Apa itu Machine Learning? Jenis, Cara Kerja, dan Contohnya

Pernah nggak sih, kepikiran kok aplikasi bisa tahu selera lagu kamu atau rekomendasi film yang pas banget? Nah, itu semua berkat machine learning! Teknologi ini bikin komputer belajar sendiri dari data, kayak asisten pintar yang makin lama makin ngerti kamu.

Machine learning nggak cuma soal rekomendasi, lho. Teknologi ini dipakai di banyak hal, dari deteksi wajah di kamera sampai analisis data bisnis. Jenis dan cara kerjanya juga seru banget buat diulik—bukan cuma teori, tapi bener-bener aplikatif.

Yuk, simak penjelasan lengkapnya bareng MinDi! Dari jenis-jenisnya sampai contoh nyatanya, kamu bakal paham kenapa machine learning jadi masa depan teknologi. Let’s get started!

Apa Itu Machine Learning​?

Machine learning itu adalah teknologi yang bikin komputer bisa "belajar" dari data tanpa perlu diinstruksi secara detail. Ibaratnya, komputer diajarin untuk mengenali pola dan bikin keputusan sendiri berdasarkan pengalaman dari data sebelumnya.

Contohnya, pernah nggak kamu dapat rekomendasi lagu atau film yang pas banget? Itu salah satu hasil kerja machine learning! Komputer menganalisis data preferensi kamu dan memberikan rekomendasi yang sesuai.

Teknologi ini dipakai di banyak bidang, mulai dari prediksi cuaca, deteksi penipuan, sampai kendaraan otonom. Intinya, machine learning bikin komputer jadi lebih pintar dan adaptif!

Baca juga: Multi Stage Sampling: Definisi, Tahapan, dan Contohnya

Fungsi Machine Learning

Sumber: Canva

Machine learning nggak cuma keren secara teori, tapi fungsinya juga bener-bener bikin banyak hal jadi lebih efisien.

Yuk, kita bahas apa aja sih fungsi-fungsi machine learning yang sering diaplikasikan dalam kehidupan sehari-hari!

1. Analisis Data dan Prediksi

Machine learning membantu menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat. Dari hasil analisis itu, komputer bisa memprediksi tren masa depan, seperti pola pembelian pelanggan atau cuaca. Ini bikin pengambilan keputusan jadi lebih akurat.

2. Rekomendasi Produk atau Konten

Kamu suka dapet rekomendasi film, lagu, atau barang belanjaan? Itu kerjaan machine learning! Dengan mempelajari kebiasaan pengguna, teknologi ini bisa menyarankan hal-hal yang sesuai dengan preferensimu.

3. Deteksi Penipuan

Dalam dunia perbankan, machine learning sering digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Sistem ini belajar dari pola data sebelumnya untuk mengenali aktivitas yang nggak wajar dan mencegah penipuan lebih cepat.

4. Pengenalan Wajah dan Objek

Fitur seperti face unlock di smartphone atau kamera yang bisa mendeteksi objek adalah hasil dari machine learning. Teknologi ini melatih komputer untuk mengenali pola visual dengan akurasi tinggi.

5. Otomasi Proses dan Robotika

Di pabrik, machine learning digunakan untuk mengotomatiskan proses produksi. Bahkan, robot modern dilatih untuk memahami tugas tertentu agar bisa bekerja lebih efektif dan efisien.

Baca juga: Disproportionate Stratified Sampling: Arti & Cara Kerja

Cara Kerja Machine Learning​

Gambar cara kerja machine learning

Pernah nggak kepikiran, gimana sih caranya aplikasi kayak Google atau Spotify bisa kasih rekomendasi yang kayaknya “ngerti banget” kebutuhan kamu? Itu semua berkat machine learning! 

Nah, proses kerjanya nggak langsung aja instan, lho. Ada step-step yang bikin komputer bisa belajar dan bikin prediksi. Yuk, MinDi jelasin step-nya biar gampang dipahami!

1. Training Data

Proses dimulai dengan menyediakan training data, yaitu data mentah yang digunakan untuk melatih algoritma machine learning. Data ini berisi informasi yang relevan dan cukup banyak agar model dapat mempelajari pola dengan baik.

