Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

_Machine learning_ adalah teknologi kecerdasan buatan yang telah merevolusi dunia. Jika dahulu komputer hanya dapat menjalankan perintah yang bersifat statis, kini komputer bisa belajar layaknya manusia. Teknologi ini memungkinkan terciptanya banyak aplikasi yang lebih canggih. Walaupun tergolong inovasi tingkat tinggi, namun nyatanya banyak penerapan _machine learning_ yang dapat kamu rasakan dalam kehidupan sehari-hari. Hanya saja, mungkin kamu tidak menyadari bahwa berbagai aplikasi dan layanan yang kamu gunakan ternyata menggunakan _machine learning_. Dalam artikel ini, kamu akan melihat beberapa contohnya. ## Apa Itu Machine Learning? _Machine learning_ adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma _machine learning_ dapat menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pengalaman sebelumnya. Dengan demikian, machine learning memungkinkan komputer untuk “belajar” dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa intervensi manusia. Proses belajar machine learning meniru cara kerja otak manusia, di mana semakin banyak data yang diolah, maka semakin cerdas pula _machine learning_ bekerja. ## 10 Contoh Penerapan Machine Learning Berikut contoh penerapan machine learning pada kehidupan sehari-hari.  ### 1\. Rekomendasi Marketplace Salah satu penerapan _machine learning_ yang paling umum yaitu pada sistem rekomendasi _marketplace_. Ketika kamu berbelanja di toko _online_, algoritma _machine learning_ menganalisis history pembelian untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Rekomendasi ini membantu meningkatkan pengalaman belanja kamu dengan menghadirkan produk atau konten yang sesuai dengan preferensi kamu. Berkat algoritma _machine learning_ di _marketplace_, kamu bisa lebih mudah menemukan produk-produk menarik, bahkan yang tidak kamu ketahui sebelumnya. ### 2\. Google Search Mesin pencari seperti Google juga mengandalkan _machine learning_ untuk memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat. Algoritma machine learning Google mempelajari pola-pola pencarian pengguna, riwayat pencarian, hingga kualitas dan relevansi konten untuk mengoptimalkan hasil pencarian. Ketika kamu melakukan pencarian di Google, kamu mendapatkan hasil yang lebih sesuai dengan pertanyaan kamu. Hasil pencarian pun melalui penilaian yang tepat untuk memastikan bahwa konten diurutkan berdasarkan kualitas dan relevansinya. ### 3\. Sektor Kesehatan Dalam sektor kesehatan, machine learning telah digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk diagnosis medis, pengembangan obat, dan perawatan pasien. Misalnya, algoritma machine learning dapat menganalisis data medis pasien untuk mengidentifikasi pola-pola yang menunjukkan kemungkinan penyakit atau kondisi tertentu. Kemampuan ini dapat membantu dokter dalam membuat diagnosis yang lebih akurat dan merencanakan perawatan yang lebih efektif. Selain itu, pelayanan juga dapat berjalan dengan lebih cepat, sehingga meningkatkan kualitas dunia medis secara keseluruhan. ### 4\. Pengkategorian Email Pengkategorian _email_ adalah salah satu penerapan _machine learning_ yang paling umum dan bermanfaat. _Platform email_ menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pola-pola dalam _email_ yang kamu terima dan mengelompokkannya ke dalam folder yang sesuai. Contohnya seperti “Utama”, “Sosial”, atau “Promosi”. Kategorisasi ini membantu kamu untuk menemukan dan menanggapi _email_ yang paling penting dengan cepat tanpa harus menyortir manual setiap pesan. Walaupun terdengar sederhana, kemampuan ini terbukti memudahkan pekerjaan dalam mengelola _email_. ### 5\. Google Translate Google Translate adalah alat penerjemah bahasa yang mengandalkan machine learning untuk memberikan terjemahan yang akurat dan cepat antara berbagai bahasa. Algoritma machine learning belajar dari jutaan terjemahan yang ada di internet untuk memahami konteks dan nuansa dari setiap kata dan kalimat. Dengan kemampuan ini, kamu dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan mudah dalam hitungan detik. Teknologi ini membantu komunikasi lintas bahasa dalam situasi sehari-hari, seperti saat bepergian ke luar negeri atau berkomunikasi dengan teman mancanegara. ### 6\. Deteksi Wajah Deteksi wajah dalam gambar adalah penerapan _machine learning_ yang penting dalam berbagai bidang, termasuk fotografi, keamanan, dan analisis data. Algoritma machine learning dapat mempelajari pola-pola