Machine Learning: Model dan Contoh Penerapan

Di era perkembangan teknologi yang pesat ini, kecerdasan buatan (AI) telah menjadi bagian tak bisa terpisahkan dari kehidupan sehari-hari manusia. Salah satu cabang AI yang semakin populer adalah Machine Learning (ML), yang memungkinkan komputer untuk belajar, meningkatkan kinerjanya, hingga menghasilkan sebuah analisis tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dalam dunia AI, machine learning model memainkan peran penting dalam banyak hal. Model ini merupakan algoritma yang dilatih dengan menggunakan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan. Ingin tahu lebih dalam tentang apa itu machine learning dan contoh penerapannya di dunia nyata? Yuk, pelajari penjelasan dibawah ini biar makin paham!

1. Pengertian Machine Learning Model

Machine learning model merupakan sebuah sistem statistik yang dilatih dengan menggunakan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan. Model ini dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti:

• Klasifikasi: Mengkategorikan data ke dalam kelompok yang berbeda, seperti untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, mengidentifikasi jenis bunga berdasarkan gambarnya, atau mendiagnosis penyakit berdasarkan gejalanya.

• Regresi: Memprediksi nilai numerik, contohnya untuk memprediksi harga rumah berdasarkan faktor-faktor seperti lokasi, ukuran, dan fasilitasnya, memprediksi permintaan produk berdasarkan data penjualan sebelumnya, atau memprediksi nilai saham berdasarkan kondisi pasar.

• Clustering: Pengelompokan data berdasarkan kesamaannya, contohnya untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanjanya, mengelompokkan dokumen berdasarkan topiknya, atau mengelompokkan gen berdasarkan fungsinya.

• Anomaly Detection: Mengidentifikasi data yang tidak biasa atau menyimpang, seperti untuk mendeteksi penipuan kartu kredit, mengidentifikasi kegagalan mesin pada peralatan industri, atau mendeteksi aktivitas abnormal dalam jaringan komputer.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Komponen-komponen Utama Machine Learning Model

Sistem pada machine learning model tidak dapat berjalan dengan sendirinya tanpa adanya penggerak. Oleh karenanya, agar dapat berfungsi dengan baik, sistem pada machine learning model membutuhkan beberapa komponen utama, yaitu:

• Data

Data merupakan bahan bakar utama bagi machine learning model. Kualitas dan jumlah data yang digunakan akan sangat mempengaruhi performa model.

• Algoritma

Algoritma adalah aturan atau instruksi yang digunakan oleh machine learning model untuk mempelajari pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan. Ada beberapa jenis algoritma machine learning yang umum digunakan, yaitu:

1. Supervised learning: Model ini dilatih dengan menggunakan data berlabel, di mana label menunjukkan kategori atau nilai yang benar untuk setiap data.

2. Unsupervised learning: Model ini dilatih dengan menggunakan data yang tidak berlabel, dan model harus menemukan pola dan struktur dalam data secara mandiri.

3. Reinforcement learning: Model ini belajar dengan berinteraksi dengan lingkungan dan menerima hadiah atau hukuman berdasarkan tindakannya.

Penelitian Prof. Roshni Verma (2025) dalam publikasinya Supervised Vs. Unsupervised Learning: A Comparative Study in Modern AI System menunjukkan bahwa model supervised memiliki performa klasifikasi yang lebih unggul dibandingkan unsupervised. Di antara semua model yang diteliti, SVM menunjukkan akurasi tertinggi sebesar 92,4% dan presisi 94,2%, diikuti oleh Decision Tree dengan akurasi 91,8%.

Sebaliknya, k-means clustering yang termasuk model unsupervised hanya memiliki skor siluet 0,72, dan autoencoder hanya 0,58, menandakan bahwa clustering mereka tidak sekuat SVM dalam klasifikasi data. Hasil ini diperkuat oleh analisis statistik ANOVA dan t-test, serta korelasi negatif antara kompleksitas fitur dan akurasi pada model supervised. Kesimpulannya, supervised learning lebih cocok untuk tugas klasifikasi yang terstruktur, sementara unsupervised lebih sesuai untuk eksplorasi data dan pengelompokan awal.

• Evaluasi

Evaluasi adalah proses untuk mengukur performa machine learning model. Hal ini dilakukan dengan menggunakan data yang berbeda dari data yang digunakan untuk melatih model. Tujuannya adalah untuk memastikan bahwa model dapat menghasilkan hasil yang akurat dan andal pada data baru.

