Apa Itu Machine Learning?
Dikutip dari IBM, machine learning merupakan cabang atau aplikasi dari artificial intelligence (kecerdasan buatan).
Ilmu ini berfokus untuk membuat sistem atau algoritma yang terus belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu tanpa pemrograman tertentu.
Dalam aplikasi machine learning, algoritma atau urutan proses statistik dilatih untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar.
Hal ini bertujuan untuk membuat suatu keputusan maupun prediksi berdasarkan data-data tersebut.
Semakin bagus algoritmanya, akurasi keputusan dan prediksi sistem akan semakin baik.
Seperti manusia yang semakin pintar jika banyak belajar, mesin yang mengolah semakin banyak data akan menghasilkan output yang makin akurat.
Kategori Machine Learning beserta dengan algoritma dan contoh kasusnya
- Supervised Learning
Algoritma: Decision Tree, Naive Bayes, Linear Regression, Logistic Regression
Contoh Kasus: Prediksi klasifikasi (misalnya, identifikasi email spam), prediksi regresi (misalnya, prediksi harga rumah)
- Unsupervised Learning
Algoritma: K-means Clustering, Hierarchical Clustering
Contoh Kasus: Segmentasi pasar, analisis asosiasi, reduksi dimensi
- Reinforcement Learning
Algoritma: State-Action-Reward-State-Action (SARSA), Q-Learning, dan Deep Q Network (DQN)
Contoh Kasus : Pengoptimalan otomatis (misalnya, permainan komputer, robotika)
Apa Itu Visualisasi Data ?
Visualisasi data adalah proses menggunakan elemen visual seperti diagram, grafik, atau peta untuk merepresentasikan data. Hal ini memungkinkan data kompleks, berukuran besar, atau numerik diubah menjadi representasi visual yang lebih mudah dipahami. Jenis visualisasi data meliputi visualisasi statis, yang menyediakan satu tampilan cerita data tertentu, dan visualisasi interaktif, yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan grafik dan diagram. Beberapa contoh teknik visualisasi data meliputi penggunaan bagan area, grafik batang, grafik peluru, kartogram, histogram, dan lainnya. Visualisasi data memiliki berbagai fungsi, termasuk membantu mengubah data mentah menjadi grafik atau diagram yang lebih mudah dipahami, serta meningkatkan efektivitas komunikasi data. Visualisasi data juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang data yang dianalisis
Tahapan Visualisasi Data berdasarkan buku "Visualizing Data" yang ditulis oleh Ben Fry .
- Acquire: Tahap pertama adalah mengumpulkan data yang akan divisualisasikan. Data dapat diperoleh dari berbagai sumber, seperti survei, sensor, atau basis data.
- Parse: Tahap kedua adalah memeriksa data dan memastikan bahwa data tersebut dapat diolah dengan benar. Data yang tidak lengkap atau tidak terstruktur harus diolah terlebih dahulu.
- Filter: Tahap ketiga adalah memilih data yang relevan dan membuang data yang tidak diperlukan. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa data yang divisualisasikan sesuai dengan tujuan.
- Mine: Tahap keempat adalah mencari pola atau tren dalam data. Hal ini dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma Machine Learning atau teknik analisis data lainnya.
- Represent: Tahap kelima adalah memilih jenis visualisasi data yang sesuai dengan data yang akan divisualisasikan. Jenis visualisasi data yang umum meliputi grafik batang, diagram lingkaran, dan histogram.
- Refine: Tahap keenam adalah memperbaiki visualisasi data dengan menambahkan detail atau mengubah tampilan visual. Hal ini dilakukan untuk memastikan bahwa visualisasi data mudah dipahami dan menarik.
- Interact: Tahap terakhir adalah menambahkan interaktivitas ke dalam visualisasi data. Hal ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan data dan memperoleh wawasan yang lebih dalam.
Alasan Machine Learning dibutuhkan di dalam Visualisasi Data dan Masalah apa yang dapat diselesaikan oleh Machine Learning di Visualisasi data.
Machine Learning diperlukan dalam visualisasi data karena dapat membantu mengidentifikasi pola, tren, dan hubungan yang kompleks dalam data. Dengan algoritma Machine Learning, visualisasi data dapat menjadi lebih informatif dan dapat mengungkapkan wawasan yang tidak terlihat secara langsung
Masalah yang dapat diselesaikan dengan machine learning yaitu :
1. Bidang Informasi Retrieval
Algoritma Machine Learning berperan besar dalam menyaring (filter) spam baik di dalam email, website, hingga media komunikasi dengan berbasis software. Machine Learning mampu membantu menerjemahkan bahasa dengan mengubah suara menjadi teks dan juga filter anti spam. Dengan menggunakan algoritma Decision Tree, penerapan filtering spam ini dapat menentukan suatu pesan termasuk spam atau bukan.
2. Bidang Kedokteran
Penerapan algoritma Machine Learning di bidang kedokteran dapat berupa deteksi penyakit pasien dengan mempelajari data-data yang berhubungan dengan gejala yang ditunjukan. Misalnya mendeteksi sakit jantung yang dilihat dari hasil rekaman elektrokardiogram. Penerapan lainnya seperti diagnosa medis menggunakan bantuan chatbot sudah marak dilakukan. Chatbot ini dilengkapi dengan speech recognition untuk mempermudah percakapan.
