Salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI) adalah machine learning. Dengan adanya, teknologi ini memungkinkan sistem dapat memprediksi keputusan berdasarkan data yang ada. Tak hanya itu, penggunaaan Machine Learning (ML) dapat berguna dalam pemecahan masalah.

Lantas, apa itu machine learning? Agar dapat menjawab pertanyaan tersebut, melalui artikel ini Evetech Solution akan membahas tentang machine learing meliputi pengertian, manfaat, dan cara kerjanya.

Yuk simak artikel ini selengkapnya!!!

Apa itu Machine Learning

Machine Learning adalah sebuah teknologi yang dirancang untuk dapat belajar secara mandiri tanpa harus ada arahan dari penggunaanya. Dalam mendapatkan hasil yang optimasl, biasanya ML akan membutuhkan data yang valid dalam proses traning sebelum digunakan untuk penggujian.

Proses training pada machine learning (ML) biasanya dikembangkan berdasarkan ilmu disiplin ilmu seperti data mining, statistika, hingga matematika. Dengan demikian nantinya teknologi ini dapat menganalisa data dengan sendirinya tanpa perlu diprogram ulang atau melalui perintah tertentu.

Menariknya, ML memiliki kemampuan dalam memperlajari data yang ada dan data yang baru saja dikumpulkan. Sehingga nantinya, mesin ini dapat melakukan pekerjaan dari apa yang telah mesin tersebut pelajari .

Bagaimana Manfaat Machine Learning dalam Bisnis

Dengan adanya Machine Learning maka bisni dapat memprediksi data dengan lebih akurat. Tak hanya itu saja ML memiliki manfaat lainnya seperti:

1. Memprediksi Data Secara Lebih Akurat

Salah satu manfaat bagi bisnis yang mengunakan machine learning adalah dapat memprediksi data yang secara akurat. Terlebih lagi, ML di rancang dengan mengunakan algoritma yang canggih.

Dengan demikian, nantinya ML dapat mengidentifikasi pola tertentu atau memprediksi tren dimasa depan seperti adanya permintaan produk berdasarkan perilaku dari pelanggan. Itu berarti bisnis dapat berkembang, dengan data yang telah di pelajari oleh machine learning,

2. Mengefisiensikan Operasional

Seperti artificial intelligence, ML juga dapat digunakan untuk mengotomatisasi berbagai tugas harian seperti layanan pelanggan maupun menganalisa hasil report. Selain itu, dengan adanya ML bisnis dapat menghemat budgeting karna segala pekerja manual dapat dikurangi. Dengan demikian tidak hanya dapat mengefisiensikan operasional saja tetapi dapat menghemat budgeting.

3. Memberikan User Experince

Selanjutnya machine learning juga digunakan untuk memberikan pengalaman pelanggan yang bersifat personal melalui analisis perilaku pengguna. Apalagi dengan adanya algoritma ML akan memungkinkan platform digital merekomendasikan produk / layanan yang relevan dengan pengguna.

Tak hanya itu saja, algoritma machine learning ini dapat memahami kebiasan dan minat individu untuk menciptakan user experience yang menarik.

4. Meningkatkan Keamanan Siber

Manfaat selanjutnya dari machine learing adalah meningkatkan keamanan siber. Hal ini dilakukan dengan mendekteksi ancaman secara lebih efektif. Terlebih lagi dilengkapi dengan algoritma yang dapat membantu dalam memprediksi anomali aktifitas mencurigakan seperti pada penggunaan API maupun framework tertentu.

5. Mengambil Keputusan Berdasarkan Data

Seperti yang sudah dijelaskan pada manfaat sebelumnya, machine learing dapat mempredikasi data yang lebih akurat.Oleh karna itu, ML akan dapat menyediakan informasi yang mendalam dari data yang didepatkan.

Apalagi, informasi yang dihasilkan akan lebih tepat mengenai berbagai aspek seperti perilaku konsumen, trend pasar, maupun kinerja operasional lainnya. Dengan demikian, nantinya bisnis akan dibuat mudah dalam keputusan berdasarkan data yang didapatkan.

