Supervised Learning

Supervised learning adalah pendekatan dalam machine learning dan artificial intelligence yang menggunakan kumpulan data berlabel. Data tersebut berfungsi melatih algoritma dalam mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. 

Data Analytics

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!

IKUT KURSUS GRATIS

Mau Belajar

Data Analytics

GRATIS?

Apa itu Supervised Learning?

Pengertian supervised learning
Pengertian supervised learning

Berdasarkan International Business Machine (IBM), supervised learning adalah pendekatan dalam machine learning dan artificial intelligence yang menggunakan kumpulan data berlabel. Data tersebut berfungsi melatih algoritma dalam mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. 

Data berlabel sendiri merupakan data mentah yang ditambahkan satu atau lebih informasi dengan tujuan memberikan konteks, sehingga machine learning dapat berpatokan ke informasi itu.

Dengan menggunakan input dan output yang sudah berlabel, model mampu mengukur keakuratannya dan terus belajar dari waktu ke waktu.

Metode supervised learning ibarat aktivitas pembelajaran yang memiliki guru. Guru bisa memberi nilai bagus ke jawaban siswa yang benar dan mengoreksinya jika ada yang salah. Dalam supervised learning, analyst mengajari atau melatih mesin menggunakan data yang diberi label.

Supervised learning sering digunakan dalam membuat model machine learning untuk dua jenis masalah:

  • Regresi - ketika variabel output-nya berupa nilai numerik, seperti rupiah atau berat.
  • Klasifikasi - menentukan kelas di setiap variabel yang di-input, seperti hitam atau putih, apel atau anggur, kucing atau kelinci.

Manfaat Supervised Learning

Dirangkum dari Geeks for Geeks dan Intellipaat, berikut manfaat supervised learning:

  • Memungkinkan pengumpulan dan pengolahan data dari data-data historis atau pengalaman yang pernah terjadi sebelumnya.
  • membantu memecahkan berbagai jenis permasalahan di dunia nyata, seperti mendeteksi penipuan.
  • Membantu untuk mengklasifikasi data pelatihan secara lebih akurat dan spesifik
  • Memiliki kendali penuh untuk menentukan jumlah kelas yang diinginkan dalam data yang dilatih.
  • Bisa digunakan untuk memprediksi nilai dari kumpulan data dan label yang sebelumnya sudah diketahui.

Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Perbedaan supervised learning dan unsupervised learning
Perbedaan supervised learning dan unsupervised learning

Jika supervised learning dipakai untuk data berlabel, unsupervised learning menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan data tidak berlabel.

Algoritma ini menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa perlu campur tangan manusia, itulah kenapa disebut sebagai “unsupervised” atau “tanpa pengawasan”.

Model unsupervised learning bekerja sendiri untuk menemukan struktur yang saling berhubungan dari data tidak berlabel. Model ini cenderung tidak membutuhkan intervensi manusia. Berbeda dengan supervised learning yang “belajar” dari kumpulan data lalu membuat prediksi dari data dan menyesuaikan jawaban yang benar.

Model supervised learning juga cenderung lebih akurat dibandingkan unsupervised learning karena memerlukan intervensi manusia untuk memberi label data dengan tepat.

IBM telah menjelaskan berbagai perbedaan lain antara supervised learning dan unsupervised learning:

  • Tujuan: tujuan dari supervised learning adalah memprediksi hasil untuk data baru. Sebelumnya, analyst sudah mengetahui hasil seperti apa yang diharapkan. Sementara tujuan unsupervised learning adalah mendapatkan wawasan dari data baru.
  • Kompleksitas: metode dalam supervised learning lebih sederhana dan biasanya dihitung melalui penggunaan program seperti R maupun Python. Dalam unsupervised learning, analyst memerlukan tools yang lebih kompleks untuk bekerja dengan data tidak berlabel dalam jumlah besar.
  • Pengaplikasian: model supervised learning cocok untuk mendeteksi e-mail spam, prakiraan cuaca, dan prediksi harga. Sedangkan unsupervised learning ideal untuk mendeteksi anomali, buyer persona, dan medical imaging (seperti rontgen, CT scan, dan X-ray).
  • Kelemahan: model supervised learning memerlukan keahlian khusus dan menghabiskan banyak waktu untuk melatih serta memberi label variabel input dan output. Sementara itu, kelemahan dari unsupervised learning adalah hasilnya bisa sangat tidak akurat, kecuali jika tetap melibatkan manusia untuk memvalidasi variabel output.

Contoh Supervised Learning

Dirangkum dari IBM, berikut adalah beberapa contoh penerapan supervised learning:

  • Mendeteksi spam di e-mail – dengan menggunakan algoritma klasifikasi data, perusahaan bisa melatih database untuk mengenali pola atau jika ada keanehan dalam data baru. Dengan begitu, aplikasi e-mail secara otomatis akan mendeteksi e-mail yang termasuk spam dan bukan.
  • Predictive analytics – model supervised learning banyak dimanfaatkan dalam menciptakan sistem analisis prediktif guna memberikan wawasan mendalam tentang data bisnis. Hal ini memungkinkan perusahaan mengantisipasi hasil dan mengambil keputusan bisnis dengan tepat.
  • Analisis sentimen pelanggan – dengan menggunakan supervised learning, perusahaan dapat memilih dan mengklasifikasikan informasi penting yang ada di big data, seperti perilaku, emosi, dan minat customer. Ini bisa berguna untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan sekaligus meningkatkan strategi brand awareness.

FAQ (Frequently Asked Question)

Kapan menggunakan supervised learning? 

Supervised learning mengembangkan model prediktif untuk menghasilkan prediksi yang paling masuk akal dari kumpulan data. Oleh karena itu, metode ini cocok digunakan jika perusahaan memiliki cukup data berlabel.

Supervised learning juga dipakai saat perusahaan ingin menghasilkan variabel output yang akurat ketika memasukkan variabel input.

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:
Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Masih ragu? Coba dulu 3 hari, GRATIS
di Full-Stack Trial Class!

Rasakan pengalaman belajar di RevoU Full-Stack Program:

Kelas 100% LIVE, Mini portofolio lewat hands-on assignment, Bimbingan Team Lead & small group discussion.

Kalau cocok, kamu bisa lanjut daftar Full Program dengan kesempatan Fast-Track (skip semua tes seleksi masuk, langsung ke tahap akhir!)

Kata kunci lainnya

Mulai karirmu dalam

Data Analytics

Belajar di RevoU! Dapatkan skill digital paling in-demand langsung dari praktisi terbaik di bidangnya. Kelas online 100% LIVE, 1:1 career coaching, dan akses ke Community Hub dengan 6000+ member selamanya untuk support perkembangan karir kamu!
ikut kursus gratis
Menu