkin sebelumnya belum diketahui. Sedangkan kekurangan dari algoritma ini adalah sulitnya menemukan informasi dalam data karena tidak ada label dan lebih sulit untuk membandingkan output dengan inputnya. Setelah memahami supervised dan unsupervised learning, ternyata tidak semua algoritma bisa dikategorikan sebagai supervised atau unsupervised learning. Algoritma tersebut bisa disebut dengan semi-supervised learning.

3. Definisi Semi-Supervised Learning dan Reinforcement Learning

Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, semi-supervised learning adalah algoritma yang tidak bisa dikategorikan ke dalam supervised atau unsupervised learning. Algoritma ini cocok digunakan untuk sejumlah data berukuran besar yang dibagi menjadi dua bagian yang diberi label dan tidak diberi label. Keuntungan dari semi-supervised learning adalah membutuhkan biaya yang lebih murah karena hanya setengah data yang diberi label dan tidak memerlukan tenaga ahli untuk mengolahnya.

Tujuan dari reinforcement learning adalah untuk menggunakan observasi yang dikumpulkan dari interaksi bersama lingkungan guna mengambil tindakan yang akan memaksimumkan output dan meminimalkan resiko. Algoritma ini akan terus belajar secara berulang-ulang. Dalam algoritma ini ada agen yang akan belajar dari interaksi dengan environment-nya. Untuk menghasilkan model, algoritma reinforcement learning melalui beberapa tahap antara lain agen mengamati data input, setelah itu agen melakukan suatu tindakan untuk mengambil keputusan. Setelah keputusan diambil, agen akan memperoleh "reward" atau penguatan dari lingkungan. Lalu kembali mengamati input dan proses pengambilan keputusan kembali dilakukan namun dengan tambahan penguatan dari lingkungan sehingga hasil keputusan yang diambil lebih akurat.

Machine learning dan data science merupakan dua ilmu yang saling berkomplemen. Kedua ilmu ini saling melengkapi dan biasanya diaplikasikan secara bersamaan. Data science adalah ilmu yang sedang banyak dipelajari saat ini. Hal ini karena jumlah data yang semakin meningkat dan profesi data scientist sedang banyak dicari. Kedua ilmu ini dapat diterapkan di berbagai sektor, mulai dari finance, pendidikan, logistik, komunikasi, bahkan fashion. Kabar baiknya, ilmu data science dapat dipelajari oleh siapapun dengan latar belakang pendidikan apapun.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Korelasi Algoritma Machine Learning dengan Peran Machine Learning di Industri Nasional

Dalam ekosistem kecerdasan buatan, machine learning (ML) berperan sebagai tulang punggung dalam menghasilkan wawasan prediktif maupun pola tersembunyi dari data. Algoritma ML sendiri dapat diklasifikasikan ke dalam tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Masing-masing kategori ini memiliki pendekatan dan manfaat yang berbeda, khususnya jika dikaitkan dengan riset persebaran pengguna dan pengembangan industri nasional berbasis data.

Supervised Learning

Supervised learning digunakan ketika data latih memiliki label atau jawaban yang diketahui. Dalam konteks riset persebaran pengguna, algoritma seperti decision tree, random forest, support vector machine (SVM), atau logistic regression dapat digunakan untuk memprediksi lokasi pengguna berdasarkan pola historis, demografi, atau perilaku konsumsi digital. Misalnya, data pengguna e-commerce dari berbagai provinsi bisa digunakan untuk memprediksi wilayah dengan potensi pasar tertinggi bagi produk tertentu. Hal ini sangat berguna dalam membantu industri nasional untuk melakukan segmentasi pasar, optimalisasi distribusi, dan pengambilan keputusan berbasis data. Sebuah penelitian oleh Hamed yang dipublikasikan dalam Jurnal Results in Control and Optimization (2024) menjelaskan bahwa berbagai algoritma machine learning, seperti Decision Tree (DT), Random Forest (RF), Logistic Regression (LR), Support Vector Machines (SVM), dan Gradient Boosting digunakan untuk memprediksi perilaku pelanggan. Temuan ini menyoroti peran krusial pembelajaran mesin dalam menyempurnakan strategi manajemen pelanggan secara efektif di tengah dinamika lingkungan bisnis.

