Mengenal Perbedaan Supervised Learning vs Unsupervised Learning
Supervised Learning dan Unsupervised Learning adalah dua pendekatan utama yang banyak digunakan pada aplikasi AI modern. Meski sering disebut bersamaan, keduanya memiliki prinsip kerja, kebutuhan data, dan tujuan analisis yang berbeda. Memahami perbedaannya bukan hanya penting bagi praktisi data, tetapi juga krusial bagi bisnis untuk memilih strategi analisis yang tepat.
Menurut laporan IBM, adopsi machine learning di industri global meningkat 25% dalam lima tahun terakhir, dengan mayoritas proyek awal menggunakan supervised learning karena kemudahan evaluasi hasilnya.
Namun, studi dari Gartner menunjukkan bahwa penggunaan unsupervised learning tumbuh cepat di bidang deteksi anomali dan segmentasi pelanggan, terutama di sektor keuangan dan e-commerce.
Artikel ini akan mengupas konsep dasar, perbedaan kunci, hingga skenario penggunaan masing-masing metode, dengan data dan contoh praktis yang relevan.
1. Apa Itu Supervised Learning
Supervised learning adalah salah satu jenis machine learning di mana model dilatih menggunakan data berlabel. Artinya setiap input disertai output yang benar sebagai panduan. Model belajar memetakan input ke output melalui pengoptimalan fungsi kesalahan, sehingga mampu melakukan generalisasi terhadap data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Teknik ini umumnya digunakan untuk tugas klasifikasi seperti spam detection, atau regresi seperti memprediksi harga rumah. Metode ini cenderung memberikan akurasi tinggi tapi memerlukan proses pelabelan data yang memakan waktu dan sumber daya.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner
2. Apa Itu Unsupervised Learning
Berbeda dengan supervised, unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak berlabel. Model harus menemukan struktur, pola, atau keterkaitan dalam data tanpa panduan eksplisit. Teknik ini populer dalam clustering, seperti segmentasi pelanggan, atau dimensionality reduction seperti PCA.
Meski metode ini lebih hemat biaya karena minim keterlibatan manusia, hasil yang dihasilkan bisa sulit diinterpretasi dan terkadang tidak mengejutkan secara praktis.
3. Perbedaan Utama Supervised vs Unsupervised Learning
Perbedaan paling mendasar antara keduanya terletak pada keberadaan label data. Supervised learning membutuhkan pasangan input-output yang jelas, sedangkan unsupervised learning hanya menggunakan input mentah tanpa label.
Tujuan keduanya pun berbeda. Supervised digunakan untuk prediksi atau klasifikasi, sementara unsupervised ditujukan untuk eksplorasi data dan menemukan struktur tersembunyi.
Studi dalam domain prediksi fraud memperlihatkan model supervised seperti Random Forest (RF) dan XGBoost (XGB) mencapai AUROC sekitar 0,988–0,989, sedangkan unsupervised berbasis algoritma seperti RBM dan GAN juga menunjukkan performa kompetitif (AUROC ≈ 0,961–0,954). Ini menegaskan bahwa meski supervised cenderung lebih akurat, unsupervised tetap menjanjikan, khususnya saat label sulit diperoleh.
Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning
4. Kapan Menggunakan Supervised vs Unsupervised?
Supervised learning cocok digunakan ketika tujuan analisis jelas dan data sudah berlabel. Contohnya adalah prediksi churn, klasifikasi email spam, atau estimasi permintaan produk.
Sebaliknya, unsupervised learning ideal saat kamu ingin menemukan pola tanpa bias eksplisit seperti membuat segmentasi pelanggan, clustering pengguna berdasarkan kebiasaan, atau mendeteksi anomali dalam data finansial.
Secara praktikal, banyak proyek menggabungkan kedua pendekatan ini. Misalnya memulai dengan unsupervised untuk eksplorasi, lalu melanjutkan dengan supervised setelah fitur penting berhasil diidentifikasi atau dilabeli manual.
Ingin mengetahui lebih dalam perbedaan antar pendekatan ini dan langsung praktek model dengan Python? DQLab Bootcamp “Machine Learning & AI for Beginner” menyediakan materi terstruktur dari konsep hingga implementasi supervised dan unsupervised learning. Daftar sekarang dan mulai belajar dengan studi kasus nyata di DQLab!
FAQ:
1. Apakah supervised selalu lebih baik daripada unsupervised?
Tidak selalu. Walau supervised umumnya lebih akurat karena panduan label, unsupervised bisa sangat berguna saat data berlabel sulit didapat atau untuk eksplorasi pola tersembunyi.
2. Bisakah kedua metode ini digabungkan?
Ya. Metode semi-supervised atau pipeline hibrida sering digunakan, dimulai dengan unsupervised untuk eksplorasi, kemudian supervised setelah data dikategorikan atau diberi label.