Rabu, 18 Januari 2023 pukul 07:04:26 | 1856 kali
Sekarang kita berada di zaman yang menghasilkan informasi yang sangat banyak dan juga begitu cepat. Hal ini tentunya tidak terlepas dari era revolusi industri 4.0 yang memiliki perkembangan luar biasa terutama di bidang teknologi internet. Era ini mengakibatkan aktivitas-aktivitas yang dilakukan oleh manusia melalui perantara online semakin meningkat sehingga akan selalu ada data-data terbaru yang terekam terutama oleh database. Selain itu, dengan adanya pandemi covid 19 yang terjadi sejak tahun 2020 lalu menjadikan aktivitas manusia semakin banyak dilakukan melalui internet. Situasi ini akan memberikan data-data yang jika kita bisa mengelola dan mengolahnya dengan baik, akan memberikan manfaat yang signifikan bagi entitas bisnis maupun non bisnis dan tidak terkecuali bagi instansi pemerintah yang dapat menggunakan machine learning dalam rangka meningkatkan pelayanan dan pembuatan kebijakan publik dengan berbasis pada data.
Lalu bagaimana cara untuk memanfaatkan data-data yang kita dapatkan. Salah satu cara dalam memanfaatkan data adalah dengan pengimplementasian teknik-teknik pada machine learning. Machine learning jika kita anggap sebagai ilmu dapat dikatakan sebagai perpaduan pada bidang ilmu statistik terutama statistik inferensial dan bidang ilmu komputer meskipun pada banyak kasus diperlukan juga bidang ilmu lain seperti ekonomi, kedokteran dll untuk memahami data yang ingin diolah. Dengan menerapkan machine learning berdasarkan algoritma yang sesuai terhadap data dan masalahnya maka data-data/big data yang tersedia akan berpotensi naik tingkatannya menjadi pengetahuan atau bahkan menjadi suatu wisdom sehingga dapat diterapkan dalam pengambilan keputusan yang tepat dan cepat karena keputusan tersebut dihasilkan dari model algoritma yang telah mempunyai akurasi yang tinggi.
Sesuai dengan namanya Machine Learning akan menghasilkan keputusan berdasarkan model yang kita buat setelah model tersebut belajar dari data-data yang kita jadikan sebagai input. Salah satu contoh penerapan machine learning yang sering kita temui seperti klasifikasi email pada gmail. Klasifikasi tersebut dapat melakukan penyaringan mana email masuk yang termasuk spam dan mana yang bukan spam secara otomatis. Contoh lain seperti rekomendasi video dari youtube berdasarkan video-video yang telah kita tonton sebelumnya. Adapun contoh penerapan machine learning yang dapat dilakukan pada Direktorat Jenderal Kekayaan Negara adalah seperti penilaian aset baik berupa tanah dan bangunan maupun non tanah dan bangunan dengan menggunakan metode regresi yang merupakan salah satu dari algoritma supervised learning. Proses Machine Learning tersebut akan menyelesaikan pekerjaannya dengan waktu sangat singkat dan hasil yang presisi dalam memprediksi nilai suatu aset sebagai bagian dari kegiatan penilaian.
Namun dalam pelaksanaannya, machine learning akan sulit untuk dijadikan sebagai alat yang dapat membantu dalam pengolahan data jika data yang ada tidak berkualitas seperti missing value, outlier/pencilan ataupun data yang tersedia sedikit sehingga tidak dapat menghasilkan model yang mempunyai skor akurasi tinggi yang menyebabkan tingkat kesalahan juga akan berpotensi tinggi. Pada masalah ini maka tahap data preparation harus benar-benar difokuskan untuk menghasilkan data yang matang dan benar-benar pas atau sesuai untuk dilakukan permodelan yang menjadikan tahap proses data preparation ini juga akan menghabiskan waktu yang sangat banyak dan melelahkan.
Dari uraian tadi, dapat kita tarik kesimpulan bahwa pemanfaatan data dengan menggunakan machine learning akan memberikan berbagai manfaat terutama dari segi keefektifan dan keefisienan dalam melaksanakan pekerjaan. Khususnya pada instansi pemerintahan harus dapat membangun budaya data pada setiap pelaksanaan pekerjaan yang terdapat data di dalamnya sehingga dapat bertransformasi dan bereformasi menjadi lebih baik bahkan jauh lebih baik dari sebelumnya. Hal ini dapat dimulai misalnya dengan peningkatan kolaborasi antar instansi pemerintah terutama dalam hal penyediaan data, membangun sistem database yang menjamin keamanan, konsistensi, dan kelengkapan data atau infrastruktur TI, dan yang tidak kalah pentingnya adalah menciptakan sumber daya manusia yang kompeten karena dengan berkembangnya teknologi secara radikal, peran sumber daya manusia harus turut menyesuaikan diri agar dapat berkontribusi salah satunya dengan menguasai machine learning dalam mengekstrak data menjadi sebuah wisdom ataupun sebuah insight sebagai bentuk kesimpulan hasil dari analisis data.
Sumber gambar :
https://towardsdatascience.com/4-reasons-why-your-machine-learning-code-is-probably-bad-c291752e4953
Sumber :
https://www.dqlab.id/suka-duka-dan-gambaran-tugas-data-scientist-sudah-tahu
https://www.dqlab.id/jenis-metode-regresi-algoritma-supervised-learning
https://www.youtube.com/watch?v=gmvvaobm7eQ&list=PLeo1K3hjS3uvCeTYTeyfe0-rN5r8zn9rw