3. Bagaimana Cara Kerja Machine Learning Model?

Sistem dari teknologi atau aplikasi yang kita gunakan sehari-hari memiliki berbagai cara kerja sesuai dengan kebutuhan dan fungsinya masing-masing. Machine learning model umumnya dilatih dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

• Pengumpulan data yang relevan dan disiapkan untuk pelatihan model.

• Pemilihan algoritma yang tepat dipilih berdasarkan jenis tugas yang ingin dilakukan.

• Pelatihan model dengan menggunakan data yang telah disiapkan.

• Evaluasi kinerja model untuk memastikan bahwa model menghasilkan hasil yang akurat dan andal.

• Implementasi model dalam aplikasi yang nyata setelah dilatih dan dievaluasi.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Contoh Penerapan Machine Learning Model di Dunia Nyata

Kompleksitas dan kecanggihan teknologi yang dihasilkan oleh model machine learning dalam berbagai bidang kehidupan sering kali sulit dikenali atau dipahami oleh masyarakat awam, terutama jika mereka tidak mengetahui bentuk produk dan manfaat nyatanya. Umumnya, sistem machine learning hanya dipahami secara sederhana sebagai bagian dari teknologi komputer. Padahal, penerapannya sangat luas dan berpengaruh dalam kehidupan sehari-hari. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan model machine learning di berbagai bidang:

• Medis: Untuk mendiagnosis penyakit, memprediksi risiko kesehatan, hingga mengembangkan obat baru. Menurut Habehh dan Gohel (2021) dalam publikasi mereka di PubMed Central, hubungan antara dokter dan pasien mulai memudar, di mana sekitar 25 persen warga Amerika tidak memiliki dokter keluarga (PCP). Di sinilah machine learning (ML) berperan penting, yakni dalam meningkatkan keterlibatan pasien, mempercepat diagnosis, serta mendukung program konsultasi gaya hidup sehat. Teknologi ML juga membantu mengurangi beban kerja dokter, sehingga mereka dapat menghabiskan lebih banyak waktu personal bersama pasien, yang pada akhirnya meningkatkan kepuasan dan hasil pengobatan.

• Keuangan: Untuk mendeteksi penipuan, menilai risiko kredit, dan memprediksi pergerakan pasar keuangan. Dalam laporan Bank of England tahun 2022, disebutkan bahwa 72% lembaga jasa keuangan di Inggris telah menggunakan atau mengembangkan aplikasi ML, dan angka ini diperkirakan akan meningkat hingga 3,5 kali lipat dalam tiga tahun ke depan. Sektor asuransi dan perbankan menjadi area dengan pertumbuhan paling signifikan. Sebagian besar perusahaan telah memasukkan ML dalam strategi bisnis mereka, dengan 79% di antaranya memiliki kerangka kerja untuk pengembangan, pemantauan, dan penggunaan teknologi ini, termasuk tata kelola data dan manajemen risiko model.

• Retail: Untuk merekomendasikan produk, memprediksi permintaan konsumen, dan mengoptimalkan logistik. Survei Deloitte pada 2016 menyebutkan bahwa 50% konsumen bersedia membagikan informasi pribadi demi mendapatkan layanan dan promosi yang dipersonalisasi. Machine learning membantu sektor retail meningkatkan layanan pelanggan dan menciptakan pengalaman belanja yang disesuaikan. Contohnya, Amazon memperoleh 55% pendapatannya dari sistem rekomendasi otomatis yang sangat efektif. Adopsi teknologi ML di sektor retail bahkan meningkat hingga 600% pada 2018 dibandingkan 2016. Menurut survei Statista, manfaat utama dari penerapan ML di retail adalah efisiensi biaya, pengambilan keputusan yang lebih baik, serta otomatisasi proses.

• Manufaktur: Untuk memprediksi kegagalan mesin, mengoptimalkan proses produksi, dan meningkatkan kualitas produk.

• Transportasi: Untuk mengembangkan kendaraan otonom (self-driving), mengoptimalkan rute pengiriman, menganalisis kemacetan, dan meningkatkan keselamatan lalu lintas.

• Teknologi: Untuk membangun teknologi pengenalan wajah (face recognition), chatbot, dan mesin penerjemah bahasa.

