Di era digital yang serba canggih ini, teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) makin sering menjadi bagian dari kehidupan kita. Mulai dari virtual assistant, seperti Siri atau Alexa, sampai rekomendasi film di Netflix, semua ini bekerja berkat sistem algoritma dari AI.
Namun, apa sebenarnya algoritma AI? Bagaimana cara kerjanya? Apa saja jenis-jenisnya dan bagaimana penggunaannya dalam berbagai aspek kehidupan kita? Yuk, kita cari tahu lewat artikel di bawah ini!
Apa Itu Algoritma AI?
Sederhananya, algoritma AI adalah serangkaian instruksi atau prosedur yang digunakan oleh mesin untuk memproses data, menemukan pola, dan menghasilkan keputusan atau tindakan tertentu. Algoritma ini dirancang agar mesin bisa berpikir seperti manusia, baik itu untuk memprediksi, memahami, atau bahkan menyelesaikan masalah.
Untuk memahami algoritma AI, bayangkan mesin seperti seorang murid yang diajari pelajaran tertentu. Data yang dimasukkan adalah buku pelajaran, sedangkan algoritma adalah metode pembelajaran yang digunakan. Dengan kata lain, algoritma adalah cara mesin belajar dan berkembang.
Dalam kehidupan sehari-hari, kita memanfaatkan AI dan berinteraksi dengan hasil kerja algoritma AI tanpa menyadarinya. Misalnya, ketika kita membuka Instagram, algoritma AI bekerja di balik layar untuk menentukan konten mana yang muncul di FYP kita. Atau ketika kita menggunakan Google Maps, AI membantu memprediksi rute terbaik berdasarkan kondisi lalu lintas.
Menurut Towards Data Science, algoritma AI sering dikategorikan berdasarkan jenis sistem pembelajaran yang digunakan, seperti supervised learning, unsupervised learning, atau reinforcement learning.
Bagaimana Cara Kerja Algoritma AI?
Cara kerja algoritma AI melibatkan beberapa langkah utama yang memungkinkan mesin untuk belajar, memahami data, dan menghasilkan hasil yang relevan. Berikut adalah proses utamanya:
1. Data collecting
Langkah pertama dalam setiap algoritma AI adalah mengumpulkan data. Data bisa berupa angka, teks, gambar, video, atau kombinasi dari semuanya. Semakin banyak data yang dikumpulkan, semakin baik algoritma tersebut dalam memahami pola.
Sebagai contoh, jika kita ingin mengembangkan algoritma AI untuk mengenali wajah, kita harus memberikan ribuan hingga jutaan foto wajah sebagai data latihan atau disebut training data.
2. Data processing dan analysis
Setelah data dikumpulkan, algoritma akan mulai menganalisisnya. Proses ini melibatkan matematika dan statistik untuk menemukan pola atau hubungan tertentu. Algoritma mencoba memahami apa yang membuat satu data berbeda dari yang lain.
Contohnya, algoritma AI menganalisis riwayat pembelian atau pencarian pengguna untuk memahami preferensinya lewat sistem rekomendasi.
3. Model training
Setelah pola ditemukan, algoritma akan "dilatih" menggunakan data tersebut. Pada tahap ini, algoritma mencoba memprediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data yang dimasukkan. Jika prediksinya salah, algoritma akan memperbaiki dirinya sendiri melalui proses iterasi.
4. Decision making
Setelah proses training selesai, algoritma AI siap digunakan untuk menghasilkan prediksi atau keputusan. Misalnya, sistem e-commerce dapat merekomendasikan produk berdasarkan kebiasaan belanja pengguna.
Tahapan ini sering kali berlangsung secara berulang, dengan algoritma terus belajar dan memperbaiki dirinya sendiri seiring waktu.