2. Train the Machine Learning Algorithm

Setelah data tersedia, langkah berikutnya adalah melatih algoritma machine learning. Dalam tahap ini, algoritma akan menganalisis data untuk memahami pola-pola penting yang nantinya digunakan untuk membuat prediksi.

3. Model Creation

Hasil dari proses pelatihan adalah model. Model ini merupakan "otak" yang sudah memahami pola dari data training dan siap digunakan untuk memproses data baru (input data).

4. Input Data

Model yang sudah dilatih akan menerima input data baru dari lingkungan nyata. Data ini akan diolah menggunakan pola yang sudah dipelajari selama proses pelatihan.

5. Machine Learning Algorithm & Prediction

Model menggunakan algoritma machine learning untuk menghasilkan prediksi berdasarkan input data. Prediksi ini bisa berupa klasifikasi, rekomendasi, atau nilai tertentu, tergantung tujuan dari model.

6. Manual Validation by Humans

Prediksi yang dihasilkan akan divalidasi secara manual oleh manusia untuk memastikan akurasi model. Feedback dari validasi ini penting untuk meningkatkan kinerja model di masa depan dengan melatih ulang algoritma jika diperlukan.

Baca juga: Rumus Simple Random Sampling dan Contoh Penggunaannya

Jenis-Jenis Machine Learning​

Sumber: Canva

Machine learning itu nggak cuma punya satu cara kerja, lho. Ada berbagai jenis yang masing-masing punya "gaya" belajar sendiri. 

Ibaratnya, kayak metode belajar manusia—ada yang suka baca buku, ada yang lebih paham kalau praktek langsung. Yuk, kenalan sama jenis-jenis machine learning biar makin paham!

1. Supervised Learning

Jenis ini ibarat belajar dengan guru. Model diajari pakai data yang sudah ada labelnya, misalnya gambar kucing diberi label "kucing" dan gambar anjing diberi label "anjing." 

Model belajar dari pola ini untuk bisa mengenali data baru. Contoh aplikasinya adalah klasifikasi email jadi "spam" atau "bukan spam."

2. Unsupervised Learning

Kalau yang ini belajar tanpa guru. Model dikasih data tanpa label, jadi harus cari pola sendiri. 

Misalnya, model bisa mengelompokkan pelanggan e-commerce berdasarkan kebiasaan belanja mereka. Cocok banget buat clustering atau segmentasi data!

3. Reinforcement Learning

Ini kayak main game. Model belajar dari trial and error, jadi setiap kali berhasil, dia dapat "reward," dan kalau gagal, dia diperbaiki. 

Contohnya adalah algoritma yang mengontrol kendaraan otonom atau AI untuk main game seperti catur.

4. Semi-Supervised Learning

Jenis ini gabungan antara supervised dan unsupervised. Model dikasih data yang sebagian ada labelnya dan sebagian nggak. 

Tujuannya biar tetap bisa belajar walau label datanya nggak lengkap. Biasanya dipakai di aplikasi yang datanya banyak tapi pelabelannya mahal atau sulit.

5. Self-Supervised Learning

Jenis ini lagi nge-trend! Model belajar dari data yang nggak ada label tapi bisa bikin tugas pelatihan sendiri. 

Contohnya adalah model seperti GPT, yang belajar memahami bahasa dari data teks besar tanpa supervisi langsung.

Baca juga: Scatter Plot: Pengertian, Fungsi, Cara Membuat, dan Contoh

Gaji Machine Learning Engineer​

Gaji seorang Machine Learning Engineer di Indonesia bervariasi tergantung pada lokasi, pengalaman, dan perusahaan tempat bekerja. Berikut adalah perkiraan gaji berdasarkan data dari Glassdoor:

Indonesia:

1. Jakarta: Total gaji bulanan diperkirakan sekitar IDR 12.833.333, dengan gaji pokok rata-rata IDR 10.500.000 (Sumber: Glassdoor)

Faktor-faktor yang Mempengaruhi Gaji:

1. Pengalaman Kerja: Semakin banyak pengalaman, biasanya gaji yang ditawarkan lebih tinggi.
2. Pendidikan: Gelar yang lebih tinggi atau sertifikasi khusus dapat meningkatkan nilai tawar.
3. Lokasi: Kota besar seperti Jakarta cenderung menawarkan gaji lebih tinggi dibandingkan daerah lain.
4. Perusahaan: Perusahaan multinasional atau startup teknologi sering menawarkan kompensasi lebih kompetitif.

