Apa itu Machine Learning? Pengertian dan Contohnya

Di era pesatnya kemajuan teknologi kecerdasan buatan (AI), masih banyak yang belum menyadari bahwa kecerdasan buatan memiliki beberapa cabang, dan salah satunya adalah machine learning atau pembelajaran mesin. Machine learning, sebagai bagian dari AI, menjadi daya tarik utama karena memiliki kemampuan belajar seperti manusia. 

Artikel ini akan mengeksplorasi lebih lanjut salah satu cabang utama kecerdasan buatan, yaitu machine learning (ML). ML merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk mempelajari data yang ada dan melaksanakan tugas-tugas tertentu sesuai dengan pengetahuannya. Sebelum merinci lebih lanjut tentang machine learning, mari kita terlebih dahulu memahami definisinya secara menyeluruh.

 

Pengertian machine learning

“Sebuah pembelajaran mesin adalah perangkat apa pun yang tindakannya dipengaruhi oleh pengalaman masa lalu” (Nils John Nilsson)

Berdasarkan pengertian diatas yang diungkapkan oleh ilmuwan komputer Amerika Nils John Nilsson dapat didefinisikan bahwa, teknologi machine learning (ML) merupakan sebuah mesin yang dirancang untuk belajar secara mandiri tanpa arahan langsung dari pengguna. Berakar pada disiplin ilmu seperti statistika, matematika, dan data mining, pembelajaran mesin memungkinkan mesin untuk menganalisis data dan mempelajari informasi tanpa perlu diprogram ulang atau diperintah secara eksplisit. Kemampuan ML untuk memperoleh data dan mempelajari informasi yang ada memungkinkannya untuk menjalankan berbagai tugas yang bervariasi, tergantung pada konteks pembelajaran yang telah dilakukan. 

Istilah machine learning pertama kali diperkenalkan oleh beberapa ilmuwan matematika seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes dan Andrey Markov pada tahun 1920-an, dan sejak itu, teknologi ini terus berkembang. Salah satu contoh terkenal dari penerapan ML adalah Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996 untuk bermain catur. Deep Blue berhasil memenangkan pertandingan catur melawan juara catur profesional, menunjukkan kemampuan yang luar biasa dari mesin ini dalam mempelajari dan memproses informasi. 

Peran machine learning semakin terasa dalam berbagai bidang kehidupan manusia, seperti dalam fitur face unlock pada perangkat smartphone atau dalam pengaturan iklan di internet dan media sosial yang disesuaikan dengan preferensi individu. Adapun bagaimana ML dapat belajar, hal tersebut berkaitan dengan teknik dan metode yang digunakan dalam pengembangannya. Dengan memahami lebih dalam mengenai teknik-teknik ini, dapat lebih memahami potensi dan aplikasi yang lebih luas dari machine learning dalam kehidupan sehari-hari.

 

Perbedaannya dengan Deep Learning

Deep Learning, atau yang sering disebut Deep Structured Learning, merupakan bagian integral dari bidang kecerdasan buatan (AI) selain machine learning. Deep Learning adalah sistem yang terdiri dari algoritma tingkat tinggi yang digunakan untuk menganalisis data dengan struktur yang kompleks dan berlapis-lapis. Dalam esensinya, deep learning adalah sebuah metode pembelajaran mesin yang meniru cara kerja sistem saraf manusia. 

Sistem saraf manusia begitu kompleks sehingga mampu mengenali suara, benda, dan konteks di sekitarnya dengan mudah. Konsep ini diadopsi oleh deep learning dengan menggunakan struktur dan jaringan yang sangat kompleks, bahkan terdiri dari ratusan lapisan, untuk proses pembelajaran mesinnya. Dengan pendekatan ini, deep learning telah membuka pintu untuk pemahaman yang lebih dalam dalam mengenai pengolahan data dan pengembangan kecerdasan buatan.

