{"id":1687,"date":"2021-05-17T12:00:16","date_gmt":"2021-05-17T05:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/?p=1687"},"modified":"2021-05-18T17:01:47","modified_gmt":"2021-05-18T10:01:47","slug":"penerapan-machine-learning-dalam-bisnis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/2021\/05\/penerapan-machine-learning-dalam-bisnis\/","title":{"rendered":"Penerapan Machine Learning dalam Bisnis"},"content":{"rendered":"

Machine learning<\/span><\/i> merupakan bagian disiplin ilmu dalam kecerdasan buatan (<\/span>Artificial Intelligence<\/span><\/i>) yang dalam pengaplikasiannya menggunakan desain dan aplikasi komputer (sistem) yang dapat melakukan pembelajaran dan pengolahan secara sendiri berdasarkan data yang diterima (<\/span>input<\/span><\/i>). Pembelajaran dengan sendirinya ini menggunakan algoritma yang dengan otomatis akan terus menerus berkembang sehingga tidak membutuhkan <\/span>re-programming <\/span><\/i>dalam perjalannya ke depan. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> menggabungkan disiplin ilmu analisis data, contohnya analisis data <\/span>mining<\/span><\/i> dan analisis prediktif. Pengaplikasian dalam <\/span>machine learning<\/span><\/i> bertujuan untuk membuat pengambilan keputusan yang biasanya dilakukan oleh manusia di lapangan, dapat menjadi otomatis dalam proses pengakuisisian basis pengetahuan.<\/span><\/p>\n

Pada era yang sudah maju seperti ini, banyak startup mengaplikasikan kemajuan teknologi dan ilmu pengetahuan dalam bidang bisnis mereka. Algoritma Machine Learning dapat digunakan dalam memprediksi atau mengklasifikasikan sebuah data.<\/span> Dengan adanya disiplin ilmu <\/span>machine learning<\/span><\/i> dan <\/span>data science<\/span><\/i>, menjadi sangat berperan dalam mengembangkan, memajukan bisnis yang ada. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> dalam bidang bisnis sendiri secara garis besar digunakan untuk pendekatan teknologi, seperti menggunakan algoritma dan pembelajaran analitik (<\/span>analytical learning<\/span><\/i>) untuk aplikasi yang bersifat komersial dan bisnis. Secara spesifik, penerapan <\/span>machine learning<\/span><\/i> dalam dunia bisnis adalah sebagai <\/span>Virtual Personal Assistant<\/span><\/i>, rekomendasi produk, <\/span>image recognition<\/span><\/i>, personalisasi konten di media sosial, <\/span>custom machine learning models<\/span><\/i> dan dapat memprediksi keberhasilan marketing.<\/span><\/p>\n

Dalam penerapan <\/span>learning machine<\/span><\/i>, diketahui bahwa cara kerjanya dikenal dengan<\/span> DSS (<\/span>Decision Support System<\/span><\/i>) atau sistem pengambilan keputusan berbasis pengetahuan dapat memberi saran atau merekomendasikan sebuah tindakan untuk manajer. Sistem ini akan menggunakan komputer yang dapat memecahkan permasalahan khusus dengan meniru keahlian manusia. Keahlian yang dimaksud adalah pengetahuan spesifik terhadap suatu domain dan bagaimana mesin tersebut memahami permasalahan dalam domain itu dan kemudian menyelesaikan permasalahan itu dengan melakukan pengambilan keputusan. Sistem ini akan membutuhkan <\/span>big data<\/span><\/i>, yang dimana ini akan menjawab kompleksitas pengetahuan untuk analisis data dan pengambilan keputusan.<\/span><\/p>\n

Pertama, <\/span>machine learning<\/span><\/i> diterapkan dalam dunia bisnis contohnya <\/span>virtual personal assistant<\/span><\/i> atau <\/span>chatbot. <\/span><\/i>Penerapan <\/span>virtual assistant<\/span><\/i> ini biasanya bertujuan agar interaksi antar penjual dan <\/span>customer<\/span><\/i> dapat terjalin, ada pula yang bertujuan untuk mempermudah pekerjaan, seperti halnya Siri, Alexa, Google Assistant dan Cortana. Cara kerja <\/span>personal assistant <\/span><\/i>ini adalah dengan memahami pertanyaan yang masuk dan <\/span>machine learning<\/span><\/i> akan mempelajari dan memberikan jawaban relevan sesuai dengan input pertanyaan yang masuk. Teknologi ini dalam bisnis sangatlah berguna dikarenakan dengan hal ini dapat memberikan pelayanan dan informasi kepada pelanggan sehingga dapat digunakan sebagai strategi marketing untuk meningkatkan persona bisnis.<\/span><\/p>\n

Kedua, contoh penerapan <\/span>machine learning <\/span><\/i>adalah rekomendasi produk, dimana biasanya ditemukan dalam <\/span>website e-commerce<\/span><\/i> bahwa kita menemukan rekomendasi produk yang sama dengan hasil pencaharian sebelumnya. Biasanya tujuannya agar adanya kemungkinan <\/span>upselling<\/span><\/i> dan <\/span>cross-selling<\/span><\/i> akan semakin meningkat, diluar pekerjaan manusia secara langsung yang mempengaruhi penjualan. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> juga akan meningkatkan kualitas <\/span>user experience<\/span><\/i> sehingga akan memberikan nilai konversi yang naik dari <\/span>customer<\/span><\/i> atau pengunjung <\/span>website<\/span><\/i>. Sehingga penjual atau pemilik <\/span>website<\/span><\/i> tidak harus me-<\/span>list<\/span><\/i> barang-barang apa saja yang menjadi favorit di <\/span>website, <\/span><\/i>tetapi hanya dengan <\/span>machine learning<\/span><\/i> dengan <\/span>big data customer<\/span><\/i> yang ada.<\/span><\/p>\n

