Apa itu Unsupervised Learning? Pengertian, Manfaat & Contoh

Ada beberapa metode machine learning yang digunakan untuk menganalisis suatu data, sebelum akhirnya dikembangkan lebih lanjut. Salah satu metode machine learning tersebut adalah unsupervised learning.

Unsupervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana algoritma menemukan pola dan hubungan dalam data tanpa menggunakan label atau kategori yang telah ditentukan sebelumnya.

Metode ini membuat algoritma dapat mengidentifikasi pola tersembunyi dan struktur dalam data, sehingga dapat membuka pintu bagi berbagai aplikasi inovatif di berbagai bidang.

Penasaran lebih lanjut mengenai unsupervised learning? Apa saja manfaat dan contohnya? Apa bedanya unsupervised dan supervised learning? Yuk simak pembahasan lengkapnya berikut ini.

Apa itu Unsupervised Learning?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai unsupervised learning, pertama-tama yuk pahami dulu apa yang dimaksud dengan unsupervised learning melalui beberapa pengertian berikut ini.

Unsupervised learning adalah metode machine learning di mana komputer menggunakan algoritma untuk menganalisis dan mengelompokkan data yang tidak memiliki label atau kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. 

Dalam unsupervised learning, komputer bekerja sendiri untuk menemukan pola, hubungan, atau struktur dalam data tanpa pengaruh atau dorongan manusia. 

Misalnya, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka, mengidentifikasi produk yang sering dibeli bersama, atau mengenali objek dalam gambar tanpa pelabelan manual. 

Unsupervised learning berguna untuk memahami data besar dan kompleks, membantu perusahaan dalam strategi pemasaran, analisis data, dan banyak aplikasi lainnya, dengan menemukan pola tersembunyi yang sebelumnya tidak terlihat.

Perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning

Supervised learning dan unsupervised learning merupakan dua metode machine learning yang memiliki beberapa perbedaan yang cukup signifikan. Yuk simak perbedaan supervised dan unsupervised learning secara lengkap berikut ini.

Supervised Learning

Supervised learning dan unsupervised learning adalah dua metode utama dalam pembelajaran mesin yang memiliki perbedaan mendasar. 

Supervised learning bekerja dengan data yang sudah diberi label, artinya setiap input memiliki output yang diketahui, sehingga algoritma dapat belajar dari contoh-contoh yang ada untuk membuat prediksi pada data baru. 

Contohnya adalah klasifikasi email sebagai spam atau tidak spam berdasarkan data historis yang telah diberi label. 

Unsupervised Learning

Sebaliknya, unsupervised learning menggunakan data yang tidak berlabel, dan algoritma harus menemukan pola dan hubungan dalam data secara mandiri tanpa bantuan output yang sudah diketahui. 

Contohnya adalah mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen-segmen berdasarkan perilaku belanja mereka. 

Kesimpulannya, supervised learning membutuhkan panduan manusia dalam bentuk label untuk belajar, sementara unsupervised learning bekerja tanpa panduan tersebut dan mencari pola tersembunyi dalam data.

Baca Juga: Supervised vs Unsupervised Learning: Perbedaan Utamanya

Manfaat Unsupervised Learning

Unsupervised learning menawarkan berbagai manfaat yang signifikan dalam analisis data dan pengembangan aplikasi berbasis pembelajaran mesin. 

Berikut adalah lima manfaat utama unsupervised learning yang perlu Sobat MinDi pahami.

1. Identifikasi Pola Tersembunyi

Unsupervised learning mampu menemukan pola dan hubungan tersembunyi dalam data yang tidak diberi label. Ini sangat berguna dalam memahami struktur data yang kompleks dan mengungkap informasi yang sebelumnya tidak diketahui.

2. Segmentasi Pelanggan

Dalam bidang pemasaran, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan perilaku atau karakteristik. Hal ini membantu perusahaan membuat strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran dan personal.

3. Deteksi Anomali

Unsupervised learning dapat mendeteksi anomali atau data yang tidak biasa dalam dataset. Ini berguna dalam berbagai aplikasi, seperti mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan atau memantau sistem untuk mendeteksi kegagalan atau masalah yang tidak terduga.