Tak hanya dalam bidang-bidang besar seperti medis, keuangan, atau transportasi, berbagai perusahaan teknologi ternama juga telah mengadopsi machine learning dalam produk mereka.

Melansir GeeksforGeeks, Google telah menggunakan machine learning dalam hampir seluruh produknya, seperti Google Search yang memakai RankBrain, Google Translate yang mempelajari pola terjemahan dari jutaan dokumen, dan Google Photos yang mampu mengenali objek dalam gambar menggunakan image recognition.

Facebook menggunakan ML dalam Facial Recognition dan Targeted Ads. Sistem ini bisa mengenali wajah temanmu dalam foto dan merekomendasikan tag otomatis. Selain itu, ML juga digunakan untuk mengelompokkan preferensi pengguna dan menyajikan iklan yang relevan.

Twitter memanfaatkan ML untuk menyusun urutan tweet yang muncul di timeline kamu, serta menggunakan NLP (Natural Language Processing) dari IBM Watson untuk mendeteksi dan menghapus konten abusif. Bahkan, Twitter melatih model deep learning-nya untuk mengenali objek dalam video berdasarkan tag yang kamu gunakan.

Di China, Baidu menggunakan ML di layanan pencarian, asisten virtual DuerOS, hingga robot rumah tangga Xiaoyu Zaijia. Teknologi ML mereka fokus pada pengenalan suara dan bahasa alami, memungkinkan perangkat untuk memahami percakapan layaknya manusia.

Dari contoh-contoh penerapan machine learning oleh perusahaan besar seperti Google, Facebook, Twitter, dan Baidu, lebih banyak menggunakan supervised learning dibanding unsupervised learning. Hal ini karena banyaknya aplikasi yang membutuhkan akurasi tinggi dan bisa dilatih dari data berlabel yang melimpah seperti foto, teks, dan interaksi pengguna.

5. Tantangan dalam Implementasi Model Machine Learning

Meskipun memiliki banyak keuntungan mulai dari meningkatkan efisiensi, produktivitas kerja, akurasi, pengambilan keputusan, skalabilitas, dan fleksibilitas, hingga menemukan pola dan wawasan baru, implementasi machine learning model dalam berbagai bidang juga memiliki beberapa tantangan. Berikut merupakan beberapa tantangan implementasi machine learning seperti:

Ketersediaan data yang berkualitas tinggi dan dalam jumlah besar diperlukan untuk melatih model yang akurat.

• Pemilihan algoritma yang tepat digunakan untuk jenis tugas yang ingin dilakukan sangatlah penting.

• Overfitting, model dapat terlalu terlatih pada data pelatihan dan tidak dapat menghasilkan prediksi yang akurat pada data baru.

• Explainability, kesulitan untuk memahami bagaimana model membuat keputusan, yang dapat menimbulkan masalah etika dan kepercayaan.

• Bias, terhadap kelompok data tertentu, yang dapat mengakibatkan diskriminasi.

Dengan terus berkembangnya teknologi ML, kita dapat menantikan lebih banyak lagi aplikasi inovatif yang akan mengubah cara kita hidup dan bekerja di masa depan.

FAQ

1. Apa sih yang dimaksud dengan machine learning model?

Machine learning model adalah sistem atau algoritma yang dilatih dengan data untuk mempelajari pola dan membuat prediksi atau keputusan. Model ini bisa digunakan untuk tugas klasifikasi (seperti mendeteksi spam), regresi (seperti memprediksi harga rumah), hingga clustering (seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaannya).

2. Supervised atau unsupervised learning, mana yang lebih banyak digunakan di dunia nyata?

Dalam praktiknya, supervised learning lebih banyak digunakan oleh perusahaan besar seperti Google, Facebook, dan Twitter karena mereka memiliki akses ke data berlabel yang sangat banyak. Model seperti SVM dan Decision Tree juga terbukti memberikan akurasi tinggi untuk tugas klasifikasi.

3. Apa tantangan utama dalam menerapkan machine learning?

Beberapa tantangan utama termasuk:

• Ketersediaan dan kualitas data,

• Risiko overfitting (terlalu pas pada data latih),

• Kurangnya interpretasi hasil (explainability),

• Potensi bias dalam data,

• Serta kesulitan memilih algoritma yang tepat untuk tugas tertentu.

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