Machine Learning : Pengertian, Proses Kerja, Kegunaan & Contoh dalam Kehidupan

Machine learning adalah wujud teknologi mutakhir yang sebenarnya kini akrab dan sangat mudah kita temukan dalam kehidupan. 

Sayangnya, banyak yang belum tahu apa itu machine learning. Padahal, wawasan tentang hal ini menarik untuk manusia pelajari.

Apakah kamu mau tahu tentang machine learning ini? Bagaimana proses kerjanya, kegunaan, serta contohnya dalam kehidupan sehari hari?

Jika memang ingin tahu, kamu bisa meluangkan waktu beberapa menit untuk membaca artikel dari Tugas Karyawan ini. Baca baik baik ya..

Pengertian Machine Learning

Machine learning atau pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). 

Fokus machine learning yakni membangun aplikasi yang memiliki kemampuan untuk mempelajari data sekaligus meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu, bahkan secara otomatis (tanpa diprogram).

Aplikasi dapat melakukan itu setelah melalui proses melatih algoritma agar mampu menemukan pola pola yang terdapat dalam data. 

Semakin lama pelatihan ini diulang, maka semakin algoritma machine learning akan semakin hebat dalam menilai data sesuai keperluannya. 

Sejarah Machine Learning

Sebagaimana kami kutip dari artikel di Departemen Teknik Elektro dan Informatika UGM, Machine learning sejatinya merupakan teknologi yang sudah manusia impikan sejak zaman Yunani Kuno.

Hal ini tercermin dari sebuah mitos Yunani yang menyebut satu mesin bernama Talos, semacam robot perunggu yang dalam gambarannya mampu melindungi daratan Eropa.

Namun titik terang terwujudnya mesin dengan kemampuan pintar baru ada saat komputer ditemukan. 

Sejak kemunculannya, banyak ilmuwan dan insinyur bertanya tanya, “Apakah kelak komputer ini bisa berpikir layaknya manusia?”

Nyatanya, hal ini berhasil terwujud ketika dunia menemukan AI (Artificial Intelligence). Nah, machine learning ini sendiri adalah cabang dari AI.

Perusahaan teknologi internasional, IBM, tercatat sebagai salah satu peletak tonggak teknologi ini. Pada tahun 1959, mereka menerbitkan jurnal yang menginvestasikan machine learning pada permainan catur.

Program buatannya bisa membuat komputer bermain catur sendiri dan terus bertambah kemampuannya dari pembacaan terhadap data data.

Selanjutnya, banyak ilmuwan yang memperkenalkan program program lebih canggih.

Bahkan, IBM pada tahun 1997 membuat program komputer pemain catur yang mampu mengalahkan juara dunia catur saat itu, yakni Kasparov.

Teknologi menjadi semakin canggih lagi pada tahun 2006, saat muncul istilah deep learning yang memungkinkan komputer dapat membaca sekaligus membedakan antara teks dan objek pada gambar dan video.

Kini, semakin banyak sekali wujud machine learning yang kita temui dalam kehidupan sehari hari.

Cara Kerja Machine Learning

Bagaimana cara kerja machine learning sehingga komputer atau aplikasi bisa belajar bahkan dalam hal tertentu lebih pintar dari manusia?

IBM menyebutkan bahwa manusia sebagai pembuat program harus melalui 4 proses utama terlebih dahulu. Kenyataannya mungkin agak rumit dan membutuhkan ilmu serta waktu untuk membuat program semacam ini.

Namun, secara sederhana, 4 langkah tersebut antara lain.

1. Memilih dan mempersiapkan kumpulan data pelatihan

Jika manusia belajar dari buku, ceramah, workshop, atau perkuliahan, maka mesin bisa belajar dari data.

Baca Juga:  Kompensasi: Pengertian, Jenis, Contoh, Tujuan, dan Cara Penentuan

Tahapan paling awal dalam proses menciptakan machine learning adalah mengumpulkan data data yang nantinya akan diserap oleh model algoritma yang manusia tentukan.

Faktanya, data ini juga ada jenis jenisnya.

Ada daya yang memiliki label untuk membedakan klasifikasi serta fitur setiap data, ada juga yang tak berlabel sama sekali. Tentu saja cara mengolah dan melatih nya juga berbeda. 

2. Memilih algoritma untuk dijalankan pada kumpulan data pelatihan

Setelah data data tersedia, maka saatnya untuk memilih jenis algoritma untuk dijalankan pada data yang terkumpul.