3. Recommendation Search Pada Google.
Siapa yang tidak mengenal mesin pencari Google, sepertinya ini yang paling sering digunakan oleh kita. Saat ingin mengetik sesuatu di dalam kolom search Google, maka Google akan memunculkan rekomendasi dari hal yang sedang kita cari. Sebenarnya tidak hanya Google Search, penerapan recommendation search juga sering ditemukan di media sosial saat kita sedang mencari seseorang, atau pada saat sedang mencari produk di salah satu e-commerce. Jadi, teknologi machine learning ini sangat membantu kehidupan kita.
Pentingnya implementasi Story Telling With Data di dalam Visualisasi Data .
Implementasi Story Telling With Data di dalam Visualisasi Data sangat penting karena dapat membantu membangun cerita yang koheren dan memudahkan pemahaman data.
Dalam proses Data Storytelling, data visualization hanyalah salah satu bagian dari proses yang lebih besar. Data Storytelling melibatkan membuat diagram penjelasan tentang konteks dan narasi yang mengikat.
Dalam Data Storytelling, data dianggap sebagai alat untuk menyampaikan makna atau pesan, bukan sebagai tujuan atau hasil akhirnya. Data Storytelling dapat membantu dengan mengemas informasi tersebut dalam bentuk cerita yang menarik, memotivasi pendengar, dan membangun hubungan yang lebih baik dengan user. Implementasi Data Storytelling pada bisnis memiliki beberapa keuntungan, di antaranya memudahkan pemahaman, meningkatkan kesadaran dan kepercayaan yang memiliki audiens terhadap bisnis, serta membantu meningkatkan pelanggan atau pasar. Dalam Data Storytelling, data dianggap sebagai alat untuk menyampaikan makna atau pesan, bukan sebagai tujuan atau hasil akhirnya.
Oleh karena itu, implementasi Story Telling With Data di dalam Visualisasi Data dapat membantu meningkatkan efektivitas komunikasi data dan memudahkan pemahaman data yang kompleks.
Contoh kasus implementasi Machine Learning di Visualisasi
1. Segmentasi Pelanggan
Menggunakan algoritma clustering seperti K-Means untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola pembelian mereka, dan kemudian membuat visualisasi untuk memperlihatkan kelompok-kelompok tersebut.
2. Deteksi Anomali
Menggunakan metode seperti Local Outlier Factor (LOF) untuk mendeteksi anomali dalam data, dan kemudian membuat visualisasi yang menyoroti titik-titik yang dianggap anomali.
3. Prediksi Kejadian
Menggunakan algoritma seperti regresi logistik atau Random Forest untuk memprediksi kemungkinan kejadian tertentu berdasarkan data historis, dan kemudian membuat visualisasi untuk memperlihatkan hasil prediksi tersebut.
4. Analisis Sentimen
Menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP) dan algoritma klasifikasi seperti Naive Bayes atau Support Vector Machine (SVM) untuk menganalisis sentimen dari ulasan pelanggan, dan kemudian membuat visualisasi untuk memperlihatkan distribusi sentimen.
5. Rekomendasi Produk
Menggunakan teknik seperti Collaborative Filtering atau Content-Based Filtering untuk memberikan rekomendasi produk kepada pelanggan berdasarkan preferensi mereka, dan kemudian membuat visualisasi untuk menunjukkan rekomendasi tersebut.
6. Pengelolaan Risiko
Menggunakan algoritma seperti Decision Trees atau Random Forest untuk memprediksi risiko tertentu dalam investasi atau pinjaman, dan kemudian membuat visualisasi untuk memperlihatkan faktor-faktor yang mempengaruhi risiko tersebut.
7. Pemantauan Kesehatan Menggunakan data sensor medis untuk memprediksi kondisi kesehatan seseorang, dan kemudian membuat visualisasi untuk memperlihatkan tren atau anomali dalam data tersebut.
Kesimpulan .
Inti dari machine learning adalah bahwa teknologi ini memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dengan algoritma yang tepat, pembelajaran mesin dapat membantu kita membuat prediksi, klasifikasi, pengenalan pola, dan keputusan yang lebih baik berdasarkan data . Sedangkan kesimpulan dari visualisasi data dan storytelling adalah teknologi ini dapat digunakan untuk menyajikan informasi dan hasil analisis secara efektif dan menarik. Visualisasi data memungkinkan kita mengubah data mentah menjadi gambaran yang lebih mudah dipahami, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan komunikasi yang lebih efektif. Pada saat yang sama, storytelling data memungkinkan kita menceritakan kisah yang efektif dan relevan berdasarkan hasil analisis , sehingga dapat memengaruhi pemikiran dan tindakan pemangku kepentingan secara lebih persuasif. Kombinasi visualisasi data dan pengisahan data menjadi alat yang ampuh untuk menjelaskan, merangkum, dan mengkomunikasikan informasi kompleks kepada beragam audiens.
