Machine learning adalah subdomain artificial intelligence yang terus berkembang memenuhi bermacam aspek kehidupan manusia. Aplikasi machine learning dapat dilihat langsung dari munculnya fitur-fitur teknologi termutakhir – seperti rekomendasi konten di Netflix, pendeteksi suara oleh Siri, penerjemah oleh Google Translate dan sebagainya. 

Laporan di penghujung tahun 2021 menunjukan bahwa implementasi machine learning adalah bagian esensial proses bisnis yang mampu meningkatkan berbagai indikator termasuk di antaranya produktivitas, efisiensi, dan keamanan. Peningkatan komponen efisiensi yang diperoleh misalnya, tersebar pada berbagai aspek: analisis bisnis (33%), keamanan (25%), penjualan & pemasaran (16%), layanan pelanggan (10%), dan lainnya (16%). 

Melihat tren dan manfaat yang diperoleh, sangat menarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang apa itu machine learning serta kemampuannya dalam menyediakan tools yang dapat meningkatkan efisiensi kerja manusia di masa sekarang dan mendatang. 

Definisi Machine Learning

Perlu ada pengetahuan mendasar mengenai sebelum mengenal Machine Learning. Pertama, frasa “Learning” didefinisikan sebagai suatu proses, dengan arti “untuk mendapatkan pengetahuan, pemahaman, atau keterampilan” dan “modifikasi kecenderungan perilaku dengan pengalaman”. 

Selanjutnya “Machine” secara umum diartikan sebagai sistem yang dapat mengubah dan merespons struktur, program, atau data berdasarkan input sehingga mampu mengoptimalkan kinerja. 

Sehingga, Machine learning adalah bentuk perubahan dalam sistem yang melibatkan pengenalan, diagnosis, perencanaan, kontrol, dan prediksi untuk mencapai sistem baru yang lebih optimal. Acuan machine learning adalah kemampuan sistem untuk mengintegrasikan pengetahuan melalui pengamatan skala besar, sehingga menghasilkan pengetahuan baru.

Pada praktiknya, Machine learning adalah ilmu multidisiplin yang berintikan ilmu komputer, matematika, dan statistik. Subjek terkait Machine Learning yaitu Artificial Intelligence (AI), data mining, deep learning, data science, natural language processing  dan sebagainya. 

Namun secara umum, machine learning adalah subdomain artificial intelligence yang mampu mengoptimalkan prediksi hasil tanpa diprogram secara eksplisit. Domain machine learning mampu menyelesaikan masalah berdasarkan pengalaman dan data yang ada. 

Seperti halnya kognisi manusia, kinerja machine learning adalah hasil pembelajaran dan pelatihan untuk memecahkan masalah berdasarkan pola terdahulu. Dari logika ini, hasil pembelajaran mampu diproses oleh machine learning sebagai tools baru yang dapat memecahkan berbagai masalah dengan mengungkap pola yang sudah digeneralisasi. 

Sebagai tambahan, machine learning adalah sistem yang memiliki kemampuan untuk menyesuaikan bentuk fungsional dari struktur yang kompleks dan fleksibel ke dalam data. 

Dari sisi proses, machine learning adalah sistem yang dapat digunakan untuk memprediksi masa depan berdasarkan data dan pengalaman masa lalu, dilihat dari proses berdasarkan pengamatan data dari pengalaman atau instruksi langsung. Setelah itu, mesin mampu melakukan tugas kompleks dan dinamis, serta memprediksi secara lebih akurat. Ia juga akan bereaksi dalam situasi berbeda dan berperilaku cerdas sesuai keadaan. 

Machine learning mendorong kompetensi mesin untuk belajar tanpa harus diprogram. Proses pembelajaran ini disebut sebagai training model, di mana setelah melatih model, mesin mampu menggeneralisasi data baru, dilanjutkan dengan generasi korelasi dan prediksi sehingga diperoleh penyelesaian tugas sesuai tujuan. 

Pada praktiknya, pendekatan yang digunakan machine learning adalah supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Jenis algoritma yang dipilih bergantung pada jenis data yang ingin diprediksi.

Supervised learning

Data scientist menyediakan algoritma dengan set data pelatihan berlabel, yaitu dengan input dan output dari algoritma yang sudah ditentukan.

Unsupervised learning

Data scientist melatih set data yang tidak berlabel, yaitu terdiri dari input dengan output yang belum ditetapkan. Algoritma akan memindai kumpulan data untuk mencari koneksi diantaranya. 

Semi-Supervised Learning: 

Pemodelan machine learning ini merupakan kombinasi dua jenis di atas. Data scientist dapat memberi algoritma dari data training berlabel. Namun, modelnya bebas untuk mengeksplorasi dan mengembangkan pemahamannya sendiri tentang kumpulan data.

Reinforcement Learning 

Data scientist menggunakan jenis ini untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan berurutan atau proses multi-step berdasarkan umpan balik dari lingkungan. Mereka memprogram algoritma untuk menyelesaikan tugas dan memberikannya isyarat positif atau negatif saat berhasil menyelesaikan tugas. Namun, sebagian besar algoritma dapat memutuskan sendiri langkah apa yang harus diambil.

Tren perkembangan machine learning yang pesat ini tidak lepas dari manfaat yang ditawarkan. Secara umum, kegunaan rangkaian algoritma machine learning adalah:

1. mengumpulkan pemahaman tentang fenomena yang menghasilkan data,
2. mengabstraksi pemahaman fenomena yang mendasarinya dalam bentuk mode
3. memprediksi nilai masa depan fenomena menggunakan model yang dihasilkan; dan 
4. mendeteksi perilaku anomali yang ditunjukkan oleh fenomena yang diamati.

Dari berbagai manfaat yang ada, dua aspek penting yang mendorong urgensi penggunaan machine learning adalah kompleksitas masalah dan kebutuhan akan adaptasi. Kompleksitas masalah yang dimaksud dalam machine learning adalah kemampuannya untuk belajar mendeteksi pola yang bermakna dari kumpulan data kompleks. Oleh karena itu, ia sangat menjanjikan untuk membuka peluang manfaat baru. 

Kesimpulan

Machine learning bukan hanya tentang kemajuan teknologi, namun juga tentang bagaimana manusia dan efisiensi akan terlihat pada waktu mendatang. Forbes mengungkapkan perkembangan pesat machine learning beberapa tahun terakhir sejak 2020 dan akan terus meluaskan fokus pengembangannya hingga satu dekade kedepan. 
Saat ini, penggunaan machine learning adalah kebutuhan berbagai aspek kehidupan manusia dan akan terus menjadi tren di masa mendatang. Dengan melihat berbagai urgensi, manfaat, hingga tren perkembangan yang ada, machine learning merupakan peluang menjanjikan. Ia juga akan terus menumbuhkan eksistensinya dalam dunia teknologi informasi.

Penulis: Alivia Rayneta Yuni

Editor: Sigit Suryo, Ghifari Adam