Supervised Learning vs Unsupervised Learning : Apa Ya Bedanya?

Machine learning kini sudah bukan lagi topik eksklusif bagi para teknokrat, data scientist, atau bahkan mereka yang berasal dari bidang non-IT sekalipun. Istilah ini sudah mulai menyusup ke percakapan sehari-hari, entah saat kita ngobrolin pengembangan aplikasi, sistem rekomendasi di Netflix, sampai strategi marketing berbasis data. Tapi meski begitu, banyak istilah di dunia machine learning yang masih terdengar asing, membingungkan, atau bahkan bikin minder. Dua di antaranya yang paling sering muncul tapi jarang dijelaskan dengan cara yang membumi adalah Supervised Learning dan Unsupervised Learning.

Keduanya ibarat dua sisi mata uang dalam dunia kecerdasan buatan. Keduanya penting. Tapi pendekatannya beda. Dan memilih yang tepat bisa jadi penentu apakah sebuah model sukses besar atau gagal total. Masalahnya, perbedaan di antara keduanya kadang tidak dijelaskan secara jelas, apalagi dengan konteks yang relevan buat kehidupan sehari-hari.

Nah, kalau kamu termasuk pelajar yang penasaran dunia data, mahasiswa yang lagi skripsi dengan topik AI, pekerja kantoran yang ingin pivot ke karier data, atau bahkan profesional yang ingin tahu cara kerja sistem cerdas di balik dashboard bisnis, disini kita akan kupas secara tuntas tentang Supervised dan Unsupervised Learning dari sudut pandang yang lebih mudah dipahami!

1. Memahami Konsep Supervised dan Unsupervised Learning

Supervised Learning, sesuai namanya, adalah proses belajar dengan pengawasan. Dalam konteks machine learning, ini berarti kita memberikan data sekaligus jawaban yang benar ke mesin. Misalnya, kita kasih data tentang tinggi dan berat badan seseorang, lalu kita kasih tahu apakah orang itu termasuk kategori “obesitas” atau tidak. Model akan belajar dari data yang sudah berlabel ini dan nantinya bisa memprediksi label untuk data baru.

Sementara itu, Unsupervised Learning adalah kebalikannya. Tidak ada label yang diberikan. Model hanya diberi data mentah dan dibiarkan mencari pola atau struktur tersembunyi di dalamnya. Bayangkan kamu punya ribuan foto pengguna media sosial, dan kamu ingin mengelompokkan mereka berdasarkan kesamaan visual tanpa tahu siapa mereka atau apa kategori yang mereka miliki. Di sinilah Unsupervised Learning bekerja: mencari keteraturan dalam kekacauan.

2. Pentingnya Memahami Perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning

Memahami perbedaan antara Supervised dan Unsupervised Learning bukan cuma penting untuk alasan akademis, tapi juga krusial saat membangun solusi berbasis machine learning yang tepat guna. Bayangkan kalau kamu sedang membuat sistem rekomendasi film. Kalau kamu punya data histori rating pengguna, maka kamu bisa menggunakan Supervised Learning. Tapi kalau tidak ada rating sama sekali, dan kamu hanya tahu siapa yang nonton apa, maka kamu harus mengandalkan Unsupervised Learning.

Selain itu, pemahaman ini juga membantu dalam efisiensi waktu, sumber daya, dan hasil akhir. Salah memilih metode bisa bikin proyek data science kamu mandek di tengah jalan, atau lebih buruk lagi maka bisa menghasilkan model yang salah total. Ini juga jadi salah satu skill dasar yang dicari banyak perusahaan di bidang data science dan AI saat mewawancarai kandidat.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Cara Sederhana Menjalankan Dua Pendekatan Ini dengan Efektif

Supervised Learning biasanya dilakukan dengan dataset yang sudah diberi label. Dataset ini bisa berupa file CSV, data SQL, atau sumber lain yang sudah dikurasi. Prosesnya melibatkan:

1. Memisahkan data jadi training dan test set.

2. Melatih model menggunakan algoritma seperti Linear Regression, Decision Tree, atau Random Forest.

3. Mengukur akurasi prediksi terhadap test set.

4. Mengoptimasi model lewat tuning hyperparameter.
   
   

Sedangkan dalam Unsupervised Learning, kamu akan berurusan dengan data yang “kosong label”. Di sinilah algoritma seperti K-Means Clustering, PCA (Principal Component Analysis), atau DBSCAN masuk untuk mendeteksi pola atau membentuk grup berdasarkan kesamaan fitur antar data.

Tools seperti Python, R, dan platform seperti Google Colab atau Jupyter Notebook banyak digunakan dalam kedua pendekatan ini. Library populer seperti scikit-learn, TensorFlow, dan PyTorch juga menyediakan fungsi yang lengkap untuk mengimplementasikan kedua jenis pembelajaran ini.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Aspek Penting dalam yang Perlu Diperhatikan

Dalam praktiknya, Supervised Learning bisa sangat akurat asal kamu punya cukup data berkualitas tinggi yang sudah berlabel. Tapi sayangnya, mengumpulkan dan melabeli data itu bisa jadi proses yang mahal dan memakan waktu. Di sinilah Unsupervised Learning jadi pilihan menarik karena tidak butuh label sama sekali. Namun, hasilnya cenderung lebih eksploratif dan tidak selalu menghasilkan output yang langsung bisa dipakai untuk prediksi.

Selain itu, ada juga pendekatan ketiga yang mulai naik daun, yaitu Semi-Supervised Learning, di mana sebagian data berlabel dan sebagian tidak. Ini bisa menjadi saalh satu jalan tengah yang semakin banyak dipakai dalam berbagai bidang industri yang megoptimalkan pemanfaatan teknologi.

FAQ

Q: Apakah Supervised Learning selalu lebih baik daripada Unsupervised Learning?
A: Tidak selalu. Supervised cocok saat kamu punya data berlabel, tapi kalau datanya mentah dan kamu ingin eksplorasi, maka Unsupervised Learning adalah pilihan yang lebih pas.

Q: Apakah kita bisa menggabungkan keduanya dalam satu proyek?

A: Bisa banget. Banyak sistem modern mengawinkan kedua pendekatan ini. Misalnya, clustering awal (unsupervised) digunakan untuk membentuk grup, lalu tiap grup dianalisis dengan supervised learning.

Q: Mana yang cocok untuk pemula?
A: Supervised Learning lebih mudah dipahami di awal karena hasilnya konkret. Tapi Unsupervised Learning seru untuk eksplorasi dan cocok buat yang suka tantangan analitis.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari berbagai algoritma machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? 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

Tags

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Data Analytics Big Data