Apa Itu Ensemble Learning? Jenis dan Manfaatnya dalam AI

Catatan Redaksi:

Artikel ini pertama kali diterbitkan pada November 2023 dan diperbarui pada 8 Mei 2025 untuk memastikan informasi tetap akurat dan relevan.

Ensemble learning adalah teknik yang menggabungkan beberapa model untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas prediksi. 

Warga Bimbingan, MinDi akan membantu kamu memahami bagaimana teknik ini memberikan hasil yang lebih andal dibandingkan model tunggal.

Teknik ini sangat efektif dalam meningkatkan kinerja model AI. Yuk, pelajari jenis-jenis dan manfaat ensemble learning lebih dalam bersama MinDi!

Baca juga : Panduan Lengkap Membuat Model Pada Machine Learning, Mudah!

Apa itu Ensemble Learning?

Ensemble learning adalah teknik dalam machine learning yang menggabungkan beberapa model untuk membuat prediksi yang lebih akurat dan stabil. 

Alih-alih mengandalkan satu model, ensemble learning menggabungkan kekuatan beberapa model untuk mengurangi kesalahan dan meningkatkan kinerja secara keseluruhan. 

Metode ini dapat digunakan untuk berbagai jenis masalah, baik klasifikasi maupun regresi. 

Dengan menggunakan pendekatan ini, model dapat mengatasi overfitting dan menghasilkan prediksi yang lebih handal.

Baca juga : Panduan Memilih Bootcamp AI & Machine Learning untuk Pemula

Jenis-jenis Ensemble Learning

Sumber: Canva

Warga Bimbingan, ensemble learning adalah teknik untuk meningkatkan akurasi dan stabilitas model. Berikut adalah jenis-jenisnya yang dapat mengoptimalkan performa model:

1. Bagging (Bootstrap Aggregating)

Bagging adalah teknik yang melibatkan pelatihan beberapa model dengan menggunakan data yang berbeda, yang diambil secara acak. 

Prediksi dari model-model ini kemudian digabungkan untuk menghasilkan hasil akhir yang lebih stabil. Metode ini membantu mengurangi varians dan overfitting pada model.

2. Random Forest

Random Forest adalah metode yang menggunakan bagging dengan membangun banyak pohon keputusan (decision trees). 

Setiap pohon dilatih dengan subset data yang berbeda, dan hasil akhir didapatkan dengan voting mayoritas. Teknik ini mengurangi varians tanpa risiko overfitting, menghasilkan model yang lebih stabil.

3. Boosting

Boosting adalah metode yang meningkatkan kinerja model secara bertahap, memberi lebih banyak perhatian pada data yang sulit diprediksi. 

Model-model yang lebih lemah diperbaiki secara iteratif untuk mengurangi kesalahan. Teknik ini sangat efektif dalam meningkatkan akurasi dengan menggabungkan kekuatan model-model sederhana.

4. Stacking

Stacking menggabungkan berbagai model yang berbeda dan menggunakan model meta untuk menggabungkan prediksi mereka. 

Model pertama (basis) menghasilkan prediksi, yang kemudian digunakan oleh model meta untuk menghasilkan prediksi akhir. Teknik ini meningkatkan akurasi dengan memanfaatkan keunggulan berbagai model.

5. Voting

Voting menggabungkan hasil dari beberapa model dengan memilih hasil yang paling sering dipilih (hard voting) atau probabilitas tertinggi (soft voting). 

Teknik ini sangat berguna ketika ada beberapa model kuat yang bekerja bersama untuk mencapai hasil yang lebih baik. Voting adalah metode yang sederhana namun efektif dalam pengklasifikasian.

6. Blending

Blending mirip dengan stacking, tetapi menggunakan data uji untuk melatih model meta. Teknik ini lebih sederhana dan cepat dibandingkan stacking, namun tetap efektif dalam meningkatkan kinerja model. 

Blending memberikan hasil yang kuat dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model yang berbeda.

Baca juga : 5 Komponen Utama Kecerdasan Buatan dan Aplikasinya

Manfaat Ensemble Learning

Warga Bimbingan, berikut adalah empat manfaat utama yang bisa kamu dapatkan dengan menggunakan teknik ensemble learning:

1. Meningkatkan Akurasi Model

Ensemble learning dapat meningkatkan akurasi model dengan menggabungkan prediksi dari beberapa model yang berbeda. 

