PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 36 Menit 4 Detik 

Kenali Komparasi Metode Machine Learning dan Non Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 30-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/452d944792d10a82553f65c13f7b9849_x_Thumbnail800.jpg

Penggunaan machine learning yang selalu berdampingan dengan perkembangan era Artificial Intelligence (AI) merupakan hal yang sangat lumrah di era saat ini. Apalagi penggunaan machine learning sekarang ini sudah diaplikasikan ke berbagai hal dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya penggunaan perangkat lunak yang tidak pernah lekat dalam keseharian kita. Tanpa adanya perangkat lunak, maka perangkat keras yang telah diciptakan tidak akan dapat berguna atau berfungsi dengan optimal. Perangkat lunak tidak hanya berupa program komputer, tetapi juga berisi dokumentasi yang terkait dan data konfigurasi yang diperlukan untuk membuat sebuah program dapat beroperasi dengan benar. Namun dalam sepanjang perjalanannya, kini banyak sekali usaha perangkat lunak yang mengembangkan berbagai macam cara untuk keperluan proyek bagi para pengembang. Para developer atau pengembang perangkat lunak saling berkompetisi untuk menciptakan software yang berkualitas namun dengan biaya yang seminimal mungkin. Adanya estimasi bagi seorang pencipta perangkat lunak sangat dibutuhkan karena untuk membuat sebuah sistem tidak mudah dilakukan karena diperlukan pemahaman yang benar tentang sebuah pekerjaan. Kesuksesan proyek pengembangan dipengaruhi oleh banyak hal, diantaranya dukungan eksekutif, keterlibatan pengguna dalam proyek, pengalaman manajer proyek, tujuan bisnis yang jelas, infrastruktur perangkat lunak dan penggunaan metodologi pengembangan yang formal. Faktor lainnya merupakan faktor yang berkaitan dengan timing dan scope proyek, diantaranya scope yang minimal dan estimasi yang handal.


Para pengembang memanfaatkan metode-metode machine learning dan non machine learning untuk melakukan estimasi dalam merancang perangkat lunak. Beberapa penelitian terkait dengan usulan metode machine learning ini telah dikemukakan dalam merancang sebuah perangkat lunak seperti, metode function point, expert judgement dan use case point. Metode non machine learning dinilai memiliki tingkat akurasi yang rendah. Disamping penggunaan metode non machine learning, akhir-akhir ini dikembangkan metode machine learning dalam melakukan pengembangan usaha perangkat lunak seperti K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, linear regression dan masih banyak lagi yang lainnya. Kedua metode ini biasanya digunakan baik secara individu ataupun dikombinasikan dengan metode lainnya yang dimanfaatkan oleh para pengembang untuk merancang proyek perangkat lunak. Lalu, apa saja kira-kira metode machine learning yang diterapkan dalam perancangan perangkat lunak? Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai metode machine learning yang dikomparasikan dengan metode non machine learning untuk estimasi developer dalam menentukan waktu pembuatan perangkat lunak. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, developer atau pengembang maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1. K-Nearest Neighbor (KNN)

Algoritma k-Nearest Neighbor adalah algoritma supervised learning dimana hasil dari instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori k-tetangga terdekat. Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan objek baru berdasarkan atribut dan sampel-sample dari training data. Algoritma k-Nearest Neighbor menggunakan sebuah alat yakni Neighborhood Classification sebagai nilai prediksi dari nilai instance yang baru. KNN merupakan salah satu algoritma (model) pembelajaran mesin yang bersifat nonparametrik. Secara singkat, definisi model nonparametrik adalah model yang tidak mengasumsikan apa-apa mengenai distribusi instance di dalam dataset. Model nonparametrik biasanya lebih sulit diinterpretasikan, namun salah satu kelebihannya adalah garis keputusan kelas yang dihasilkan model tersebut bisa jadi sangat fleksibel dan nonlinear


