Macam-Macam Algoritma Machine Learning Beserta Contohnya
Apa itu Machine Learning?
Machine Learning (ML) itu pada dasarnya adalah cara mengajari komputer buat belajar sendiri dari data yang ada. Jadi nggak perlu kita coding satu-satu untuk setiap hal yang mau dilakukan. Konsep ini sebenarnya sudah muncul dari tahun 1959, tapi baru sekarang booming karena data dan teknologi udah makin canggih.
Tiga Jenis Cara Belajarnya Machine Learning
Algoritma machine learning itu ada tiga kategori utama. Masing-masing punya gaya belajar yang berbeda, berikut jenis-jenisnya:
a. Supervised Learning
Jenis ini seperti kita saat belajar matematika yang sudah ada kunci jawabannya, terus dia belajar dari situ buat jawab soal baru yang mirip-mirip. Biasanya Supervised Learning dipakai untuk kasus-kasus seperti, prediksi harga rumah, bedain email spam atau bukan, diagnosa penyakit, atau deteksi transaksi yang mencurigakan di aplikasi banking.
b. Unsupervised Learning
Nah kalau yang ini kebalikannya. Komputer dikasih data mentah tanpa jawaban, lalu disuruh cari sendiri polanya. Seperti kamu disuruh membereskan lemari baju tapi nggak dikasih tau mau dikelompokkan gimana, ya kamu yang nentuin sendiri, mungkin bisa berdasarkan warna, jenis, atau ukuran. Biasanya Unsupervised Learning dipakai untuk kasus seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja, kasih rekomendasi produk, atau deteksi hal-hal yang aneh dalam sistem keamanan.
c. Reinforcement Learning
Ini mirip banget sama cara kita ngajarin kucing atau hewan peliharaan. Kalau dia lakukan yang bener, dikasih snack, kalau salah, ya nggak dapat apa-apa. Lama-lama dia ngerti mana yang harus dilakukan buat dapet hadiah. Reinforcement biasa dipakai untuk kasus seperti mobil yang bisa nyetir sendiri (self drive) atau yang sering dikenal dengan auto pilot, bisa juga untuk robot di pabrik, AI yang jago main game, atau bahkan untuk sistem trading otomatis.
Macam-Macam Algoritma yang Sering Dipakai
1. Linear Regression
Ini algoritma yang paling sering untuk memprediksi sesuatu. Contohnya dipake buat prediksi harga saham besok akan naik atau turun, kira-kira bulan depan jualan bisa laku berapa, atau estimasi budget iklan yang dibutuhin.
2. Logistic Regression
Meskipun namanya “regression”, ini sebenernya buat jawab pertanyaan yang cuma ada dua pilihan, ya atau tidak, iya atau nggak, 0 atau 1. Cara kerjanya menghitung peluangnya berapa persen. Contohnya dipakai untuk prediksi pelanggan bakalan pergi atau tidak, seseorang layak dikasih pinjaman atau tidak, atau hasil tes kesehatan positif atau negatif.
3. Decision Tree
Jenis ini seperti main tebak-tebakan. “Apakah, orangnya pria?” Iya. Apakah tingginya diatas 170cm? Nggak. “Apakah umurnya di atas 25 tahun?” Iya. Terus gitu sampai ketemu jawabannya. Visualnya juga gampang dimengerti karena bentuknya kayak pohon beneran. Decision Tree bisa dipakai untuk menentukan seseorang layak dikasih kredit atau tidak, sistem diagnosa penyakit, atau analisis kelayakan proyek bisnis.
4. Random Forest
Kalau Decision Tree itu satu pohon, Random Forest adalah hutan yang banyak pohon. Bayangin kamu nanya ke satu orang vs nanya ke 100 orang, mana yang lebih akurat? Pasti yang 100 orang kan? Karena bisa voting, nah Random Forest seperti itu. Random Forest bisa dipakai untuk prediksi mesin kapan akan rusak, klasifikasi tumor ganas atau jinak, atau forecast cuaca beberapa hari ke depan.
