KOMPAS.com - Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Dengan kemampuan untuk menganalisis pola dan tren dalam data, machine learning telah menjadi teknologi yang sangat berpengaruh dan diterapkan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari.

Dari rekomendasi produk di platform belanja online hingga fitur pengenalan wajah pada smartphone, machine learning bekerja di balik layar untuk meningkatkan efisiensi dan memberikan pengalaman yang lebih personal bagi pengguna.

Lantas apa pengertian Machine Learning dan bagaimana contoh penerapannya di kehidupan sehari-hari, selengkapnya berikut ini ulasannya.

Definisi Machine Learning

Dilansir dari laman Tech Target, Machine Learning merupakan ilmu yang menciptakan algoritme yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

Proses ini melibatkan pemberian data kepada algoritma Machine Learning, yang kemudian digunakan untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi atau keputusan. Algoritme ini akan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya data yang diproses, memungkinkan komputer untuk beradaptasi dan belajar dari informasi baru.

Tipe-tipe Machine Learning

Machine Learning secara umum dibagi menjadi tiga jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dan jenis data yang tersedia:

Supervised Learning

Jenis Supervised Learning adalah model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Data ini disertai dengan label yang ingin diprediksi oleh model. Selama proses pelatihan, model belajar menghubungkan fitur input dengan label output.

Misalnya, deteksi spam pada email, penyaringan email) dan regresi (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi).

Unsupervised Learning

Unsupervised Learning melibatkan pelatihan model dengan data yang tidak memiliki label. Algoritme menganalisis data untuk menemukan pola, mengelompokkan data menjadi subset, atau mengurangi dimensi data.

Misalnya saja pengelompokan (misalnya, mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian), penambangan aturan asosiasi (misalnya, menemukan item yang sering dibeli bersama di keranjang belanja), dan pengurangan dimensi (misalnya, PCA, t-SNE).

Reinforcement Learning

Reinforcement Learning melibatkan pelatihan agen untuk membuat keputusan berdasarkan imbalan atau hukuman. Agen belajar mengambil tindakan dalam suatu lingkungan untuk memaksimalkan sinyal imbalan.

Contohnya melatih mobil otonom untuk menavigasi jalan dengan aman atau mengoptimalkan proses bisnis untuk meningkatkan efisiensi.

Semi-Supervised Learning

Semi-Supervised Learning menggabungkan elemen dari pembelajaran terawasi dan tak terawasi. Ini menggunakan sejumlah kecil data yang sudah diberi label dan sejumlah besar data tanpa label untuk melatih model.

Contohnya adalah klasifikasi gambar. Dalam skenario ini, model pertama-tama dilatih menggunakan kumpulan data kecil yang berisi gambar-gambar selebriti yang sudah diberi label. Setelah itu, model digunakan untuk memprediksi label pada kumpulan gambar besar yang belum diberi label.

Contoh penerapan Machine Learning di kehidupan sehari-hari

Rekomendasi produk dan konten

Platform e-commerce dan layanan streaming seperti Netflix atau Spotify menggunakan Machine Learning untuk memberikan rekomendasi yang relevan berdasarkan perilaku dan preferensi pengguna.

Contoh: Netflix merekomendasikan film dan acara TV yang mungkin Anda suka berdasarkan riwayat tontonan Anda, sementara Spotify menyarankan playlist dan lagu berdasarkan musik yang sering Anda dengarkan.

Pengenalan wajah dan sidik jari

Teknologi pengenalan wajah dan sidik jari memanfaatkan Machine Learning untuk mengidentifikasi dan memverifikasi identitas seseorang.

Contoh: Banyak smartphone modern menggunakan pengenalan wajah untuk membuka kunci perangkat Anda, dan sistem keamanan menggunakan pemindai sidik jari untuk akses yang lebih aman.

Asisten Virtual dan Chatbot

Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan chatbot di berbagai situs web menggunakan machine learning untuk memahami dan merespons pertanyaan atau perintah penggun

Contoh: Siri membantu Anda mencari informasi, mengatur pengingat, atau mengendalikan perangkat rumah pintar, sedangkan chatbot di layanan pelanggan membantu menjawab pertanyaan dan menyelesaikan masalah.

Deteksi penipuan dan keamanan

Machine learning digunakan untuk mendeteksi pola penipuan dan ancaman keamanan dengan menganalisis transaksi dan aktivitas yang mencurigakan.

