Pengertian Machine Learning dan Penerapannya di Kehidupan Sehari-hari

Machine learning atau pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk “belajar” dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Teknologi ini kini semakin dekat dengan kehidupan sehari-hari, bahkan sering kita gunakan tanpa disadari. Mulai dari rekomendasi film di Netflix, filter spam di e-mail, hingga sistem navigasi di Google Maps, semuanya menggunakan machine learning untuk memberikan pengalaman yang lebih cerdas dan personal bagi pengguna.

Lantas, apa sebenarnya pengertian machine learning dan bagaimana penerapannya dalam aktivitas harian pengguna? Selengkapnya berikut ini ulasannya. 

Apa itu Machine Learning?

Machine Learning (pembelajaran mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data dan pengalaman sebelumnya untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa diprogram secara eksplisit. 

Dengan kata lain, komputer tidak hanya mengikuti instruksi tetap, tetapi bisa mengembangkan sendiri “pemahamannya” terhadap data yang diberikan.

Misalnya, ketika kita menonton film di Netflix atau membuka YouTube, lalu muncul rekomendasi film atau video yang sesuai dengan selera kita, itu adalah hasil kerja machine learning.

Komputer menganalisis riwayat tontonan kita, mencari pola, lalu memprediksi konten apa yang mungkin kita sukai selanjutnya.

Bagaimana cara kerja Machine Learning?

Dilansir dari laman Spiceworks, proses machine learning dimulai dengan memberikan data pelatihan (training data) kepada sebuah algoritma. Dari data tersebut, komputer mulai mengenali pola, hubungan antar data, dan akhirnya membentuk sebuah model prediktif. 

Saat model ini menerima data baru, ia dapat memberikan prediksi atau keputusan berdasarkan pengalaman dari data sebelumnya.

Contohnya, jika pengguna memberikan ribuan gambar kucing dan anjing yang sudah diberi label, maka komputer akan belajar membedakan ciri-ciri masing-masing. Saat diberi gambar baru tanpa label, sistem dapat menebak apakah itu kucing atau anjing.

Jika prediksi belum akurat, model akan terus diperbaiki melalui proses belajar ulang menggunakan data tambahan. Inilah yang disebut proses iteratif dalam machine learning yaitu terus belajar, mengevaluasi, dan memperbaiki.

Jenis-jenis Machine Learning

Machine learning terbagi menjadi empat jenis utama, berdasarkan cara sistem belajar dari data:

Supervised Learning (Pembelajaran Terawasi)

Pada jenis ini, data pelatihan sudah diberi label. Sistem belajar dari data tersebut dan menghasilkan prediksi berdasarkan hubungan input-output yang diketahui. Contoh:

• Deteksi spam e-mail (email diberi label "spam" atau "bukan spam")
• Aplikasi prediksi cuaca
• Sistem klasifikasi foto (anjing vs kucing)

Unsupervised Learning (Pembelajaran Tak Terawasi)

Sistem diberikan data tanpa label, dan bertugas menemukan pola atau pengelompokan di dalamnya.

Contoh:

• Segmentasi pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja
• Rekomendasi produk baru tanpa perlu tahu preferensi awal pengguna
• Pengelompokan jenis musik berdasarkan audio

Semi-Supervised Learning

Gabungan dari supervised dan unsupervised learning. Sistem belajar dari campuran data berlabel dan tidak berlabel. Ini efisien ketika data berlabel sulit atau mahal didapatkan.

Contoh:

• Mengidentifikasi wajah terkenal di antara ribuan foto yang hanya sebagian sudah dilabeli
• Sistem pengenalan tulisan tangan

Reinforcement Learning (Pembelajaran Penguatan)

Sistem belajar dari umpan balik berupa reward (hadiah) atau punishment (hukuman). Biasanya digunakan pada robotik atau game, di mana sistem mencoba berbagai aksi dan belajar mana yang menghasilkan skor terbaik.

Contoh:

• Robot belajar berjalan
• Game AI (seperti AlphaGo milik Google DeepMind)
• Mobil otonom yang belajar menavigasi jalan

Penerapan Machine Learning di kehidupan sehari-hari

Saat ini, machine learning sudah digunakan di banyak aspek kehidupan. Berikut beberapa penerapannya yang paling nyata:

Kesehatan

• Prediksi penyakit: Machine learning membantu dokter menganalisis hasil tes dan data pasien untuk mendeteksi kanker, tumor otak, dan kondisi kronis lainnya lebih awal.
• Wearable devices: Jam tangan pintar seperti Fitbit dan Apple Watch menganalisis detak jantung, pola tidur, dan aktivitas harian.

Keuangan

• Deteksi penipuan: Bank menggunakan machine learning untuk menganalisis transaksi mencurigakan secara real-time.
• Rekomendasi investasi: Sistem bisa menyarankan waktu terbaik untuk membeli atau menjual saham berdasarkan analisis data pasar.
• Contoh nyata: PayPal memanfaatkan machine learning untuk mendeteksi transaksi palsu dan mencegah kerugian.

Ritel dan E-commerce

• Rekomendasi produk: Saat Anda melihat produk di aplikasi e-commerce, sistem akan menampilkan rekomendasi berdasarkan riwayat pencarian dan pembelianmu.
• Chatbot dan layanan pelanggan: Bot pintar seperti di aplikasi e-commerce menjawab pertanyaan pengguna secara otomatis.
• Penyesuaian harga otomatis: Sistem bisa menentukan harga optimal berdasarkan permintaan dan stok.

Transportasi

• Ride-hailing apps: Aplikasi seperti transportasi online menggunakan machine learning untuk memperkirakan tarif dinamis berdasarkan permintaan dan lokasi.
• Navigasi: Google Maps memprediksi waktu tempuh dan memilih rute tercepat berdasarkan data lalu lintas.
• Mobil otonom: Mobil seperti Tesla belajar dari lingkungan untuk mengambil keputusan saat berkendara.

Media Sosial

• Personalisasi konten: Facebook, TikTok, dan Instagram menyajikan konten sesuai minat pengguna.
• Pengenalan wajah otomatis: Fitur tag otomatis di foto menggunakan teknologi pengenalan wajah.
• Penyaringan konten negatif: Machine learning mendeteksi ujaran kebencian atau konten yang melanggar kebijakan platform.

Mengapa Machine Learning penting?

Dengan jumlah data yang semakin besar dari internet, sensor, aplikasi, dan perangkat pintar, machine learning menjadi kunci untuk mengelola dan memanfaatkan data secara efektif. Kemampuan komputer untuk belajar dari data membuat banyak proses menjadi lebih efisien, cepat, dan akurat dibandingkan dengan cara manual.

Di masa depan, machine learning diprediksi akan memainkan peran yang lebih besar dalam pendidikan, pertanian, hukum, bahkan seni dan musik. Kita tidak hanya akan menggunakan teknologi, tapi akan hidup berdampingan dengannya, seperti asisten pribadi digital yang tahu kebutuhan kita bahkan sebelum kita memintanya.

Demikian ulasan mengenai machine learning dan penerapannya di kehidupan sehari-hari. Semoga bermanfaat. 

Dapatkan update berita teknologi dan gadget pilihan setiap hari. Mari bergabung di Kanal WhatsApp KompasTekno.