Model algoritma machine learning ini juga bermacam macam. Pembuat program bisa memilihnya sesuai dengan keinginan.

Untuk melatih data data yang memiliki label misalnya, ada beberapa jenis algoritma seperti:

  • Algoritma regresi
  • Pohon keputusan
  • Algoritma berbasis instan

Sedangkan untuk melatih data tak berlabel, ada jenis jenis algoritma misalnya:

  • Algoritma pengelompokan
  • Jaringan saraf
  • Algoritma asosiasi

3. Melatih algoritma untuk dapat membuat model

Tahapan selanjutnya, adalah melatih algoritma. Tahapan ini tentu saja perlu pembuat program lakukan secara berulang ulang.

Mereka coba menerapkan algoritma pada data data dan melihat output (hasil) pembacaan data dari algoritma yang sudah terpilih. Setelah itu, output tersebut dibandingkan dengan hasil seharusnya.

Ketika hasilnya masih kurang pas, maka programmer bisa menyesuaikan bias serta bobot dalam algoritma yang mereka susun  untuk menghasilkan hasil yang lebih akurat dan benar.

4. Menggunakan dan menyempurnakan model

Terakhir, adalah melakukan penyempurnaan dengan cara menjalankan algoritma pada kumpulan data baru (Bukan data yang sudah terpakai saat latihan).

Hal ini perlu dilakukan untuk memastikan akurasi dari hasil belajar algoritma dan model yang sudah terpilih. Untuk selanjutnya dapat manusia gunakan dalam kehidupannya.

Kegunaan Machine Learning

Untuk menggambarkan betapa pentingnya machine learning dalam kehidupan manusia, kamu bisa melihatnya dari banyaknya kegunaan machine learning.

Setidaknya, ada beberapa manfaat dari teknologi ini, utamanya bila perusahaan atau bisnis tertentu menggunakannya. 

Manfaat machine learning sebagaimana Outsource2india jelaskan antara lain:

1. Menyederhanakan kegiatan pemasaran dan membantu meningkatkan akurasi perkiraan penjualan

Dengan menjalankan machine learning, kegiatan perusahaan akan terbantu. ML bisa membantu perusahaan menggunakan data komprehensif dalam jumlah tak terbatas.

Dari sana, bisnis juga sekaligus mampu membaca serta mengidentifikasi perilaku pelanggan dari data data. 

ML juga bisa membantu memprediksi apa yang kira kira paling relevan dengan kebutuhan dan persona pelanggan.

Cara kerja ML semacam ini yang Facebook atau Google gunakan dalam platform iklannya. Mereka punya ML yang mampu mempelajari karakter dari penggunanya, sehingga bisa menampilkan iklan yang paling sesuai dengan user nya.

Maka biasanya kalau kamu habis baca seputar HP terbaru di Google, maka kamu akan sering dapat iklan tentang HP juga setelahnya. Iya kan?

2. Memfasilitasi Prediksi serta Diagnosis Medis secara Akurat

Bukan hanya bisnis komersial, faktanya ML juga bisa berguna jika lembaga atau perusahaan medis mau menerapkannya.

Machine learning dapat dimanfaatkan untuk memberikan identifikasi yang akurat bagi pasien dengan risiko tinggi. Bahkan, bisa juga membantu memberi rekomendasi obat paling pas.

Hal di atas dimungkinkan ketika lembaga kesehatan ini mengumpulkan data dan catatan pasien secara anonim sebagai bahan belajar machine learning.

Keren ya?

3. Menyederhanakan dokumentasi intensif waktu dalam proses entri data

Problem konvensional yang kerap ada dalam proses entri data adalah soal duplikasi serta tidak akuratnya data.

Padahal, perusahaan atau organisasi yang membutuhkan entri data perlu memastikan semua datanya akurat dan sesuai keinginan.

Sebenarnya, machine learning juga dapat jadi solusi. Machine learning dengan model prediktif bisa diterapkan untuk membuat setiap data yang masuk benar benar akurat,

4. Melakukan deteksi spam dengan mudah

Sebagai pengguna email, mungkin ada di antara kamu yang bertanya tanya, “Mengapa terkadang ada email yang masuk ke menu spam/ sampah? Kok tidak ada di inbox?”

Tahukah kamu, itu semua adalah hasil kerja dari machine learning.

Dengan kemampuan deteksi terhadap konten konten yang kerap berlalu lalang di platform email, ML terlatih untuk membedakan mana pesan yang benar benar pesan dan mana yang spam.

