Manfaat Machine Learning Untuk Pengembangan Dunia Usaha

Machine learning diciptakan sebagai inovasi agar sistem teknologi mampu bekerja secara mandiri.

—

Dari waktu ke waktu, keterlibatan teknologi dalam bisnis tidak diragukan lagi. Salah satu contoh nyata dalam dunia bisnis adalah maraknya pebisnis yang memulai usaha dengan bantuan teknologi dan internet. Kini merintis usaha tidak perlu toko fisik semata, keberadaan internet dapat dikembangkan untuk kebutuhan bisnis. Apalagi dengan kehadiran machine learning, pebisnis mampu mengembangkan usahanya secara real time, tanpa perlu dipantau 24/7.

Apa itu machine learning?

Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Machine learning merupakan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru kebiasaan manusia secara bertahap untuk meningkatkan akurasinya.

Istilah machine learning dikenalkan berdasarkan dari beberapa ilmuwan, yakni Thomas Bayes dan Andrey Markov, Adrien Marie Legendre. Mereka membuat konsep dasar dari machine learning pada 1920-an. Seiring perkembangan zaman, peneliti Arthur L Samuel mengembangkan machine learning.

Samuel mempublikasikan hasil penelitiannya yang berkaitan dengan permainan catur. Dalam studi tersebut diketahui bahwa master catur, Robert Nealey bermain catur pada sebuah komputer IBM 7094 pada tahun 1962. Sang master mengalami kekalahan ketika bermain dengan sistem komputer. Kekalahan tersebut menjadi perjalanan sejarah yang menorehkan prestasi pada bidang kecerdasan buatan (artificial intelligence). Adapun machine learning tersebut dikenal dengan sebutan ‘Deep Blue’.

Perkembangan teknologi seputar penyimpanan dan pemrosesan mengalami kemajuan. Terdapat produk inovatif yang kini cukup digemari, contohnya mesin rekomendasi Netflix  yang bisa mengetahui preferensi film atau ketertarikan kita terhadap film, mobil tanpa sopir (self-driving), dan lain-lain.

Machine learning merupakan salah satu komponen penting dari perkembangan ilmu data. Melalui penggunaan metode statistik, algoritma dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi, mengungkap inti dalam proyek pengumpulan data yang bertujuan untuk mendorong pengambilan keputusan dalam aplikasi dan bisnis.

Pada umumnya, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang pada cara mengaplikasikannya memiliki beberapa cabang. Selain machine learning terdapat cabang lain dari artificial intelligence di antaranya natural language processing, expert system, vision, speech, planning, dan robotics.

Jenis-jenis teknologi machine learning

Machine learning bekerja dengan mengumpulkan data kemudian melakukan analisis untuk mendapatkan pengetahuan secara real time. Hal yang menarik dari pengetahuan tersebut adalah kemampuannya yang bisa memunculkan prediksi yang terkumpul dari tren data terkumpul. Cara kerja machine learning terbagi dalam beberapa jenis di antaranya:

1. Supervised learning

Supervised learning merupakan teknologi machine learning yang memilah data dengan memberikan label tertentu. Cara kerja metode ini memasukkan informasi sebagai data input. Sementara outputnya berupa data berlabel. Machine learning ini berkolaborasi dengan pengawasan dari manusia. Pengawasan machine learning dalam metode ini dilakukan oleh data berlabel yang bisa dikembangkan dengan hubungan antardata atau label.

Contoh penerapan machine learning data berlabel pada bisnis online pakaian:

Data input: informasi pelanggan berisi nama, usia, domisili, dan lain-lain.

Data ouput: informasi pelanggan berdasarkan domisili Benua Asia, Amerika, Australia yang terbagi dalam beberapa kategori usia atau produk yang terjual.

2. Semi-supervised learning (unsupervised)

Sedikit berbeda dengan supervised learning, metode semi-supervised learning merupakan kemampuan untuk belajar tanpa pengawasan. Prosesnya dilakukan pada dataset mentah yang tidak berlabel dan algoritma machine learning akan mencoba mengidentifikasi pola dan relasi antardata tanpa bantuan dari pengembang.

