Penerapan Algoritma Machine Learning pada Visualisasi Data
Di tengah pesatnya kemajuan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) saat ini, masih sedikit orang yang tahu bahwa kecerdasan buatan terdiri dari beberapa bagian, salah satunya adalah machine learning atau pembelajaran mesin. Teknologi machine learning sendiri sangat menarik perhatian karena merupakan mesin yang dapat belajar seperti manusia.
Machine learning (ML) adalah suatu teknologi yang memiliki kemampuan untuk mempelajari data yang tersedia dan menjalankan tugas-tugas tertentu berdasarkan pemahaman yang diperolehnya. Sebelum merinci lebih lanjut mengenai machine learning, mari kita terlebih dahulu memahami definisinya secara menyeluruh.
Machine Learning
Teknologi machine learning (ML) merupakan pengembangan mesin yang mampu belajar secara otomatis tanpa memerlukan instruksi langsung dari pengguna. Pengembangan pembelajaran mesin merujuk pada prinsip-prinsip disiplin ilmu lain, seperti statistika, matematika, dan data mining, yang memungkinkan mesin untuk belajar melalui analisis data tanpa perlu di-program ulang atau diperintah secara eksplisit.
Dalam konteks ini, machine learning memiliki kapabilitas untuk mengakses dan memproses data tanpa memerlukan instruksi eksternal. Kemampuan ML juga melibatkan pembelajaran dari data yang sudah ada serta data yang baru diperoleh, memungkinkan mesin untuk menjalankan berbagai tugas tergantung pada apa yang telah dipelajarinya.
Istilah machine learning pertama kali diperkenalkan oleh beberapa matematikawan, seperti Adrien Marie Legendre, Thomas Bayes, dan Andrey Markov pada tahun 1920-an, yang merumuskan prinsip-prinsip dasar dan konsep dasar machine learning. Sejak saat itu, pengembangan ML terus berkembang, dan salah satu contoh terkenalnya adalah Deep Blue yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996.
Di halaman ini, kita akan menggali lebih dalam mengenai kategori-kategori ML, mengidentifikasi algoritma-algoritma kunci, dan menyaksikan bagaimana teknologi ini menghadirkan dampak nyata melalui berbagai kasus penggunaan.
Kategori Machine Learning, Algoritma, dan Contoh kasus
Supervised Learning (pembelajaran terarah)
Merupakan metode dalam machine learning di mana sistem memiliki informasi sebelumnya tentang hasil yang diinginkan atau dimiliki oleh pengguna. Dalam pendekatan ini, data dan output sebelumnya digunakan kembali oleh sistem. Pola input dan output diperlukan untuk mengidentifikasi informasi dalam bank memori. Ketika suatu pola input dihasilkan, sistem memproses data ke bank memori dan mengeluarkan output yang sesuai. Sistem output membandingkan pola output dengan pola input. Jika terdapat kesesuaian, data akan diambil dari bank memori sebagai output. Jika tidak ada kesesuaian antara pola input dan output, maka output akan dianggap sebagai kesalahan. Apabila kesalahan tersebut signifikan, pembelajaran lebih lanjut diperlukan.
Contoh algoritma yang menggunakan metode Supervised Learning mencakup algoritma Hebbian (Hebb Rule), Perceptron, Adaline, Boltzman, Hapfield, dan Backpropagation.
Sebagai contoh studi kasus penerapan Supervised Learning, kita dapat mempertimbangkan situasi di mana kita ingin mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam. Saat awal, sistem tidak memiliki data pemilahan, dan semua email diterima tanpa filter. Setelah kita menandai suatu email dari pengirim sebagai spam, sistem otomatis akan memasukkan email tersebut ke folder spam hingga kita membatalkan penandaan atau pemilihan spam untuk pengirim email tersebut.
Unsupervised Learning (pembelajaran tidak terarah)
Merupakan suatu metode dalam domain pembelajaran mesin yang berbeda secara konsep dengan Supervised Learning. Pada metode ini, hasil yang diharapkan tidak dapat diketahui sebelumnya oleh siapapun. Dengan kata lain, hasil yang dihasilkan bergantung pada nilai bobot yang telah disusun pada awal pembangunan sistem dan tetap berada dalam batas tertentu. Tujuan utama dari metode pembelajaran ini adalah memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan objek-objek yang dianggap sejenis dalam suatu ruang atau area tertentu. Metode ini sangat berguna untuk mencari atau mengklasifikasi pola dari banyak objek yang sejenis, meskipun tidak sepenuhnya identik.
