Langsung ke konten utama

Perbedaan Utama Antara Rule-Based AI dan Machine Learning AI

Sejumlah perusahaan lintas industri sedang mengeksplorasi dan mengimplementasikan proyek kecerdasan buatan atau Artificial Intelegence (AI).

Subjeknya dari data yang ukurannya besar hingga robotika, yang kemudian merambah ke proses bisnis otomatis, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan berinovasi untuk mengembangkan produk.


Menurut situs McKinsey, “AI menjanjikan manfaat besar bagi bisnis dan ekonomi melalui kontribusinya terhadap produktivitas dan pertumbuhan.” Namun di balik semua itu pasti saja selalu muncul tantangan.


Komputer dan mesin tidak datang ke dunia ini dengan pengetahuan yang melekat. Seperti manusia, mereka ini perlu diajari bahwa lampu merah berarti berhenti dan hijau berarti pergi.


Jadi, bagaimana mesin-mesin ini benar-benar mendapatkan kecerdasan yang mereka butuhkan untuk melakukan tugas-tugas seperti mengendarai mobil atau mendiagnosis penyakit?

Ada banyak cara untuk mendapatkan AI, dan yang paling penting dalam pengembangannya adalah data. Tanpa data berkualitas, kecerdasan buatan adalah khayalan belaka. Ada dua cara data dapat dimanipulasi baik melalui Rule-Based atau Machine Learning dan beberapa latihan guna membantu Anda memilih di antara kedua metode tersebut.

Sistem Rule-Base 
Jauh sebelum AI dan Machine Learning (ML) menjadi istilah umum di bidang teknologi, pengembang mengkodekan pengetahuan manusia ke dalam sistem komputer sebagai aturan yang disimpan dalam basis pengetahuan.

Aturan-aturan ini mendefinisikan semua aspek tugas, biasanya dalam bentuk pernyataan "Jika". Contohnya: "jika A, lalu lakukan B, kalau tidak X, lalu lakukan Y".

Sementara jumlah aturan yang harus ditulis tergantung pada jumlah tindakan yang Anda inginkan untuk ditangani system. Misalnya, 20 tindakan menulis dan mengkode secara manual setidaknya 20 aturan.

Sistem berbasis aturan pada umumnya memiliki performa yang lebih rendah, lebih efektif namun berisiko karena aturan ini tidak akan berubah atau memperbarui sendiri kalu tidak diolah lagi oleh ownernya. Namun, aturan dapat membatasi kemampuan AI dengan kecerdasan yang kaku dan hanya dapat melakukan apa yang telah dikerjakan owner.

Hasil tetap: misalnya, hanya ada dua status yang dapat digunakan tombol "Tambahkan ke Troli", baik ditekan atau tidak. 

Risiko kesalahan cukup tinggi: Berisiko positif palsu, karena akan tebaca seperti 100% akurat atau 100% Tidak akurat, sesuai yang sudah diterapkan.

Sistem Machine Learning
Sementara ini sistem berbasis aturan dapat dianggap memiliki kecerdasan "tetap dan kaku", sebaliknya pada sistem Machine Learning ini AI yang dihasilkan akan bersifat adaptif dan memiliki upaya untuk mensimulasikan kecerdasan manusia.

Masih terdapat lapisan aturan yang mendasarinya. Mesin akan memiliki kemampuan untuk mempelajari aturan baru dan membuang aturan yang tidak berfungsi lagi.


Dalam praktiknya, ada beberapa cara mesin dapat belajar, tetapi pelatihan yang diawasi ketika mesin diberi data untuk dilatih, umumnya merupakan langkah pertama dalam program Machine Learning. Hasil akhirnya, mesin akan dapat menafsirkan, mengelompokkan, dan melakukan tugas-tugas lain dengan data yang tidak berlabel atau informasi yang tidak diketahui oleh ownernya.

Aturan sederhana tidak berlaku, artinya tidak menggunakan aturan kaku dan baku seperti Ruled-base perubahannya lebih cepat: Akan diperbarui ketika situasi, skenario, dan data berubah lebih cepat dan dapat terus menulis aturan baru.

Baca juga :

Nah begitulah perbedaan dari Rule-based dan Machine Learning. Manfaat yang diantisipasi untuk AI tinggi, sehingga keputusan yang diambil perusahaan pada awal pelaksanaannya bisa sangat penting untuk kesuksesan.


Menyelaraskan pilihan teknologi Anda dengan tujuan bisnis dapat mendasari apa yang akan dilakukan kedepannya. Masalah apa yang Anda coba selesaikan, atau tantangan yang Anda coba temui. Keputusan untuk menerapkan sistem Ruled-base atau Machine Learning akan memiliki dampak jangka panjang pada bagaimana program AI perusahaan berkembang dan berskala. 

