Machine Learning: Pengertian, Contoh Penerapan, dan Manfaatnya di 2024

HargaPer.com – Selamat datang di era di mana teknologi belajar dan beradaptasi seperti manusia. Teknologi ini dikenal sebagai machine learning atau pembelajaran mesin, sebuah cabang revolusioner dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Fenomena ini bukan lagi fiksi ilmiah, melainkan telah meresap ke dalam kehidupan kita sehari-hari, seringkali tanpa kita sadari.

Pernahkah Anda menikmati rekomendasi film yang begitu sesuai selera di Netflix, atau merasa terbantu dengan filter spam di e-mail Anda? Bagaimana dengan sistem navigasi di Google Maps yang selalu memberikan rute terbaik? Semua ini adalah contoh nyata bagaimana machine learning bekerja di balik layar, memberikan pengalaman yang lebih cerdas dan personal bagi setiap pengguna.

Lantas, apa sebenarnya machine learning itu, dan bagaimana teknologi canggih ini beroperasi dalam aktivitas harian kita? Mari kita selami lebih dalam ulasan berikut ini.

Baca juga: OpenAI Siapkan Mainan AI, Barbie dan Hot Wheels Jadi Hidup Berkat ChatGPT

Apa itu Machine Learning?

Pada intinya, Machine Learning (pembelajaran mesin) adalah disiplin ilmu dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang membekali komputer dengan kemampuan untuk belajar dari data dan pengalaman sebelumnya. Tujuannya adalah untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu diprogram secara spesifik untuk setiap skenario. Ini berarti, alih-alih mengikuti instruksi yang kaku, komputer dapat mengembangkan “pemahamannya” sendiri terhadap data yang diterima.

Sebagai ilustrasi, ketika Anda menonton film di Netflix atau menjelajahi video di YouTube, rekomendasi konten yang muncul adalah buah dari kerja machine learning. Sistem komputer menganalisis riwayat tontonan Anda, mengidentifikasi pola preferensi, lalu secara cerdas memprediksi konten apa yang paling mungkin Anda sukai selanjutnya.

Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?

Seperti dilansir dari laman Spiceworks, proses machine learning diawali dengan penyediaan data pelatihan (training data) kepada sebuah algoritma. Dari himpunan data inilah, komputer mulai mengidentifikasi pola-pola tersembunyi, memahami hubungan antar data, dan pada akhirnya membangun sebuah model prediktif. Ketika model ini kemudian dihadapkan pada data baru, ia mampu memberikan prediksi atau keputusan berdasarkan “pengalaman” yang didapatkan dari data sebelumnya.

Ambil contoh sederhana: jika Anda memberikan ribuan gambar kucing dan anjing yang sudah dilabeli kepada sistem, komputer akan belajar mengenali karakteristik unik dari masing-masing hewan. Kemudian, saat diberi gambar baru tanpa label, sistem dapat dengan akurat menebak apakah gambar tersebut adalah kucing atau anjing. Jika prediksinya belum optimal, model akan terus disempurnakan melalui proses belajar ulang dengan data tambahan. Inilah esensi dari proses iteratif dalam machine learning: terus belajar, mengevaluasi, dan melakukan perbaikan berkelanjutan.

Jenis-jenis Machine Learning

Machine learning secara umum terbagi menjadi empat kategori utama, yang didasarkan pada metode bagaimana sistem belajar dari data:

Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Dalam jenis ini, data pelatihan yang diberikan kepada sistem sudah memiliki label atau tag yang jelas. Sistem belajar dari pasangan input-output yang diketahui ini untuk kemudian menghasilkan prediksi. Contoh aplikasinya meliputi:

• Deteksi spam e-mail, di mana e-mail dilabeli sebagai “spam” atau “bukan spam”.
• Aplikasi peramalan cuaca yang memprediksi kondisi berdasarkan data historis.
• Sistem klasifikasi foto, seperti membedakan antara gambar anjing dan kucing.

Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

Berbeda dengan supervised learning, sistem pada jenis ini diberikan data tanpa label. Tugas utamanya adalah menemukan pola tersembunyi, struktur, atau pengelompokan alami dalam data tersebut tanpa panduan awal. Contohnya:

• Segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku belanja yang tidak ditentukan sebelumnya.
• Sistem rekomendasi produk baru yang mampu menyarankan barang tanpa mengetahui preferensi awal pengguna secara eksplisit.
• Pengelompokan jenis musik berdasarkan karakteristik audio, seperti tempo atau melodi.

Semi-Supervised Learning

Jenis ini merupakan kombinasi cerdas antara supervised dan unsupervised learning. Sistem belajar dari perpaduan data berlabel dan tidak berlabel. Pendekatan ini sangat efisien terutama ketika data berlabel sulit atau mahal untuk diperoleh. Sebagai contoh:

• Mengidentifikasi wajah-wajah terkenal di antara ribuan foto, di mana hanya sebagian kecil foto yang sudah dilabeli.
• Pengembangan sistem pengenalan tulisan tangan yang dapat belajar dari contoh berlabel dan tak berlabel.

Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)

Di sini, sistem belajar melalui interaksi dengan lingkungannya dan menerima umpan balik berupa reward (hadiah) atau punishment (hukuman) berdasarkan tindakannya. Metode ini sering digunakan dalam bidang robotik atau permainan, di mana sistem mencoba berbagai aksi dan belajar mana yang menghasilkan hasil atau skor terbaik. Penerapan nyata dari jenis ini antara lain:

• Robot yang belajar cara berjalan dan menyeimbangkan diri melalui trial-and-error.
• Kecerdasan buatan dalam game, seperti AlphaGo milik Google DeepMind yang mengalahkan juara dunia Go.
• Mobil otonom yang belajar menavigasi jalanan dan mengambil keputusan saat berkendara.

Penerapan Machine Learning di Kehidupan Sehari-hari

Saat ini, machine learning telah terintegrasi secara mendalam dalam berbagai aspek kehidupan kita. Berikut adalah beberapa contoh penerapannya yang paling menonjol:

Kesehatan

• Prediksi Penyakit: Machine learning menjadi alat bantu vital bagi dokter, menganalisis hasil tes dan data pasien untuk deteksi dini penyakit serius seperti kanker, tumor otak, dan kondisi kronis lainnya.
• Wearable Devices: Perangkat pintar seperti Fitbit dan Apple Watch memanfaatkan machine learning untuk menganalisis data detak jantung, pola tidur, dan aktivitas harian pengguna, memberikan insight kesehatan yang personal.

Keuangan

• Deteksi Penipuan: Bank dan lembaga keuangan mengandalkan machine learning untuk menganalisis transaksi mencurigakan secara real-time, secara signifikan mengurangi risiko penipuan.
• Rekomendasi Investasi: Sistem cerdas dapat menyarankan waktu optimal untuk membeli atau menjual saham, berdasarkan analisis data pasar yang kompleks.
• Contoh Nyata: PayPal adalah salah satu contoh terkemuka yang menggunakan machine learning untuk mendeteksi transaksi palsu dan mencegah kerugian finansial.

Ritel dan E-commerce

• Rekomendasi Produk: Ketika Anda menjelajahi aplikasi e-commerce, sistem akan menampilkan rekomendasi produk yang disesuaikan dengan riwayat pencarian dan pembelian Anda, meningkatkan relevansi penawaran.
• Chatbot dan Layanan Pelanggan: Bot pintar yang ditenagai machine learning di aplikasi e-commerce mampu menjawab pertanyaan pengguna secara otomatis, memberikan layanan pelanggan yang cepat dan efisien.
• Penyesuaian Harga Otomatis: Sistem dapat menentukan harga optimal untuk produk berdasarkan analisis permintaan pasar dan ketersediaan stok.

Transportasi

• Ride-hailing Apps: Aplikasi transportasi online seperti Gojek atau Grab menggunakan machine learning untuk memperkirakan tarif dinamis berdasarkan permintaan, lokasi, dan kondisi lalu lintas.
• Navigasi: Google Maps memprediksi waktu tempuh dan merekomendasikan rute tercepat dengan menganalisis data lalu lintas secara real-time, membantu pengguna menghindari kemacetan.
• Mobil Otonom: Mobil tanpa pengemudi seperti Tesla belajar dari lingkungannya untuk mengambil keputusan berkendara yang aman dan efisien.

Media Sosial

• Personalisasi Konten: Platform seperti Facebook, TikTok, dan Instagram menyajikan konten yang sangat dipersonalisasi sesuai minat pengguna, meningkatkan keterlibatan.
• Pengenalan Wajah Otomatis: Fitur tag otomatis pada foto memanfaatkan teknologi pengenalan wajah yang canggih, memudahkan pengguna untuk menandai teman.
• Penyaringan Konten Negatif: Machine learning berperan penting dalam mendeteksi ujaran kebencian atau konten yang melanggar kebijakan platform, menjaga lingkungan digital yang lebih aman.

Mengapa Machine Learning Penting?

Di tengah ledakan data yang kian masif dari internet, sensor, aplikasi, dan perangkat pintar, machine learning muncul sebagai kunci utama untuk mengelola dan memanfaatkan data tersebut secara efektif. Kemampuan komputer untuk belajar dari data mentah telah merevolusi berbagai proses, menjadikannya lebih efisien, cepat, dan jauh lebih akurat dibandingkan dengan metode manual yang konvensional.

Masa depan diproyeksikan akan semakin didominasi oleh peran machine learning, tidak hanya dalam bidang pendidikan, pertanian, dan hukum, tetapi bahkan dalam ranah seni dan musik. Kita tidak lagi hanya akan menjadi pengguna teknologi, melainkan akan hidup berdampingan dengan entitas cerdas ini, seolah memiliki asisten pribadi digital yang memahami kebutuhan kita bahkan sebelum kita menyuarakannya.

Demikianlah ulasan mendalam mengenai machine learning dan berbagai penerapannya yang telah meresap dalam kehidupan kita sehari-hari. Semoga informasi ini bermanfaat bagi Anda.

Baca juga: Cara Bikin Ucapan Idul Adha 2025 Otomatis Pakai ChatGPT dengan Mudah

Dapatkan update berita teknologi dan gadget pilihan setiap hari. Mari bergabung di Kanal WhatsApp KompasTekno.

Caranya klik link https://whatsapp.com/channel/0029VaCVYKk89ine5YSjZh1a. Anda harus install aplikasi WhatsApp terlebih dulu di ponsel.