Perlu dicatat bahwa angka-angka di atas adalah estimasi dan dapat berbeda berdasarkan faktor-faktor tersebut.

Baca juga: Pie Chart Adalah: Pengertian, Fungsi, Kelebihan, dan Contoh

Contoh Machine Learning​

Sumber: Canva

Pernah nggak kamu sadar kalau teknologi di sekitar kita makin pintar dan “ngeh” sama kebutuhan kamu? 

Itu semua karena machine learning yang diterapkan di berbagai aspek kehidupan. Yuk, cek beberapa contoh konkretnya biar lebih kebayang gimana machine learning bekerja!

1. Rekomendasi Produk di E-Commerce

Ketika kamu belanja online, platform seperti Tokopedia atau Shopee sering banget ngasih rekomendasi produk yang pas banget sama selera kamu. 

Itu karena algoritma machine learning menganalisis riwayat belanja kamu dan mencocokkan dengan produk yang mungkin kamu suka.

2. Deteksi Wajah di Smartphone

Teknologi pengenalan wajah (face recognition) di ponsel pintar seperti iPhone atau Android adalah hasil kerja machine learning. 

Model dilatih untuk mengenali fitur wajah pengguna, sehingga bisa membuka kunci ponsel hanya dengan melihat layar.

3. Prediksi Cuaca

Machine learning juga digunakan dalam meteorologi untuk memprediksi cuaca. Dengan menganalisis pola dari data cuaca sebelumnya, model dapat memberikan prediksi yang lebih akurat tentang hujan, suhu, atau badai.

4. Navigasi dan Transportasi (Google Maps)

Saat kamu menggunakan Google Maps untuk mencari rute tercepat, machine learning memproses data lalu lintas real-time dan riwayat perjalanan untuk merekomendasikan rute paling efisien. Bahkan, prediksi waktu tiba juga didasarkan pada algoritma pintar.

5. Asisten Virtual (Siri, Alexa, Google Assistant)

Asisten virtual seperti Siri dan Alexa memanfaatkan machine learning untuk memahami perintah suara kamu. 

Mereka belajar dari pola bicara dan preferensi pengguna untuk memberikan jawaban atau tindakan yang lebih akurat.

6. Deteksi Penipuan di Bank

Machine learning digunakan oleh bank untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Model ini belajar dari pola transaksi sebelumnya dan akan memberi peringatan jika ada aktivitas yang tidak biasa, seperti kartu kredit yang digunakan di lokasi tak biasa

Baca juga: Enkripsi Adalah: Pengertian, Cara Kerja, Jenis, dan Contohnya

Mau Paham Machine Learning Secara Mendalam? Kuasai Skill Masa Depan!

Warga Bimbingan, setelah mengenal pengertian, jenis, cara kerja, dan contoh machine learning, saatnya kamu melangkah lebih jauh untuk menguasai teknologi masa depan!

Yuk, ikuti Bootcamp AI Machine Learning di dibimbing.id! Belajar dari mentor ahli dengan kurikulum terlengkap: mulai dari pengenalan machine learning, pemrograman Python, analisis data, hingga penerapan algoritma machine learning dalam proyek nyata. Materi dirancang praktis, mudah dipahami, dan berbasis kebutuhan industri.

Bangun portofolio profesional, dapatkan bimbingan karier 1-on-1, dan bergabung dengan jaringan 700+ hiring partner kami. 90% alumni telah sukses bekerja di bidang data dan teknologi!

Tunggu apa lagi? Mulai perjalananmu sekarang! Kalau ada pertanyaan, konsultasi gratis dengan kami di sini—tim dibimbing.id siap membantu.

Bersama kami, #BimbingSampeJadi AI Machine Learning Engingeering yang ahli di bidang Machine Learning!

Referensi:

1. What is machine learning (ML)? [Buka]
2. Machine learning, explained [Buka]