visual yang terkait dengan wajah manusia dan mengenali wajah dalam gambar dengan akurasi yang tinggi. Penerapan ini dapat ditemui dalam berbagai aplikasi, misalnya kamera _smartphone_ yang memiliki fitur pengenalan wajah untuk membuka kunci perangkat. Contoh lainnya adalah sistem keamanan yang menggunakan deteksi wajah untuk mengidentifikasi individu dalam gambar atau rekaman video. ### 7\. Google Assistant Salah satu penerapan paling terkenal dari machine learning adalah Google Assistant. Google Assistant adalah asisten virtual yang menggunakan teknologi machine learning untuk menanggapi pertanyaan dan perintah pengguna dengan cepat dan akurat. Dengan kemampuannya untuk memahami bahasa alami dan konteks percakapan, Google Assistant memberikan bantuan dalam berbagai hal. Mulai dari mencari informasi di internet, mengatur jadwal, hingga mengontrol perangkat smart home.  ### 8\. Prediksi Waktu Perjalanan _Machine learning_ juga berguna dalam memprediksi waktu perjalanan, yang membantu orang untuk merencanakan rute perjalanan dengan lebih efisien. Layanan seperti Google Maps menggunakan machine learning untuk menganalisis data lalu lintas, kondisi jalan saat ini, dan faktor-faktor lainnya untuk memperkirakan waktu tempuh. Dengan prediksi waktu perjalanan yang akurat, kamu dapat menghindari kemacetan dan tiba di tujuan tepat waktu. Prediksi ini membantu meningkatkan produktivitas dan mengurangi stres akibat menghabiskan terlalu banyak waktu di tengah kemacetan lalu lintas. ### 9\. Deteksi Penipuan Penerapan machine learning juga penting dalam deteksi penipuan di berbagai bidang, terutama keuangan dan _e-commerce_. Algoritma machine learning dapat menganalisis pola-pola transaksi dan perilaku pelanggan untuk mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan atau tidak biasa. Dengan deteksi penipuan bersenjatakan machine learning, perusahaan dapat melindungi pelanggan mereka dari kehilangan uang dan informasi pribadi. Jaminan keamanan tentunya akan menjaga reputasi dan kepercayaan dalam industri, yang merupakan aset berharga untuk pertumbuhan jangka panjang. ### 10\. Mobil Otonom Penerapan terkemuka dari _machine learning_ yang terakhir adalah dalam pengembangan mobil otonom. Dengan menggunakan sensor, kamera, dan data dari lingkungan sekitar, mobil otonom dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi jalan secara _real time_. Algoritma machine learning memungkinkan mobil otonom untuk mengenali objek, memprediksi perilaku pengguna jalan, dan membuat keputusan yang aman saat berkendara. Penerapan ini berpotensi mengurangi kecelakaan lalu lintas dan meningkatkan mobilitas masyarakat. ## Tertarik untuk Belajar Machine Learning? Dari beberapa contoh di atas, terbukti bahwa _machine learning_ telah banyak membantu aktivitas manusia. Mulai dari kegiatan pribadi seperti berbelanja dan mengemudi, hingga level industri yang menyangkut keamanan transaksi finansial. Lantaran kebutuhan terhadap teknologi machine learning semakin besar, maka peluang kerja di bidang ini juga terus meningkat. Jika kamu tertarik belajar machine learning, maka tempat terbaiknya adalah [Primakara University](https://primakara.ac.id/) yang menyediakan program pembelajaran [Teknik Informatika](https://primakara.ac.id/pendidikan/informatika) di Bali. Primakara University menyediakan kurikulum yang lengkap dan _up-to-date_, termasuk _machine learning_. Setelah lulus dari Primakara University, kamu berkesempatan untuk merintis karier sebagai seorang profesional IT. Jangan ragu lagi, awali kesuksesan kamu sebagai _developer_ machine learning bersama Primakara University.  ## FAQ **Apa yang dimaksud dengan** _**machine learning**_**?** _Machine learning_ merupakan kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. **Contoh** _**machine learning**_ **apa saja?** Rekomendasi _marketplace_, Google Search, inovasi di sektor kesehatan, pengkategorian _email_, Google Translate, deteksi wajah, Google Assistant, prediksi waktu perjalanan, deteksi penipuan, dan mobil otonom. **Apa fungsi dari** _**machine learning**_**?** Fungsi utamanya adalah memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar dari data. **Bagaimana cara kerja** _**machine learning**_**?** _Machine learning_ bekerja dengan cara mempelajari data _histories_, guna membuat keputusan atau memberikan rekomendasi yang lebih akurat. _**Machine learning**_ **bisa menggunakan bahasa saja?** Bahasa program yang sering digunakan yaitu R dan Python.