Mengenal Apa Itu Machine Learning dan Manfaatnya Bagi Dunia Bisnis

Zaman serba canggih seperti sekarang ini, seolah manusia tidak bisa terlepas dari bidang teknologi. Keberadaan Machine Learning sudah sangat vital dan mempengaruhi kehidupan manusia di segala bidang. Sehingga sampai saat ini inovasi dibidang teknologi masih terus dikembangkan agar lebih baik lagi, terutama untuk bidang bisnis.

Perlu diketahui bahwa sejak pertama kali komputer diciptakan manusia sudah memikirkan bagaimana caranya agar komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952, Arthur Samuel menciptakan sebuah program, game of checkers, pada sebuah komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut kedalam memorinya. Konsep itulah yang dikembangkan terus sampai saat ini, hingga menemukan inovasi yang lebih canggih, selengkapnya apa itu machine Learning akan kita bahas dibawah ini !.

Apa Itu Machine Learning?

Machine Learning  atau disebut juga pemelajaran mesin, cabang dari kecerdasan buatan, adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku berdasarkan data empiris, seperti dari sensor data basis data.

Mesin yang dimaksud di sini adalah mesin dalam pengertian lebih mendekati kepada ‘sistem’, bukan mesin ‘mekanik’. Istilah pemelajaran pertama kali muncul dalam disiplin ilmu kecerdasan buatan. Pemelajaran berarti menambah pengetahuan, memahami dengan belajar, dan mengikuti perintah.

  1. Pemelajaran Lebih Terarah (Supervised Learning)
  2. Tidak Terarah (Unsupervised Learning)
  3. Semi Terarah (Semi-supervised Learning)
  4. Reinforcement Learning

Aplikasi Machine Learning

Kecerdasan buatan atau artificial intelligence (A.I.) adalah bidang ilmu yang luas dan memiliki sub-disiplin yang bervariasi (salah satunya machine learning, contoh lainnya adalah seperti layaknya mikrobiologi adalah sub-disiplin dari ilmu Biologi.

Mesin Pemelajaran atau Machine Learning adalah bagian dari A.I. yang sekarang sedang populer, salah satu yang sedang berkembang pesat sekarang. Selain itu mesin pemelajaran memiliki tujuan yang sama yakni mempelajari cara mengolah data dan mencari informasi apa saja yang bisa diambil dari kumpulan data tersebut, machine learning sangat bergantung pada ilmu statistika). Setiap algoritme dan metode yang berada pada machine learning memiliki aplikasi yang berbeda-beda.

Contoh penerapan Pemelajaran Mesin dalam kehidupan adalah sebagai berikut :

1. Penerapan di bidang kedokteran

Misalnya saja mendeteksi penyakit seseorang dari gejala yang ada. Contoh lainnya adalah mendeteksi penyakit jantung dari rekaman elektrokardiogram.

2. Pada bidang computer vision 

Bisa dicontohkan berupa penerapan pengenalan wajah dan pelabelan wajah seperti pada facebook. Contoh lainnya adalah penterjemahan tulisan tangan menjadi teks.

3. Pada biang information retrival 

Contohnya adalah penterjemahan bahasa dengan menggunakan komputer, mengubah suara menjadi teks, dan filter email spam.

Teknik Pengaplikasian Pada Data

Salah satu teknik pengaplikasian machine learning adalah supervised learning. Seperti yang dibahas sebelumnya, machine learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh karena itu hal yang pertama kali disiapkan adalah data.

Data biasanya akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu data training dan data testingData training nantinya akan digunakan untuk melatih algoritma untuk mencari model yang cocok, sementara data testing akan dipakai untuk mengetes dan mengetahui performa model yang didapatkan pada tahapan testing.

Dari model yang didapatkan, kita dapat melakukan prediksi yang dibedakan menjadi dua macam, tergantung tipe keluarannya. Jika hasil prediksi bersifat diskrit, maka dinamakan proses klasifikasi. Contohnya klasifikasi jenis kelamin dilihat dari tulisan tangan (output pria dan wanita). Sementara jika keluarannya bersifat kontinyu, maka dinamakan proses regresi. Contohnya prediksi kisaran harga rumah di kota Bandung (output berupa harga rumah).