Contoh algoritma yang menerapkan metode Unsupervised Learning meliputi algoritma kompetitif, Hebbian, Kohonen, dan Neocognitron.
Contoh studi kasus pemecahan masalah dengan metode Unsupervised Learning, dapat di ilustrasikan dengan situasi di mana suatu pusat perbelanjaan ingin melakukan bongkar muat terhadap truk yang berisi sepatu campur. Untuk menjual sepatu-sepatu tersebut, perlu dilakukan pengelompokkan berdasarkan brand dan ukurannya. Dalam hal ini, pusat perbelanjaan tidak perlu memasukkan data terlebih dahulu, karena data yang ada di lapangan langsung diproses untuk mengelompokkan sepatu-sepatu sesuai dengan brand dan ukuran tanpa adanya panduan sebelumnya.
Semi-supervised Learning
Merupakan pendekatan yang menggabungkan elemen dari supervised learning dan unsupervised learning. Pada metode ini, sebagian dataset untuk pelatihan memiliki label, sedangkan sebagian lainnya tidak. Sebagai contoh implementasi, kita dapat merujuk pada Google Photos, di mana kita dapat memberikan tag atau label untuk beberapa orang dalam sebuah foto. Sebagai hasilnya, ketika kita mengunggah foto baru dengan wajah orang yang sebelumnya telah diberi label, Google Photos secara otomatis dapat mengenali orang tersebut.
Salah satu contoh model dari semi-supervised learning adalah Deep Belief Network (DBNs). DBNs merupakan model grafis dengan multiple layer yang mampu belajar mengekstrak data pelatihan secara efisien. Dua jenis layer pada DBNs melibatkan visible atau input layer dan hidden layer.
Menurut Geron, DBNs didasarkan pada komponen unsupervised yang dikenal sebagai restricted Boltzmann machine (RBMs). RBMs dilatih secara berurutan dengan algoritma unsupervised learning, dan seluruh sistem disesuaikan dengan teknik supervised learning.
Campbell, dalam tulisannya, menyatakan bahwa pendekatan DBNs telah berhasil mengatasi permasalahan pemodelan akustik pada speech recognition. DBNs menunjukkan sifat perkiraan yang kuat, peningkatan kinerja, dan merupakan parameter yang efisien. Pendekatan ini memberikan solusi yang efektif dalam konteks pemodelan yang melibatkan data yang sebagian besar tidak berlabel.
Reinforcement Learning
Dikenal sebagai model pembelajaran yang menggunakan sistem reward dan penalty. Menurut Winder, reinforcement learning adalah teknik yang mempelajari cara membuat keputusan secara berurutan untuk memaksimalkan keberhasilan dalam kehidupan nyata. Entitas pembuat keputusan belajar melalui proses trial and error.
Reinforcement learning terdiri dari empat komponen utama, yaitu action, agent, environment, dan reward.
Action mencakup setiap keputusan yang diambil, contohnya saat mengendara, seperti mengendalikan kemudi, menginjak gas, dan mengerem.
Agent adalah entitas yang membuat keputusan, bisa berupa perangkat lunak, robot, atau bahkan manusia.
Environment adalah sarana interaksi yang menerima action dan memberikan respons berupa hasil atau observasi baru.
Reward diberikan saat agent berhasil menyelesaikan suatu tantangan. Mekanisme feedback ini membantu agent belajar tentang tindakan yang menyebabkan keberhasilan (reward) atau kegagalan (penalty). Keempat komponen ini merepresentasikan Markov decision process (MDP).
Model reinforcement learning belajar untuk terus mendapatkan reward dan menghindari penalty.
Contoh terkenal dari reinforcement learning adalah AlphaGo, sebuah program yang dikembangkan oleh Google DeepMind. AlphaGo dirancang untuk memainkan permainan Go, permainan papan kuno dari Cina. AlphaGo mempelajari setiap langkah dalam jutaan permainan Go untuk terus mendapatkan reward, yaitu memenangkan permainan. Keberhasilan AlphaGo mencapai sorotan setelah berhasil mengalahkan seorang pemain Go profesional dan juara dunia, menandai pencapaian program komputer pertama dalam mengatasi pemain manusia dalam permainan tersebut.
