Tipe Supervised Machine Learning Bisa untuk Apa Saja?

Machine learning adalah salah satu konsep dalam data science yang telah diaplikasikan ke berbagai proses bisnis. Secara umum ada tiga macam tipe machine learning. Salah satu yang sering digunakan adalah supervised learning. Secara sederhana, dalam tipe ML satu ini, model pembelajaran mesin dilatih pada sebuah set data yang sudah diberi label. Artinya, setiap contoh dalam data pelatihan sudah termasuk informasi output yang diinginkan. Penasaran apa saja implementasi tipe supervised learning? Pelajari di bawah ini!

1. Prediksi Kredit

Dalam industri perbankan dan keuangan, salah satu bentuk aplikasi supervised machine learning adalah prediksi kelayakan kredit. Pendekatan ini melibatkan penggunaan algoritma yang dilatih dengan data historis untuk menilai risiko kredit pelanggan. Data historis ini biasanya mencakup informasi seperti riwayat kredit, skor kredit, pendapatan, status pekerjaan, dan perilaku pembayaran sebelumnya.

Dengan menganalisis pola dalam data ini, model machine learning dapat memprediksi kemungkinan seorang pelanggan gagal membayar pinjaman atau kredit (default). Prediksi ini sangat penting karena memungkinkan lembaga keuangan untuk mengurangi risiko kerugian finansial akibat pemberian kredit kepada pelanggan yang berpotensi gagal bayar.

Model prediksi kredit ini tidak hanya bermanfaat dalam mengurangi risiko default, tetapi juga membantu dalam mempersonalisasi penawaran produk keuangan kepada pelanggan. Misalnya, dengan mengetahui profil risiko pelanggan, bank dapat menentukan suku bunga yang sesuai atau menetapkan limit kredit yang lebih tepat.

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

2. Deteksi Penipuan

Dalam industri keuangan, terutama di sektor kartu kredit, deteksi penipuan merupakan tantangan besar yang dihadapi oleh banyak perusahaan. Untuk mengatasi masalah ini, banyak perusahaan sekarang mengandalkan supervised machine learning dalam sistem keamanan mereka. Model supervised machine learning untuk deteksi penipuan dilatih menggunakan dataset besar yang berisi transaksi historis.

Dataset ini terdiri dari contoh-contoh transaksi yang sah dan juga transaksi yang sebelumnya telah diidentifikasi sebagai penipuan. Dengan menganalisis pola dalam data ini, seperti frekuensi transaksi, jumlah yang dihabiskan, lokasi, dan jenis pembelian, model ini belajar membedakan antara transaksi yang normal dan mencurigakan. Proses ini memungkinkan model untuk mengidentifikasi transaksi yang menyimpang sebagai potensi penipuan.

Misalnya, jika sistem mendeteksi pola pembelian yang tidak sesuai dengan perilaku belanja normal seorang pelanggan, seperti pembelian bernilai tinggi yang tiba-tiba di lokasi yang jauh, sistem dapat segera mengambil tindakan seperti memblokir transaksi atau menghubungi pemilik kartu untuk verifikasi. Ini tidak hanya mengurangi kerugian akibat penipuan, tetapi juga membantu membangun kepercayaan pelanggan, karena merasa lebih aman menggunakan layanan perusahaan.

3. Analisis Sentimen Pelanggan

Analisis sentimen pelanggan merupakan salah satu aplikasi dari supervised machine learning, terutama dalam konteks pengelolaan hubungan pelanggan dan strategi pemasaran. Dalam proses ini, model machine learning dilatih menggunakan set data yang terdiri dari teks ulasan pelanggan, komentar di media sosial, dan berbagai bentuk umpan balik lainnya yang telah diberi label sentimen seperti positif, negatif, atau netral.

Model ini belajar mengidentifikasi kata-kata kunci, frasa, dan pola bahasa yang umumnya terkait dengan sentimen tertentu. Dengan demikian, model tersebut mampu menganalisis teks baru yang belum dilabeli dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori sentimen yang relevan.

Penerapan analisis sentimen ini sangat diperlukan bagi perusahaan dalam memahami dan merespons kebutuhan serta pendapat pelanggan. Dengan mengetahui bagaimana sentimen pelanggan terhadap produk atau layanan mereka, perusahaan dapat melakukan penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan kepuasan pelanggan. 

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Optimasi Penjualan & Pemasaran

Optimasi penjualan dan pemasaran melalui supervised machine learning telah menjadi strategi penting bagi perusahaan e-commerce dan ritel dalam upaya meningkatkan efektivitas bisnis. Dalam konteks ini, model machine learning dilatih dengan data transaksi historis pelanggan, yang mencakup informasi seperti barang yang dibeli, waktu pembelian, frekuensi pembelian, dan preferensi pribadi.

Analisis data ini memungkinkan model untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam perilaku pembelian pelanggan. Misalnya, model dapat mengenali bahwa pelanggan tertentu cenderung membeli produk tertentu pada waktu-waktu tertentu dalam tahun, atau menunjukkan preferensi untuk brand atau kategori produk tertentu.

Berdasarkan informasi ini, model tersebut mampu membuat prediksi tentang produk atau layanan apa yang mungkin menarik bagi pelanggan di masa depan, memungkinkan perusahaan untuk membuat penawaran yang lebih personal dan relevan dengan kebutuhan dan keinginan pelanggan mereka.

Untuk bisa menerapkan tipe machine learning tersebut, tentu kalian perlu menguasai dasar-dasar machine learning terlebih dulu. Nah, kalian bisa dapatkan 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