Konsep Dasar dan Cara Kerja Machine Learning

Secara fundamental cara kerja machine learning adalah belajar seperti manusia dengan menggunakan contoh-contoh dan setelah itu barulah dapat menjawab suatu pertanyaan terkait. Proses belajar ini menggunakan data yang disebut train dataset. Berbeda dengan program statis, machine learning diciptakan untuk membentuk program yang dapat belajar sendiri.

Dari data tersebut, komputer akan melakukan proses belajar (training) untuk menghasilkan suatu model. Proses belajar ini menggunakan algoritma machine learning sebagai penerapan teknik statistika. Model inilah yang menghasilkan informasi, kemudian dapat dijadikan pengetahuan untuk memecahkan suatu permasalahan sebagai proses input-outputModel yang dihasilkan dapat melakukan klasifikasi atau pun prediksi kedepannya.

Untuk memastikan efesiensi model yang terbentuk, data akan dibagi menjadi data pembelajaran (train dataset) dan data pengujian (test dataset). Pembagian data yang digunakan bervariasi bergantung algoritma yang digunakan. Pada umumnya train dataset lebih banyak dari test dataset, misalnya dengan rasio 3:1. Test dataset digunakan untuk menghitung seberapa efesien model yang dihasilkan untuk melakukan klasifikasi atau prediksi kedepannya yang disebut test score. Semakin banyak data yang digunakan, test score yang dihasilkan semakin baik. Nilai test score berada dalam rentang 0-1.

Bagaimana Cara Pemelajaran Mesin Bekerja?

Machine learning memiliki dua jenis teknik: Supervised Learning, yang melatih model pada data input dan output yang diketahui sehingga dapat memprediksi keluaran masa depan dan Unsupervised Learning, yang menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik pada data masukan.

Penerapan metode Machine Learning atau pemelajaran mesin dalam beberapa tahun terakhir telah berkembang di mana-mana dalam kehidupan sehari-hari. Mesin pemelajaran bukanlah hal baru dalam lanskap ilmu komputer. Mesin pemelajaran mengaitkan proses struktural dimana setiap bagian menciptakan versi mesin yang lebih baik.

machine learning

Supervised Learning

Pembelajaran mesin yang diawasi menciptakan model yang melancarkan prediksi berdasarkan bukti adanya ketidakpastian. Algoritma pembelajaran yang diawasi memerlukan seperangkat data masukan dan tanggapan yang diketahui terhadap data (output) dan melatih model untuk menghasilkan prediksi yang masuk akal untuk respon terhadap data baru. Gunakan pembelajaran ini jika Anda ingin mengetahui data output yang ingin Anda prediksi. Pembelajaran ini diawasi menggunakan teknik klasifikasi dan regresi untuk mengembangkan model prediktif.

Teknik klasifikasi memprediksi respons diskrit – misalnya, apakah email itu asli atau spam, atau apakah tumor itu kanker atau tidak. Model klasifikasi mengklasifikasikan data masukan ke dalam kategori tersebut. Aplikasi yang umum termasuk pencitraan medis. Misalnya aplikasi untuk pengenalan tulisan, maka anda harus menggunakan klasifikasi untuk mengenali huruf dan angka.

Jika Anda bisa melakukannya, Anda memiliki landasan yang dapat Anda gunakan pada satu dataset ke dataset yang akan dicoba lagi selanjutnya. Anda bisa mengisi waktu seperti mempersiapkan data lebih lanjut dan memperbaiki hasilnya nanti, begitu Anda lebih percaya diri. Dalam pengolahan citra dan penglihatan komputer, teknik pengenalan pola tanpa pemeriksaan digunakan untuk deteksi objek dan segmentasi. Algoritma yang umum mengadakan klasifikasi yang meliputi dukungan mesin vektor (SVM).

Unsupervised Learning

Ini menemukan pola tersembunyi atau struktur intrinsik dalam data. Ini digunakan untuk menarik kesimpulan dari kumpulan data yang terdiri dari data masukan tanpa respon berlabel. Clustering adalah teknik belajar tanpa pengamatan yang umum. Ini digunakan untuk analisis data eksplorasi dalam menemukan pola atau pengelompokan tertutup dalam data. Aplikasi untuk analisis cluster meliputi analisis urutan gen, riset pasar dan pengenalan objek.

