✨PROMO SPESIAL 11.11!
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 170K!
0 Hari 1 Jam 40 Menit 6 Detik

Kenali Apa itu Algoritma Machine Learning dan Jenisnya

Belajar Data Science di Rumah 31-Oktober-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/kv-2-banner-longtail-selasa-07-2024-10-31-171048_x_Thumbnail800.jpg

Sahabat DQ yang sebagian besar merupakan gen Z dan millenials memang dianggap sebagai generasi digital, karena lahir dan hidup bersamaan dengan perkembangan teknologi yang pesat. Bahkan dalam hal besar ataupun hiburan seperti menonton serial favorit kita memanfaatkan platform streaming.


Dimana dalam sekejap mata bisa memberikan rekomendasi serial baru yang... wow, persis sama dengan selera kita! Atau, saat ketika membuka aplikasi musik, daftar lagu yang disarankan pas banget untuk nambah semangat di pagi hari. Pernah mikir, “Kok, aplikasi bisa tahu banget ya, apa yang aku suka?” Nah, jawabannya adalah machine learning!


Machine learning atau pembelajaran mesin ini memang seperti “otak” digital yang terus belajar dari kebiasaan yang kita lakukan. Nggak cuma sekadar algoritma rumit, ML (sebutan akrabnya) diam-diam sudah jadi sahabat digital yang akrab dalam keseharian kita. Dari rekomendasi belanja, pengenalan wajah, sampai aplikasi media sosial, ML bisa memahami dan mengikuti kebutuhan kita.


Penasaran gimana serba-serbi machine learning dan jenis-jenisnya? Yuk, kupas selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!


1. Pahami Apa itu Algoritma Machine Learning

Machine learning adalah kemampuan komputer untuk “belajar” dari data. Bedanya dengan pemrograman tradisional, ML tidak harus diberikan instruksi secara detail untuk melakukan tugasnya. Bayangkan kamu punya teman yang suka belajar sesuatu sendiri dari pengalaman. Dia terus mengasah kemampuannya berdasarkan informasi baru yang dia kumpulkan. Nah, seperti itulah kira-kira cara kerja machine learning.


Dalam ML, algoritma berperan sebagai ‘otak’ yang menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan data yang diterima. Algoritma-algoritma ini diajarkan dengan data, seperti cara kamu belajar dari contoh-contoh nyata. Beda dengan pemrograman biasa yang mengandalkan instruksi, ML memberi kemampuan komputer untuk belajar dari dataset yang terus berkembang, memungkinkan komputer menyerap informasi lebih mendalam dan lebih spesifik.


Baca juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


2. Jenis-jenis Algoritma Machine Learning yang Unik

Sekarang saatnya mengenal lebih dalam tentang beberapa algoritma ML yang mungkin sudah sering kamu dengar tapi belum tahu cara kerjanya. Yuk, kita bahas satu per satu!


a. Logistic Regression

Meski namanya ada kata ‘regression’, algoritma ini sebenarnya lebih sering digunakan untuk klasifikasi. Logistic regression berguna saat kita ingin tahu apakah sebuah data masuk ke dalam kategori tertentu. Misalnya, apakah seseorang akan tertarik pada suatu konten, atau email ini termasuk spam atau tidak.


Cara kerjanya? Logistic regression akan menganalisis variabel input dan menghitung probabilitas hasilnya. Coba bayangkan kamu memprediksi apakah suatu film akan disukai seseorang berdasarkan genre atau aktor yang ada. Algoritma ini menilai kemungkinan besar dengan menghitung persamaan probabilitas yang dihubungkan dengan data tersebut, lalu mengklasifikasikan data pada dua atau lebih kategori berdasarkan probabilitas hasilnya. Efektif, kan?


b. K-Nearest Neighbors (KNN)

Kalau algoritma yang satu ini bisa diibaratkan sebagai teman dekat. Kenapa? Karena K-Nearest Neighbors (KNN) bekerja dengan mencari kemiripan data yang paling dekat atau ‘tetangga terdekat’. Misalnya, kamu baru saja membuat akun di aplikasi media sosial dan belum punya teman. KNN akan mencari orang yang punya kesamaan minat atau demografi denganmu, lalu merekomendasikan mereka sebagai calon teman.