Algoritma deep learning memiliki kemampuan untuk melakukan pembelajaran secara mandiri, yang membuatnya menjadi pedoman yang sangat berguna dalam pemecahan masalah, baik yang sederhana maupun kompleks. Beberapa jenis algoritma deep learning yang umum digunakan antara lain: 

1. Deep Neural Networks (DNN), yang merupakan struktur algoritma yang berlapis-lapis dan dirancang untuk mengenali pola melalui neural network (NN). 
2. Artificial Neural Networks (ANN) merupakan algoritma yang mensimulasikan kerja otak manusia dengan menerima informasi pada nodes yang terkumpul dalam satu layer dan kemudian diproses pada layer selanjutnya (hidden layer). 
3. Convolutional Neural Networks (CNN) adalah algoritma lain yang memindai area per area pada objek untuk dijadikan node. 

Dengan jenis-jenis algoritma ini, deep learning dapat menjadi instrumen yang kuat dalam menangani tantangan pemrosesan dan analisis data yang semakin kompleks.

 

Teknik belajar machine learning 

Teknik belajar dalam machine learning memiliki beberapa pendekatan, berikut adalah beberapa teknik belajar machine learning : 

• Supervised learning

Teknik supervised learning merupakan salah satu pendekatan yang dapat diterapkan dalam pembelajaran mesin, di mana data yang sudah diberi label digunakan untuk memberikan arahan terhadap output yang dihasilkan, dengan harapan dapat meniru pola dari pengalaman belajar di masa lalu. 

Misalnya, dalam konteks klasifikasi film, pengguna dapat memberikan label pada film-film berdasarkan genre tertentu seperti komedi atau horor. Sebagai contoh, jika pengguna telah memberi label pada film "Shrek" dan "Barbie" sebagai film fantasi, serta "Annabelle" dan "Insidious" sebagai film horor, ketika pengguna membeli film baru, mereka akan mengidentifikasi genre dan konten film tersebut. Kemudian, berdasarkan identifikasi tersebut, film baru tersebut akan disimpan dalam kategori yang sesuai, sesuai dengan label yang telah ditetapkan sebelumnya. 

Dengan demikian, teknik supervised learning memungkinkan pembelajaran mesin untuk menghasilkan output yang konsisten dengan pola yang telah dipelajari dari data yang telah diberi label sebelumnya.

• Unsupervised learning 

Unsupervised learning adalah salah satu teknik yang digunakan dalam machine learning untuk menganalisis data yang tidak memiliki label atau informasi yang jelas yang dapat diaplikasikan secara langsung. Tujuan utama dari teknik ini adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa adanya panduan atau label sebelumnya. 

Berbeda dengan supervised learning, di mana data sudah diberi label sebelumnya, dalam unsupervised learning, tidak ada referensi atau acuan yang telah ditetapkan sebelumnya. 

Sebagai contoh, ketika seseorang membeli sejumlah film tanpa memiliki kategori yang sudah ditetapkan sebelumnya, mereka akan melakukan identifikasi film-film yang mirip berdasarkan berbagai faktor, seperti genre film. Misalnya, jika seseorang memiliki film "Annabelle", mereka mungkin akan menempatkannya dalam kategori film horor berdasarkan karakteristik dan tema yang ditemukan dalam film tersebut. Dengan demikian, unsupervised learning memungkinkan analisis dan pengelompokkan data tanpa adanya panduan atau label yang sudah ada sebelumnya.

• Semi-Supervised Learning 

Semi-Supervised Learning merupakan pendekatan gabungan antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning dalam machine learning. Dalam metode ini, sebagian data yang digunakan untuk pelatihan model sudah memiliki label, namun sebagian besar data tidak memiliki label. 

Dengan kata lain, hanya sebagian kecil data yang telah diberi keterangan atau label, sedangkan sebagian besar data masih bersifat tidak berlabel. Pendekatan ini memungkinkan model untuk memanfaatkan informasi dari data yang diberi label untuk meningkatkan kinerja dan keakuratannya, sementara juga mengambil manfaat dari data yang tidak berlabel untuk menemukan pola atau struktur yang lebih luas dalam dataset. 

Dengan demikian, Semi-Supervised Learning menyediakan metode yang efisien untuk melatih model dengan memanfaatkan sebagian data yang diberi label dan sebagian data yang tidak berlabel untuk meningkatkan kemampuan model dalam mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat.

• Reinforcement Learning 

Reinforcement Learning merupakan salah satu jenis pendekatan dalam machine learning di mana proses pelatihan (training) dan pengujian (testing) model dilakukan secara bersamaan. 