Misalnya, jika sebuah perusahaan telepon seluler ingin mengoptimalkan lokasi di mana mereka membangun menara telepon seluler, mereka dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk memperkirakan jumlah kelompok orang yang bergantung pada menara mereka. Telepon hanya bisa berbicara dengan satu menara sekaligus, sehingga tim menggunakan algoritma pengelompokan untuk merancang peletakan menara seluler terbaik dalam mengoptimalkan penerimaan sinyal bagi kelompok dan dari pelanggan mereka.

Algoritma yang umum mengadakan clustering meliputi k-means dan k-medoids, hirarki clustering, model campuran Gaussian, model Markov tersembunyi, peta pengorganisasian sendiri, clustering fuzzy c-means dan clustering subtraktif.

Metode Algoritma Mesin Pemelajaran machine learning

Supervised machine learning algorithms

Supervised machine learning adalah algoritma machine learning yang dapat menerapkan informasi yang telah ada pada data dengan memberikan label tertentu, misalnya data yang telah diklasifikasikan sebelumnya (terarah). Algoritma ini mampu memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan pengalaman belajar di masa lalu.

Unsupervised machine learning algorithms

Unsupervised machine learning adalah algoritma mesin pemelajaran yang digunakan pada data yang tidak mempunyai informasi yang dapat diterapkan secara langsung (tidak terarah). Algoritma ini diharapkan mampu menemukan struktur tersembunyi pada data yang tidak berlabel.

Semi-supervised Algorithms

Disebut semi-supervised mesin pemelajaran adalah algoritma yang digunakan untuk melakukan pembelajaran data berlabel dan tanpa label. Semua sistem yang menggunakan metode ini dapat meningkatkan efesiensi output yang dihasilkan.

Reinforcement machine learning algorithms

Reinforcement mesin pemelajaran adalah algoritma yang mempunyai kemampuan untuk berinteraksi dengan proses belajar yang dilakukan, algoritma ini akan memberikan poin (reward) saat model yang diberikan semakin baik atau mengurangi poin (error) saat model yang dihasilkan semakin buruk. Salah satu penerapannya adalah pada mesin pencari.

Dampak Teknologi Kecerdasan Buatan 

Penerapan teknologi mesin pemelajaran mau tidak mau pasti telah dirasakan sekarang. Setidaknya ada dua dampak yang saling bertolak belakang dari pengembangan teknolgi machine learning. Ya, dampak positif dan dampak negatif.

Salah satu dampak positif dari machine learning adalah menjadi peluang bagi para wirausahawan dan praktisi teknologi untuk terus berkarya dalam mengembangkan teknologi machine learning. Terbantunya aktivitas yang harus dilakukan manusia pun menjadi salah satu dampak positif machine learning.

Sebagai contohnya adalah adanya fitur pengecekan ejaan untuk tiap bahasa pada Microsoft Word. Pengecekan secara manual akan memakan waktu berhari-hari dan melibatkan banyak tenaga untuk mendapatkan penulisan yang sempurna. Tapi dengan bantuan fitur pengecekan ejaan tersebut, secara real-time kita bisa melihat kesalahan yang terjadi pada saat pengetikan.

Akan tetapi disamping itu ada dampak negatif yang harus kita waspadai. Adanya pemotongan tenaga kerja karena pekerjaan telah digantikan oleh alat teknologi mesin pemelajaran adalah suatu permasalahan yang harus dihadapi. Ditambah dengan ketergantungan terhadap teknologi akan semakin terasa. Manusia akan lebih terlena oleh kemampuan gadget-nya sehingga lupa belajar untuk melakukan suatu aktivitas tanpa bantuan teknologi.

Penerapan Mesin Pemelajaran pada Integrasi data HRD Perusahaan

Pantau kehadiran karyawan Anda di mana saja, JojoTimes memungkinkan karyawan Anda melakulan absensi atau administarasi masuk dan keluar dari mana saja.

Karena dilengkapi dengan pengenalan wajah biometrik, lokasi GPS yang akurat dan deteksi identitas palsu, tidak perlu khawatir tentang penipuan dan bermain bohong.

Karyawan Anda dapat diminta untuk melaporkan kegiatan mereka ketika mereka bekerja dari jarak jauh. Dengan cara ini Anda selalu dapat memastikan bahwa karyawan Anda benar-benar menggunakan jam kerja dengan seharusnya.

Jadwal dan shift kerja karyawan juga dapat dikelola dan diatur sesuai dengan kebutuhan masing-masing divisi untuk mengoptimalkan sinkronisasi antara pengusaha dan karyawan.