Ketiga, contoh penerapannya pada <\/span>image recognition<\/span><\/i>, dimana dalam hal ini teknologi akan mengklasifikasi dan mengidentifikasi gambar ataupun video dengan menggunakan kemampuan <\/span>Artificial Intelligence<\/span><\/i>. Dalam dunia bisnis, ini dapat berguna untuk berinteraksi dengan konsumen berdasarkan <\/span>image recognition.<\/span><\/i> Penerapannya pun juga bermacam-macam seperti pada mobil yang dapat menyetir sendiri (<\/span>auto-pilot<\/span><\/i>), penggunaan pada mesin robot dan android, dan pada pengalaman bermain sebuah produk game; seperti Wii dan Xbox. Keempat, contoh penerapannya dalam personalia media sosial, dimana apabila suatu konten diberikan tanda \u201c<\/span>like<\/span><\/i>\u201d oleh si pengguna media sosial, maka konten dengan kategori yang sama akan lebih sering muncul di <\/span>feed<\/span><\/i> atau linimasa atau jelajah media sosial pengguna tersebut. <\/span>Machine learning<\/span><\/i> yang digunakan dalam teknologi ini biasanya dimanfaatkan untuk mendapatkan <\/span>engagement<\/span><\/i> produk atau bisnis yang ditawarkan.<\/span><\/p>\n

Kelima, contoh penerapan <\/span>machine learning<\/span><\/i> yaitu pada <\/span>custome machine learning models<\/span><\/i>, dimana\u00a0 <\/span>machine learning<\/span><\/i> dispesifikasikan dengan pekerjaan tertentu, misalnya dirancang pada perusahaan pengobatan yang dimana <\/span>machine learning<\/span><\/i> akan melakukan klasifikasi bahan-bahan pengobatan untuk menemukan obat baru, efektif dan aman untuk dikonsumsi oleh pasien. Ada pula contohnya perusahaan kesehatan akan merancang <\/span>machine learning<\/span><\/i> untuk memodelkan metode terapi kanker baru berdasarkan data atau rekam medis pasien kanker sehingga terapi yang ditemukan akan cocok dengan data dan sejarah pasien kanker tersebut.<\/span><\/p>\n

Masih banyak sekali contoh penerapan <\/span>machine learning<\/span><\/i> dalam dunia perbisnisan, yang dimana tujuannya memang untuk meningkatkan kualitas bisnis dan pendapatan dair produk yang dijual. Penerapan <\/span>machine learning<\/span><\/i> bertujuan untuk memahami perilaku pelanggan dan segmentasi agar dimana penyedia barang atau jasa dapat memberikan penawaran serta promo dengan tepat sasaran berdasarkan algoritma <\/span>machine learning<\/span><\/i>. Bukan hanya pada saat penjualan di pasar, tetapi <\/span>machine learning<\/span><\/i> juga diaplikasikan pada saat proses manufaktur di pabrik, dimana <\/span>machine learning <\/span><\/i>\u00a0dapat memperkirakan optimasi dari proses manufaktur yang ada agar tidak mengalami kerugian.<\/span> Machine learning <\/span><\/i>akan melakukan pengurangan <\/span>downtime<\/span><\/i> dan <\/span>defect<\/span><\/i> dengan menggunakan konsep <\/span>predictive maintenance<\/span><\/i> dimana sistem ini\u00a0 memperkirakan masa mesin akan rusak agar dapat dilakukan pencegahan dengan pengecekan serta perbaikan sebelum masa tersebut. Hingga saat ini, penerapan <\/span>machine learning <\/span><\/i>terus berkembang seturut dengan perkembangan zaman, sehingga sebagai pelaku bisnis kita harus tetap <\/span>update<\/span><\/i> dengan perkembangan yang ada dan menggunakannya untuk pengembangan dan kesuksesan bisnis.<\/span><\/p>\n

\n

DAFTAR PUSTAKA:<\/b><\/p>\n

Fauzi, A., Wati, F. F., Sulistyowati, I., Akbar, M. F., Rahmawati, E., & Sari, R. K. (2020). Penerapan Metode Machine Learning Dalam Memprediksi Keberhasilan Panggilan Telemarketing Menjual Produk Bank. <\/span>Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE)<\/span><\/i>, <\/span>6<\/span><\/i>(2), 213-222.<\/span><\/p>\n

https:\/\/www.herisonsurbakti.com\/2016\/03\/paradigma-machine-learning-dalam-bisnis.html<\/span><\/a><\/p>\n

https:\/\/www.dewaweb.com\/blog\/apa-itu-machine-learning-dan-penerapannya-dalam-dunia-bisnis\/<\/span><\/a><\/p>\n

https:\/\/algorit.ma\/blog\/data-science\/menerapkan-machine-learning-dalam-bisnis\/<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Machine learning merupakan bagian disiplin ilmu dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang dalam pengaplikasiannya menggunakan desain dan aplikasi komputer (sistem) yang dapat melakukan pembelajaran dan pengolahan secara sendiri berdasarkan data yang diterima (input). Pembelajaran dengan sendirinya ini menggunakan algoritma yang dengan otomatis akan terus menerus berkembang sehingga tidak membutuhkan re-programming dalam perjalannya ke depan. Machine […]<\/p>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":1688,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1687","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-articles"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1687","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1687"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1687\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1689,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1687\/revisions\/1689"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1688"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1687"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1687"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himmat\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1687"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}