Blog

Data Science

Apa Itu Supervised Learning? Manfaat, Tipe, Untung & Ruginya

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

02 May 2024

•

416

Hai, Sobat MinDi! Kamu pernah dengan tidak kalau mesin sekarang bisa belajar seperti manusia? Well, supervised learning adalah salah satu teknologi yang mampu melakukan itu. Terkadang, teknologi ini mampu melakukannya lebih akurat dari manusia.

Sebagai salah satu metode dalam machine learning, metode ini memungkinkan komputer untuk memprediksi hasil berdasarkan data berlabel. Cara kerja proses belajarnya sama seperti kita mengajarkan anak kecil untuk mengenali huruf, buah-buahan, dan lainnya.

Sobat MinDi mau tahu lebih banyak soal supervised learning? Yuk, baca artikel ini sampai habis!

Apa Itu Supervised Learning?

Seperti penjelasan di atas, supervised learning adalah metode pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil berdasarkan data yang dilabeli.

Lebih detailnya, supervised learning adalah metode untuk mengajarkan mesin melakukan suatu tugas dengan memberikan data yang terlabel. Label ini bisa diartikan sebagai jawaban yang benar pada soal ujian.

Dilansir dari mailchimp, supervised learning memiliki cara kerja serupa dengan proses pembelajaran siswa di bawah bimbingan guru.

Pada proses pembelajarannya, siswa cenderung mendapatkan contoh yang jelas tentang jawaban atas pertanyaan tertentu. Hal ini juga berlaku pada proses pembelajaran dengan supervised learning

Di samping itu, kamu juga bisa bandingkan cara kerja supervised learning dengan proses belajar anak kecil. Misalnya, kamu mengajari anak kecil untuk mengenali buah-buahan.

Pada prosesnya, kamu akan menunjukkan gambar buah dan menyebutkan namanya satu per satu. Mereka akan mulai mengenali buah-buahan setiap kali kamu menunjukkan gambar dan menyebutkan namanya.

Di dunia komputer, supervised learning kurang lebih bekerja dengan cara serupa. Kamu bisa memberikan komputer berbagai macam contoh yang sudah dilabeli dan mereka akan mempelajarinya.

Misalnya, kamu memberikan ribuan gambar buah-buahan yang dilengkapi dengan masing-masing namanya. Dengan algoritma khusus, mereka akan mencoba untuk belajar dari contoh gambar tersebut.

Seiring bertambahnya jumlah sampel, algoritma tersebut akan terus meningkatkan kemampuannya untuk membuat prediksi akurat.

Secara keseluruhan, supervised learning memungkinkan mesin secara otomatis melaksanakan berbagai tugas berdasarkan data historis yang telah dianalisis.

Apa Sih Manfaat Supervised Learning?

Dengan proses pembelajaran yang otomatis, supervised learning memungkinkan analisis kumpulan data besar yang lebih cepat. Selain itu, ada berbagai macam manfaat lain yang bisa kamu dapatkan dari pembelajaran mesin untuk bisnismu.

Di bawah ini adalah beberapa manfaat yang bisa kamu dapatkan dari pemakaian supervised learning:

1. Pengambilan Keputusan Lebih Akurat

Manfaat pertama yang bisa kamu dapatkan adalah pengambilan keputusan lebih akurat. Berkat data latihannya, supervised learning bisa mengambil keputusan secara akurat.

Karena pelatihannya didasari oleh aturan, mesin hanya akan mencocokkan data sesuai dengan kondisi yang tepat.

Contohnya bisa dilihat ketika kamu mau pakai supervised learning untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan usia. Hasil dari pengelompokkan tersebut cenderung lebih akurat karena kamu sudah memberikan instruksi cara melakukannya pada mesin.

Di samping itu, supervised learning juga bisa dipakai untuk membuat prediksi keuangan yang lebih akurat. Alasannya karena supervised learning mampu mengolah data tak terbatas yang bisa disortir lebih cepat dibanding manusia.

