Machine Learning: Teknologi Canggih di Balik Aplikasi Sehari-hari

Suka pakai Spotify, Netflix, ChatGPT? Nah, itu semua bisa dikategorikan sebagai machine learning, lho.

Pernah dengar istilah machine learning tapi masih bingung artinya apa? Tenang, kamu nggak sendirian. Banyak orang mengira ini cuma istilah rumit di dunia teknologi, padahal sebenarnya konsepnya sudah banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari.

Sering sekali bisa dilihat mulai dari rekomendasi film di Netflix, iklan yang muncul di media sosial, sampai deteksi spam di email.

• Apa Itu Machine Learning?

• Jenis-jenis Algoritma dalam Machine Learning

• Machine Learning di Kehidupan

Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara langsung. Jadi, alih-alih diberi instruksi satu per satu, komputer akan “belajar sendiri”.

Komputer akan melihat dari pola yang ada di dalam data, lalu membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola tersebut.

Teknologi ini nggak hanya dipakai oleh perusahaan teknologi besar. Sekarang, banyak bisnis, kreator konten, bahkan aplikasi sehari-hari yang sudah memanfaatkan machine learning untuk membuat layanan mereka lebih pintar dan personal.

Nah, buat kamu yang lagi belajar menggunakan AI, jangan sampai internet jadi penghalang kamu, ya. Kamu bisa aktifkan berbagai macam paket internet sesuai kebutuhan kamu di aplikasi MyTelkomsel.

Sekarang kita simak penjelasan sederhana tentang machine learning, yuk.

Baca Juga 10 Contoh Brainware Tepat untuk Kebutuhan Perusahaan

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah sebuah teknologi yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kemampuannya seiring waktu tanpa harus diprogram ulang secara manual. 

Bayangkan kamu mengajari komputer cara mengenali gambar kucing. Kamu cukup menunjukkan banyak contoh gambar kucing dan bukan kucing, lalu sistem akan mempelajari pola-pola dari gambar tersebut. 

Semakin banyak data yang diberikan, semakin akurat sistem dalam mengenali kucing. Berbeda dengan program biasa yang butuh instruksi spesifik untuk setiap langkah, machine learning bekerja berdasarkan pola dan pengalaman. 

Sistem ini akan terus “berlatih” dari data yang ada, lalu membuat keputusan atau prediksi sendiri.

Itulah sebabnya kenapa kamu bisa dapat rekomendasi lagu yang sesuai selera, atau iklan produk yang terasa “pas banget” semua itu karena sistemnya sudah belajar dari perilaku kamu sebelumnya.

Secara teknis, machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI), dan punya banyak jenis serta pendekatan. Tapi tenang, kamu nggak perlu jadi ilmuwan data untuk mulai memahami konsep dasarnya. 

Kamu tahu bahwa machine learning ada di balik banyak teknologi cerdas yang kamu pakai sehari-hari dan perannya bakal terus berkembang ke depan.

Jenis-jenis Algoritma dalam Machine Learning

Dalam dunia machine learning, ada beberapa jenis algoritma yang sering digunakan untuk memecahkan berbagai jenis masalah. 

Masing-masing punya cara kerja dan fungsi yang berbeda, tergantung dari apa yang ingin diprediksi atau dipelajari oleh sistem. Nah, berikut beberapa algoritma yang paling umum dan bagaimana cara kerjanya secara sederhana.

1. Neural Networks

   Algoritma ini terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Ia terdiri dari banyak “node” (titik pemrosesan) yang saling terhubung, dan sangat bagus untuk mengenali pola. 

    

   Neural networks sering dipakai dalam teknologi seperti terjemahan otomatis, pengenalan wajah, suara, hingga pembuatan gambar digital.

    

2. Linear Regression

   Cocok untuk memprediksi angka. Misalnya, kamu ingin tahu harga rumah di suatu daerah algoritma ini akan melihat data historis dan mencari hubungan antara harga dengan faktor lain seperti luas tanah atau lokasi. Hasilnya adalah prediksi dalam bentuk angka.

    

3. Logistic Regression

   Mirip seperti linear regression, tapi hasilnya bukan angka, melainkan kategori seperti “ya” atau “tidak”. Contoh penerapannya sederhana adalah untuk mendeteksi apakah sebuah email adalah spam atau bukan.

    

4. Clustering

   Kalau algoritma sebelumnya butuh data yang sudah diberi label (supervised learning), clustering bekerja tanpa label (unsupervised learning). Ia mengelompokkan data berdasarkan kesamaan pola. 

    

   Berguna banget untuk menemukan hal-hal yang mungkin luput dari pengamatan manusia.

    

5. Decision Trees

   Seperti namanya, algoritma ini bekerja dengan membuat rangkaian “pertanyaan” bercabang untuk sampai pada suatu keputusan. Misalnya, jika A maka ke B, jika tidak maka ke C, dan seterusnya. 

    

   Mudah dipahami dan cocok untuk menjelaskan proses pengambilan keputusan secara visual.

    

6. Random Forests

   Ini adalah versi “tim kerja” dari decision trees. Alih-alih mengandalkan satu pohon keputusan, random forests menggabungkan banyak pohon dan mengambil suara terbanyak untuk menghasilkan keputusan akhir. 

    

   Hasilnya biasanya lebih akurat dan stabil dibanding satu pohon saja.

    

Baca Juga: Mau Jawaban Cepat dan Seru? Coba Grok AI Sekarang Juga!

Machine Learning di Kehidupan

Machine learning dalam kehidupan sehari-hari ternyata lebih dekat dari yang kita kira. Saat kamu mengetik sesuatu di Google, mendengarkan musik di Spotify, atau belanja online semua itu menggunakan algoritma machine learning.

Generative AI Membuat teks, gambar, video, atau kode dari prompt pengguna. Contoh: ChatGPT dan Claude.ai.

1. AI Agents 

   Program AI yang bisa menjalankan tugas sendiri tanpa campur tangan manusia, seperti mengatur workflow otomatis.

    

2. Speech Recognition 

   Mengubah ucapan jadi teks. Digunakan di fitur voice search seperti Siri atau Google Assistant.

    

3. Customer Service Chatbot 

   Menjawab pertanyaan umum, memberikan saran produk, atau membantu proses belanja secara otomatis di e-commerce dan media sosial.

    

4. Computer Vision 

   Membaca gambar dan video untuk pengambilan keputusan. Contoh tagging foto otomatis, radiologi digital, mobil otonom.

    

5. Recommendation Engine 

   Menyediakan rekomendasi produk, film, atau musik berdasarkan perilaku pengguna sebelumnya. Contoh Spotify, Netflix, Tokopedia.

    

6. Robotic Process Automation (RPA) 

   Mengotomatisasi pekerjaan berulang di kantor seperti input data atau verifikasi dokumen.

    

7. Automated Stock Trading 

   Platform AI yang melakukan jutaan transaksi saham setiap hari tanpa intervensi manusia.

    

Baca Juga: Contoh & Rumus Dasar Energi Kinetik: Dari Main Bulu Tangkis Sampai…

Machine learning bukan lagi sekadar teknologi masa depan ia sudah menjadi bagian dari hidup kita sehari-hari. Dari rekomendasi belanja hingga asisten virtual, kecerdasan buatan ini terus berkembang dan mempermudah banyak aspek kehidupan. 

Semakin kita memahami cara kerjanya, semakin besar pula manfaat yang bisa kita rasakan.

Kamu juga bisa belajar lebih lengkapnya tentang machine learning di YouTube. Biar nggak ada iklan, berlangganan aja YouTube Premium lewat aplikasi MyTelkomsel, ya.