Visualisasi Data
Visualisasi data adalah cara untuk merepresentasikan informasi dan data. Melibatkan penggunaan elemen visual seperti bagan, grafik, dan peta, alat visualisasi data menyediakan cara yang mudah diakses untuk melihat dan memahami tren, outlier, serta pola dalam data. Lebih dari sekadar memudahkan interpretasi data, visualisasi juga menjadi sarana yang efektif bagi karyawan atau pemilik bisnis untuk menyajikan informasi kepada audiens non-teknis tanpa menimbulkan kebingungan. Dengan bantuan alat visualisasi data, kompleksitas informasi dapat diurutkan dan disampaikan dengan cara yang lebih jelas dan intuitif.
Tahapan Visualisasi Data
Menurut “Visualizing Data” oleh Ben Fry, tahapan visualisasi data melibatkan beberapa langkah utama sebagai berikut:
Acquire
Merupakan langkah pertama dalam pembuatan visualisasi data, pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dari berbagai sumber, termasuk file yang tersimpan di perangkat penyimpanan atau data yang diambil dari jaringan. Proses ini bertujuan untuk mendapatkan informasi yang diperlukan untuk memulai analisis dan representasi visual.
Parse
Merupakan langkah kedua dalam pembuatan visualisasi data. Pada tahap ini, dilakukan penyusunan data dengan menyediakan struktur tertentu sehingga data menjadi lebih bermakna. Selain itu, data juga diorganisir dan dikelompokkan ke dalam kategori-kategori tertentu untuk memudahkan interpretasi dan analisis. Dengan cara ini, informasi yang terkandung dalam data dapat diorganisir dengan lebih baik, membantu proses selanjutnya dalam pembuatan visualisasi yang jelas dan informatif.
Filter
Merupakan tahap ketiga dalam proses pembuatan visualisasi data. Pada tahap ini, dilakukan penghilangan data yang dianggap tidak relevan atau kurang menarik, sehingga fokus dapat ditempatkan pada data yang memiliki kepentingan atau relevansi yang lebih tinggi. Tujuan dari langkah ini adalah menyederhanakan dataset sehingga visualisasi yang dihasilkan dapat lebih terfokus dan memberikan pemahaman yang lebih jelas terhadap informasi yang ingin disampaikan.
Mine
Dalam pembuatan visualisasi data melibatkan penerapan metode statistik atau teknik penggalian data. Pada tahap ini, dilakukan analisis lebih lanjut untuk mengidentifikasi pola atau meletakkan data dalam konteks matematika yang relevan. Proses penggalian data ini bertujuan untuk mendapatkan wawasan tambahan, menjelajahi relasi antar variabel, atau menemukan pola yang mungkin tidak terlihat pada pandangan pertama. Dengan menerapkan pendekatan matematis ini, visualisasi yang dihasilkan dapat memberikan informasi yang lebih mendalam dan kontekstual terhadap data yang telah dikumpulkan.
Represent
Dalam pembuatan visualisasi data melibatkan pemilihan model visual dasar, seperti grafik batang, daftar, atau pohon. Pada langkah ini, penentuan bentuk representasi visual dipilih sesuai dengan sifat data dan tujuan analisis. Dengan memilih model yang tepat, pengguna dapat menyajikan informasi dengan cara yang paling efektif dan dapat dimengerti. Proses ini mendukung pembuatan visualisasi yang jelas dan relevan untuk membantu pengguna memahami pola atau tren yang terdapat dalam data yang telah diproses sebelumnya
Refine
Dalam pembuatan visualisasi data melibatkan upaya untuk memperbaiki representasi dasar yang telah dipilih. Pada tahap ini, dilakukan peningkatan terhadap elemen-elemen visual seperti tata letak, warna, ukuran, dan elemen lainnya. Tujuan dari proses ini adalah membuat visualisasi lebih jelas, atraktif secara visual, dan lebih mudah dimengerti oleh pengguna. Dengan melakukan penyempurnaan pada representasi dasar, hasil visualisasi dapat lebih efektif dalam menyampaikan informasi yang terkandung dalam data.