Dengan cara ini, kesalahan dari model individual dapat dikompensasi oleh model lainnya. Hal ini menghasilkan prediksi yang lebih tepat dan dapat diandalkan dibandingkan dengan model tunggal.

2. Mengurangi Overfitting

Dengan menggabungkan berbagai model, ensemble learning dapat membantu mengurangi overfitting, yaitu ketika model terlalu menyesuaikan diri dengan data latih. 

Beberapa model yang lebih sederhana cenderung tidak terjebak pada fluktuasi data, sehingga penggabungan ini membuat model lebih umum dan stabil. Ini membuat model lebih efektif saat dihadapkan pada data baru.

3. Meningkatkan Kestabilan Prediksi

Karena menggabungkan hasil dari beberapa model, ensemble learning meningkatkan kestabilan dalam prediksi. 

Ini mengurangi kemungkinan prediksi yang ekstrim atau tidak konsisten yang sering terjadi pada model tunggal. 

Kestabilan ini sangat penting dalam aplikasi yang membutuhkan keputusan yang sangat akurat dan dapat diandalkan.

4. Dapat Menggunakan Model yang Berbeda

Ensemble learning memungkinkan penggunaan berbagai jenis model dalam satu sistem pengujian. 

Model-model yang berbeda, seperti decision tree, support vector machines, atau neural networks, dapat digabungkan untuk memanfaatkan kelebihan masing-masing. 

Pendekatan ini memberikan fleksibilitas lebih dalam memilih model yang paling sesuai untuk masalah yang dihadapi.

Baca juga : Panduan Lengkap Belajar Prompt AI untuk Pemula, Udah Coba?

Contoh Algoritma Ensemble Learning

Sumber: Canva

Ensemble learning digunakan dalam berbagai algoritma untuk meningkatkan akurasi model. Berikut adalah beberapa contoh algoritma ensemble learning yang populer:

1. Random Forest

Random Forest adalah algoritma yang menggunakan banyak pohon keputusan (decision trees) untuk membuat prediksi. 

Setiap pohon dilatih dengan data yang berbeda dan menghasilkan prediksi masing-masing, yang kemudian digabungkan untuk mendapatkan hasil akhir. 

Teknik ini sangat efektif untuk mengurangi overfitting dan meningkatkan akurasi model secara keseluruhan.

2. AdaBoost

AdaBoost adalah algoritma boosting yang meningkatkan model secara bertahap dengan memberi bobot lebih pada data yang sulit diprediksi. 

Model pertama dilatih pada data yang ada, dan model berikutnya berfokus pada data yang sebelumnya salah diprediksi. 

Hasil akhir adalah kombinasi prediksi dari semua model yang dilatih, yang meningkatkan akurasi secara signifikan.

3. XGBoost

XGBoost adalah algoritma boosting yang sangat populer karena kecepatan dan efektivitasnya dalam menangani data besar. 

Algoritma ini menggunakan pendekatan boosting untuk meningkatkan kinerja model secara bertahap, namun lebih efisien dan lebih cepat dalam pemrosesan dibandingkan dengan AdaBoost. 

XGBoost sering digunakan dalam kompetisi data science karena kemampuannya menghasilkan model yang sangat akurat.

Baca juga : 13 Website AI Gambar Otomatis Terbaik untuk Membuat Gambar

Ingin Jadi AI & Machine Learning Engineer?

Setelah mempelajari konsep dasar machine learning dan ensemble learning adalah teknik yang menggabungkan model untuk meningkatkan akurasi, kini saatnya untuk mendalami lebih dalam di bidang AI!

Yuk, ikuti Bootcamp AI & Machine Learning Engineer di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari berbagai algoritma machine learning, teknik deep learning, serta penerapan AI dalam berbagai industri.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan praktis yang membantumu menguasai keterampilan AI dan machine learning secara komprehensif.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di dunia AI dan machine learning semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi di sini dan daftar sekarang di dibimbing.id untuk memulai perjalananmu menjadi seorang AI & Machine Learning Engineer profesional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. What is ensemble learning? [Buka]
2. Ensemble Learning [Buka]