Hal tersebut bisa membantu kamu membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data tanpa kesalahan.

2. Menghemat Waktu

Manfaat kedua dari pemakaian supervised learning adalah menghemat waktu. Ini tentu berbeda dengan melakukannya secara manual karena kamu mungkin saja membuat kesalahan dan butuh waktu panjang.

Dengan supervised learning, entri data akan disederhanakan untuk mengurangi risiko terkait dengan kesalahan akuntansi dan pembukuan.

Bahkan teknologi ini juga bisa dipakai untuk menghitung customer lifetime value. Artinya, kamu bisa memprediksi total pendapatan yang dihasilkan dari seorang pelanggan selama mereka terus berinteraksi dengan bisnismu.

Contohnya, kamu bisa pakai data historis pelanggan untuk mempelajari perilaku mereka dan memprediksi kemungkinan konversi.

3. Pemahaman Insight dari Customer Lebih Mudah

Berikutnya, supervised learning juga berguna untuk meningkatkan pemahaman tentang pelanggan. Dengan supervised learning, kamu bisa mempelajari perilaku pelanggan lebih lanjut.

Mesinnya bisa dipakai menganalisis informasi yang telah dikumpulkan tentang pelanggan. Mulai dari perilaku hingga pembelian terbaru dari konsumen. Dari data tersebut, mesin bisa membuat interpretasi yang berkaitan dengan insight tersebut.

4. Mempermudah Koordinasi Antar Tim

Manfaat terakhir dari supervised learning adalah mempermudah koordinasi antar tim. Ini bisa dicapai dengan beberapa cara, seperti meningkatkan efisiensi dan akurasi pengolahan data.

Selain itu, supervised learning juga memberikan insights mendalam untuk pengambilan keputusan bersama. Dengan supervised learning, tugas juga bisa diotomasi. Mulai dari entri data, pengelompokan data, hingga penggolongan masalah.

Dengan mengurangi beban kerja manual, anggota tim bisa fokus pada tugas-tugas yang lebih penting. Secara keseluruhan, supervised learning menyediakan kesempatan untuk manajemen proyek yang lebih baik.

Baca Juga: Perbedaan AI dan Machine Learning yang Wajib kamu Ketahui!

Tipe - Tipe Algoritma Supervised Learning

Secara garis besar, ada dua tipe algoritma yang bisa dipakai di supervised learning. Kedua metode ini adalah klasifikasi dan regresi. Meski tergolong bagian supervised learning, keduanya memiliki perbedaan signifikan.

Pemakaiannya juga dipilih berdasarkan jenis data yang dihadapi serta tujuan analisisnya.

1. Klasifikasi

Algoritma pertama adalah klasifikasi. Teknik ini biasanya dipakai untuk mengidentifikasi label atau kelompok. Pemakaian klasifikasi lebih cocok pada data input bisa dibagi ke dalam suatu kategori atau diberi tag.

Contohnya data berkaitan dengan gender bisa diberi label laki-laki atau perempuan. Atau, data yang berkaitan dengan hewan peliharaan bisa diberi label kucing atau anjing. Pada data seperti ini, klasifikasi bisa digunakan.

Mengutip dari intellipaat, klasifikasi juga dibagi lagi menjadi tiga kategori. Pengelompokkannya mencakup klasifikasi biner, multikelas/multinomial, atau multilabel. Berikut penjelasan lengkapnya:

Klasifikasi Biner: Variabel input dibagi menjadi dua kelompok.
Klasifikasi Multikelas/Multinomial: Variable input diklasifikasikan ke dalam tiga kelompok atau lebih.
Klasifikasi Multilabel: Klasifikasi multikelas digeneralisasikan sebagai multilabel.

Pemanfaatan teknik klasifikasi ini bisa ditemukan di beragam contoh praktis. Misalnya, pengkategorian aktivitas keuangan sebagai transaksi curang dan tidak curang.

Selain itu, aplikasinya juga bisa ditemukan pada algoritma rekomendasi, pengenalan suara, maupun medical imaging.

