Jenis Algoritma Machine Learning: Fungsi, Contoh, dan Cara Memilihnya

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada Maret 2024 dan diperbarui pada 1 Juli 2026 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Machine learning menjadi salah satu teknologi yang semakin banyak digunakan dalam berbagai industri. Mulai dari rekomendasi film di platform streaming, prediksi penjualan, hingga deteksi fraud di perbankan, semuanya memanfaatkan algoritma machine learning untuk menghasilkan keputusan yang lebih cerdas berbasis data.

MinDi paham, banyak pemula merasa bingung saat mulai belajar machine learning karena jumlah algoritmanya cukup banyak. Padahal, setiap algoritma memiliki fungsi dan karakteristik yang berbeda. Memahami perbedaannya akan membantu kamu memilih pendekatan yang tepat saat mengerjakan proyek data.

Yuk, Warga Bimbingan, kenali berbagai jenis algoritma machine learning yang paling sering digunakan di dunia kerja!

Baca Juga: Panduan Sukses Switch Career ke Data Engineer untuk Pemula

Mengapa Algoritma Machine Learning Semakin Penting?

Sebelum membahas jenis-jenisnya, menarik untuk melihat bagaimana perkembangan machine learning saat ini.

Menurut laporan IBM Global AI Adoption Index 2023, sekitar 42% perusahaan skala besar telah menggunakan AI secara aktif dalam operasional bisnis mereka, sementara 40% lainnya masih berada pada tahap eksplorasi dan pengembangan implementasi AI.

Angka tersebut menunjukkan bahwa kebutuhan terhadap teknologi AI dan machine learning terus meningkat. Artinya, pemahaman mengenai algoritma machine learning tidak lagi menjadi skill khusus bagi Data Scientist saja, tetapi mulai relevan bagi berbagai profesi berbasis data.

Tren serupa juga terlihat dari laporan Deloitte State of Generative AI in the Enterprise 2025. Sebanyak 78% organisasi melaporkan peningkatan investasi pada AI dibanding tahun sebelumnya.

Peningkatan investasi tersebut menunjukkan bahwa perusahaan semakin serius memanfaatkan data dan AI untuk meningkatkan efisiensi operasional maupun pengambilan keputusan bisnis.

Baca Juga: Kursus Data Engineer Penyaluran Kerja: Solusi Karier Terbaik

Apa Kata Penelitian tentang Algoritma Machine Learning?

Tidak hanya populer di industri, efektivitas algoritma machine learning juga didukung oleh berbagai penelitian terbaru lho Warga Bimbingan! Coba yuk simak di bawah ini!

1. Algoritma Machine Learning Dapat Meningkatkan Akurasi Prediksi

Menentukan algoritma yang tepat sering menjadi faktor penting dalam keberhasilan sebuah model machine learning.

Menurut penelitian Karim dkk. (2025) mengenai prediksi harga kelapa sawit, kombinasi algoritma machine learning dan deep learning yang dipadukan dengan teknik Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) menghasilkan performa terbaik dengan accuracy sebesar 54,47%, precision 55,12%, recall 54,47%, dan F1-score 54,62%.

Temuan tersebut menunjukkan bahwa kualitas hasil prediksi tidak hanya bergantung pada jumlah data, tetapi juga pada pemilihan algoritma dan teknik pengolahan data yang digunakan.

2. Tidak Ada Algoritma yang Selalu Menjadi Pilihan Terbaik

Banyak pemula mengira ada satu algoritma yang paling unggul untuk semua kasus. Padahal kenyataannya tidak demikian.

Penelitian Idris dan Pontoiyo (2025) yang membandingkan Linear Regression, Random Forest, dan Gradient Boosting untuk prediksi harga mobil menemukan bahwa Gradient Boosting menghasilkan performa terbaik dengan nilai R² sebesar 0,96. Sebaliknya, Linear Regression hanya memperoleh nilai R² sebesar 0,42.

Hasil tersebut menunjukkan bahwa pemilihan algoritma perlu disesuaikan dengan karakteristik data dan tujuan analisis yang ingin dicapai.

Apa Saja Jenis Algoritma Machine Learning?

Sumber: Magnific

Sekarang, yuk kenali enam algoritma machine learning yang paling sering digunakan.

1. Linear Regression

Linear Regression merupakan algoritma yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan antar variabel. Algoritma ini sering menjadi pintu masuk bagi pemula karena konsepnya relatif mudah dipahami.

Contoh penggunaannya antara lain:

1. Prediksi harga rumah
2. Prediksi penjualan bulanan
3. Prediksi pendapatan bisnis

2. Logistic Regression

Meskipun namanya regression, algoritma ini sebenarnya digunakan untuk klasifikasi.

Logistic Regression membantu menentukan apakah suatu data termasuk ke kategori tertentu atau tidak.

Contoh penggunaan:

1. Deteksi fraud
2. Spam email
3. Prediksi churn pelanggan

3. Decision Tree

Decision Tree bekerja menggunakan struktur pohon keputusan yang mudah dipahami secara visual.

Algoritma ini banyak digunakan ketika perusahaan membutuhkan model yang mudah dijelaskan kepada stakeholder non-teknis.

Contoh penggunaan:

1. Persetujuan kredit
2. Analisis risiko
3. Segmentasi pelanggan

4. Random Forest

Random Forest merupakan pengembangan dari Decision Tree yang menggabungkan banyak pohon keputusan sekaligus.

Pendekatan tersebut membantu meningkatkan akurasi dan mengurangi risiko overfitting.

Contoh penggunaan:

1. Prediksi harga kendaraan
2. Analisis risiko kredit
3. Forecasting bisnis

5. XGBoost

XGBoost menjadi salah satu algoritma favorit dalam berbagai kompetisi data science.

