Mengenal Big Data dan Peran Machine Learning

Di era digital seperti sekarang, data menjadi aset berharga yang terus berkembang dan bertambah dalam jumlah besar. Setiap klik, pencarian di Google, unggahan media sosial, transaksi perbankan, bahkan sensor di sekitar kita menghasilkan data yang luar biasa banyak. Inilah yang disebut big data—sekumpulan data yang begitu besar, cepat bertambah, dan beragam. Karakteristik big data inilah yang membuat metode konvensional tidak lagi sanggup mengolahnya secara efisien.

Mengenal 5V dalam Big Data

Big data memiliki lima karakteristik utama yang dikenal sebagai 5V, seperti yang dijelaskan oleh Ishwarappa dan Anuradha J dalam penelitian mereka tahun 2015. Karakteristik ini mencakup Volume, Velocity, Variety, Veracity, dan Value. Mari kita bahas satu persatu.

1. Volume: Data dalam jumlah besar—karakteristik ini pasti menjadi hal pertama yang terlintas di benak banyak orang saat mendengar istilah big data. Namun, volume data yang masif ini juga menghadirkan tantangan bagi sistem IT konvensional, baik dalam hal penyimpanan, pengelolaan, maupun pemrosesan. Contohnya, Google memproses miliaran pencarian setiap harinya, menunjukkan betapa besar skala data yang harus ditangani.
2. Velocity (Kecepatan): Karakteristik ini merujuk pada kecepatan pertambahan data dan kecepatan pergerakan data. Contohnya, transaksi kartu kredit yang harus dianalisis seketika untuk mendeteksi potensi penipuan.
3. Variety (Keragaman): Big data hadir dalam berbagai format baik structured maupun unstructured seperti teks, gambar, video, dll. Oleh  karena itu, data-data dalam bentuk postingan foto dan video di Facebook, Instagram, ataupun cuitan di Twitter juga merupakan big data.
4. Veracity (Keakuratan): Ketika berhadapan dengan data yang memiliki volume besar, kecepatan tinggi, dan keragaman yang tinggi, mustahil memastikan bahwa seluruh data 100% akurat. Selalu ada kemungkinan adanya data yang kotor atau mengandung kesalahan. Misalnya, berita yang tersebar di internet tidak selalu valid—beberapa mungkin mengandung hoaks—sehingga diperlukan analisis untuk memilah informasi yang benar dan dapat dipercaya.
5. Value (Nilai): Value merupakan salah satu aspek penting dalam big data. Meskipun big data memiliki potensi yang besar, data tersebut akan menjadi tidak berguna jika tidak dapat diolah dan dimanfaatkan untuk menghasilkan wawasan yang bernilai. Oleh karena itu, pengetahuan tentang pengelolaan dan pemanfaatan big data menjadi hal yang sangat penting, salah satunya melalui penerapan Machine Learning (ML).

Apa itu Machine Learning?

Dalam dunia kecerdasan buatan (Artificial Intelligence), terdapat dua istilah penting yang sering digunakan: Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL).

1. Machine Learning

Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Model ML digunakan untuk menemukan pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Beberapa model ML yang sering digunakan dalam pengolahan big data meliputi Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, dan CatBoost. 

1. Deep Learning

Deep Learning adalah subbidang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan untuk menangani data kompleks seperti gambar, teks, dan suara. Deep Learning memungkinkan pemrosesan data dengan dimensi tinggi dan tingkat kompleksitas yang lebih besar dibandingkan Machine Learning tradisional. Beberapa model Deep Learning yang sering digunakan dalam pengolahan big data diantaranya Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Transformers seperti BERT.