2. Regresi

Algoritma kedua adalah regresi. Teknik ini dimanfaatkan untuk memprediksi variabel kontinu atau nyata. Artinya, regresi cenderung dipakai untuk memperkirakan nilai yang bisa berubah-ubah. Contohnya saat mengukur tinggi atau berat badan seseorang.

Contohnya bisa ditemukan saat kamu mencoba prediksi gaji yang bisa ditabung akhir bulan berdasarkan pengeluran harian. Selain itu, ketika kamu mau memprediksi berat badan setelah beberapa minggu diet.

Nilai yang ingin diprediksi dari situ tentu tidak terbatas pada kategori tertentu. Melainkan, hasilnya bisa berada pada rentang nilai yang luas.

Mengutip dari intellipaat, teknik ini bisa dalam berbagai aplikasi praktis. Contohnya adalah perdangan algoritmik hingga perkiraan beban listrik.

Dalam perdangan algoritmik, regresi bisa dipakai untuk memprediksi harga saham di masa depan. Sementara itu, regresi bisa dipakai untuk memprediksi penggunaan listrik di sebuah kota pada waktu tertentu dalam konteks perkiraan beban listrik.

Secara keseluruhan, regresi sangat berguna untuk memprediksi nilai di masa depan berdasarkan data yang telah dikumpulkan dari waktu ke waktu.

Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Sumber: Freepik

Perbedaan antara supervised dan unsupervised learning ada pada bagaimana data dipakai untuk melatih model serta proses pembelajarannya. Berikut adalah beberapa poin yang menggambarkan perbedaan supervised dan unsupervised learning:

Point of View	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Label Data	Membutuhkan data yang sudah diberi label. Entri data harus ada label atau jawaban yang benar.	Tidak menggunakan data berlabel, cenderung mencari pola dalam suatu data.
Tujuan	Memprediksi output berdasarkan input yang diberikan.	Mengeksplorasi data dan menemukan struktur atau pola tersembunyi.
Output	Outputnya adalah prediksi yang jelas berdasarkan data input. Contohnya mengklasifikasikan email spam dan tidak.	Output-nya adalah informasi tentang struktur data. Contohnya adalah pengelompokan data atau identifikasi outlier.
Metode	Menggunakan algoritma seperti regresi linear, regresi logistik, dan neural network.	Menggunakan metode seperti k-means clustering, hierarchical clustering, dan principal component analysis (PCA).
Aplikasi	Cocok untuk aplikasi di mana jawaban atau output sudah diketahui. Contohnya voice recognition, image recognition, dan prediksi cuaca	Cocok untuk eksplorasi data dan situasi di mana apa yang dicari tidak diketahui. Contohnya pengelompokan konsumen berdasarkan kebiasaan belanja.
Akurasi	Cenderung lebih akurat karena model dilatih dengan jawaban yang benar.	Tidak seakurat supervised learning karena tidak ada jawaban benar untuk memandu proses pembelajaran.
Kompleksitas Data Handling	Memerlukan pengawasan ketat dan pelabelan data yang akurat sebelum proses pembelajaran.	Dapat menangani data dalam bentuk mentah (raw data) atau kurang terstuktur.

Kamu bisa memilih salah satu diantara metode di atas sesuai dengan tujuan analisis dan jenis data yang akan digunakan.

Tantangan Dalam Melakukan Supervised Learning

Meskipun sangat berguna untuk banyak hal, pemakaian supervised learning juga memiliki tantangannya tersendiri. Berikut adalah beberapa tantangan utama yang terkait dengan penggunaan supervised learning dalam pembelajaran mesin:

Terdapat Bias Pada Data

Salah satu tantangan utamanya adalah kemungkinan adanya bias dalam data. Supervised learning belajar dari data yang telah diberikan. Apabila data tersebut memiliki bias, maka model juga akan memperlihatkan bias tersebut di dalam prediksinya.