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) merupakan salah satu metode dalam supervised learning yang biasanya digunakan untuk klasifikasi (seperti Support Vector Classification) dan regresi (Support Vector Regression). Dalam pemodelan klasifikasi, SVM memiliki konsep yang lebih matang dan lebih jelas secara matematis dibandingkan dengan teknik-teknik klasifikasi lainnya. SVM dapat mengatasi masalah klasifikasi dan regresi baik linier maupun non linear. SVM digunakan untuk mencari hyperplane terbaik dengan memaksimalkan jarak antar kelas. Hyperplane adalah sebuah fungsi yang dapat digunakan untuk pemisah antar kelas. Dalam 2-D fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas disebut sebagai line whereas, fungsi yang digunakan untuk klasifikasi antar kelas dalam 3D disebut plane similarly, sedangkan fungsi yang digunakan untuk klasifikasi di dalam ruang kelas dimensi yang lebih tinggi disebut hyperplane


3. Function Point (FP)

Dalam developer sebuah perangkat lunak/software terkadang para developer memiliki kesulitan untuk mencari satuan yang dapat mendeskripsikan ukuran dari software yang akan dibuat. Untuk mengetahui ukuran software yang akan dibuat sangat penting karena akan berpengaruh pada biaya dalam produksi software tersebut. Salah satu cara yang populer untuk melakukan pengukuran perangkat lunak dapat menggunakan cara yang bernama Function Point. Hasil dari metode Function Point akan lebih mudah dipahami oleh pengguna non teknis yang dapat membantu mengkomunikasikan informasi ukuran software ke pengguna atau client


Metode Function Point (FP) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk mendapatkan ukuran fungsionalitas, pertama kali dikenalkan oleh Allan Albrecht dan kemudian terus dikembangkan sampai saat ini oleh International Function Point User Group (IFPUG). Tujuan dari pengukuran menggunakan FP adalah untuk mendapatkan ukuran biaya, durasi, dan jumlah sumber daya yang diperlukan oleh sebuah proyek perangkat lunak dan dapat dilakukan pada setiap tahap pengembangan perangkat lunak. Pengukuran FP memerlukan keahlian dalam hal analisis perangkat lunak dan hasil perhitungannya dinyatakan valid jika dilakukan oleh seseorang yang mempunyai sertifikasi CFP (certified FP) dari IFPUG. 


4. Use Case Point (UCP)

Use Case Points (UCP) merupakan teknik estimasi perangkat lunak yang digunakan untuk memperkirakan ukuran perangkat lunak dalam proyek pengembangan perangkat lunak. UCP digunakan ketika metode Unified Modeling Language (UML) dan RUP digunakan untuk desain pengembangan perangkat lunak. UCP digunakan berdasarkan requirement dari sistem yang digambarkan dalam sebuah use case, yang mana itu merupakan bagian dari teknik pemodelan UML. Ukuran software dihitung berdasarkan unsur – unsur pada use case dengan memperhitungkan pertimbangan teknis dan lingkungan. Untuk proyek perangkat lunak, UCP dapat digunakan untuk menghitung estimasi usaha untuk sebuah proyek. Proses ini dimulai dengan mengukur fungsionalitas sistem berdasarkan model use case berdasarkan jumlah use case yang ada atau dikenal sebagai unadjusted use case point (UUCP). Mirip seperti model function points, pada UCP faktor teknis pada pengembangan perangkat lunak (technical factors) juga dinilai. Selain penilaian pada faktor teknis, penilaian juga dilakukan pada faktor lingkungan (environmental factor).


Baca Juga: Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri


5. Rancang dan Bangun Kompetensi Machine Learning Kamu Bersama dengan DQLab!

Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Narrative Science pada tahun 2016 bahwa 38% perusahaan besar sudah menggunakan teknologi kecerdasan buatan, dan angka tersebut akan terus meningkat hingga 62% pada 2018. Selain itu, kini profesi Machine Learning Engineer juga semakin diminati di kalangan penggila data karena job dan persaingannya yang cukup jarang. Tidak heran jika saat ini banyak startup dan perusahaan berbasis internet yang berlomba-lomba mengembangkan teknologi machine learning ini. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar machine learning secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan penerapan machine learning dari studi kasus berbagai bidang. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!