Contoh Pemanfaatan Machine Learning dalam Pengolahan Big Data

Memprediksi Apakah Pelanggan Akan Melakukan Pembelian atau Tidak

Mari kita ambil contoh kasus e-commerce seperti Shopee, yang memiliki jutaan pengguna aktif setiap hari dan menghasilkan data dalam jumlah besar, seperti pencarian produk, klik, transaksi, hingga preferensi pelanggan. Dengan volume data sebesar ini, metode analisis konvensional tidak lagi efektif. Hal ini karena terlalu banyak variabel yang saling berinteraksi, data terus berubah secara realtime, kecepatan pengolahan, dan akurasi model yang dihasilkan menjadi tantangan. Oleh karena itu, Machine Learning menjadi solusi yang lebih efektif karena mampu mengidentifikasi pola kompleks secara otomatis dan memproses data dalam skala besar dengan cepat. Dalam kasus ini, Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk memprediksi apakah seorang pelanggan akan menyelesaikan pembelian atau tidak. Kemampuan ini sangat berguna bagi Shopee untuk memperkirakan keuntungan, meningkatkan performa aplikasi, serta mengoptimalkan strategi pemasaran dan personalisasi rekomendasi produk.

Dalam proses prediksi ini, berbagai data dapat digunakan, seperti:

• Riwayat pencarian produk
• Jumlah barang di keranjang
• Waktu yang dihabiskan di halaman produk
• Metode pembayaran yang dipilih
• Interaksi dengan diskon atau promo
• Riwayat transaksi sebelumnya
• Profil pengguna (usia, jenis kelamin, preferensi belanja, dll.)

Dengan data ini, Machine Learning dapat mengidentifikasi pola dan memprediksi apakah seorang pelanggan akan menyelesaikan transaksi atau tidak. Karena kita ingin memprediksi dua kemungkinan, yaitu “membeli” atau “tidak membeli,” kita dapat menggunakan model Machine Learning yang cocok untuk klasifikasi, seperti: Random Forest, Gradient Boosting, atau XGBoost. Model-model ini mampu mengolah big data dengan berbagai fitur dan memberikan prediksi yang lebih akurat terhadap perilaku pelanggan.

Analisis sentimen dari data Twitter

Dengan memanfaatkan Machine Learning, perusahaan dapat memahami opini publik terhadap produknya melalui tweet pengguna. Data Twitter yang berisi teks dalam jumlah besar dapat diolah untuk menganalisis sentimen, apakah opini tersebut bersifat positif, negatif, atau netral. Salah satu metode yang banyak digunakan untuk analisis sentimen adalah Recurrent Neural Network (RNN). RNN merupakan jenis model Deep Learning yang dirancang untuk menangani data berurutan, seperti teks. Model ini mampu memahami hubungan antar kata dalam sebuah kalimat dan mempertimbangkan konteks sebelum membuat prediksi sentimen. Dalam praktiknya, RNN sering dikombinasikan dengan Long Short-Term Memory (LSTM), yang mampu mengatasi masalah long-term dependencies dalam teks. Model ini sangat berguna untuk analisis sentimen karena dapat memahami makna yang lebih dalam dari sebuah tweet, termasuk konteks emosional yang tersembunyi di balik kata-kata. Dengan menerapkan RNN atau LSTM, perusahaan dapat menyaring opini publik secara lebih akurat, mengidentifikasi tren pasar, serta mengantisipasi potensi isu atau krisis berdasarkan reaksi pengguna di media sosial.

Kesimpulan

Big data telah menjadi bagian integral dari berbagai industri, mulai dari e-commerce, perbankan, media sosial, hingga layanan kesehatan. Namun, volume, kecepatan, dan keragaman data yang sangat besar membuat metode konvensional tidak lagi efektif dalam pengolahannya. Oleh karena itu, Machine Learning dan Deep Learning hadir sebagai solusi untuk mengidentifikasi pola dalam data, membuat prediksi yang akurat, dan membantu pengambilan keputusan berbasis data.

Dari memprediksi perilaku pelanggan di e-commerce hingga analisis sentimen media sosial, Machine Learning telah menunjukkan manfaatnya yang luar biasa dalam mengolah big data. Tentunya masih banyak lagi contoh penerapan machine learning dalam mengolah big data. Dengan perkembangan teknologi yang semakin pesat, pemanfaatan Machine Learning di berbagai bidang akan semakin luas, membuka peluang baru untuk inovasi dan efisiensi dalam dunia digital. Bagaimana menurut kamu? Apakah kamu tertarik untuk lebih dalam mempelajari Machine Learning dan Big Data? 

Sumber:

Pengertian dan 5v big data: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050915006973