Jenis-jenis Algoritma AI
Selain beragam jenis AI, ada juga berbagai jenis algoritma AI, masing-masing dirancang untuk tugas atau masalah tertentu. Berikut adalah beberapa jenis yang paling umum:
Supervised learning
Jenis algoritma ini bekerja dengan data yang sudah diberi label. Istilah ini memang diambil dari analogi seorang murid yang dibimbing dan disupervisi oleh guru atau expert di suatu bidang. Perlu kita tahu kalau supervised learning juga harus dibangun dengan akurasi untuk menangkap error oleh para ahli.
Supervised learning punya tiga kategori hasil yang digunakan ketika mempelajari suatu data, yaitu:
- Classification: Algoritma mengklasifikasikan dua data sebagai ‘ya’ atau tidak’ dan nggak bakal keduanya
- Multi-class classification: Mengorganisir suatu data kedalam kategori atau kebutuhan spesifik yang sudah ditentukan
- Regression: Bila hasil akhirnya berupa angka atau desimal
Contoh cara kerjanya adalah jika kita ingin melatih algoritma untuk membedakan antara foto kucing dan anjing, kita perlu menyediakan data berupa foto dengan label "kucing" atau "anjing." Contoh lainnya bisa berupa klasifikasi email menjadi spam atau tidak spam dan prediksi harga rumah berdasarkan lokasi dan ukuran.
Unsupervised learning
Berbeda dengan supervised learning, algoritma ini bekerja dengan data yang tidak memiliki label. Tujuannya adalah menemukan pola tersembunyi dalam data untuk menyusun model dan memberikan insight baru melalui data points.
Algoritma ini bekerja lewat fungsi clustering, artinya unlabeled data points akan masuk cluster tertentu. Hasil akhirnya adalah memasukkan tiap data point menuju satu cluster supaya nggak terjadi overlap. Bakal ada lebih dari satu data point di satu cluster, sebaliknya satu data point nggak boleh ada di dalam lebih dari satu cluster.
Contoh penggunaannya adalah sistem segmentasi pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja dan deteksi adanya anomali dalam transaksi perbankan. Unsupervised learning juga dibagi lagi menjadi dua tipe clustering, seperti:
- K-means clustering: Memplot satu data point sebagai pusat dari suatu cluster dan mempelajari hubungannya dengan data lain dalam satu cluster
- Gaussian mixture model: Semua data points diplot ke cluster sehingga cara kerjanya lebih fleksibel
Reinforcement learning
Jenis ini melibatkan proses pembelajaran melalui reward positif dan negatif (punishment). Algoritma ini sering digunakan dalam sistem yang membutuhkan pengambilan keputusan secara bertahap, seperti permainan catur atau navigasi robot.
Algoritma reinforcement biasanya terdiri dari dua bagian utama: agen yang melakukan tindakan dan environment tempat tindakan tersebut dilakukan. Siklus dimulai ketika environment mengirimkan sinyal "state" kepada agen.
Sinyal ini memicu agen untuk melakukan tindakan tertentu dalam environment tersebut. Setelah tindakan dilakukan, environment mengirimkan sinyal "reward" kepada agen, memberi tahu apa yang terjadi, sehingga agen dapat memperbarui dan mengevaluasi tindakannya yang terakhir.
Dengan informasi baru tersebut, agen dapat melakukan tindakan lagi. Siklus ini berulang hingga environment mengirimkan sinyal penghentian. Contoh aplikasinya adalah robot yang belajar berjalan dan AI dalam video game yang bisa mengalahkan pemain manusia.
Natural Language Processing (NLP)
Natural Language Processing (NLP) adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami dan berkomunikasi menggunakan bahasa manusia. Siri, Google Translate, dan Alexa adalah produk NLP yang biasa kita pakai sehari-hari.
NLP digunakan untuk berbagai hal, seperti menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, menganalisis review produk yang positif atau negatif, dan membantu chatbots menjawab pertanyaan dengan tepat.
Teknik-teknik di balik NLP menggabungkan pemahaman tentang cara kerja bahasa dengan algoritma machine learning. Inilah yang memungkinkan komputer untuk menangani data teks dalam jumlah besar dan memahami konteks serta makna di balik kata-kata.
