8th Weekly Meeting : Mengenal Machine Learning dan Scikit-Learn (Sklearn) 

[18 Oktober 2024], Dalam era digital yang semakin maju, teknologi telah merambah ke berbagai sektor kehidupan, termasuk pertanian. Salah satu inovasi yang paling menjanjikan adalah penerapan machine learning dalam bidang pertanian, yang dikenal sebagai precision agriculture. Pada sesi weekly meeting yang lalu, Bapak Wahyu Nurkholis Hadi Syahputra, S.T., M.P., M.Eng. telah memberikan pemaparan yang sangat menarik mengenai dasar-dasar machine learning dalam pertanian, khususnya penggunaan scikit-learn untuk melakukan klasifikasi peta. 

Machine Learning (ML) atau pembelajaran mesin merupakan suatu pendekatan dalam kecerdasan buatan (AI) yang bertujuan untuk meniru kemampuan manusia dalam proses pengambilan keputusan dan menerapkannya secara otomatis. Prinsip dasar dari machine learning adalah melaksanakan suatu tugas tanpa memerlukan pemrograman eksplisit, dengan proses yang didasarkan pada pengalaman (experience). Fokus utama dari penerapan machine learning adalah mengembangkan sistem yang mampu belajar secara mandiri dalam membuat keputusan tanpa perlu diprogram ulang, serta dapat beradaptasi dengan perubahan yang terjadi. Sebagai input, sejumlah besar data (big data) dianalisis dalam machine learning untuk mengidentifikasi pola-pola tertentu. Berbeda dengan pemrograman tradisional, yang mengandalkan data dan program (input) untuk menghasilkan output, dalam machine learning, data dan output digunakan sebagai input yang kemudian diproses untuk menghasilkan program. Program tersebut selanjutnya dapat digunakan dalam pemrograman tradisional. Machine learning memiliki berbagai teknik, namun secara umum terbagi menjadi dua kategori teknik dasar, yaitu supervised learning (pembelajaran terarah) dan unsupervised learning (pembelajaran tak terarah).

Teknik supervised learning adalah metode yang diterapkan dalam machine learning untuk memperoleh informasi atau prediksi, dengan menggunakan data atau fitur pada setiap sampel beserta label yang sesuai sebagai input. Jenis dari supervised learning mencakup classification dan regression. Dalam classification, label yang digunakan berupa kategori, sedangkan pada regression, label yang digunakan berbentuk bilangan real. Tujuan utama dari teknik ini adalah untuk memberikan target pada keluaran dengan membandingkan pola yang diperoleh dari pengalaman pembelajaran masa lalu. Sebaliknya, teknik unsupervised learning merupakan metode yang tidak memerlukan label pada data input, hanya membutuhkan data itu sendiri. Jenis dari teknik ini meliputi clustering dan dimensionality reduction. Clustering bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau kemiripan karakteristiknya, sedangkan dimensionality reduction berfungsi untuk mereduksi dimensi data sehingga dapat divisualisasikan dengan lebih mudah. Dalam penerapan kedua teknik tersebut dalam pemrograman Python, salah satu pustaka yang umum digunakan adalah Scikit-Learn. Scikit-Learn adalah pustaka Python yang dikembangkan untuk mempermudah implementasi machine learning melalui API yang disediakan, yang telah banyak digunakan baik di dunia industri maupun akademik. Pustaka ini dirancang dengan menggunakan modul NumPy (Numerical Python) dan SciPy (Scientific Python), yang memungkinkan perhitungan yang lebih efisien dan optimal. Namun, meskipun demikian, terdapat keterbatasan pada pustaka ini, di mana Scikit-Learn tidak disarankan untuk digunakan pada desain data yang sangat besar.

Mengenal Scikit-Learn (Sklearn) 

Scikit-learn adalah pustaka Python yang mengintegrasikan berbagai algoritma pembelajaran mesin untuk menangani masalah dengan skala menengah, baik yang diawasi (supervised) maupun tidak terawasi (unsupervised). Pustaka ini dirancang untuk mempermudah penerapan machine learning bagi non-spesialis dengan menggunakan bahasa tingkat tinggi yang bersifat umum. Kelebihan utama dari Scikit-learn terletak pada kemudahan penggunaannya, kinerja yang efisien, dokumentasi yang lengkap, dan konsistensi antarmuka pemrogramannya (API). Pustaka ini memiliki ketergantungan minimal dan didistribusikan di bawah lisensi yang disederhanakan, sehingga mendukung penerapannya baik dalam konteks akademik maupun komersial.

Scikit-learn (Sklearn) merupakan perpustakaan yang sangat berguna dan kuat untuk pembelajaran mesin dengan Python, menyediakan berbagai alat efisien untuk pembelajaran mesin dan pemodelan statistik, termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan reduksi dimensi, melalui antarmuka konsisten dengan Python. Perpustakaan ini, yang sebagian besar ditulis dalam Python, dibangun di atas pustaka-pustaka penting seperti NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Berbeda dengan pustaka lain yang berfokus pada pemuatan, manipulasi, dan pemrosesan data, Scikit-learn lebih menekankan pada pemodelan data.

Beberapa kelompok model yang disediakan oleh Scikit-learn antara lain: Algoritma Pembelajaran Terawasi, yang mencakup hampir semua algoritma populer seperti Regresi Linier, Support Vector Machine (SVM), dan Decision Tree; Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan, yang mencakup teknik-teknik seperti pengelompokan, analisis faktor, PCA (Principal Component Analysis), hingga jaringan saraf tanpa pengawasan. Selain itu, Scikit-learn juga menyediakan metode untuk pengelompokan data yang tidak berlabel, validasi silang untuk menguji keakuratan model pada data yang tidak terlihat, serta pengurangan dimensi untuk mereduksi jumlah atribut dalam data, yang memungkinkan peringkasan, visualisasi, dan pemilihan fitur. Metode ansambel digunakan untuk menggabungkan prediksi dari beberapa model yang diawasi, sementara ekstraksi dan pemilihan fitur digunakan untuk mengekstrak dan mengidentifikasi atribut penting dalam data, khususnya untuk aplikasi dalam data gambar dan teks. Sebagai pustaka sumber terbuka, Scikit-learn dapat digunakan secara komersial di bawah lisensi, menjadikannya pilihan yang fleksibel dan kuat untuk berbagai kebutuhan pemodelan machine learning.