4. Reduksi Dimensi

Teknik unsupervised learning seperti Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk mereduksi jumlah variabel dalam dataset sambil mempertahankan informasi yang paling penting. Ini membantu dalam visualisasi data dan mengurangi kompleksitas perhitungan.

5. Eksplorasi Data

Unsupervised learning sangat bermanfaat untuk eksplorasi data awal, membantu peneliti dan analis data memahami struktur dasar dari dataset tanpa memerlukan label atau panduan sebelumnya. 

Manfaat ini memberikan wawasan awal yang dapat digunakan untuk mengarahkan analisis lebih lanjut atau pengembangan model.

Dengan beberapa manfaat tersebut, unsupervised learning menjadi alat yang sangat berguna dalam berbagai bidang, mulai dari pemasaran dan keuangan hingga pengolahan citra dan ilmu pengetahuan.

Kapan Waktu yang Tepat Menggunakan Unsupervised Learning?

Waktu yang tepat untuk menggunakan unsupervised learning adalah ketika memiliki data yang tidak berlabel dan ingin menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tersebut. 

Metode ini sangat berguna dalam situasi di mana tidak ada kategori atau output yang diketahui sebelumnya. 

Misalnya, dalam analisis eksploratif untuk segmentasi pelanggan, perusahaan mungkin ingin mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka tanpa mengetahui sebelumnya kelompok mana yang ada. 

Unsupervised learning juga ideal untuk deteksi anomali, seperti mengidentifikasi transaksi keuangan yang mencurigakan atau aktivitas jaringan yang tidak biasa, di mana perusahaan tidak memiliki contoh spesifik dari apa yang dianggap anomali. 

Selain itu, ketika menghadapi data dengan dimensi yang sangat tinggi, seperti gambar atau data genomik, unsupervised learning dapat digunakan untuk mereduksi dimensi data, memudahkan visualisasi, dan analisis lebih lanjut. 

Dengan kata lain, unsupervised learning sangat bermanfaat ketika tujuan utamanya adalah eksplorasi data dan penemuan pola tanpa panduan dari label yang telah ditentukan.

Cara Kerja Unsupervised Learning

Cara kerja unsupervised learning melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis data yang tidak diberi label atau kategori sebelumnya. 

Pertama, data dimasukkan ke dalam algoritma, yang kemudian mulai mencari pola, struktur, atau hubungan dalam data tersebut. Algoritma seperti clustering (misalnya, K-Means) akan mencoba mengelompokkan data ke dalam beberapa kluster berdasarkan kesamaan antara data-data tersebut. 

Sementara itu, algoritma asosiasi (seperti Apriori) akan mencari aturan-aturan yang menunjukkan item-item yang sering muncul bersama. Algoritma reduksi dimensi (seperti PCA) bekerja dengan mengurangi jumlah variabel dalam data sambil mempertahankan informasi yang paling penting. 

Sepanjang proses ini, tidak ada panduan atau label yang diberikan, sehingga algoritma harus menemukan struktur dan pola sepenuhnya berdasarkan data mentah yang ada. 

Hasilnya adalah pengelompokan data, penemuan aturan asosiasi, atau penyederhanaan data yang dapat memberikan wawasan baru dan membantu dalam analisis lebih lanjut.

Metode Unsupervised Learning

Dalam prosesnya, unsupervised learning memiliki beberapa metode pembelajaran mesin yang tepat dan efektif dalam menganalisis data besar. Lantas apa saja metode unsupervised learning yang umum digunakan? Yuk pelajari selengkapnya!

1. Clustering 

Clustering adalah metode untuk mengelompokkan data menjadi beberapa kelompok atau cluster berdasarkan kesamaan antar data. Algoritma clustering mencari data yang memiliki karakteristik serupa dan mengelompokkannya bersama. 

Contoh algoritma clustering yang populer adalah K-Means dan Hierarchical Clustering. Clustering sering digunakan dalam segmentasi pelanggan, analisis pasar, dan pengelompokan dokumen.

2. Association

Association adalah metode yang mencari hubungan atau pola yang sering muncul bersama dalam dataset. Algoritma asosiasi mengidentifikasi aturan-aturan asosiasi yang mengungkap bagaimana item dalam dataset berkaitan satu sama lain. 