Bagaimana Machine Learning dapat bekerja

Machine Learning dapat bekerja dengan mengunakan berbagai aspek algoritma tertentu dalam memproses suatu data. Berikut adalah tahapan bagaimana machine learing dapat bekerja:

1. Mengumpulkan Data

Pada tahap ini, Machine Learing akan mengumpulkan data yang relevan dengan permasalah yang ingin dipecahkan. Biasanya data akan didapat dari berbagai sumber seperti sensor, database, maupun web scraping.

Dengan demikian, data yang diperoleh nantinya akan digunaka untuk melatih pembelajarnya pada mesin. Perlu diketahui bahwa kualitas dan kuantitas hasil dari machine learing bergantung pada informasi yang didapatkan.

2. Mempersiapkan Data

Tahap selanjutnya yaitu mempersiapkan data untuk dianalisis. Namun,sebelum data di proses maka sangat perlu data untuk pembersihan. Hal tersebut dilakukan untuk menghapus kesalahan serta membuat data yang sesuai format.

Sebagai contoh nilai yang hilang dapat dihapus ataupun diisi atau variabel kategori dapat diubah menjadi format numerik.

3. Memilih Model

Setelah data siap, maka dapat melanjutkan untuk memilih model machine learning yang sesuai dengan permasalahan yang ingin dihadapai. Keberhasilan terhadap data yang dianalisis bergantung pada permasahan yang ingin dipecahkan.

Maka sebelum memilih model pembelajaran yang sesuai dapat dikelompokan terlebih dahulu seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan.

4. Melatih Model

Selanjutnya dapat dilakukan pelatihan pada model pembelajaran yang dipilih. Pada proses ini akan melibatkan pembagian data seperti pelatihan dan pengujian.

Selama pelatihan nantinya ML akan mengunakan data untuk dapat mengenali pola tertentu untu dapat menyesuaikan parameter. Sehingga nantinya dapat meningkatkan akurasi prediksi.

5. Mengevaluasi

Setelah model dilatih, tahap berikutnya adalah mengevalusi perfoma dengan mengunakan hasil data yang telah diuji. Dengan adanya pengujian ini, maka model pembelajaran dapat dinilai kinerjanya.

Untuk melakukan metode evaluasi, biasanya akan menggunakan berbagai poin penting seperti akurasi, presisi, maupun recall.

6. Melakukan Penerapan

Di tahap akhir ini, machine learning akan dilatih untuk penerapan dalam aplikasi nyata. Sehingga nantinya dapat membantu pekerjaan untuk membuat prediksi maupun keputusan otomatis.

Dengan kata lain, nantinya ML akan di integrasikan dengan layanan bisnis lainnya untuk memberikan informasi yang strategis.

Jadi maching learing adalah sebuah AI yang dirancang untuk dapat mengotomatisasi segela proses bisnis. Dengan demikian penggunaan ML dalam sebuah bisnis akan dapat mengefisiensikan operasional.

Tak hanya itu, machine learning juga dapat digunakan dalam memprediksi data, menghemat operasional dan menciptakan user experince yang intuitif.

Dalam dunia bisnis yang terus berkembang, ML dapat diterapkan pada sistem ERP (Enterprise Resource Planning) sehingga nantinya dapat mengefesiensikan proses bisnis serta mengambil keputusan berdasarkan data yang ada. Dengan adanya integrasi machine learning dengan ERP maka akan memberikan dampak positif bagi perusahaan diera digital sekarang ini.

Sebagai jasa pembuat aplikasi di Kota Solo, Evetech Solution menawarkan sistem ERP yang terintegrasi dengan machine learning. Dengan demikian, nantinya bisnis Anda dapat berjalan lebih efisien.

Segera hubungi kami dan dapatkan penawaran lebih lanjut.

Machine Learning:Pengertian, Manfaat, dan Cara Kerjanya