Cara Memahami Supervised vs Unsupervised Learning Menggunakan Analogi Sederhana

Dalam dunia Artificial Intelligence (AI), kemampuan mesin untuk belajar dari data disebut sebagai machine learning. Sistem ini tidak lagi hanya menjalankan perintah, tetapi mampu menemukan pola, membuat prediksi, dan beradaptasi berdasarkan pengalaman dari data sebelumnya. Dua pendekatan paling mendasar dalam machine learning adalah supervised learning dan unsupervised learning. Kedua konsep ini seirng kali membingungkan bagi pemula.

Menurut laporan IBM Global AI Adoption Index 2023, sebanyak 42 persen perusahaan besar di dunia telah mengimplementasikan AI secara aktif dan 40 persen lainnya sedang dalam tahap eksperimen terhadap model machine learning. Data ini menegaskan bahwa pemahaman terhadap dasar-dasar machine learning menjadi penting. Bukan hanya ilmuwan data, tetapi juga bagi pelaku bisnis yang ingin memahami bagaimana sistem cerdas membuat keputusan. Berikut adalah cara memahami supervised vs unsupervised learning jika diilustrasikan menggunakan analogi sederhana. Simak penjelasannya sahabat DQLab!

1. Analogi Supervised Learning

Bayangkan seorang siswa yang belajar matematika dengan bimbingan guru. Setiap kali ia menjawab soal, gurunya akan memberi tahu apakah jawabannya benar atau salah, lalu memberikan umpan balik agar ia bisa memperbaikinya. Konsep inilah yang mencerminkan cara kerja supervised learning. Model “belajar” dari data yang sudah diberi label atau jawaban yang benar. Melalui proses ini, mesin dapat memahami hubungan antara input dan output untuk memprediksi hasil baru dengan akurat.

Sebagai contoh, model bisa dilatih untuk memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran, lokasi, dan jumlah kamar. Dataset yang digunakan sudah memiliki label berupa harga aktual rumah, sehingga model belajar dari kesalahan dan memperbaiki perkiraannya. Menurut Statista, metode supervised seperti linear regression dan decision tree adalah teknik yang paling banyak diterapkan dalam industri keuangan, properti, dan asuransi karena keakuratannya dalam memprediksi nilai numerik dan klasifikasi.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Analogi Unsupervised Learning

Jika supervised learning adalah belajar dengan guru, maka unsupervised learning adalah kebalikannya. Konsep ini menekankan proses belajar tanpa arahan langsung. Ibarat seseorang yang datang ke sebuah pesta tanpa mengenal siapa pun, lalu mencoba mengelompokkan orang-orang berdasarkan pakaian, gaya bicara, atau perilaku tanpa mengetahui identitas mereka. Dalam konteks ini, mesin mencoba mengenali pola tersembunyi dari data tanpa diberi tahu mana yang benar atau salah.

Metode seperti K-Means clustering atau Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk menemukan struktur data yang tidak terlihat secara langsung. Misalnya, perusahaan e-commerce menggunakan unsupervised learning untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja agar dapat memberikan rekomendasi produk yang lebih personal.

3. Semi-Supervised dan Self-Supervised Learning

Dalam praktik modern, AI tidak lagi membatasi diri hanya pada supervised atau unsupervised learning. Banyak sistem menggabungkan keduanya melalui pendekatan semi-supervised dan self-supervised learning. Semi-supervised menggunakan sebagian data berlabel dan sebagian data tanpa label, sementara self-supervised membuat labelnya sendiri dari struktur data. Pendekatan ini meniru cara manusia belajar dimana sebagian dari bimbingan guru dan sebagian lagi dari eksplorasi. Contohnya, sistem fraud detection pada perbankan sering memanfaatkan kombinasi dua pendekatan tersebut. Data historis penipuan digunakan untuk melatih model supervised, sementara data baru tanpa label dianalisis dengan unsupervised agar sistem bisa mendeteksi pola kecurangan baru.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Supervised dan Unsupervised Learning Mencerminkan Dua Cara Manusia Belajar

Supervised dan unsupervised learning sejatinya mencerminkan dua cara manusia belajar. Pertama, belajar melalui bimbingan guru dan keduanya adalah eksplorasi mandiri. Pemahaman atas kedua metode ini bukan hanya penting bagi ilmuwan data, tetapi juga bagi masyarakat luas untuk memahami bagaimana AI dalam mengambil keputusan, mulai dari rekomendasi film di Netflix hingga deteksi penipuan di perbankan digital.

Seiring kemajuan teknologi, perpaduan antara kedua pendekatan ini akan menjadi semakin penting. AI masa depan tidak hanya akan “belajar” dari data yang diberi manusia, tapi juga mampu memahami pola yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan memahami perbedaan dan sinergi antara supervised dan unsupervised learning, kita dapat lebih siap menghadapi era di mana mesin bukan sekadar menjalankan perintah, tetapi benar-benar belajar seperti manusia.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara supervised dan unsupervised learning?

Perbedaan utamanya terletak pada penggunaan label data.

• Supervised learning menggunakan data berlabel, artinya model tahu jawaban yang benar saat belajar (seperti siswa dengan guru).

• Unsupervised learning tidak memiliki label, model hanya mengamati data dan mencari pola tersembunyi tanpa tahu mana yang benar atau salah.

• Contoh sederhana adalah memprediksi harga rumah (supervised) vs mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja (unsupervised).

2. Kapan sebaiknya menggunakan supervised atau unsupervised learning dalam proyek AI?

• Gunakan supervised learning jika kamu memiliki data historis yang lengkap dan berlabel, seperti dalam prediksi penjualan atau deteksi penipuan.

• Sebaliknya, gunakan unsupervised learning ketika kamu ingin menemukan struktur atau pola tersembunyi dari data yang belum dikategorikan, misalnya untuk segmentasi pelanggan atau analisis perilaku pengguna.

• Menurut laporan IBM AI Adoption Index 2023, perusahaan umumnya memulai dari supervised learning karena lebih mudah dievaluasi

3. Apakah mungkin menggabungkan keduanya dalam satu sistem AI?

Ya, dan inilah yang disebut semi-supervised atau self-supervised learning. Pendekatan ini mengombinasikan keunggulan kedua metode dimana sebagian data berlabel digunakan sebagai panduan, sementara sebagian besar data tanpa label dianalisis untuk menemukan pola baru.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid