Machine learning (ML) kini banyak diterapkan pada berbagai aplikasi yang kita pakai sehari-hari. Mulai dari rekomendasi film di Netflix, personalisasi iklan di media sosial, sampai fitur deteksi spam di email, semuanya berjalan dengan bantuan ML.
Karena semakin sering ditemui, banyak orang mulai penasaran bagaimana cara kerja teknologi ini dan bahkan mencoba membuat model sederhana sendiri. Terlebih, permintaan tenaga kerja dengan keterampilan ML juga terus meningkat.
Menurut laporan LinkedIn, machine learning engineer masuk ke dalam 10 daftar pekerjaan dengan pertumbuhan tercepat dalam beberapa tahun terakhir. Artinya, menguasai dasar-dasar ML bisa membuka pintu peluang karier yang lebih luas.
Artikel ini akan membantu kamu memahami langkah-langkah sederhana untuk membangun model ML pertama, mulai dari menyiapkan tool hingga menggunakannya untuk membuat prediksi nyata. Yuk, kita pelajari bersama!
1. Siapkan Tool dan Tentukan Masalah
Langkah awal adalah menentukan masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, memprediksi harga rumah, mengenali tulisan tangan, atau mengelompokkan email spam dan bukan spam. Setelah itu, siapkan tool-nya. Python biasanya jadi pilihan utama karena punya banyak pustaka ML seperti scikit-learn atau pandas yang memudahkan pemula.
2. Kumpulkan dan Persiapkan Data
Tanpa data yang rapi, model akan sulit bekerja dengan baik. Karena itu, kumpulkan data yang relevan, lalu bersihkan. Karena biasanya kamu akan menemukan data yang kosong, duplikat, atau tidak konsisten. Proses ini disebut data preprocessing dan biasanya memakan waktu cukup lama, tapi hasilnya sangat berpengaruh pada kualitas model.
3. Pisahkan Data
Supaya model bisa belajar sekaligus diuji, data biasanya dibagi menjadi dua bagian, training set untuk melatih model, dan testing set untuk mengecek hasilnya. Perbandingan umum adalah 80:20 atau 70:30. Dengan cara ini, kamu bisa tahu apakah model benar-benar paham pola data, atau hanya “menghafal” tanpa bisa menghadapi data baru.
4. Pilih dan Latih Model
Setiap masalah punya pendekatan berbeda. Kalau ingin menebak nilai numerik seperti harga, kamu bisa menggunakan regresi linear. Kalau ingin mengklasifikasi sesuatu, misalnya spam atau bukan spam, bisa coba decision tree atau logistic regression. Setelah memilih, model dilatih menggunakan data training agar bisa menemukan pola.
5. Evaluasi Model
Tahap berikutnya adalah evaluasi. Masukkan data testing, lalu bandingkan hasil prediksi dengan data asli. Dari sini bisa dihitung seberapa akurat model yang dibuat. Jika hasilnya kurang memuaskan, kamu bisa mengutak-atik parameter atau mencoba algoritma lain sampai hasilnya lebih baik.
6. Gunakan Model untuk Prediksi Baru
Kalau hasilnya sudah cukup bagus, model bisa digunakan untuk memprediksi data yang benar-benar baru. Misalnya, memprediksi harga rumah yang belum pernah ada di data sebelumnya atau mengklasifikasikan email masuk di inbox.
Bisa juga menerapkan ML di bidang marketing seperti analisis sentimen konsumen atau segmentasi pelanggan. Dari sini, karena kamu bisa melihat langsung bagaimana model ML sederhana membantu kamu menyelesaikan permasalahan sebenarnya.
Sekarang kamu sudah punya gambaran yang jelas, nih cara membuat model machine learning sederhana dari nol. Mulai dari tentukan masalah hingga menggunakan model untuk prediksi baru. Kalau kamu ingin belajar dengan lebih terarah, ditemani mentor, dan punya projek nyata untuk latihan, kamu bisa ikut Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner dari DQLab.
Di bootcamp ini, kamu akan dibimbing langkah per langkah, memahami teori serta praktik, sehingga tidak hanya tahu “apa” tapi juga “bagaimana” membangun model ML sendiri. Skill ini bisa jadi modal kuat agar kamu siap menghadapi peluang kerja di era teknologi sekarang!
FAQ:
1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk membuat model ML sederhana?
Kalau pakai dataset kecil dan algoritma dasar, model bisa selesai dalam hitungan menit. Namun, proses menyiapkan dan membersihkan data biasanya memakan waktu lebih lama dibanding melatih model itu sendiri.
2. Apakah model ML sederhana bisa langsung dipakai di dunia kerja?
Untuk kasus nyata di perusahaan biasanya dibutuhkan model yang lebih kompleks. Tapi, memahami cara kerja model sederhana adalah pondasi penting sebelum melangkah ke tahap yang lebih advanced.
3. Apa bahasa pemrograman terbaik untuk pemula yang ingin belajar ML?
Python adalah pilihan utama karena mudah dipelajari dan punya banyak pustaka ML seperti scikit-learn, pandas, dan TensorFlow.