Kemampuannya menangani data kompleks membuat algoritma ini banyak digunakan dalam lingkungan industri yang membutuhkan akurasi tinggi.

Contoh penggunaan:

1. Prediksi penjualan
2. Credit scoring
3. Customer analytics

6. Neural Network

Neural Network menjadi fondasi berbagai teknologi AI modern, termasuk deep learning.

Algoritma ini mampu memproses pola yang sangat kompleks sehingga sering digunakan untuk berbagai aplikasi berbasis kecerdasan buatan.

Contoh penggunaan:

1. Computer vision
2. Chatbot AI
3. Speech recognition

Baca Juga: Belajar Menjadi Data Engineer Super Cepat dalam 6 Bulan

Bagaimana Cara Memilih Algoritma Machine Learning yang Tepat?

Banyaknya pilihan algoritma sering membuat pemula bingung harus memulai dari mana. Berikut beberapa hal yang bisa menjadi pertimbangan.

1. Tentukan Tujuan Analisis

Kalau target yang ingin diprediksi berupa angka, algoritma regresi seperti Linear Regression bisa menjadi pilihan awal. Jika target berupa kategori, maka algoritma klasifikasi biasanya lebih sesuai.

2. Perhatikan Karakteristik Data

Data yang sederhana tidak selalu membutuhkan algoritma yang kompleks. Sebaliknya, data dengan pola yang rumit mungkin memerlukan model seperti Random Forest atau XGBoost.

3. Pertimbangkan Interpretabilitas Model

Dalam beberapa kasus, perusahaan membutuhkan model yang mudah dijelaskan kepada stakeholder. Decision Tree atau Logistic Regression biasanya lebih mudah dipahami dibanding Neural Network.

4. Lakukan Evaluasi dan Perbandingan

Tidak ada algoritma yang selalu unggul untuk semua kasus. Oleh karena itu, praktik terbaik dalam machine learning adalah mencoba beberapa model dan membandingkan performanya.

Mengapa Data Engineering Penting dalam Machine Learning?

Meskipun algoritma menjadi bagian penting dalam machine learning, kualitas data tetap menjadi fondasi utama keberhasilan model.

Bayangkan memiliki algoritma terbaik, tetapi data yang digunakan tidak lengkap atau tidak terstruktur. Hasil prediksi tentu tidak akan optimal.

Di sinilah peran Data Engineer menjadi sangat penting. Mereka bertanggung jawab membangun pipeline data, mengelola infrastruktur data, serta memastikan data siap digunakan oleh Data Analyst maupun Data Scientist.

Semakin berkembang penggunaan AI dan machine learning, semakin tinggi pula kebutuhan perusahaan terhadap talenta Data Engineering yang mampu mengelola data dalam skala besar.

Baca Juga: 10 Contoh Data Engineer Portfolio dan Cara Membuatnya

Yuk, Belajar Data Engineering Secara Praktis dari Nol bersama Dibimbing!

Memahami algoritma machine learning memang penting. Namun, kemampuan mengelola data yang menjadi fondasi machine learning tidak kalah penting untuk dipelajari.

Melalui Bootcamp Data Engineering Online Dibimbing, kamu akan belajar langsung dari praktisi industri dan mengerjakan berbagai studi kasus yang relevan dengan kebutuhan perusahaan saat ini.

Benefit yang bisa kamu dapatkan:

1. 50+ Live Class & 38 Sesi Praktik Bersama Praktisi Ahli
2. 21+ Assignment untuk Portfolio Building
3. Final Project Berbasis Standar Industri Terkini
4. Akses ke tools cloud profesional Google Cloud Platform (GCP)
5. Dampingan Fasilitator dengan Mentor Berdedikasi yang Tersedia 24/7
6. Konsultasi 1-on-1 Tanpa Batas Bersama Instruktur Expert (Khusus Program Job Connect)
7. 6 Bulan Pengalaman Magang di Hiring Company Dibimbing (Khusus Program Job Connect untuk peserta tanpa pengalaman di bidang data)
8. Program Graduation & Penyaluran Kerja ke 1.100+ Perusahaan (Khusus Program Job Connect)
9. Bergabung di Komunitas Expertise Data Engineering

Kalau ada pertanyaan seperti "Apakah ada garansi penyaluran kerja" atau “Bagaimana mekanisme 6 bulan magang?", konsultasi gratis saja bersama tim Dibimbing. Siap #BimbingSampeJadi profesional data yang siap bersaing di industri!

FAQ

1. Apakah machine learning harus menggunakan algoritma yang rumit?

Tidak selalu. Banyak kasus sederhana yang dapat diselesaikan menggunakan algoritma dasar seperti Linear Regression atau Logistic Regression.

2. Apa algoritma machine learning yang cocok untuk pemula?

Linear Regression, Logistic Regression, dan Decision Tree biasanya menjadi pilihan yang baik untuk memulai belajar machine learning.

3. Apakah Data Engineer perlu memahami machine learning?

Ya. Meskipun fokus utamanya pada pengelolaan data, pemahaman dasar machine learning membantu Data Engineer membangun infrastruktur data yang mendukung kebutuhan AI dan analitik.

Referensi

1. Data Suggests Growth in Enterprise Adoption of AI is Due to Widespread Deployment by Early Adopters, But Barriers Keep 40% in the Exploration and Experimentation Phases [Buka]
2. Optimasi Prediksi Harga Sawit Menggunakan Teknik Stacking Algoritma Machine Learning dan Deep Learning dengan SMOTE [Buka]
3. Evaluasi Model Machine Learning untuk Prediksi Harga Mobil dengan Perbandingan Ensemble dan Regresi Linear [Buka]
4. Deloitte's 2026 AI report tracking adoption and impact [Buka]