Metode unsupervised learning bekerja hanya dengan komputer. Machine learning benar-benar mempelajari sebuah data dan mengaitkan antarhubungan secara mandiri. Unsupervised learning digunakan untuk memudahkan pengembang mengambil keputusan.

Machine learning dengan metode unsupervised learning dapat mendeteksi anomali atau mengungkap transaksi atau pembayaran yang curang. Unsupervised learning dapat secara otomatis mencari informasi setelah mengelompokkan data pembeli (bukan data berlabel).

3. Reinforcement learning

Reinforcement learning adalah algoritma yang tidak bisa lepas dari data science. Machine learning tipe ini menggunakan sistem positif-negatif atau reward–punishment dalam cara kerjanya.

Algoritma dalam metode reinforcement learning akan belajar secara terus-menerus dari lingkungan atau kebiasaan interaksi yang berhubungannya dengannya. Misalnya machine learning dalam kasus bisnis online, machine learning akan dapat memilah dua kategori. Pelanggan yang mampu menyelesaikan pembayaran hingga memberikan rating baik dikategori positif. Sementara data kategori negatif misalnya pelanggan yang gagal bayar atau memiliki kendala tertentu.

Manfaat dan keuntungan penerapan machine learning di dunia bisnis

Machine learning adalah teknologi yang membantu bisnis secara efektif untuk mendapatkan informasi dari data mentah. Machine learning (algoritma) dapat digunakan secara berulang untuk mengumpulkan data tertentu, memahami pola, perilaku tertentu supaya bisnis mengikuti perkembangan.

Contoh sederhananya, toko ritel online menangkap pola perilaku dan pembelian pengguna dalam situs web. Informasi tersebut masih berupa data, peran machine learning yang kemudian melakukan analisis dan mengekstrak pola, statistik, informasi, dan cerita yang tersembunyi dalam data tersebut.

Adapun manfaat dan keuntungan melibatkan machine learning dalam dunia bisnis sebagai berikut:

1. Machine learning akan terus berkembang dan menjadi mesin yang mampu beradaptasi dengan perkembangan. Data yang semakin banyak diperoleh bisa menghasilkan analisis makin akurat.
2. Machine learning dapat digabungkan dengan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses analitis sehingga bermanfaat untuk melakukan bisnis.
3. Mampu mengumpulkan informasi atau pengetahuan secara real time. Dengan machine learning, pebisnis dapat memperoleh insight terkini secara real time. Insight tersebut dapat menjadi acuan untuk lebih memahami target pasar, apa yang mereka butuhkan, dan di mana mereka mencarinya. Informasi tersebut dapat meningkatkan pengalaman online yang lebih baik, meningkatkan kinerja bisnis, dan membangun kepercayaan merek.
4. Mampu mencegah dan mengatasi fraud. Machine learning dapat membantu meningkatkan kampanye dalam digital marketing.
5. Meningkatkan kepuasan pelanggan dengan adanya customer service secara otomatis akan berinteraksi dengan mereka selama 24/7.
6. Mampu menghemat atau membuat budget yang terjangkau. Dalam hal ini machine learning mampu membantu bisnis untuk memangkas biaya-biaya yang bisa membengkak karena kejadian tak terduga.
7. Membantu meningkatkan alur kerja (workflow). Machine learning ada untuk memecahkan masalah yang dihadapi organisasi. Dengan demikian bisnis akan mampu menemukan alur kerja dalam menyelesaikan permasalahan sehingga mendapatkan praktik bisnis yang efisien.

Contoh machine learning dalam bisnis

Kinerja machine learning yang canggih pada perkembangannya bisa diaplikasikan di berbagai bidang, termasuk bisnis. Kehadiran machine learning memberikan dampak signifikan pada dunia bisnis. Berikut contoh penerapan machine learning di dunia bisnis di antaranya: