Mengenal Jenis Machine Learning: Supervised vs Unsupervised Learning

Pernah dengar tentang machine learning, tapi masih bingung sebenarnya itu apa dan bagaimana cara kerjanya? 

Di dunia digital yang makin berkembang, machine learning jadi salah satu teknologi paling canggih yang digunakan hampir di semua bidang—dari aplikasi smartphone sampai sistem rekomendasi film di Netflix.

Tapi, tahukah kamu kalau ada beberapa jenis machine learning? Nah, artikel ini akan membahas dua jenis utama machine learning yang paling populer, yaitu Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Yuk, kita pelajari lebih dalam dengan bahasa yang sederhana dan mudah dipahami!

Apa Itu Machine Learning?

Sebelum masuk ke jenis-jenisnya, mari pahami dulu apa itu machine learning. Secara singkat, machine learning adalah kemampuan komputer untuk belajar dari data yang diberikan, tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Contoh gampangnya begini: bayangkan kamu kasih komputer banyak gambar kucing dan anjing, lama-lama dia belajar sendiri membedakan mana gambar kucing dan mana yang anjing. Itulah intinya machine learning—belajar dari data.

Jenis-Jenis Machine Learning

Secara umum, machine learning terbagi menjadi dua jenis utama:

• Supervised Learning (pembelajaran dengan pengawasan)

• Unsupervised Learning (pembelajaran tanpa pengawasan)

Kita akan bahas satu per satu, supaya kamu lebih paham perbedaannya.

1. Supervised Learning

Supervised Learning bisa diibaratkan seperti belajar sekolah dengan guru.  Kita dikasih soal dan jawaban yang benar.  Nah, komputer juga seperti itu—dia diberi data input dan output yang sesuai, lalu dilatih agar bisa memprediksi output dari input baru.

Contoh sederhananya adalah ketika kamu melatih komputer untuk mengenali email spam. Kamu kasih contoh email yang spam dan yang bukan spam.  Setelah belajar, komputer jadi bisa mengklasifikasikan email baru secara otomatis.

Ciri utama Supervised Learning:

• Data dilabeli (memiliki output yang diketahui)
• Digunakan untuk memprediksi hasil atau klasifikasi
• Akurasi bisa diuji sejak awal

Contoh algoritma Supervised Learning:

• Linear Regression
• Logistic Regression
• Decision Trees
• Support Vector Machines
• K-Nearest Neighbors

2. Unsupervised Learning

Berbeda dengan supervised learning,  unsupervised learning tidak diberikan label pada datanya. Ibarat kamu disuruh mengelompokkan buah-buahan, tapi tidak tahu nama buahnya.  Komputer berusaha menemukan pola sendiri dari data tersebut.

Salah satu contoh paling umum dalam unsupervised learning adalah clustering. Misalnya, perusahaan ingin mengetahui segmen pelanggan mereka.  

Dengan data pembelian pelanggan, sistem machine learning akan mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan perilaku, tanpa tahu siapa mereka sebenarnya.

Ciri utama Unsupervised Learning:

• Data tidak memiliki label
• Digunakan untuk memahami struktur atau pola tersembunyi
• Lebih cocok untuk eksplorasi data awal

Contoh algoritma Unsupervised Learning:

• K-Means Clustering
• Hierarchical Clustering
• Principal Component Analysis (PCA)
• Apriori Algorithm (untuk asosiasi data)

Perbandingan Supervised vs Unsupervised Learning

Kriteria	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Data	Ada label (data sudah terklasifikasi)	Tidak ada label
Tujuan	Prediksi nilai/output baru	Menemukan pola tersembunyi
Contoh Teknik	Regression, Decision Tree	Clustering, PCA

Kapan Menggunakan Supervised atau Unsupervised?

Kalau kamu punya data dengan output yang jelas—misalnya, data nilai siswa dan hasil ujian mereka—Supervised Learning adalah pilihan tepat.

Sebaliknya, jika kamu punya data mentah dan ingin menemukan pola atau segmen, seperti perilaku belanja pelanggan, maka kamu sebaiknya menggunakan Unsupervised Learning.

Mana yang Lebih Baik Supervised vs Unsupervised Learning?

Tidak ada satu jenis machine learning yang lebih baik dari yang lain. Semuanya tergantung pada kebutuhan dan tujuan analisis.

Yang penting, mulai dari memahami dulu jenis-jenisnya seperti yang kita bahas di atas. Semakin dalam kita pahami, semakin mudah kita menerapkan kecerdasan buatan di kehidupan nyata—baik untuk bisnis maupun pengembangan karier.

Referensi:

• Software Testing Help - Types of Machine Learning.
• IBM: What is Machine Learning?.
• Analytics Vidhya – Common ML Algorithms.