Cara kerjanya cukup sederhana: algoritma KNN menghitung jarak antara data yang baru dengan data yang sudah ada di dalam sistem, kemudian memberikan rekomendasi berdasarkan data yang paling mirip. Semakin mirip atau dekat, semakin besar kemungkinan data itu relevan untuk pengguna. Aplikasi ini sering dipakai dalam recommendation system, pengelompokan gambar, atau klasifikasi yang membutuhkan pendekatan yang lebih sederhana.


c. Principal Component Analysis (PCA)

Selanjutnya ada Principal Component Analysis (PCA), algoritma yang cenderung lebih teknis dan digunakan untuk reduksi dimensi. Bagi kamu yang pernah mengalami data besar dan bingung bagaimana cara memprosesnya, PCA adalah algoritma yang bisa menyederhanakan kompleksitas data.


PCA pada dasarnya akan mengambil data dengan banyak variabel, lalu mencari komponen utama yang dapat mewakili data tersebut tanpa kehilangan informasi penting. Bayangkan kamu melihat sebuah foto berwarna, PCA ini seperti mengubahnya jadi foto hitam putih, tapi tetap dengan esensi informasi yang sama. Hal ini sangat berguna ketika kita ingin memahami atau memvisualisasikan data besar, misalnya untuk mengidentifikasi pola dalam data riset demografi atau profil pengguna.


d. Artificial Neural Networks (ANN)

Kalau kamu pernah mendengar tentang neural networks atau jaringan saraf buatan, mungkin ini salah satu algoritma ML yang paling populer. Artificial Neural Networks (ANN) adalah algoritma yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, menggunakan jaringan lapisan neuron untuk memproses data. Bayangkan ANN ini seperti lapisan otak virtual yang belajar mengenali pola kompleks, seperti wajah seseorang atau suara tertentu.


Setiap lapisan neuron dalam ANN bekerja seperti “pengolah mini” yang memproses data dari lapisan sebelumnya, belajar dari data yang sudah ada, dan memperbaiki dirinya seiring waktu. ANN ini banyak digunakan untuk aplikasi seperti pengenalan gambar dan suara, serta sistem prediktif dalam dunia medis. Karena fleksibilitasnya yang tinggi, ANN dapat beradaptasi dengan berbagai jenis data dan menghasilkan model prediksi yang akurat.


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


3. Tips & Trik Memilih Algoritma yang Tepat

Lalu, bagaimana cara memilih algoritma ML yang sesuai? Ada beberapa hal yang perlu dipertimbangkan:

  • Tipe Data: Perhatikan apakah data yang kamu miliki berlabel (supervised) atau tanpa label (unsupervised). Untuk data berlabel, algoritma seperti logistic regression atau KNN bisa jadi pilihan.

  • Tujuan Analisis: Pilih algoritma sesuai tujuanmu, misalnya untuk klasifikasi, pengelompokan, atau reduksi dimensi.

  • Eksperimen dan Pengujian: Jangan takut untuk mencoba beberapa algoritma dan menguji hasilnya. Terkadang, kombinasi beberapa algoritma atau pengaturan parameter bisa memberikan hasil yang lebih optimal.


Memahami algoritma machine learning bukan hanya tentang mengenal istilah baru, tapi juga memahami bagaimana teknologi ini dapat membantu kehidupan kita sehari-hari. Dengan mengetahui jenis-jenis algoritma yang umum, kamu bisa lebih mudah memahami cara kerja aplikasi yang menggunakan machine learning di balik layar.


Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai bidang Machine Learning dan mengembangkan portofolio data yang berkualitas untuk jenjang karir yang lebih baik? Yuk, segera Sign Up ke 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: Lisya Zuliasyari


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login