Apa Itu Machine Learning: Bedah Teknologi di Balik Aplikasi Canggih

Bayangkan, ponsel pintar membuka kunci hanya dengan wajah, rekaman suara langsung berubah jadi teks, atau rekomendasi produk muncul seolah membaca pikiran kita. Aplikasi-aplikasi "ajaib" seperti itu kini nyata adanya berkat Machine Learning. Teknologi pembelajaran mesin ini berada di balik fitur-fitur canggih yang dulu hanya ada di film fiksi ilmiah. Apa sebenarnya Machine Learning itu? Dalam artikel ini kita akan mengupas tuntas pengertian, cara kerja, dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.

Pengertian Machine Learning

Machine Learning, atau dalam bahasa Indonesia disebut pembelajaran mesin, adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar secara mandiri melalui pengalaman (data). Dengan kata lain, ML fokus pada pengembangan algoritme dan model statistik yang dapat meniru cara manusia belajar untuk melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit. Dalam praktiknya, sistem machine learning akan mempelajari pola dari dataset besar dan meningkatkan akurasi prediksinya seiring bertambahnya data. Sebagai ilustrasi, Nils John Nilsson, seorang pakar AI, mendefinisikan ML sebagai sistem yang tindakannya dipengaruhi oleh pengalaman masa lalu. Dengan semakin banyaknya data, mesin dapat terus belajar dan meningkatkan kinerjanya tanpa perlu diprogram ulang.

Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

AI (kecerdasan buatan) adalah bidang yang lebih luas, sedangkan Machine Learning adalah salah satu sub-bidangnya yang fokus pada teknik belajar dari data. Dengan demikian, kedua istilah ini tidak dapat digunakan bergantian; AI mencakup semua upaya membuat mesin “cerdas”, sedangkan ML mengaplikasikan algoritme statistik untuk mengekstrak pola dalam data. Lebih lanjut, deep learning (pembelajaran mendalam) adalah sub-bidang ML yang menggunakan jaringan neural berlapis untuk mempelajari data yang sangat kompleks. Deep learning inilah yang menjadi kunci di balik kemampuan canggih seperti pengenalan gambar dan suara yang kita gunakan sehari-hari.

Cara Kerja

Secara sederhana, teknologi ini bekerja dengan melatih model pada data. Prosesnya biasanya meliputi langkah-langkah berikut:

1. Pengumpulan Data: Kumpulkan dan pra-proses data yang relevan (misalnya gambar, teks, atau nilai numerik). Data ini harus representatif terhadap masalah yang ingin diselesaikan.
2. Pelatihan Model: Pilih algoritme ML tertentu (seperti regresi, pohon keputusan, atau neural network) dan latih model tersebut menggunakan data latih. Model akan mempelajari pola dengan menghitung fungsi kesalahan (loss) dan menyesuaikan parameter untuk meminimalkan kesalahan tersebut. Proses iteratif ini disebut training.
3. Evaluasi dan Tuning: Uji model dengan data yang tidak terlihat (data uji) untuk mengukur akurasi dan performanya. Jika hasilnya belum memuaskan, lakukan tuning pada hyperparameter atau tambahkan lebih banyak data.
4. Deployment (Inference): Setelah model terlatih dan tervalidasi, terapkan model tersebut di lingkungan produksi. Model akan menerima data baru sebagai input dan menghasilkan prediksi atau klasifikasi berdasarkan apa yang telah dipelajarinya.

Proses di atas biasanya diulang beberapa kali hingga model mencapai performa yang diinginkan.

Baca Juga: Belajar Machine Learning Pemula, Intermediate sampai Mahir!!

Jenis-Jenis Pembelajaran

Model ML dapat dibedakan menjadi beberapa tipe berdasarkan cara belajar dari data:

• Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning): Model dilatih menggunakan data berlabel. Setiap contoh data (misalnya gambar atau teks) sudah memiliki label atau jawaban benar. Contohnya, model mempelajari pola antara gambar hewan dengan label “kucing” atau “anjing” untuk mengklasifikasikan gambar baru. Dalam supervised learning, algoritme belajar menghubungkan input dan output yang diketahui.
• Pembelajaran Tak Terawasi (Unsupervised Learning): Model mempelajari pola dari data tanpa label. Teknik ini digunakan untuk menemukan struktur tersembunyi dalam data, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja (clustering) atau mereduksi dimensi data. Algoritme ini bekerja dengan mencari kesamaan dan pola dalam dataset tak berlabel.
• Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning): Model (agen) belajar melalui trial-and-error, dengan menerima imbalan (reward) untuk aksi yang benar. Alih-alih menggunakan dataset statis, agen melakukan percobaan di lingkungan tertentu dan mendapat feedback berupa reward. Teknik ini banyak dipakai dalam robotika dan permainan, misalnya mengajari mesin bermain catur atau mengendalikan robot secara otomatis.

Jenis-jenis ini memungkinkan ML diterapkan di berbagai skenario, mulai dari analisis data tradisional hingga sistem adaptif yang kompleks.

