Machine learning atau ML adalah sebuah program yang mampu membuat komputer belajar dari data dan mampu membuat keputusan sendiri. Melalui ini, komputer tidak perlu diprogram satu per satu secara terpisah.
Salah satu fungsi ML adalah mengekstrak data menjadi informasi berharga, yang kemudian dipakai untuk analisis data berbasis prediksi. Penerapan teknologi ini sudah banyak, tapi prosesnya perlu langkah-langkah yang sistematis.
Membaca Tren Lewat Data dan Penerapannya
Saat ini, membaca tren lewat data sudah bukan hal baru. Konsep seperti ini tentu bisa hadir karena penerapan machine learning yang terbangun. Mesin akan mengenali pola data tersembunyi dari data masa lalu, kemudian menjadi dasar prediksi masa depan.
Gambaran paling mudah penerapan algoritma ini adalah untuk menebak perilaku konsumen dan fluktuasi pasar. Dulu hal ini tidak mudah dilakukan dan tidak ada data yang bisa menjadi dasar prediksi.
Salah satu contoh sukses ada pada industri retail berupa sistem rekomendasi produk. Selain itu, juga ada di industri finansial sebagai alat untuk mendeteksi kecurangan transaksi. Sedangkan untuk industri manufaktur, contohnya adalah alat pendeteksi kerusakan mesin.
Jadi pada dasarnya penerapan ML sangat penting untuk perusahaan. Melalui penerapannya, perusahaan bisa mengambil langkah bisnis lebih cepat dari kompetitor tanpa harus menjalankan sistem yang rumit.
Tahapan Analisis Prediktif
Cara kerja ML untuk analisis data berbasis prediksi sangat sistematis. Prosesnya akan dimulai dari pengumpulan data sampai pengujian dan evaluasi. Berikut rincian tahapan dan penjelasannya:
1. Pengumpulan Data Mentah
Langkah paling awal dari machine learning untuk analisis prediktif adalah pengumpulan data mentah. Identifikasi sumber-sumber data yang relevan juga harus terarah. Misal sumbernya dari transaksi, log server, media sosial, dan lainnya.
Tidak hanya itu, komputer juga akan melakukan proses agregasi data dari banyak format. Bisa dari gambar atau angka yang kemudian dialokasikan dalam satu wadah penyimpanan untuk kemudian diproses.
Karena ML adalah salah satu cabang kecerdasan buatan, maka volume data untuk prosesnya harus banyak. Semakin besar atau banyak data dalam sistem, maka komputer akan punya banyak bahan belajar untuk bisa mengekstrak hasil sesuai kebutuhan.
2. Pembersihan Data
Selain pengumpulan data, juga ada proses pembersihan data, seleksi, dan eliminasi. Apa pun jenis ML yang terpakai, proses ini tidak bisa hilang karena sangat berpengaruh pada hasil akhir.
Data yang rusak, tidak lengkap, atau duplikat akan otomatis terbuang. Hal ini akan membentuk standarisasi format data yang seragam dan siap mendapat proses lanjutan oleh algoritma.
3. Pelatihan Model Sistem
Kemudian jika data sudah sesuai standar dan siap, maka akan masuk algoritma machine learning untuk proses pengenalan pola. Langkah ini kemudian berlanjut ke arah pelatihan model sistem yang sesuai.
Pengaturan parameter algoritma pada tahap ini tidak bisa sembarangan. Ahli harus menyusun arah yang pas agar bisa meminimalisir kesalahan deteksi. Semakin baik proses pelatihannya, maka model sistem yang terbentuk akan semakin presisi.
4. Uji Akurasi Hasil
Terakhir, akan ada uji akurasi model memakai data baru. Hasil tebakan akan muncul sesuai prediksi sistem. Jika prediksi tersebut tidak menunjukkan hasil yang baik, maka perlu evaluasi dan perbaikan.
Langkah perbaikan ini juga harus relevan dengan kondisi pasar terbaru. Baru setelah hasil stabil dan siap untuk peluncuran di pasar, maka tahap distribusi baru bisa berjalan atau penerapannya baru bisa berjalan secara masif.
Penutup
Saat ini, penguasaan teknologi berbasis prediksi memakai machine learning bisa menjadi kunci utama dalam bisnis. Persaingan semakin ketat, sehingga perlu adanya pergerakan cepat di awal untuk mengungguli kompetitor.