Contoh biasnya misalnya lebih banyak sampel di satu kategori daripada yang lain. Bias lainnya bisa berupa data yang tidak merepresentasikan populasi secara keseluruhan.

Umumnya, bias bisa terjadi karena asumsi yang dibuat selama proses pembelajaran. Ini juga bisa terjadi karena cara data dikumpulkan dan dipilih.

Akibat dari bias tersebut, model mungkin tidak akan memberikan prediksi akurat atau adil.

Hasil Data yang Buruk

Tantangan berikutnya adalah kualitas data yang buruk. Hal ini karena output sangat bergantung pada input yang diberikan.

Apabila data yang digunakan untuk melatih model berkualitas rendah, maka output yang dihasilkan juga akan buruk. Kualitas rendah tersebut bisa berupa data yang penuh dengan kesalahan, tidak lengkap, atau ketinggalan zaman.

Selain itu, supervised learning juga membutuhkan banyak data untuk belajar secara efektif. Apabila data kurang atau kurang representatif, hasil akhir akan menjadi tidak akurat. Pada akhirnya, model akan menjadi tidak efektif.

Keuntungan dan Kerugian Supervised Learning

Sama seperti model lainnya, supervised learning adalah pembelajaran yang menawarkan keuntungan dan kerugian. Berikut adalah beberapa keuntungan dan kerugian yang mungkin kamu dapatkan saat memakainya:

Keuntungan Supervised Learning

Berikut adalah beberapa keuntungan pemakaian supervised learning:

Umpan Balik Eksplisit: Menggunakan data berlabel memberikan umpan balik yang jelas untuk meningkatkan pelatihan model.
Akurasi Prediktif: Dapat mencapai akurasi tinggi dalam tugas seperti klasifikasi dan regresi ketika dilatih dengan data berkualitas tinggi.
Generalisasi: Mampu menggeneralisasi dari data pelatihan untuk membuat prediksi yang akurat pada data baru yang belum dilihat.
Interpretasi: Algoritma seperti regresi linear dan decision tree memungkinkan pengguna memahami hubungan antara fitur input dan prediksi.
Aplikasi Luas: Dapat diterapkan di berbagai bidang seperti kesehatan, keuangan, natural language processing, dan visi komputer.
Alat dan Perpustakaan: Ada akses sumber daya yang luas seperti sci-kit-learn, TensorFlow, dan PyTorch untuk implementasi.

Kerugian Supervised Learning

Sementara itu, beberapa kerugian supervised learning yang mungkin perlu kamu pertimbangkan adalah:

Kebutuhan Label Data: Memerlukan data berlabel yang bisa mahal dan memakan waktu untuk disiapkan. Ini terutama berlaku untuk dataset besar.
Terbatas Pada Data Berlabel: Hanya dapat membuat prediksi pada data yang mirip dengan yang telah dilatih. Hal ini membatasi kegunaannya dalam situasi baru.
Bias dan Kesalahan pada Label: Bias atau kesalahan dalam data dapat membuat model belajar dan memperkuat ketidakakuratan tersebut.
Risiko Overfitting: Model mungkin belajar noise daripada pola sebenarnya. Sehingga, ini membutuhkan teknik regularisasi untuk menghindarinya.
Kebutuhan Teknik Fitur: Kinerja model sangat bergantung pada pemilihan fitur yang relevan.
Masalah Skalabilitas: Melatih model besar dan kompleks bisa membutuhkan banyak komputasi dan memakan waktu.
Terbatas pada Distribusi Data Berlabel: Kinerja bisa menurun ketika menghadapi data yang berbeda dari distribusi pelatihan.
Kekhawatiran Privasi: Penggunaan data berlabel mungkin mengekspos informasi sensitif. Hal ini mungkin akan menimbulkan masalah privasi.
Data Tidak Seimbang: Model dapat berkinerja buruk pada kelas minoritas dalam dataset yang tidak seimbang.
Drift Konsep: Perubahan hubungan antara fitur input dan output dari waktu ke waktu mungkin memerlukan pelatihan ulang model secara berkala.

