Artificial Intelligence atau yang kerap disebut AI merupakan sistem yang dibuat dan berjalan dengan meniru kecerdasan manusia. Dampaknya sendiri kini sudah sangat lekat dalam kehidupan sehari-hari, yakni memudahkan dalam melakukan banyak hal dengan memberi tugas pada AI. AI nantinya dapat mengembangkan kecerdasan menggunakan informasi yang dikumpulkan. Pada artikel ini, akan dibahas secara spesifik mengenai salah satu cabang AI yang sedang happening, yakni machine learning dan algoritmanya.

Algoritma machine learning adalah proses yang digunakan oleh sistem AI untuk melakukan tugas. Misalnya, untuk menemukan insight dan pola data baru, atau untuk memprediksi resultan dari variabel input yang diberikan.

Urgensi algoritma machine learning sendiri tentunya nyata, terlebih untuk menganalisis data dalam skala besar dan membuat keputusan yang efektif dan efisien. Misalnya, jika perlu menganalisis jutaan data hasil riset mengenai konsumen untuk kebutuhan perusahaan. Dengan algoritma machine learning, pekerjaan yang terlihat begitu memakan waktu ini bisa selesai dalam hitungan menit.

Jenis-jenis algoritma machine learning dikelompokkan menjadi Supervised Learning, Semi-Supervised Learning, Unsupervised Learning dan Reinforcement Learning. Pemilihan algoritma machine learning didasarkan pada tujuan atau jenis masalah, sumber daya komputasi, dan sifat data.

1. Supervised Learning

Supervised learning adalah jenis pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label. Setelah itu, algoritma ini belajar dengan membandingkan output sebenarnya dengan output yang benar untuk menemukan error atau kesalahan. Jika diibaratkan, seperti guru yang memberitahu mana yang benar dan mana yang salah.

Contoh Algoritma Supervised Learning:

• Regresi Linier: Digunakan untuk memprediksi nilai kontinu seperti harga rumah atau suhu.
• Klasifikasi: Misalnya, algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) yang digunakan untuk mengklasifikasikan email apakah spam atau bukan.

2. Semi-Supervised Learning

Semi-supervised learning adalah campuran antara supervised dan unsupervised learning. Di sini, digunakan data berlabel dalam jumlah kecil dan data tidak dilabeli dalam jumlah besar. Metode ini sangat berguna ketika memberi label pada data terlalu mahal atau memakan waktu.

Contoh Algoritma Semi-Supervised Learning

• Self-Training: Model dilatih dengan data berlabel, kemudian digunakan untuk memberi label pada data yang tidak berlabel dan dilatih kembali.
• Co-Training: Menggunakan dua model yang berbeda untuk saling memberi label pada data yang tidak berlabel.

3. Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah kebalikan dari supervised learning. Di sini, model dilatih dengan data yang tidak diberi label. Jenis ini hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuannya adalah untuk memodelkan struktur data dan mengelompokkan informasi yang tidak disortir menurut persamaan, pola, dan perbedaan tanpa pelatihan data sebelumnya.

Contoh Algoritma Unsupervised Learning

• K-Means Clustering: Digunakan untuk mengelompokkan data yang mirip. Contoh penggunaannya adalah segmentasi pelanggan.
• Principal Component Analysis (PCA): Digunakan untuk mengurangi dimensi data sambil mempertahankan informasi penting.

4. Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah metode yang memungkinkan mesin untuk berinteraksi dengan lingkungan dinamis untuk mencapai target atau tujuan. Jenis ini terjadi ketika disajikan algoritma dengan contoh yang kekurangan label, tetapi dapat disertakan contoh dengan feedback yang positif atau negatif bergantung pada solusi yang ditawarkan oleh algoritma tersebut.

Ada tiga komponen utama untuk reinforcement learning, yaitu agen (pembuat keputusan), environment (apa saja yang berinteraksi dengan agen), dan aksi (apa yang agen bisa lakukan). Reinforcement learning biasanya digunakan untuk robotik, pembuatan game, dan navigasi.

Contoh Algoritma Reinforcement Learning

• Q-Learning: Digunakan dalam game AI dan robotika untuk memaksimalkan skor atau efisiensi.
• Deep Q-Networks (DQN): Menggunakan jaringan saraf untuk meningkatkan kemampuan Q-Learning.

Tiap algoritma memiliki karakteristik dan kegunaan masing-masing. Hal tersebut menjadikan berbagai jenis algoritma machine learning ini dapat dipakai dengan penyesuaian terhadap tujuan penggunaannya. Oleh karena itu, algoritma dapat dipilah atau dikombinasikan untuk memperoleh hasil yang optimal.

Sumber:

Amaretha, M. (2020). Tipe-Tipe Algoritma Machine Learning: Mana yang Harus Digunakan?. Medium. Diakses pada 4 April 2025, dari https://amaretha.medium.com/tipe-tipe-algoritma-machine-learning-mana-yang-harus-digunakan-a5629e22d272

Hussein, Saddam. (2022). Algoritma Machine Learning. Geospasialis. Diakses pada 4 April 2025, dari https://geospasialis.com/algoritma-machine-learning/

MR, Salsabila. (2022). Jenis 7 Macam Algoritma dalam Machine Learning dan Cara Kerjanya. DQLab. Diakses pada 4 April 2025, dari https://dqlab.id/jenis-7-macam-algoritma-dalam-machine-learning-dan-cara-kerjanya