Neural networks
Neural networks, atau jaringan saraf, adalah bagian penting dari algoritma AI yang membantu komputer belajar dari data, mirip dengan cara otak kita bekerja. Jaringan ini seolah kumpulan "neuron" yang saling terhubung dan bisa mengenali pola atau fitur dalam data.
Dalam dunia AI, neural networks digunakan untuk berbagai tugas, seperti mengenali wajah dalam foto, memahami teks, dan mendengar serta merespons suara. Informasi yang masuk akan dipahami lewat beberapa layer dan setiap layer menambah pemahaman yang lebih dalam tentang data tersebut.
Dengan banyak data dan pelatihan, jenis algoritma ini bisa menyelesaikan tugas sulit secara akurat. Contohnya pemakaiannya masa kini berupa face detection di media sosial dan diagnosa penyakit melalui analisis gambar medis.
Baca juga: 4 Perbedaan AI dan Machine Learning dan Persamaannya, Simak!
Manfaat dan Penggunaan Algoritma AI
Algoritma AI telah membawa perubahan besar di berbagai industri. Berikut adalah beberapa manfaat dan penggunaannya:
Rekomendasi personal
Platform seperti Netflix atau Spotify menggunakan algoritma AI untuk memahami preferensi kita dan memberikan rekomendasi konten-konten yang sesuai.
Digital security
Algoritma AI membantu mendeteksi ancaman seperti malware atau cyber attack dengan cara menganalisis pola aktivitas yang mencurigakan.
Sistem navigasi
Aplikasi seperti Google Maps menggunakan AI untuk memberikan rute tercepat, memprediksi lalu lintas, dan membantu kita sampai tujuan dengan efisien.
Medis dan kesehatan
AI dalam bidang kesehatan, algoritma AI digunakan untuk mendiagnosis penyakit, mengembangkan obat, hingga mendeteksi kanker sejak dini.
Pertanian
Algoritma AI membantu petani dalam memantau kondisi tanah, memprediksi cuaca, dan mengoptimalkan hasil panen.
Industri kreatif
AI juga digunakan untuk membuat logo, menciptakan musik, seni digital, dan bahkan naskah film. Hebatnya lagi, AI bisa dipakai sebagai sarana memproduksi motion, video, maupun film blockbuster, lho!
Otomatisasi produksi
Dalam manufaktur, robot berbasis AI menggantikan tugas manusia untuk pekerjaan yang berulang dan berisiko tinggi.
Baca juga: 16 Daftar Aplikasi AI Gratis untuk Kerja yang Bisa Dicoba!
Kesimpulan
Dengan memahami algoritma AI, kita tidak hanya menjadi konsumen teknologi, tetapi juga bisa memanfaatkannya untuk keuntungan pribadi atau bisnis. Dunia terus berkembang, dan AI adalah salah satu teknologi yang akan mendominasi masa depan.
Jika kamu ingin belajar lebih dalam tentang algoritma AI, Mini Bootcamp AI Belajarlagi adalah tempat yang tepat untuk memulainya. Program ini dirancang untuk kamu yang mau belajar dan mengulik berbagai topik menarik, seperti cara prompting AI yang cerdas dan memahami jenis-jenis algoritma yang umum digunakan.
Sistem pembelajarannya interaktif, mudah dipahami, dan cocok untuk siapa saja yang ingin beradaptasi dengan teknologi masa depan. Jadi, tunggu apa lagi? Ayo mulai perjalananmu di dunia AI bersama AI Belajarlagi dan persiapkan diri untuk ikuti perkembangan zaman!
Referensi:
https://www.ibm.com/id-id/topics/machine-learning-algorithms
https://aws.amazon.com/id/what-is/artificial-intelligence/
https://www.ibm.com/id-id/topics/machine-learning-algorithms
.webp)