Unsupervised Learning

Sebaliknya, unsupervised learning digunakan ketika data tidak memiliki label. Algoritma seperti k-means clustering, hierarchical clustering, atau principal component analysis (PCA) memungkinkan peneliti mengelompokkan pengguna berdasarkan kesamaan perilaku atau preferensi tanpa mengetahui outcome sebelumnya. Dalam riset persebaran pengguna, pendekatan ini sangat cocok untuk memahami pola segmentasi wilayah yang belum terpetakan secara eksplisit. Misalnya, pengelompokan wilayah berdasarkan intensitas penggunaan layanan digital dapat membantu pemerintah atau pelaku industri mengidentifikasi kawasan prioritas untuk pengembangan infrastruktur teknologi, seperti perluasan jaringan 5G atau penguatan ekosistem digital di daerah tertinggal.

Reinforcement Learning

Reinforcement learning (RL) melibatkan agen yang belajar dari interaksi dengan lingkungan melalui mekanisme hadiah (reward) dan hukuman (penalty). Walau sering digunakan dalam sistem otonom seperti robotik atau rekomendasi dinamis, RL juga mulai diterapkan dalam simulasi pengambilan keputusan untuk kebijakan industri. Dalam konteks persebaran pengguna, RL dapat digunakan untuk memodelkan strategi adaptif. Misalnya, bagaimana sebuah perusahaan teknologi menyesuaikan kampanye pemasaran berbasis respons pengguna dari berbagai wilayah secara real-time.

Di tingkat makro, pemerintah pun bisa menggunakan pendekatan RL untuk merancang kebijakan insentif industri yang menyesuaikan dengan dinamika pasar secara dinamis dan terukur. Praktik ini pernah diaplikasikan dalam penelitian Rong Hu pada tahun 2024 yang titik fokusnya berada pada penerapan program respons permintaan berbasis insentif dalam sistem energi terintegrasi perkotaan di China.

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa mempertimbangkan keterkaitan sisi permintaan dapat meningkatkan manfaat keseluruhan dari respons permintaan terintegrasi berbasis insentif, sehingga menciptakan situasi win-win antara penyedia layanan energi terintegrasi dan konsumen. Setelah menerapkan strategi insentif yang mempertimbangkan keterkaitan sisi permintaan, keuntungan penyedia layanan energi terintegrasi meningkat sebesar 16,27%, sementara biaya ketidaknyamanan yang ditanggung konsumen menurun sebesar 11,5%. Studi ini menawarkan pendekatan yang menjanjikan dalam mengelola perilaku konsumsi energi yang kompleks dan variatif di sistem energi terintegrasi perkotaan, sehingga berkontribusi pada operasi yang lebih andal dan efisien.

Penggunaan algoritma ML dalam riset persebaran pengguna memberikan peluang besar bagi industri nasional untuk tumbuh secara inklusif dan berbasis data. Supervised learning mendukung prediksi dan klasifikasi, unsupervised learning membuka wawasan baru dari data yang tidak berlabel, dan reinforcement learning memungkinkan adaptasi kebijakan atau strategi berbasis interaksi dinamis. Integrasi ketiga pendekatan ini menjadi fondasi kuat dalam mewujudkan transformasi digital yang merata, adil, dan berkelanjutan di seluruh penjuru negeri.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara supervised, unsupervised, dan reinforcement learning?

Supervised learning menggunakan data berlabel untuk melatih model agar bisa memprediksi hasil tertentu, misalnya klasifikasi lokasi pengguna. Unsupervised learning bekerja tanpa label, berfokus pada pencarian pola tersembunyi dalam data seperti pengelompokan (clustering). Sementara itu, reinforcement learning melibatkan agen yang belajar dari interaksi dengan lingkungan melalui sistem hadiah dan hukuman untuk mengambil keputusan optimal secara berulang.

2. Bagaimana peran machine learning dalam riset persebaran pengguna di Indonesia?

Machine learning membantu memetakan pola persebaran pengguna berdasarkan perilaku, demografi, dan lokasi geografis. Dengan supervised learning, perusahaan dapat memprediksi potensi pasar di suatu wilayah. Dengan unsupervised learning, bisa ditemukan kelompok pengguna baru berdasarkan preferensi. Reinforcement learning pun bisa digunakan untuk merancang strategi adaptif seperti kampanye iklan berbasis respons real-time dari berbagai daerah.

3. Mengapa penting memahami jenis-jenis machine learning bagi industri nasional?

Pemahaman terhadap jenis-jenis ML memungkinkan industri memilih pendekatan yang tepat untuk kebutuhan spesifik, seperti segmentasi pasar, analisis perilaku pengguna, hingga optimalisasi strategi bisnis. Integrasi ketiganya membantu industri tumbuh lebih cepat, inklusif, dan efisien di era digital yang penuh kompetisi.

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

Tags

DQLab belajar data science Python Big Data Data Analyst Machine Learning