Ciri dari pesan spam ini juga mungkin platform email melalui ML nya revisi dari waktu ke waktu. Dengan demikian, pengguna email tak merasa kesal dengan banyaknya email tak berguna yang notifikasinya mungkin mengganggu.

Baca Juga:  Mengenal Employment Risk dan Penerapannya di Dunia Kerja

5. Melakukan segmentasi pelanggan secara lebih baik dan memprediksi umurnya dengan akurat

Sasaran pemasaran yang tepat akan meningkatkan kualitas penjualan perusahaan. Terutama soal efektifitas dan efisiensi kegiatan promosi.

Dengan bantuan dari machine learning, perusahaan bisa membaca serta mempelajari pola serta perilaku audiens dan pelanggannya.

Walhasil, setiap konten promosi bisa sampai ke orang dengan rasio konversi penjualan lebih tinggi.

6. Memberikan rekomendasi produk yang tepat

Bagi para pemasar, baik yang menggunakan pola upselling maupun cross selling, ML juga bisa membantu menghimpun, mempelajari, sekaligus menganalisis riwayat pembelian pelanggan yang berinteraksi dengannya.

Dari pembacaan terhadap pola pola itu, maka perusahaan bisa memberikan penawaran produk yang pas sesuai data pelanggannya.

Cara ini jelas membuat kegiatan pemasaran jadi terbantu bukan?

Selain keenam poin di atas, masih banyak kegunaan lainnya. Namun sepertinya keenam hal tersebut sudah menggambarkan secara jelas bahwa machine learning ini memang teknologi yang sangat berguna.

Contoh Machine Learning dalam Kehidupan Sehari hari

Kami sudah singgung sebelumnya, bahwa machine learning kini menjadi bagian dekat dengan kehidupan manusia.

Beberapa produknya juga mungkin kamu gunakan dalam keseharian. 

Mau tahu apa saja? Berikut beberapa contoh machine learning tersebut:

1. Asisten Digital

Kami yakin, sebagian besar dari kalian sangat akrab dengan produk ini.

Salah satu asisten digital paling populer adalah Google Assistant. Teknologi ML yang Google kembangkan bisa membuat sistem komputer memahami teks serta suara manusia.

Maka seolah olah, ketika kita menggunakannya, kita sedang berinteraksi dengan manusia. Padahal, jelas jelas itu mesin. Namun karena telah terlatih dan membaca banyak sekali data manusia, ML bisa melakukannya.

Bagi kamu yang sering bepergian, teknologi asisten digital juga ada pada wujud GPS yang bisa menyarankan kamu untuk belok kiri, lurus, atau kanan hingga sampai tujuan.

Nah, akrab pasti kan dengan produk ini?

2. Rekomendasi

Ketika kalian membuka satu blog atau situs perusahaan tertentu, apakah kalian pernah menjumpai kata kata serupa ‘rekomendasi’, ‘orang juga menyukai’ dan sejenisnya?

Di situs situs seperti Netflix, Spotify, Youtube, layanan ritel, situs lowongan kerja, situs berita, dan bahkan blog pribadi, biasanya yang begini ada.

Ketika kamu selesai nonton film yang satu, kamu juga dapat rekomendasi untuk nonton film lain dengan kategori mirip dengan film yang sudah kamu tonton.

Tahukah kamu, itu juga merupakan hasil kerja ML?

Para pengelola situs tersebut memanfaatkan teknologi machine learning untuk mereka terapkan dalam situsnya. Dengan demikian, user yang menggunakannya bisa terbantu dalam menemukan hal hal sesuai kebutuhannya.

3. Chatbots

Pernahkah kamu mulanya mengira sedang berkirim pesan dengan manusia ternyata belakangan kamu sadar itu chatbots?

Untuk efisiensi biaya pegawai, terutama customer service, sebagian bisnis menggunakan aplikasi chat robot. Dengan bantuan chatbots, pesan dapat dibalas secara otomatis.

Bahkan kerennya, ada juga chatbot yang bisa menjawab seolah olah benar sedang menanggapi kita sebagai manusia.

Dalam proses pembuatan machine learning pada chatbots, aplikasi ini diminta untuk belajar memproses bahasa alami manusia dan jaringan saraf untuk mampu menafsirkan input sehingga bisa merespon dengan pas.

Baca Juga:  Pengertian, Prinsip, dan 5 Contoh Komunikasi Bisnis Islam

4. Iklan Online Kontekstual

Ketika kamu membuka situs ini, kamu menemukan iklankan? Hal sama juga lazim kamu temukan ketika membuka situs situs online lain.

Benar kan?

Pertanyaannya, sering tidak kamu mendapati iklan yang muncul itu pas dengan apa yang kamu pikirkan, pas dengan kebutuhan, atau pas dengan kebiasaanmu?

Jika sering atau setidaknya pernah, maka ketahuilah bahwa itu juga kerjaan dari machine learning.

Layanan layanan internet raksasa dengan fitur seperti Google, Facebook, atau Instagram membangun machine learning yang mempelajari data seluruh pengguna nya.

Jadi, mereka bisa memberikan iklan iklan relevan kepada user. 

Dalam konteks bisnis, ini jelas meningkatkan nilai manfaat bagi pengiklan. Dengan kemampuan ini, maka layanan iklan semacam Google ads atau Facebook ads bisa memuaskan konsumennya.

5. Mendeteksi penipuan

Bagi pengguna kartu kredit atau debit yang kartunya dicuri, bank sebagai lembaga yang menerbitkannya juga biasanya menerapkan machine learning.

ML bisa mendeteksi bahwa penggunanya sedang menipu dari pembacaan pola pola dan perilaku yang menyimpang dari biasanya.

Hal ini jelas membantu memberikan rasa aman dan bisa mencegah tindak kriminal besar terjadi.

Biasanya, ML juga terus dilatih dan dievaluasi agar bisa mendeteksi pola pola baru. Faktanya para penjahat juga semakin canggih dan terus belajar, jadi ML harus mengimbanginya.

6. Keamanan cyber

Maraknya penggunaan fasilitas cyber atau internet, otomatis berimbas juga pada kejahatan di dunia cyber.

Mulai dari hacking, phising, pencurian data, serangan virus dan lainnya menjadi masalah besar yang menghantui pengguna internet.

Untuk mencegah dan menanggulangi itu semua, maka muncul juga teknologi ML yang membantu pengguna internet dalam mendeteksi berbagai bahaya yang mengancamnya.

Dengan demikian, sebagai user kamu bisa mendapatkan peringatan atau laporan dari bahaya bahaya ancaman semacam ini.

Kamu pernah kan dapat peringatan untuk tak mengunjungi situs tertentu? Mungkin juga pernah dapat peringatan bahwa situs itu bahaya dan mengandung virus?

Lagi lagi, itu kerjaan machine learning.

7. Analisis Citra Medis

Ketika volume data serta jenis pencitraan medis semakin banyak, maka ini juga memberi peluang bagi perusahaan medis untuk melakukan diagnosis dengan machine learning.

Dalam dunia medis, data yang robot seperti ML hasilkan bisa jadi lebih bermanfaat karena cenderung bisa lebih akurat. Berbeda dengan manusia yang kemungkinan salahnya bisa jadi sedikit lebih tinggi.

Maka machine learning juga digunakan untuk mengekstrak fitur serta informasi dari gambar medis untuk memberikan hasil diagnosis yang akurat.

Ada dua model learning yang kerap digunakan pada bidang medis, yakni CNN dan RNN.

8. Self Driving pada Mobil

Di Indonesia, barangkali mobil dengan teknologi self driving (bisa maju secara otomatis) tanpa ada orang menyetir belum ada (atau masih sedikit sekali beredar), namun di luar negeri sudah banyak.

Di negara negara yang sudah banyak memberi ruang bagi mobil dengan teknologi semacam ini, keamanan pengemudi jadi meningkat.

Nah, tahukah kamu, ini juga merupakan bagian dari wujud machine learning lho.

ML telah terlatih dan terus melatih diri dengan terus menerus mengidentifikasi berbagai objek di sekitar mobil. ML juga belajar memprediksi bagaimana objek objek akan berubah atau bergerak.

Bukan hanya itu, ML bisa membantu mobil untuk bisa sampai ke arah tujuan yang manusia sudah atur.

Peran algoritma yang pengembangnya gunakan telah memungkinkan kecanggihan itu ada. From impossible to possible.

Penutup

Jelas sudah machine learning merupakan teknologi yang kueren banget. Berbagai kegunaannya benar benar membantu kehidupan manusia. Segala sesuatu yang dulunya orang anggap tak mungkin, bisa menjadi mungkin dengan keberadaannya.

Namun tetap saja, machine learning adalah wujud teknologi. Selalu ada sisi positif dan negatif. Sebagai manusia, kita manfaatkan yang baik baiknya.

Share:

Tinggalkan komentar