5. Support Vector Machine
Bayangin kamu punya kelereng merah dan biru yang dicampur di meja. SVM ini tugasnya nge-draw garis pemisah yang paling bagus di antara kelereng merah dan biru, dengan jarak yang sebesar mungkin. Jadi nanti kalau ada kelereng baru, langsung keliatan ini masuk kelompok merah atau biru. SVM bisa dipakai untuk face unlock di HP, klasifikasi email atau dokumen, pengenalan tulisan tangan di tablet.
6. K-Nearest Neighbors (KNN)
Ini prinsipnya: “teman-temanmu menentukan siapa kamu”. Jadi kalau data baru masuk, dia melihat siapa saja tetangga terdekatnya. Kalau mayoritas tetangganya kategori A, ya kemungkinan besar dia juga kategori A. KNN ini bisa dipakai untuk membuat rekomendasi untuk orang yang beli ini dan juga beli itu, di e-commerce, pengenalan pola, atau identifikasi tulisan tangan.
7. Naive Bayes
Algoritma ini bermain dengan probabilitas. Dia menghitung kemungkinan berdasarkan data yang sudah ada. Disebut “naive” karena dia menganggap semua hal itu independen, padahal di dunia nyata semuanya saling terpengaruh, tapi anehnya, meski asumsinya sederhana, hasilnya tetap bagus. Algoritma ini bisa dipakai untuk filter spam di email, analisis review pelanggan (suka atau tidak suka), atau klasifikasi artikel berita.
8. K-Means Clustering
Algoritma ini bekerja dengan cara mengelompokkan yang mirip-mirip jadi satu. Algoritmanya nyari “leader” dari setiap kelompok, terus masukin anggota-anggota yang cocok ke kelompok leader yang paling dekat. Algoritma ini cocok untuk segmentasi customer buat strategi marketing, kompresi ukuran gambar, dan analisis tren di media sosial.
9. Principal Component Analysis (PCA)
PCA bisa digunakan untuk reduksi dimensi, dengan menyederhanakan jumlah variabel data tanpa kehilangan informasi penting dari data tersebut. Membuang yang tidak penting, dan menyimpan data yang penting. Jadi datanya lebih simpel dan lebih berisi. PCA bisa dipakai untuk bikin visualisasi data, ekstraksi fitur dari foto.
10. Neural Network
Nah ini yang lagi banyak dipakai sekarang. Algoritmanya niru cara kerja otak manusia yang punya miliaran neuron yang saling menyambung. Ini termasuk Deep Learning yang lebih dalam lagi, banyak layer tersembunyi yang bikin dia bisa belajar hal-hal yang super kompleks. ini yang bikin AI bisa bikin gambar, dari teks, ngobrol seperti manusia, atau mengenali wajah. Cocok dipakai untuk computer vision kayak di mobil otonom atau Face ID, Penerjemah seperti Google Translate, Siri atau Alexa.
Kesimpulan
Machine learning sekarang udah ada di mana-mana. Dari aplikasi belanja online, kesehatan, finansial, sampai hiburan. Ngerti berbagai algoritma dan kapan harus pake yang mana itu skill yang super berguna di era digital ini.
Kalau kamu baru mau mulai belajar, santai aja. Nggak perlu langsung nyemplung ke yang susah-susah. Mulai dari yang gampang dulu kayak Linear Regression atau Decision Tree. Pahami konsepnya, praktekin langsung, baru deh naik level.
Kedepannya, ML bakal makin canggih dan makin banyak dipakai. Jadi sekarang waktu yang pas banget buat mulai belajar. Siapa tau nanti kamu bisa jadi bagian dari revolusi teknologi ini.
Jika kamu ingin mengembangkan skill Machine Learning secara terarah, Inixindo menyediakan pelatihan yang dapat membantu kamu memahami konsep, teknik, hingga praktik implementasinya.
