Unsupervised Learning pada Machine Learning: Pengertian, Cara Kerja dan Contoh Penerapan

19 Mar 2025

Popular Articles

Pengertian Unsupervised Learning

Unsupervised Learning merupakan tipe pembelajaran machine learning yang menggunakan data-data tanpa label untuk dianalisis sehingga menghasilkan pola dan hubungan di dalamnya. Proses pembelajaran ini dikatakan unsupervised learning karena tidak membutuhkan supervisor atau pengawasan

Cara Kerja Unsupervised Learning

Misalkan terdapat data buah-buahan yang tidak diberikan label. Model dengan Unsupervised Learning akan mempelajari sendiri ciri-ciri pada data buah-buahan dan mengelompokkan data sesuai dengan ciri-ciri yang telah dipelajari. Pada Gambar 1 menggambarkan output buah-buahan yang telah dikelompokkan menjadi apel dan semangka. Jika diberikan salah satu data, misalnya apel, model dapat memprediksi dengan baik bahwa buah tersebut adalah apel berdasarkan data yang telah dipelajari sebelumnya dan pengelompokkan data yang telah dihasilkan dari data tersebut.

Penerapan unsupervised learning biasa digunakan untuk aplikasi clustering. Terdapat beberapa algoritma yang digunakan pada unsupervised learning, seperti K-Means untuk Clustering, Principal Component Analysis (PCA) untuk pengurangan dimensi, Apriori untuk mencari pola atau aturan yang sering muncul bersama dalam dataset, Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk analisis teks.

Beberapa contoh penerapan unsupervised learning pada aplikasi, yaitu:

Recommendation Systems

Pada e-commerce, unsupervised learning dapat menghasilkan rekomendasi bagi pembeli sesuai dengan data transaksional pembeli, model dapat mempelajari pola transaksi dan menghasilkan rekomendasi yang telah dipersonalisasi

Anomaly Detection

Deteksi anomaly ini berarti mendeteksi pola pada data yang besar dan menemukan pola data yang tidak normal pada set data tersebut.

Fraud Detection

Dikarenakan unsupervised learning dapat membantu deteksi anomaly, hal ini dapat membantu dalam mendeteksi adanya penipuan berdasarkan pola data transaksional yang besar dan kompleks dengan menemukannya aktivitas transaksi yang tidak biasa atau aktivitas bot.

Terjemahan dan Klasifikasi teks

Aplikasi terjemahan dan klasifikasi teks merupakan bagian dari aplikasi Natural Language Processing (NLP). Unsupervised learning sering digunakan pada berbagai aplikasi NLP. NLP ini juga dapat membantu dalam menentukan sentiment user. Unsupervised learning dapat mempelajari pola kata pada setiap kalimat untuk mengelompokkan kata-kata tersebut berdasarkan kesamaan karakteristik dan polanya. Untuk algoritma yang sering digunakan pada aplikasi ini seperti k-means untuk clustering (pengelompokkan) dan Latent Dirichlet Allocation (LDA) untuk menemukan topik tersembunyi pada teks.

Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan ini berarti mengelompokkkan/mengkategorikan pelanggan sesuai dengan kesamaan karakteristik mereka, seperti demografi, geografi, dan perilaku. Unsupervised learning dapat menghasilkan profil persona pembeli yang dapat digunakan untuk menghasilkan decision dalam bisnis terutama untuk memandu dalam membangun strategi pemasaran dan strategi bisnis lainnya.

References:

Erin