Studi Kasus Implementasi Tipe Unsupervised Learning

Machine learning memiliki tiga tipe umum yang masing-masing dibedakan berdasarkan cara kerjanya, yaitu supervised, unsupervised, dan reinforcement. Tipe unsupervised learning cukup populer dan sudah banyak diterapkan untuk menyelesaikan beragam permasalahan di industri. Menariknya, tidak hanya untuk meningkatkan efisiensi bisnis, tapi juga bisa digunakan untuk penelitian dan pengembangan medis serta meningkatkan keamanan data. Yuk, pelajari lebih lanjut di pembahasan berikut!

1. Segmentasi Pasar

Unsupervised learning berperan penting dalam segmentasi pasar dengan cara menemukan pola atau kesamaan pada perilaku konsumen tanpa memerlukan label data sebelumnya. Pengelompokan pelanggan ini berdasarkan preferensi pembelian, kebiasaan belanja, atau demografi, pelanggan. Segmentasi pasar diperlukan untuk membantu perusahaan memahami profil konsumen dengan lebih baik.

Algoritma clustering seperti K-means atau hierarchical clustering adalah algoritma pada unsupervised learning yang sering digunakan untuk mengelompokkan pelanggan menjadi segmen-segmen yang berbeda berdasarkan pola pembelian. Misalnya, pelanggan yang sering membeli produk elektronik dapat dikelompokkan ke dalam satu segmen, sementara pelanggan yang lebih tertarik pada produk pakaian dapat dikelompokkan ke dalam segmen lainnya.

Dengan memahami karakteristik dari setiap segmen, perusahaan dapat mengarahkan strategi pemasaran secara lebih tepat, mengoptimalkan penawaran produk, dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Selain itu, unsupervised learning juga dapat mengidentifikasi peluang baru untuk pengembangan produk atau layanan. Dengan menganalisis pola pembelian pelanggan di dalam segmen pasar tertentu, perusahaan dapat mengidentifikasi kebutuhan yang belum terpenuhi atau tren yang sedang berkembang. Informasi ini dapat digunakan perusahaan untuk pengembangan produk baru atau penyempurnaan produk yang ada, sesuai dengan preferensi dan harapan konsumen dalam segmen pasar tersebut.

Jadi bisa disimpulkan, unsupervised learning tidak hanya membantu perusahaan memahami pelanggan yang sudah ada, tetapi juga membantu merencanakan strategi jangka panjang dan berinovasi untuk memenangkan persaingan pasar.

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

2. Pemodelan Paket Produk

Unsupervised learning memiliki aplikasi yang penting dalam pemodelan paket produk, terutama di industri ritel dan e-commerce. Dalam pemodelan paket produk, algoritma unsupervised learning, seperti algoritma asosiasi, dapat digunakan untuk mengidentifikasi korelasi antara produk yang sering dibeli bersamaan oleh konsumen.

Dengan menggunakan teknik seperti Apriori algorithm atau FP-growth algorithm, perusahaan dapat mengidentifikasi paket produk yang paling populer atau kombinasi produk yang sering dibeli oleh konsumen dalam satu transaksi. Dengan ini, perusahaan bisa membuat penawaran bundel yang menarik, meningkatkan penjualan produk tambahan, dan meningkatkan kepuasan konsumen dengan memberikan penawaran yang sesuai dengan kebutuhan dan preferensi mereka.

Selain itu, unsupervised learning juga dapat membantu dalam personalisasi pengalaman belanja konsumen. Apa maksudnya? Dengan menganalisis pola pembelian individu, perusahaan dapat mengelompokkan konsumen dengan preferensi produk yang serupa ke dalam segmen-segmen khusus. Dengan memahami preferensi unik setiap segmen, perusahaan dapat mengirimkan rekomendasi produk yang lebih relevan kepada setiap kelompok konsumen.

Strategi ini meningkatkan peluang penjualan karena konsumen cenderung membeli produk yang sesuai dengan minat mereka. Seiring waktu, analisis unsupervised learning dapat mengidentifikasi perubahan perilaku konsumen dan memungkinkan penyesuaian dalam strategi personalisasi untuk mempertahankan relevansi penawaran.

3. Analisis Genetika

Selain digunakan pada bidang bisnis, unsupervised learning juga diterapkan di dunia medis. Salah satunya untuk analisis genetika. Dalam proses ini, unsupervised learning akan mengelompokkan data genomik ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki pola-pola genetika serupa. Dengan melakukan segmentasi genomik, peneliti dapat menemukan variasi genetika yang relevan dalam populasi, membantu memahami adanya keragaman genetika dan potensi korelasi dengan penyakit atau karakteristik fenotipik tertentu.

Selain itu, unsupervised learning juga berguna dalam analisis ekspresi gen, di mana peneliti dapat mengelompokkan pola ekspresi gen yang serupa dalam data RNA-seq atau microarray. Dengan mengidentifikasi pola ekspresi gen yang mirip, mereka dapat mengidentifikasi kelompok gen yang saling terkait dalam jalur biologis tertentu atau merespons terhadap stimulus lingkungan atau penyakit. Informasi diperlukan dalam penelitian obat, sehingga peneliti dapat menargetkan kelompok gen yang terlibat dalam penyakit tertentu untuk pengembangan terapi yang efektif.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Deteksi Serangan Siber

Unsupervised learning juga sangat bermanfaat untuk proteksi data terutama di era digital seperti sekarang. Dalam deteksi serangan siber, algoritma unsupervised learning dapat mengidentifikasi pola-pola yang tidak biasa atau anomali dalam lalu lintas jaringan. Dengan memantau perilaku jaringan yang normal, model unsupervised learning dapat mengenali perubahan yang mencurigakan dalam pola lalu lintas, seperti aktivitas mencurigakan dari alamat IP tertentu atau peningkatan volume data yang tidak wajar.

Teknik ini, dikenal sebagai deteksi anomali. Ketika anomali ini terdeteksi, sistem secara otomatis mengidentifikasi serangan siber baru atau yang tidak diketahui berdasarkan perubahan pola lalu lintas yang tidak sesuai dengan perilaku normal.

Algoritma unsupervised learning juga dapat digunakan dalam deteksi serangan siber yang lebih kompleks, seperti serangan berbasis APT (Advanced Persistent Threats). Dalam serangan semacam ini, hacker menggunakan berbagai teknik untuk menyusup ke dalam jaringan, bergerak secara diam-diam, dan mencuri data secara bertahap tanpa segera terdeteksi. Model unsupervised learning dapat mengidentifikasi pola perilaku tersebut.

Dengan menggali pola-pola ini, sistem dapat memberi peringatan dini kepada tim tentang serangan APT yang berlangsung. Jadi, mereka bisa segera mengambil tindakan preventif atau investigasi lebih lanjut.

Wah, penerapan unsupervised learning ternyata sangat beragam. Tidak hanya penting bagi dunia bisnis, tapi juga bidang kesehatan dan keamanan data. Tipe machine learning lainnya juga punya peran yang sangat penting loh dalam kehidupan sehari-hari. Ingin mengenal lebih lanjut penerapannya? Kalian bisa pelajari di  DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner ! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya