Machine Learning (ML) adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan memperbaiki kinerjanya secara mandiri tanpa perlu diberi instruksi/program secara eksplisit. Sistem ini telah menjadi metode yang dominan dalam pengembangan AI modern. ML membangun model matematis berdasarkan pola data, misalnya untuk klasifikasi atau prediksi, sehingga sistem dapat melakukan estimasi baru berdasarkan pengalaman sebelumnya. 

Jenis-Jenis Machine Learning

1. Supervised Learning: Model dilatih dengan data berlabel. Sistem belajar dari contoh input-output untuk kemudian dapat melakukan prediksi terhadap data baru.
2. Unsupervised Learning: Model mencoba untuk menemukan pola atau struktur dalam data yang tidak berlabel, misalnya dalam pengelompokan (clustering).
3. Reinforcement Learning: Agen belajar melalui trial and error dengan diberikan sinyal umpan balik (reward) di lingkungan yang dinamis. Fokusnya adalah mengeksplorasi dan mengeksploitasi untuk memaksimalkan reward kumulatif. 

Proses Umum dalam Machine Learning

Siklus umum ML terdiri dari tahapan-tahapan berikut:

• Pengumpulan dan Persiapan Data: Membersihkan, menyeimbangkan, dan membagi data menjadi set pelatihan (80%) dan evaluasi (20%).
• Pemilihan Model dan Pelatihan: Memilih algoritma (linear, neural network, dan lain-lain), serta menyesuaikan bobot secara iteratif agar model semakin akurat.
• Evaluasi dan Penyesuaian: Menguji model pada data yang disisihkan untuk mengecek kinerja dan kemudian tuning parameter bila dibutuhkan.
• Penggunaan untuk Prediksi: Model yang matang siap digunakan untuk mengambil keputusan atau memprediksi dari data yang tersedia. 

Aplikasi Nyata Machine Learning

ML telah merambah ke berbagai bidang, seperti:

• Deteksi spam, rekomendasi konten (YouTube, Netflix), dan pencarian di internet.
• Diagnostik medis, seperti radiologi dan patologi mikroskopis.
• Kendaraan otonom, smart city, e-commerce, pertanian, serta cyber security system. 

Perkembangan Lanjutan dari Machine Learning

1. Deep Learning (DL): Turunan dari ML yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis (ANN) untuk menangkap pola kompleks dari data yang tidak terstruktur seperti gambar atau teks. DL seringkali lebih unggul dibandingkan teknik ML tradisional di berbagai kasus. 
2. Feature Learning: Teknik ini memungkinkan model untuk mengekstrak representasi penting dari data secara otomatis sebagai ganti dari teknik manual. Bisa berupa pendekatan supervised, unsupervised, atau self-supervised, seperti pada word embeddings atau autoencoders. 

Manfaat dan Tantangan dari Machine Learning

• Manfaat: ML memungkinkan otomatisasi keputusan secara cepat dan akurat dalam skala yang besar, yang tidak akan bisa dicapai jika dilakukan secara manual oleh manusia. Contohnya, seperti Google Translate, rekomendasi konten, deteksi fraud, dan diagnosa medis.
• Tantangan:

1. Overfitting: model terlalu baik dalam data pelatihan, namun buruk dalam generalisasi.
2. Bias & Fairness: model dapat mereproduksi ketidakadilan sosial jika data tidak adil. Terdapat banyak penelitian mitigasi seperti pra-pemrosesan, in-processing, dan post-processing. 

    Machine Learning (ML) dapat memprediksi maupun mengambil keputusan tanpa instruksi eksplisit. Teknologi ini dapat digunakan di berbagai bidang seperti rekomendasi konten, diagnosa medis, maupun kendaraan otonom, serta terus berkembang melalui teknik seperti deep learning. Meskipun memiliki kecepatan dan akurasi tinggi dalam skala besar, namun ML masih menghadapi tantangan seperti overfitting dan bias. Dengan pengelolaan data dan metode mitigasi yang tepat, ML dapat memberikan hasil yang adil dan andal, serta berpotensi besar untuk terus mengubah berbagai aspek kehidupan manusia pada masa depan.

Referensi:

Nichols, James A., Chan, Hsien W., Bake, Matthew. (2018). Machine learning: applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis. PubMed Central. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6381354/

Brown, Sara. (2021, April 21). Machine learning, explained. MANAGEMENT SLOAN SCHOOL. Diakses pada 11 Agustus 2025, dari: https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/machine-learning-explained

Jones, Cleve., Vargas, Carolina., Vincent, Matthew. (2023, July 20). Graphic: How machines learn. FINANCIAL TIMES. Diakses pada 11 Agustus 2025, dari: https://www.ft.com/content/6692ba73-fa71-45db-881c-0be221495b3a

Caton, Simon., Haas, Christian. (2020). Fairness in Machine Learning: A Survey. Cornell University. https://arxiv.org/abs/2010.04053

(Nadine)

❮ ❯

×

Facebook

WhatsApp

X

LinkedIn

Copy Link