Interact
Dalam pembuatan visualisasi data melibatkan penambahan metode interaktif yang memungkinkan pengguna untuk memanipulasi data atau mengontrol fitur visualisasi yang terlihat. Pada langkah ini, ditambahkan fitur-fitur yang memudahkan pengguna awam untuk berinteraksi dengan visualisasi, seperti memanipulasi parameter atau memilih data tertentu. Dengan kata lain, disesuaikan agar memudahkan pemahaman dan eksplorasi data, memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk berinteraksi dengan visualisasi secara intuitif.
Kenapa Machine Learning dibutuhkan di dalam visualisasi data, dan masalah apa yang dapat diselesaikan oleh Machine Learning di Visualisasi Data?
Machine Learning (ML) diperlukan dalam visualisasi data karena membantu merepresentasikan model machine learning, data, dan hubungan mereka melalui cara grafis atau interaktif, sehingga membuat algoritma kompleks dan pola data lebih mudah dipahami. Visualisasi machine learning penting untuk mendapatkan wawasan, mengambil keputusan yang terinformasi, dan mengkomunikasikan hasil secara efektif. Ini memungkinkan analis untuk memahami dan mengkomunikasikan pola data, hubungan, dan tren, serta mengidentifikasi anomali dalam data.
Algoritma machine learning dirancang untuk memahami data historis dan menerapkan temuannya untuk membangun model visualisasi yang lebih baik. Dengan mengidentifikasi pola secara otomatis, machine learning dapat digunakan untuk membuat prediksi yang sangat akurat dan membantu meningkatkan akurasi dan keandalan model machine learning. Secara keseluruhan, machine learning diperlukan dalam visualisasi data untuk membuat sistem berbasis data yang kompleks lebih mudah diakses dan untuk meningkatkan pemahaman dan komunikasi pola dan hubungan data
Berikut adalah beberapa alasan mengapa Machine Learning dibutuhkan dalam konteks visualisasi data:
Analisis Prediktif
Machine Learning dapat membantu dalam melakukan analisis prediktif untuk memperkirakan tren atau hasil berdasarkan pola yang ditemukan dalam data. Ini dapat memperluas pemahaman tentang bagaimana data akan berperilaku di masa depan.
Klasifikasi dan Pengelompokan
Machine Learning dapat digunakan untuk klasifikasi dan pengelompokan data ke dalam kategori tertentu. Hal ini membantu dalam menyajikan informasi yang terorganisir dan mempermudah interpretasi visual.
Pengenalan Pola
Machine Learning dapat membantu mengidentifikasi pola yang kompleks dan tidak terlihat pada pandangan pertama. Ini berguna untuk menyoroti aspek-aspek penting dalam data dan mendukung pembuatan visualisasi yang lebih informatif.
Analisis Sentimen
Dalam visualisasi data yang melibatkan teks atau opini pengguna, machine learning dapat digunakan untuk menganalisis sentimen. Ini memungkinkan pengguna untuk memahami perasaan umum atau pola pandangan yang terkandung dalam data teks.
Rekomendasi
Machine Learning dapat menyajikan rekomendasi berdasarkan pola perilaku atau preferensi yang ditemukan dalam data. Ini dapat meningkatkan personalisasi dalam visualisasi dan membantu pengguna mengeksplorasi konten yang relevan.
Reduksi Dimensi
Teknik Machine Learning seperti Principal Component Analysis (PCA) atau t-SNE dapat digunakan untuk mereduksi dimensi data. Ini membantu dalam visualisasi data yang kompleks dengan mempertahankan informasi yang penting.
Anomali dan Outlier Detection
Machine Learning dapat membantu mengidentifikasi anomali atau outlier dalam data, yang dapat disajikan secara visual untuk menyoroti kejadian yang tidak biasa atau potensial untuk mendeteksi masalah.
Analisis Waktu Nyata
Machine Learning memungkinkan analisis data dalam waktu nyata, yang dapat diterjemahkan dalam visualisasi yang terus diperbarui. Hal ini penting untuk memahami perubahan dinamis dalam data.
Bagaimana caranya agar visualisasi data dapat mudah dipahami pengguna??
Agar data dapat mudah dipahami oleh user, kita dapat menggunakan story telling with data.
Story telling with Data adalah strategi untuk membangun narasi di antara kumpulan data, sementara data visualization adalah representasi grafis dari informasi dan data. Keduanya saling berkesinambungan dalam menghasilkan data dan visualisasi yang bermanfaat bagi pemahaman dan komunikasi pola dan hubungan data.