Contoh: Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan algoritme untuk mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa dan memberi peringatan jika ada aktivitas yang mencurigakan pada akun Anda.

Penerjemahan bahasa

Aplikasi penerjemahan bahasa seperti Google Translate menggunakan Machine Learning untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan lebih akurat.

Contoh: Google Translate membantu Anda menerjemahkan teks, dokumen, atau bahkan percakapan langsung dalam berbagai bahasa, mempermudah komunikasi lintas bahasa.

Demikian ulasan mengenai definisi Machine Learning, jenis-jenis, dan contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari yang biasa kita temui. Semoga bermanfaat.

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

REPUBLIKA.CO.ID, JAKARTA -- Inovasi dalam dunia pendidikan terus berkembang seiring dengan kemajuan teknologi, terutama di era revolusi industri 4.0. Salah satu upaya untuk meningkatkan kualitas pendidikan adalah melalui penerapan e-learning berbasis website.

Inisiatif ini diimplementasikan di SMKN 53 Jakarta oleh sekelompok mahasiswa Universitas BSI (Bina Sarana Informatika), dengan menyerahkan secara langsung aplikasi E-Learning, pada Jumat (19/7/2024).

Grup GKGT yang terdiri dari Rahmat Fauzi Widianto, Muhammad Ridwan, dan Atikah Rahmawati dari Universitas BSI kampus Cengkareng, secara resmi menyerahkan hasil karya berupa website e-learning kepada pihak SMKN 53 Jakarta. Penyerahan ini turut dihadiri oleh Kaprodi Sistem Informasi Universitas BSI, Sriyadi dan Wakil Bidang Kurikulum SMKN 53 Jakarta, Titien Marlina.

Rahmat Fauzi Widianto, ketua kelompok tersebut, menyatakan bahwa e-learning ini merupakan kontribusi mahasiswa Universitas BSI dalam mendukung perkembangan teknologi digital dalam pendidikan.

"Adanya e-learning ini sangat mengoptimalkan kegiatan belajar mengajar di sekolah dan dapat diakses kapan saja tanpa adanya keterbatasan waktu. E-learning ini memiliki fitur absensi, materi dan tugas, penilaian, jadwal kegiatan ekstrakurikuler dan fitur raport," ungkap Rahmat dalam rilis yang diterima, Sabtu (10/8/2024).

Ia menjelaskan keunggulan dari adanya sistem e-learning berbasis website ini adalah memudahkan dan mengoptimalkan pengeloaan data absensi dan nilai pada proses pembukuan raport. Selain itu, siswa juga dapat mengakses materi pembelajaran di kelasnya secara fleksibel.

Dibawah bimbingan Herlambang Brawijaya selaku dosen pembimbing, Grup GKGT telah mendemontrasikan aplikasi ini, untuk menunjukkan kemudahan dan keefektifan penggunaan sistem e-learning ini dalam menunjang kegiatan di SMKN 53 Jakarta. Mulai dari sistem pembelajaran sampai pada sistem pengolahan data.

Menanggapi hal ini, Titien Marlina mengungkapkan terciptanya aplikasi e-learning ini sangat membantu dalam memonitor kegiatan belajar mengajar di sekolah.

"Kami sangat mengapresiasi inovasi yang dilakukan oleh mahasiswa Universitas BSI, karena sistem ini memberikan fleksibilitas dan efisiensi yang sangat dibutuhkan dalam proses pembelajaran di era digital ini," ungkap Titien.

Sementara itu, Herlambang Brawijaya mengaku sangat bangga dengan hasil kerja keras dan dedikasi para mahasiswa dalam mengembangkan aplikasi e-learning ini.

"Inovasi ini bukan hanya sebagai proyek akademik, tetapi juga kontribusi nyata bagi peningkatan kualitas pendidikan di SMKN 53 Jakarta," ujarnya.

Hal senada juga diutarakan oleh Sriyadi. Menurutnya, inisiatif yang dilakukan oleh mahasiswa Universitas BSI merupakan langkah konkret untuk meningkatakn kualitas pendidikan.

"Kami berharap aplikasi ini dapat memberikan manfaat besar bagi para siswa dan guru dalam proses belajar mengajar," tutupnya.