Dengan berbagai teknik ini, machine learning memberikan fleksibilitas dalam menangani berbagai tugas dan pemecahan masalah dalam berbagai domain aplikasi.

 

Cara Kerja Machine Learning 

Cara kerja machine learning bervariasi tergantung pada teknik atau metode pembelajaran yang digunakan dalam ML. Namun, secara umum, prinsip dasar pembelajaran mesin tetap sama, yang melibatkan tahapan pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, pelatihan model yang dipilih, dan evaluasi hasil dari ML. Untuk memahami lebih lanjut tentang cara kerja ML, mari kita tinjau beberapa penerapannya.

Sebagai contoh, AlphaGo, yang dikembangkan oleh Google, menggunakan machine learning dalam permainan Go. AlphaGo pertama kali dilatih dengan 100 ribu data pertandingan Go untuk mempelajari cara dan strategi bermain. Kemudian, AlphaGo terus belajar dengan bermain Go sendiri dan memperbaiki strateginya setiap kali mengalami kekalahan, proses ini diulang jutaan kali.

Perbaikan strategi AlphaGo didasarkan pada pengalamannya bermain melawan dirinya sendiri atau orang lain, dan bahkan bisa mensimulasikan beberapa pertandingan Go secara bersamaan. Dari penerapan machine learning pada AlphaGo, kita memahami bahwa ML terus belajar seiring penggunaannya. Sebagai contoh, fitur deteksi wajah di Facebook menggunakan ML untuk mengenali pola wajah berdasarkan tanda yang dimasukkan pengguna saat memposting foto.

Semakin banyak orang menggunakan fitur tersebut, semakin baik pula tingkat akurasinya karena ML terus belajar dari pengalaman pengguna. Dengan demikian, machine learning adalah suatu proses yang terus berkembang seiring penggunaannya, dan tingkat akurasinya meningkat seiring waktu.

 

Penerapan Machine Learning di Berbagai Industri

Berikut adalah beberapa penerapan machine learning di berbagai industri :

• Penerapan Machine Learning di Bidang Perbankan

Perusahaan di sektor keuangan, seperti bank, semakin mengintegrasikan teknologi machine learning dalam operasinya. Mereka menggunakannya untuk melawan penipuan, menilai kredit, dan memfasilitasi layanan perbankan digital. Dengan volume transaksi yang tinggi, peninjauan manual atas setiap transaksi menjadi sulit dilakukan. 

Machine learning membantu dalam menilai apakah sebuah transaksi mencurigakan atau tidak, serta mempercepat proses persetujuan kredit dengan mengevaluasi risiko yang terkait. Teknologi ini juga mendukung kemudahan bagi nasabah dalam menggunakan layanan mobile-banking. Nasabah dapat melakukan berbagai transaksi mandiri seperti transfer, cek saldo, dan pembayaran tagihan dimanapun mereka berada. Bahkan, pembukaan rekening baru kini dapat dilakukan secara online, tanpa harus mengunjungi kantor cabang bank, cukup dengan mengikuti proses registrasi yang telah disediakan.

• Penerapan Machine Learning di Bidang Transportasi

Penerapan teknologi machine learning dalam bidang transportasi telah mengubah cara kita melakukan perjalanan. Sebagai contoh, Google Maps menggunakan machine learning untuk memberikan arahan perjalanan yang lebih efisien dan mempersingkat waktu tempuh. 

Aplikasi ini mengumpulkan data lokasi dari smartphone pengguna dan menganalisis arus lalu lintas secara real-time, sehingga menawarkan rute tercepat ke tujuan. Selain itu, machine learning juga digunakan untuk menganalisis harga perjalanan, meningkatkan akurasi lokasi penjemputan, mengoptimalkan rute terpendek, dan mendeteksi potensi penipuan dalam layanan transportasi online. Sebagai contoh, layanan ojek online yang sering digunakan saat ini juga memanfaatkan teknologi machine learning untuk meningkatkan kualitas layanan dan keamanan bagi penggunanya.

• Penerapan Machine Learning di Bidang Kesehatan

Dunia kesehatan telah memanfaatkan teknologi machine learning untuk meningkatkan pelayanan dan pengelolaan data. Beragam data, mulai dari rekam medis pasien, kondisi kesehatan, hingga administrasi, tersedia dalam industri kesehatan. Penerapan machine learning dalam bidang kesehatan meliputi beberapa aspek, diantaranya adalah medical imaging. Teknologi ini digunakan untuk menganalisis gambar medis guna mendeteksi gejala penyakit, terutama dalam skrining kanker, dengan lebih cepat dan akurat. 