FAQ

Sumber: Freepik

Supaya Sobat MinDi lebih paham lagi sama konsep supervised learning, MinDi sudah siapkan dua pertanyaan umum terkait jenis pembelajaran mesin ini. Berikut adalah dua pertanyaan umum terkait supervised learning:

Apa Keterbatasan Supervised Learning?

Secara garis besar, supervised learning memiliki beberapa keterbatasan yang penting untuk dipahami. Hal ini terutama penting jika berencana menggunakannya dalam proyek atau aplikasi tertentu.

Berikut adalah beberapa keterbatasannya:

Perlu Data Berlabel: Supervised learning cenderung memerlukan data berlabel dalam jumlah besar. Untuk memperolehnya, kamu mungkin perlu mengeluarkan biaya besar serta waktu panjang.
Generalisasi yang Terbatas: Model yang dilatih dengan supervised elarning bisa kesulitan menggeneralisasi ke situasi baru yang tidak terwakili oleh data pelatihan.
Vulnerabilitas terhadap Overfitting: Apabila model terlalu disesuaikan dengan data pelatihan, hasilnya mungkin tidak akan berperforma baik di data baru.

Bagaimana Supervised Learning Menangani Data?

Supervised learning menangani data melalui proses yang terstruktur meliputi beberapa langkah yakni:

Pengumpulan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan data yang relevan yang sudah atau akan diberi label.
Pra-Pemrosesan Data: Data yang dikumpul perlu dibersihkan dan diolah. Ini bisa termasuk mengisi nilai yang hilang, mengkodekan variabel kategorikal, normalisasi, dan pengurangan dimensi.
Pelabelan Data: Setiap sampel data harus memiliki output yang diinginkan atau target yang dikaitkan dengannya.
Pembagian Data: Data biasanya dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian.
Pelatihan Model: Model machine learning seperti neural network atau decision tree dilatih menggunakan set data pelatihan. Model belajar untuk memprediksi label dari fitur.
Evaluasi Model: Setelah model dilatih, performanya dievaluasi pada set pengujian untuk melihat seberapa baik ia melakukan prediksi pada data baru.
Tuning dan Optimisasi: Berdasarkan performa model, mungkin diperlukan penyesuaian atau optimisasi parameter model. Ini bertujuan untuk meningkatkan akurasi atau mengurangi overfitting.

Belajar Machine Learning di Bootcamp Data Science Dibimbing

Itulah penjelasan lengkap tentang supervised learning. Dari penjelasan di atas, bisa dilihat bahwa supervised learning adalah teknik yang bisa menghasilkan model untuk memprediksi sesuatu berdasarkan contoh sebelumnya secara akurat.

Berbicara tentang machine learning, pembelajaran Sobat MinDi tentunya tidak akan berhenti di supervised learning. Kamu juga harus menguasai hal-hal dasar dalam data science seperti pengolahan data hingga klasifikasinya.

Eits, kamu tidak perlu khawatir. Sobat MinDi bisa belajar semua hal tersebut dengan mengikuti Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat program ini, kamu bakal diajari konsep dasar, teori, tools penunjang, hingga praktik dengan real-case project data science.

Bukan cuma itu, program ini cocok banget buat kamu yang beralih karir dan baru mulai belajar. Di sini, kamu akan diajarin dari nol dengan kurikulum yang tentunya beginner-friendly.

Dengan ikut program ini, kamu juga dijamin dapetin pekerjaan di industri data science, lho! Ini udah dibuktikan oleh 94% alumni Dibimbing yang sukses dapat pekerjaan seusai program selesai.

Menarik, bukan? Yuk, gabung dan wujudkan karir impianmu di industri data science bareng Dibimbing.id!

Referensi

Supervised Machine Learning: A Vital Tool for Modern Business Leaders [Buka]
What is Supervised Learning [Buka]
Supervised Machine Learning | Types, Advantages, and Disadvantages of Supervised Learning [Buka]
Machine Learning FAQ [Buka]