Machine Learning adalah salah satu cabang dari Kecerdasan Buatan di mana mesin mampu mempelajari sesuatu. Perkembangan pesat Machine Learning akhir-akhir ini tidak terlepas dari era Industri 4.0 yang mendorong digitalisasi pada semua kegiatan ekonomi. Tak ayal, perkembangan ini membuat implementasi Machine Learning terus meningkat di berbagai sektor industri.

Peningkatan minat atas Machine Learning di kalangan pelaku usaha antara lain dapat dilihat dari beberapa contoh Machine Learning di sektor-sektor industri sebagai berikut. 

Contoh Machine Learning di Industri Medis

Contoh Machine Learning di industri medis dapat ditemukan pada teknik-teknik dan perangkat yang digunakan untuk melakukan analisis dan prognosis penyakit. Misalnya, platform simulasi Gemini membuat pemodelan terhadap karakteristik kanker pada tulang dan bagaimana responsnya terhadap obat-obatan.

Kemampuan prediktif algoritma Machine Learning telah diterapkan untuk meningkatkan kualitas diagnosis penyakit dan memungkinkan dokter meresepkan obat dengan dosis secara tepat bagi setiap pasien. Kemampuan prediktif ini kemudian juga diterapkan untuk diagnosis penyakit sebelum gejalanya muncul dengan memantau kondisi sehari-hari tubuh. 

Produk-produk seperti Apple Watch atau Alivecor juga memiliki kemampuan mendeteksi irama jantung. Perangkat tersebut bisa mengirimkan peringatan kepada pasien lewat aplikasi di masing-masing telepon genggam mereka.

Contoh Machine Learning di Industri Kimia

Di industri kimia, penerapan Machine Learning di antaranya membantu produsen memastikan kualitas produk yang akan diproduksi sesuai harapan. Algoritma Machine Learning melakukannya dengan menganalisis input data dan semua faktor produksi yang sedang dijalankan saat itu untuk kemudian memprediksi hasilnya. Kemampuan prediksi ini mencegah pelaku industri kimia menghasilkan produk bermasalah bahkan sebelum produk itu jadi. 

Selain menolong pelaku industri menemukan masalah sedini mungkin, Machine Learning mampu meningkatkan efisiensi, memastikan hasil optimal semua produk, dan membantu menghemat ongkos produksi dalam pelbagai aspeknya. 

Contoh Machine Learning di Industri Otomotif

Contoh Machine Learning di industri otomotif misalnya dapat ditemukan pada kontrol kualitas produk sebelum dilepas ke pasaran. Algoritma Machine Learning seperti Anomaly Detection dan Image Recognition dapat membantu departemen manajemen kualitas memastikan bahwa kendaraan yang dijual tidak memiliki cacat produksi serta memastikan keamanannya. 

Machine Learning juga digunakan dengan mendorong perawatan prediktif kendaraan alih-alih secara konvensional dengan rutinitas membawa kendaraan ke tempat servis dalam kurun waktu 3-4 bulan sekali. Teknologi Predictive Analysis yang dihasilkan dari dataset yang dikumpulkan oleh pabrikan pun dapat memprediksi kapan komponen suku cadang mesti diganti. Hasilnya, ongkos perawatan dapat dihemat secara berarti. 

Contoh Machine Learning di Industri Keuangan

Di industri keuangan, contoh Machine Learning paling umum adalah teknologi automasi proses. Teknologi ini dapat melakukan kerja-kerja manual, mengautomasi kerja berulang, dan meningkatkan produktivitas. Contohnya adalah automasi Call Center dan Chatbot. 

Algoritma Machine Learning juga telah digunakan untuk meningkatkan keamanan transaksi secara signifikan. Antara lain, bank memakai algoritma yang mengawasi transaksi–transaksi dan melakukan identifikasi atas transaksi-transaksi mencurigakan.

Ketika sistem mendeteksi hal mencurigakan, ia dapat meminta identifikasi tambahan dari pengguna guna memvalidasi transaksi itu atau bahkan memblokirnya saat itu juga. Dengan demikian, kecepatan algoritma Machine Learning ini bisa mencegah penipuan terjadi. Penerapan Machine Learning untuk meningkatkan keamanan transaksi ini telah dilakukan oleh beberapa perusahaan teknologi finansial ternama seperti Paypall, Stripe, hingga Skrill.

Contoh Machine Learning di Industri eCommerce

Contoh Machine Learning di industri eCommerce telah digunakan untuk optimalisasi pengalaman belanja. Algoritma Machine Learning menganalisis data dan pola perilaku konsumen untuk kemudian menyediakan personalisasi tampilan toko yang disesuaikan bagi tiap pelanggan, sehingga menjadikan pengalaman belanja unik bagi masing-masing calon pembeli. 

Situs toko akan menampilkan rekomendasi produk berdasarkan preferensi calon konsumen yang telah diketahui. Fitur ini sudah lazim dipakai oleh toko-toko besar seperti Netflix, Amazon, hingga Shopee. 

Fitur Dynamic Pricing merupakan contoh Machine Learning yang kini juga menjadi strategi umum peritel di eCommerce. Variasi harga berdasarkan volume permintaan dan penawaran dalam waktu tertentu adalah hasil dari kemampuan algoritma Machine Learning membaca data pola baru secara terus menerus. Dengan fitur ini, peritel di eCommerce dapat menentukan harga terbaik bagi produknya dan tentunya mendorong penjualan.

Kesimpulan

Tren penggunaan algoritma Machine Learning terus meningkat karena terbukti secara langsung memengaruhi kualitas produksi dan pertumbuhan bisnis pada sektor industri. Ini dapat dilihat dari pertumbuhan pasar Machine Learning global yang memang terus mengalami kenaikan. 

Pada 2020, nilai pasar Machine Learning global diperkirakan sebesar 11,33 miliar USD dengan pertumbuhan signifikan sebesar 36,2%, jika dibandingkan dengan periode 2017-2019. Nilai ini diproyeksikan terus tumbuh hingga 152,24 miliar USD pada 2028 mendatang. 

Potensinya yang begitu besar tak ayal membuat pasar Machine Learning akan semakin atraktif bagi para pelaku usaha. Seiring waktu, kita pada akhirnya akan melihat lebih banyak contoh Machine Learning yang diterapkan di sektor industri lain.

Writer: Averio Nadhrianto

Editor: M. Wahyu Hidayat