Selain itu, machine learning juga telah mempercepat proses penemuan obat baru yang sebelumnya memakan waktu hingga 10-15 tahun. Implementasi teknologi seperti AlphaFold telah membuka jalan baru dalam riset obat. Machine learning juga digunakan dalam manajemen rekam medis elektronik (Electronic Health Record) untuk memberikan rekomendasi perawatan yang sesuai dengan kondisi pasien berdasarkan data medis yang tersedia. 

Dengan demikian, pemanfaatan machine learning telah membawa perubahan positif dalam dunia kesehatan dengan meningkatkan efisiensi, akurasi, dan kecepatan dalam diagnosis dan perawatan pasien.

• Penerapan Machine Learning di Industri Otomotif

Industri otomotif telah mengadopsi teknologi machine learning untuk berbagai keperluan. Salah satu pemanfaatannya adalah dalam proses quality control, di mana machine learning mempercepat proses tersebut dengan menggunakan Image Recognition dan Anomaly Detection untuk mendeteksi produk yang tidak normal. 

Selain itu, teknologi machine learning juga digunakan dalam pengembangan mobil tanpa pengemudi. Mobil ini dilengkapi dengan sensor dan teknologi machine learning yang memungkinkannya untuk memprediksi perilaku ribuan objek berbeda, sehingga dapat menghindari rintangan saat dalam perjalanan. Selain itu, machine learning juga digunakan dalam perawatan prediktif kendaraan, memungkinkan pengguna untuk mengetahui kapan kendaraan mereka memerlukan perawatan, seperti penggantian air radiator dan perawatan lainnya, sehingga mengoptimalkan kinerja dan umur kendaraan secara keseluruhan. 

Dengan penerapan machine learning dalam industri otomotif, proses produksi menjadi lebih efisien, kendaraan menjadi lebih aman, dan perawatan kendaraan menjadi lebih terencana dan efektif.

• Penerapan Machine Learning di Industri Manufaktur

Industri manufaktur memainkan peran yang sangat penting dalam ekonomi suatu negara. Penerapan data science, termasuk machine learning, telah meningkatkan produktivitas dalam industri ini. Contoh pemanfaatannya meliputi predictive maintenance, di mana machine learning digunakan untuk memprediksi waktu kerusakan mesin sehingga perubahan dapat dilakukan sebelum terjadi gangguan operasional. Hal ini juga membantu mengurangi biaya karena perbaikan hanya dilakukan pada saat diperlukan. 

Selain itu, machine learning juga digunakan dalam manajemen supply chain, di mana stok inventori dapat dipantau secara real-time, memudahkan pemasok dan tim internal dalam proses pembelian dan penjualan barang. Pengaturan penjadwalan otomatis dan fleksibel juga menjadi salah satu pemanfaatan machine learning dalam manufaktur, memungkinkan perencanaan produksi yang lebih efisien dan responsif terhadap permintaan pasar. 

Visual inspection juga menjadi aplikasi penting dari machine learning dalam memastikan kualitas produk sebelum dipasarkan, meningkatkan kepercayaan pelanggan dan efisiensi produksi secara keseluruhan. Dengan penerapan machine learning di bidang manufaktur, proses produksi menjadi lebih efisien, tepat waktu, dan berkualitas tinggi.

Dengan demikian, penerapan machine learning telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai industri, membantu meningkatkan efisiensi, kecepatan, dan akurasi dalam pengambilan keputusan serta memberikan pengalaman yang lebih baik bagi pengguna.

Machine learning telah menjadi tulang punggung dalam perkembangan teknologi kecerdasan buatan. Dengan pemahaman yang lebih dalam tentang konsep ini dan penerapannya di berbagai industri, kita dapat melihat bagaimana AI telah mengubah cara kita bekerja, berinteraksi, dan berinovasi dalam berbagai sektor. Dengan terus mengembangkan dan menerapkan teknologi ini, kita dapat menciptakan masa depan yang lebih cerdas dan efisien.