Dari Data ke Keputusan: Peran Machine Learning dalam Strategi Bisnis Modern
Oleh : Erna Hudianti Pujiarini, S.Si., M.Si.
Dosen Prodi : Informatika Universitas Teknologi Digital Indonesia
Bidang Penelitian & Keminatan : Statistika Terapan, Machine Learning, Data Mining, dan Artificial Intelligence
Dalam era digital saat ini, data telah menjadi aset yang sangat berharga bagi perusahaan. Setiap interaksi pelanggan, transaksi, dan bahkan perilaku pengguna di platform digital menghasilkan data yang berpotensi untuk memberikan informasi dan pengetahuan yang berharga. Namun, dengan volume data yang terus berkembang, tantangan bagi pelaku bisnis adalah bagaimana mengolah dan menganalisis data tersebut untuk menghasilkan keputusan yang tepat dan efisien.
Apa itu Machine Learning?
Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan cabang teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola, membuat prediksi atau keputusan. Dalam konteks bisnis, machine learning dapat digunakan untuk menganalisis data besar dan membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik. Penerapan machine learning dapat memberikan keuntungan kompetitif yang signifikan melalui analisis data yang lebih mendalam, otomatisasi proses, dan peningkatan pengalaman pelanggan.
Transformasi Data menjadi Pengetahuan
Proses transformasi
dari data menjadi keputusan keputusan menggunakan machine
learning melalui beberapa tahap. Setiap tahap dalam proses ini untuk
memastikan bahwa keputusan yang diambil berdasarkan analisis data merupakan
keputusan yang akurat dan relevan. Proses yang dilakukan mulai dari pengumpulan
data dari berbagai sumber, misal database
perusahaan, media sosial, survei pelanggan, dan lainnya. Dilanjutkan dengan
proses preprocessing atau persiapan data
dengan melakukan pembersihan data dari duplikasi, nilai yang hilang dan
transformasi data misal mengubah ke format yang sesuai, normalisasi, pengkodean
kategori, dan agregasi.
Data yang sudah dilakukan preprocessing kemudian dilakukan eksplorasi data yaitu menggunakan statistik deskriptif untuk memahami karakteristik data serta membuat diagram untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data. Dilanjutkan dengan pemilihan algoritma machine learning yang sesuai berdasarkan jenis data dan tujuan analisis. Kemudian model yang telah dilatih dan dievaluasi diintegrasikan ke dalam sistem bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Berdasarkan output dari model machine learning, manajemen dapat membuat keputusan yang lebih informatif dan berbasis pada data. Misalnya, keputusan tentang strategi pemasaran, pengelolaan inventaris, atau penilaian risiko.
Penerapan Machine Learning
Beberapa perusahaan menggunakan machine learning untuk menganalisis perilaku pelanggan. Misalnya, dengan menganalisis data pembelian sebelumnya, perusahaan dapat memprediksi produk yang mungkin diminati pelanggan di masa depan. Ini tidak hanya membantu dalam personalisasi pengalaman pengguna tetapi juga dalam strategi pemasaran yang lebih efektif.
Di sektor keuangan, machine learning digunakan untuk menilai risiko kredit. Algoritma machine learning dapat menganalisis riwayat kredit dan data finansial lainnya untuk memberikan penilaian yang lebih akurat tentang kelayakan kredit seseorang. Ini membantu lembaga keuangan dalam membuat keputusan pinjaman yang lebih baik dan mengurangi risiko kerugian.Tantangan dalam Penerapan Machine Learning
Meskipun manfaat machine learning sangat signifikan, ada beberapa tantangan yang perlu diantisipasi oleh perusahaan yang ingin mengadopsinya. Perlunya menjaga kualitas data untuk mendapatkan informasi serta pengetahuan yang baik dan benar. Kemudian perlu kemampuan untuk memilih model yang tepat untuk tujuan analisis. Implementasi machine learning memerlukan sumber daya dan keterampilan yang terampil dalam analisis data atau pengembangan model machine learning.
Masa Depan Machine Learning dalam Bisnis
Seiring dengan kemajuan teknologi, peran machine learning dalam strategi bisnis modern akan terus berkembang. Dengan meningkatnya kemampuan komputasi dan akses ke data yang lebih besar, perusahaan akan dapat menerapkan machine learning dalam lebih banyak aspek operasional. Machine learning akan semakin banyak digunakan untuk mengotomatisasi proses bisnis, mulai dari layanan pelanggan hingga manajemen rantai pasokan.Dengan kemajuan dalam pengolahan data realtime, perusahaan akan dapat membuat keputusan lebih cepat dan responsif terhadap perubahan pasar. Penggunaan machine learning untuk analisis pelanggan akan semakin mendalam, memungkinkan perusahaan untuk memberikan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna.
Mau belajar machine learning untuk strategi bisnis yang lebih dalam, yuk kuliah di UTDI !