Mengenal Rahasia di Balik Supervised Learning

Machine Learning menjadi salah satu aspek penting yang perlu dipahami oleh seorang Data Scientist. Beragam algoritma yang akan digunakan harus disesuaikan dengan tipe Machine Learningnya. Salah satu tipe Machine Learning yang sangat populer dan hampir digunakan di berbagai industri adalah Supervised Learning.

Kamu mungkin pernah mendengar istilah "Supervised Learning" dalam konteks Machine Learning, tetapi apa sebenarnya yang ada di baliknya? Bagaimana cara metode ini digunakan untuk mengajar komputer "belajar" dari data? Artikel ini akan membahas konsep dasar dari tipe Machine Learning yang disebut "Supervised Learning," serta memberikan wawasan tentang bagaimana metode ini bekerja dan contoh penggunaannya dalam berbagai aplikasi di dunia nyata. Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Konsep Dasar Supervised Learning

Supervised Learning adalah salah satu tipe Machine Learning yang paling umum digunakan. Konsep dasarnya adalah mengajarkan komputer untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data berdasarkan contoh-contoh yang telah diberikan sebelumnya. Menurut buku Pattern Recognition and Machine Learning karya Christopher Bishop (2006), Supervised Learning bekerja dengan prinsip input-output. Data diberi label (output), lalu model mencari fungsi matematis yang paling cocok untuk memetakan input ke output.

Ini mirip dengan bagaimana kita mengajar anak-anak untuk mengenali hewan berdasarkan gambar yang telah kita tunjukkan sebelumnya. Misalnya, jika kita ingin mengajarkan komputer untuk mengenali apel dan jeruk, kita akan memberikan data gambar apel dan jeruk beserta labelnya. Komputer akan belajar dari data tersebut dan mencoba memprediksi label dari gambar baru yang belum pernah dilihat.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Data Training dan Data Testing

Dalam Supervised Learning, data biasanya dibagi menjadi dua bagian utama: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Menurut laporan Towards Data Science (2022), praktik umum adalah membagi dataset dengan proporsi 80% untuk training dan 20% untuk testing, meskipun pembagian ini bisa bervariasi tergantung pada ukuran dataset.

Tujuan akhirnya adalah melatih model sehingga ia dapat membuat prediksi yang akurat, bahkan pada data yang belum pernah ditemuinya. Hal ini sejalan dengan konsep generalization, yaitu kemampuan model untuk tidak hanya menghafal data training, tetapi juga menerapkannya pada data baru (Goodfellow et al., Deep Learning, MIT Press, 2016).

3. Regresi dalam Supervised Learning

Salah satu bentuk umum dari Supervised Learning adalah regresi. Regresi digunakan ketika kita ingin memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah, konsumsi energi, atau suhu harian.

Sebagai contoh, penelitian Zillow (2021) menunjukkan bahwa model regresi linear dan regresi berbasis gradient boosting digunakan untuk memperkirakan harga rumah berdasarkan lebih dari 350 fitur, termasuk lokasi, ukuran rumah, hingga kondisi pasar. Model ini membantu perusahaan real-estate memberikan estimasi harga yang mendekati nilai sebenarnya dengan tingkat akurasi di atas 80%.

Dengan cara ini, regresi tidak hanya bermanfaat untuk akademisi, tetapi juga memiliki nilai komersial yang besar dalam membantu perusahaan mengambil keputusan berbasis data.

4. Klasifikasi dalam Supervised Learning

Selain regresi, klasifikasi adalah jenis umum lainnya dalam Supervised Learning. Klasifikasi digunakan ketika data dibagi ke dalam kategori, misalnya apakah email adalah spam atau bukan, atau apakah sebuah citra adalah kucing atau anjing.

Menurut laporan IBM (What is Supervised Learning?, 2023), algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machines (SVM), Random Forest, dan Neural Networks mendominasi dalam kasus deteksi spam. Sistem Gmail, misalnya, mampu menyaring lebih dari 100 juta email spam per hari menggunakan model klasifikasi berbasis supervised learning.

Model ini bekerja dengan mengenali pola-pola dalam teks, metadata pengirim, atau perilaku pengguna, lalu membandingkannya dengan data historis yang sudah diberi label.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

5. Contoh Aplikasi Supervised Learning

Supervised Learning kini hadir dalam banyak aspek kehidupan sehari-hari. Salah satu aplikasi penting adalah pada deteksi fraud transaksi kartu kredit. Menurut laporan Nilson Report (2022), kerugian akibat penipuan kartu kredit secara global mencapai 32,3 miliar USD. Untuk mengatasi hal ini, bank-bank besar seperti JPMorgan Chase dan HSBC menggunakan algoritma supervised learning untuk mengenali pola transaksi mencurigakan secara real-time.

Selain itu, bidang kesehatan juga sangat terbantu oleh metode ini. Penelitian yang diterbitkan di Nature Medicine (Esteva et al., 2017) menunjukkan bahwa model klasifikasi berbasis supervised learning dapat mendeteksi kanker kulit dengan tingkat akurasi setara dokter spesialis dermatologi. Ini membuktikan bahwa Supervised Learning bukan hanya alat teknis, tetapi juga memiliki dampak nyata terhadap kualitas hidup manusia.

Supervised Learning telah membuktikan dirinya sebagai fondasi utama dalam perkembangan Machine Learning modern. Dari memprediksi harga rumah hingga mendeteksi penipuan transaksi, metode ini memberikan solusi praktis berbasis data yang berdampak luas di berbagai industri. Dengan pemahaman konsep dasar, pemisahan data training dan testing, hingga penerapan regresi dan klasifikasi, kita bisa melihat bagaimana komputer dapat belajar dari pengalaman layaknya manusia.

Pada akhirnya, Supervised Learning bukan hanya sekadar teori, tetapi juga teknologi yang menyentuh kehidupan sehari-hari, mendukung efisiensi bisnis, sekaligus memberikan kontribusi nyata pada kemajuan kesehatan, keamanan, dan kenyamanan hidup manusia.

FAQ

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

Supervised learning menggunakan data yang sudah diberi label (misalnya, gambar apel dilabeli sebagai "apel"), sedangkan unsupervised learning bekerja dengan data tanpa label untuk menemukan pola tersembunyi.

2. Apakah supervised learning hanya digunakan di bidang teknologi?

Tidak. Supervised learning digunakan di banyak sektor, termasuk perbankan (deteksi fraud), kesehatan (diagnosis penyakit), retail (rekomendasi produk), hingga transportasi (prediksi lalu lintas).

3. Algoritma apa yang paling populer dalam supervised learning?

Beberapa algoritma yang sering digunakan adalah Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan Neural Networks.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. 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