Story telling with Data membantu dalam menyentuh emosi, membangun opini, memicu aksi, dan menciptakan pengaruh, sementara data visualization membantu dalam mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data. Kombinasi keduanya akan menghasilkan bentuk story telling yang runtut dan kuat karena diawali dengan cara dan dipertegas dengan data spesifik yang ingin difokuskan.
Implementasi Story telling With Data di dalam Visualisasi Data memainkan peran penting dalam menyajikan informasi secara menarik, membangun narasi di sekitar data, dan mempengaruhi audiens secara emosional, sehingga membantu dalam pemahaman dan komunikasi pola dan hubungan data secara efektif
Contoh Implementasi Story telling With Data di dalam Visualisasi Data
1. Analisis Sentimen pada Media Sosial
- Uraian: Sebuah perusahaan dapat memanfaatkan Machine Learning untuk menganalisis perasaan pengguna di media sosial terkait produk atau layanannya.
- Implementasi: Dengan menggunakan teknologi ini, visualisasi data dapat menampilkan pola-pola sentimen positif, negatif, atau netral dari komentar-komentar pengguna. Grafik batang atau diagram lingkaran dapat digunakan untuk menunjukkan seberapa besar andil masing-masing sentimen.
2. Prediksi Penjualan dengan Time Series Analysis
- Uraian: Perusahaan ritel dapat menggunakan Machine Learning untuk memprediksi penjualan produk mereka di masa depan.
- Implementasi: Dengan menerapkan model Machine Learning yang khusus untuk analisis deret waktu (time series), visualisasi data dapat memberikan perbandingan antara prediksi dan penjualan aktual. Ini juga dapat menunjukkan tren penjualan dari waktu ke waktu.
3. Segmentasi Pelanggan untuk Strategi Pemasaran
- Uraian: Suatu perusahaan dapat memahami lebih baik profil pelanggan mereka dan mengarahkan strategi pemasaran dengan lebih efektif menggunakan Machine Learning.
- Implementasi: Dengan menerapkan algoritma pengelompokan (clustering), pelanggan dapat dikelompokkan berdasarkan perilaku pembelian atau preferensi. Visualisasi data seperti scatter plot atau heatmap dapat memvisualisasikan segmentasi pelanggan dengan jelas.
4. Analisis Kredit dan Risiko
- Uraian: Bank dapat mengintegrasikan model Machine Learning untuk menilai risiko kredit lebih efektif.
- Implementasi: Melalui visualisasi data, bank dapat dengan jelas memahami faktor-faktor yang paling berkontribusi terhadap risiko kredit. Grafik seperti bar chart atau radar chart dapat memberikan gambaran bobot risiko pada berbagai variabel.
5. Deteksi Anomali dalam Data Log Keamanan
- Uraian: Perusahaan IT dapat mengidentifikasi anomali atau serangan keamanan dalam data log mereka menggunakan teknologi Machine Learning.
- Implementasi: Visualisasi data dapat menyoroti kejadian-kejadian yang dianggap anomali, mempermudah tim keamanan untuk menanggapi dan mengatasi potensi risiko.
6. Personalisasi Pengalaman Pengguna
- Uraian: Situs e-commerce dapat meningkatkan pengalaman pengguna dengan menyesuaikan rekomendasi produk menggunakan Machine Learning.
- Implementasi: Model Machine Learning untuk rekomendasi produk dapat disematkan. Visualisasi data dapat menunjukkan sejauh mana pengguna menerima dan berinteraksi dengan rekomendasi tersebut.
7. Analisis Citra Medis untuk Diagnosis
- Uraian: Rumah sakit dapat meningkatkan kecepatan dan ketepatan diagnosis melalui analisis citra medis menggunakan teknologi Machine Learning.
- Implementasi: Algoritma Machine Learning untuk analisis citra dapat diterapkan. Visualisasi data dapat memberikan perbandingan antara hasil diagnosa algoritma dengan hasil diagnosis manual.
Kesimpulan
Dapat disimpulkan bahwa Machine Learning diperlukan dalam visualisasi data untuk meningkatkan akurasi dan informativitas visualisasi, sementara implementasi Storytelling With Data penting untuk mempengaruhi audiens secara emosional dan efektif. Contoh kasus implementasi Machine Learning di Visualisasi Data menunjukkan bagaimana kedua konsep tersebut saling terkait dan saling mendukung dalam konteks pengolahan dan pemahaman data.