Framework dan Alat untuk ML

Untuk membangun dan menjalankan model ML, tersedia banyak framework dan alat. Dua library populer adalah TensorFlow dan PyTorch, yang sering digunakan oleh data scientist dan developer. Khusus untuk aplikasi mobile, Google mengembangkan LiteRT (Lite Runtime) yang sebelumnya dikenal sebagai TensorFlow Lite. LiteRT adalah runtime dengan kinerja tinggi untuk menjalankan model ML di perangkat (on-device) secara efisien. Dengan LiteRT, model-model TensorFlow, PyTorch, atau JAX dapat dikonversi ke format ringan yang dioptimalkan untuk dijalankan di perangkat mobile.

Selain itu, Google menawarkan ML Kit, sebuah SDK seluler yang membawa keahlian machine learning Google ke aplikasi Android dan iOS dalam paket yang mudah digunakan. ML Kit menyediakan API siap pakai untuk tugas umum seperti deteksi wajah, deteksi teks, atau label gambar, sehingga pengembang hanya perlu beberapa baris kode tanpa harus ahli dalam jaringan neural. ML Kit juga mendukung integrasi model TensorFlow Lite kustom bagi pengembang yang ingin membuat fitur ML khusus. Di luar itu, ada banyak tools lain seperti scikit-learn (Python) untuk analisis data, serta platform cloud seperti Google Vertex AI dan AWS SageMaker untuk pelatihan model skala besar.

Baca Juga: Mulai mulai gunakan Machine Learning (AI) dalam Aplikasi Fullstack Anda Yuk!

Integrasi ke Aplikasi Mobile

Developer aplikasi mobile kini semakin mudah mengintegrasikan fitur-fitur canggih. Misalnya, dalam Flutter (framework lintas-platform), kita bisa memanfaatkan plugin ML Kit untuk deteksi teks dan wajah secara langsung dalam aplikasi. Kita juga bisa menggunakan plugin TensorFlow Lite (tflite_flutter) untuk menjalankan model kustom di perangkat. Data untuk melatih model bisa diperoleh sebelumnya atau bahkan melalui LiteRT On-Device Training agar model terus belajar dari data pengguna. Baru-baru ini, Google memperkenalkan Gemini API untuk akses generative AI. Kombinasi ML Kit, LiteRT, dan layanan AI lainnya membuat pengembang Flutter makin mudah menambahkan fitur pintar seperti penerjemahan otomatis atau pembuatan konten langsung dari aplikasi.

Contoh Penerapan

Berikut beberapa contoh fitur canggih berbasis machine learning yang mungkin sudah sering kita gunakan:

• Deteksi Objek: Aplikasi dapat mengenali objek dalam gambar atau video. Misalnya, fitur pencarian berbasis gambar dapat menemukan produk dari foto. Sistem memproses fitur visual (pola, tekstur, bentuk) dalam gambar dan mencocokkannya dengan basis data objek yang telah dilatih. Teknologi visi komputer ini didukung oleh neural network dan telah diterapkan di media sosial (fitur tag foto otomatis) hingga dalam mobil otonom.
• Deteksi Teks (OCR): Fitur OCR memungkinkan aplikasi menyalin teks dari gambar. Misalnya, saat kita memfoto dokumen, ML dapat mengidentifikasi area teks dan mengenali setiap karakter. Dengan ML, teks dari tulisan tangan atau dokumen tercetak bisa diubah menjadi teks digital secara otomatis, termasuk membuka link langsung jika berupa tautan.
• Pengenalan Wajah: Teknologi ini mampu mengenali dan memverifikasi identitas seseorang dari wajahnya. Alih-alih hanya mengenali fitur dasar wajah, algoritme face recognition mengekstraksi ciri unik seperti jarak antar mata, bentuk hidung, kontur dagu, dan pola wajah lain. Aplikasi umumnya termasuk buka kunci ponsel dengan wajah (face unlock) dan verifikasi identitas di aplikasi finansial.
• Sistem Rekomendasi: Dari e-commerce hingga platform streaming, rekomendasi personal digerakkan oleh machine learning. Sistem belajar dari riwayat pencarian, pembelian, dan preferensi pengguna untuk menyarankan produk atau konten relevan. IBM menyebutkan bahwa retailer online menggunakan algoritme rekomendasi untuk menampilkan produk sesuai preferensi pelanggan. Dengan teknik seperti collaborative filtering, ML menghubungkan pola satu pengguna dengan pengguna lain agar rekomendasi semakin akurat.
• Transkripsi Suara (Speech-to-Text): ML juga mengubah ucapan menjadi teks. Suara terlebih dahulu dibersihkan dari kebisingan, lalu dianalisis fiturnya (frekuensi, intonasi, fonem). Model ML mencocokkan pola suara tersebut dengan teks pada model bahasa. Layanan seperti Siri atau Google Assistant menggunakan ML untuk memahami dan mentranskripsikan perintah suara pengguna menjadi teks.

Kesimpulan

Demikianlah pengertian, cara kerja, dan contoh penerapannya yang menjadi kekuatan di balik banyak aplikasi canggih saat ini. Fitur-fitur pintar ini memungkinkan kemudahan dalam kehidupan sehari-hari dan membuka peluang inovasi teknologi selanjutnya.

Jika kamu tertarik memperdalam keterampilan pemrograman dan teknologi ini, CodePolitan menyediakan Kelas Fullstack online dari A sampai Z. Kelas ini cocok bagi yang ingin memiliki karir bagus dengan keterampilan yang dibutuhkan industri, peluang gaji tinggi, serta mampu membuat website atau aplikasi untuk mengembangkan bisnis online sendiri.