JojoTimes Membantu Anda Meningkatkan Kinerja Tim Hingga 100%

Berikut Cara JojoTimes Membantu kinerja Perusahaan Anda, yaitu :

Monitor Aktivitas Karyawan

Dengan pengenalan wajah dan fitur GPS yang akurat, Anda dapat mengetahui apa yang sedang dilakukan karyawan Anda di mana pun mereka berada. Apakah mereka di kantor, pergi ke pertemuan atau bekerja dari jauh. Jangan khawatir, ini bukti penipuan.

Hemat Waktu untuk Laporan Kehadiran Bulanan

Laporan kehadiran bulanan yang dihasilkan secara otomatis memungkinkan karyawan Anda menggunakan waktu mereka untuk tugas-tugas yang lebih mendesak dan datang pada hari gajian. Tidak hanya lebih cepat untuk perusahaan Anda, itu pasti lebih akurat.

Satu Aplikasi JojoTimes Untuk Semua Kebutuhan HR Perusahaan

Menggunakan tenaga manual tentunya sangat berbeda dengan bantuan software JojoTimes yang memiliki kecerdasan buatan (artificial intelligence), sehingga memudahkan pekerjaan HRD Perusahaan, diantaranya adalah :

Pemantauan Real-Time Secara Akurat

Pantau aktivitas karyawan Anda saat itu terjadi, dengan bantuan pengenalan wajah biometrik, alat GPS yang akurat, dan deteksi identitas palsu

Approval Kapan Pun di Manapun

Kirim dan setujui permintaan cuti dan lembur kapan saja dan di mana saja dengan kebijakan khusus sesuai dengan kebutuhan Anda

Mobile Check In & Check Out

Miliki alat untuk menandai kehadiran Anda di tangan Anda di mana pun Anda berada dan bebas dari rasa takut akan penipuan.

Pengaturan Lembur yang Dapat Disesuaikan

Manage your overtime policies and advance according to your company’s needs and have the database automatically recorded on the cloud.

Pengaturan tugas

Jadikan semua jam kerja karyawan Anda, tinggalkan jadwal dan proyek di satu tempat untuk manajemen waktu yang lebih optimal di perusahaan Anda.

Sistem Kehadiran Terintegrasi

Integrasikan informasi kehadiran karyawan Anda dengan sistem penggajian Anda untuk memastikan perhitungan yang lebih akurat pada waktunya untuk hari gajian.

Tingkatkan produktivitas dan efisiensi

Ucapkan selamat tinggal pada antrean untuk check-in atau melapor ke kantor sebelum dan sesudah rapat, dan ucapkan salam pada optimasi waktu yang lebih baik untuk karyawan Anda. Kurangi waktu untuk tugas-tugas rumit ini dan biarkan karyawan Anda fokus pada passion mereka.

Menjamin Keamanan Database Karyawan Anda

Dapatkan data yang komprehensif dari semua karyawan Anda yang disimpan dengan aman di perangkat lunak berbasis cloud. Impor dan ekspor dengan mudah sesuai dengan kebutuhan perusahaan Anda pada waktu tertentu.

Fleksibel Mengontrol Kebijakan Cuti & Lembur

Tetapkan aturan Anda sendiri tentang lembur dan pergi, biarkan proses otomatis mengurus sisanya. Karyawan Anda tidak perlu lagi mengisi dokumen yang membosankan dan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada passion mereka.

Tempat Terpadu untuk Semua Proyek Perusahaan

Atur beban kerja Anda lebih baik dan kelola semua proyek Anda di satu tempat. Ini akan memudahkan Anda untuk melacak jam kerja Anda dan mendistribusikannya di antara rekan-rekan Anda.

FITUR PENDUKUNG JOJOTIMES

  • Mobile Check In & Check Out
  • Accurate GPS location via Geotagging
  • Check In & Check Out Monitoring
  • Biometric Face Recognition
  • Fake ID Detection
  • Fingerprint Feature

Tetapkan aturan Anda sendiri tentang lembur dan pergi, biarkan proses otomatis mengurus sisanya. Karyawan Anda tidak perlu lagi mengisi dokumen yang membosankan dan memiliki lebih banyak waktu untuk fokus pada passion mereka. Dengan JojoTimes Anda dapat memantau aktivitas karyawan remote, mendeteksi “late comers” dan “early leavers”, serta otomatisasi tugas administrasi HR.