Contoh yang terkenal adalah algoritma Apriori dan FP-Growth yang digunakan dalam analisis keranjang belanja (market basket analysis). 

Metode ini membantu menemukan pola pembelian yang sering terjadi bersamaan, seperti "jika seseorang membeli roti, maka mereka juga cenderung membeli mentega."

3. Dimensionality Reduction 

Dimensionality reduction adalah metode untuk mengurangi jumlah variabel dalam dataset sambil tetap mempertahankan informasi yang paling penting. Ini berguna untuk mengatasi masalah data yang sangat besar dan kompleks, mempermudah visualisasi data, serta mempercepat proses perhitungan. 

Contoh teknik dimensionality reduction termasuk Principal Component Analysis (PCA) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Metode ini sering digunakan dalam pengolahan citra, kompresi data, dan visualisasi data multidimensi.

Dengan menggunakan metode-metode ini, unsupervised learning membantu dalam memahami struktur dasar dan hubungan dalam data yang tidak berlabel, memungkinkan penemuan wawasan baru dan pengembangan aplikasi yang lebih efektif.

Contoh Penerapan Unsupervised Learning

Unsupervised learning memiliki berbagai penerapan praktis di dunia nyata yang membantu dalam mengidentifikasi pola, mengelompokkan data, dan menemukan informasi tersembunyi tanpa memerlukan label data. 

Berikut adalah empat contoh penerapan unsupervised learning yang dapat Sobat MinDi pahami.

1. Segmentasi Pelanggan

Perusahaan menggunakan unsupervised learning untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku, preferensi, atau karakteristik demografis. 

Dengan algoritma clustering, seperti K-Means, perusahaan dapat mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda, yang kemudian dapat ditargetkan dengan kampanye pemasaran khusus. 

2. Deteksi Penipuan

Dalam sektor keuangan, unsupervised learning digunakan untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan atau penipuan. Algoritma Isolation Forest atau k-Nearest Neighbors, dapat mengidentifikasi pola transaksi yang tidak biasa atau berbeda dari pola normal. 

Misalnya, bank dapat menggunakan metode ini untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan pada akun nasabah yang mungkin menunjukkan adanya penipuan.

3. Deteksi Anomali

Unsupervised learning sangat efektif untuk mendeteksi hal-hal yang tidak biasa atau anomali dalam data. 

Misalnya, algoritma dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi keuangan yang mencurigakan, aktivitas jaringan komputer yang tidak biasa, atau masalah dalam sistem manufaktur. 

Dalam keamanan siber, metode ini dapat membantu mengidentifikasi aktivitas jaringan yang mencurigakan yang mungkin menunjukkan serangan atau pelanggaran keamanan.

4. Pembuatan Profil Pelanggan

Unsupervised learning dapat membantu perusahaan dalam membuat profil pelanggan dengan mengelompokkan mereka berdasarkan perilaku dan karakteristik yang mirip. 

Algoritma dapat menganalisis data pelanggan seperti riwayat pembelian, aktivitas online, dan demografi untuk mengidentifikasi segmen pelanggan yang berbeda. 

Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengembangkan strategi pemasaran yang lebih personal dan efektif, menargetkan setiap segmen dengan pesan dan penawaran yang sesuai.

Penerapan unsupervised learning yang tepat dapat digunakan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam analisis data, memberikan wawasan baru, dan meningkatkan efisiensi operasional di berbagai industri.

Baca Juga: Kecerdasan Buatan Adalah: Pengertian, Manfaat & Contohnya

Ingin Belajar Unsupervised Learning Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi itulah beberapa pembahasan mengenai unsupervised learning mulai dari pengertian, manfaat, metode hingga contoh penerapannya.

Kesimpulannya, Unsupervised learning adalah metode pembelajaran mesin yang menemukan pola dan struktur tersembunyi dalam data tanpa memerlukan label atau kategori sebelumnya.

Ingin belajar unsupervised learning lebih lanjut? Tertarik switch career sebagai AL/ML engineer profesional? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is unsupervised learning? - Buka
2. What is unsupervised learning? - Google Cloud - Buka