Bagi banyak pengembang AI, tantangannya adalah ketika memulai pengembangan Ai itu sendiri. Jika Anda termasuk dalam kategori pengembang AI, mulailah dengan menentukan apakah metodenya akan menggunakan Ruled-base atau Machine Learning. Gunakan yang paling baik untuk kebutuhan Anda.

Postingan Populer

Review Asus Vivobook S 15 OLED S5507. Titik Optimal Prosesor Qualcomm

Industri laptop sedang mengalami transformasi besar dengan semakin populernya prosesor berbasis ARM dalam perangkat berbasis Windows. Padahal, selama bertahun-tahun, arsitektur x86 yang dikembangkan oleh Intel dan AMD telah mendominasi pasar. Tetapi kini ARM hadir dengan keunggulan efisiensi daya yang lebih baik, kinerja yang semakin kompetitif, serta dukungan teknologi AI yang lebih canggih. Dengan konsumsi daya yang lebih rendah, laptop berbasis ARM menjanjikan daya tahan baterai yang lebih lama tanpa mengorbankan performa. Semua kelebihan di atas menjadikan platform baru tersebut sebagai pilihan menarik bagi pengguna yang menginginkan perangkat portabel dengan produktivitas tinggi. Apalagi, kedatangan prosesor seperti Qualcomm Snapdragon X Plus dan Snapdragon X Elite menjadi titik balik bagi laptop Windows yang mengadopsi arsitektur ARM.  Berkat optimalisasi perangkat lunak dan dukungan dari Microsoft, aplikasi Windows kini semakin kompatibel dengan ARM, memungkinkan pengalaman ...

Review Asus Vivobook 14 A1407QA. Laptop Copilot+ PC Paling Murah!

Perkembangan kecerdasan buatan dalam komputasi semakin pesat. Dan tren yang berkembang saat ini dalam industri laptop adalah hadirnya Copilot+ PC besutan Microsoft, yang terus membenahi Windows 11 dengan fitur-fitur AI terbarunya. Sebagai gambaran, teknologi ini memungkinkan laptop untuk menjalankan berbagai tugas berbasis AI secara lokal, tanpa harus selalu bergantung pada cloud alias terhubung ke Internet. Nah, salah satu syarat utama agar laptop mampu mengadopsi tren ini dengan baik adalah kehadiran Neural Processing Unit (NPU) yang kuat, dengan kemampuan setidaknya 45 TOPS untuk menangani berbagai skenario pemrosesan AI. Seperti diketahui, laptop masa depan diharapkan tidak hanya mengandalkan CPU dan GPU untuk menangani komputasi berat, tetapi juga memanfaatkan NPU untuk meningkatkan efisiensi daya dan performa dalam tugas berbasis kecerdasan buatan. Di pasaran, Asus baru-baru ini menghadirkan seri Vivobook 14 A1407QA yang hadir dengan prosesor Qualcomm Snapdragon X. Prosesor terse...

2027, Penduduk Bumi Kalah Dari Jumlah Smartphone

Menjelang akhir 2027 atau awal 2028, jumlah smartphone di dunia diprediksi akan melampaui populasi manusia. Laporan terbaru dari Techreport.com mengungkapkan bahwa pertumbuhan smartphone saat ini berjalan empat kali lebih cepat dibanding pertumbuhan jumlah penduduk global.  Jumlah perangkat melonjak dari 5,9 miliar unit di 2020 menjadi 7,42 miliar per Januari 2025. Di balik lonjakan ini, perputaran uang di industri smartphone pun terus membesar. Dalam periode 2020–2024, total pendapatan global dari industri ini mencapai USD 2,3 triliun. Bahkan diperkirakan angka tahunan akan menembus USD 560 miliar pada 2029, seiring adopsi smartphone yang makin merambah ke pasar negara berkembang. Namun, di tengah pasar yang terus berkembang, peta persaingan pemain besar mulai bergeser. Samsung yang dulu dikenal sebagai raja volume pengapalan, kini berada dalam posisi terdesak. Pengapalan kuartalannya turun drastis dari 80,4 juta unit pada akhir 2020 menjadi hanya 51,7 juta di kuartal IV 2024, lev...

AMD Punya Potensi Tersembunyi di AI. Waktunya Beli Sahamnya?

Meski harga sahamnya turun 50 persen dalam enam bulan terakhir, AMD justru mulai menarik perhatian sejumlah investor yang melihat peluang tersembunyi di balik tren AI saat ini. Salah satunya adalah Yiannis Zourmpanos, yang percaya pasar terlalu terpaku pada lomba membuat model AI raksasa, sementara potensi bisnis sesungguhnya ada di sisi inference, proses menjalankan model AI tersebut. “Wall Street masih terpaku pada gemerlap AI training, padahal tambang emasnya justru di inference, dan AMD sudah menyiapkan jalannya,” ujar Zourmpanos, dikutip dari The Globe and Mail. Menurutnya, AMD tak perlu mengalahkan Nvidia secara langsung untuk bisa menang di pasar AI. Cukup menjadi first-choice alternative, opsi utama kedua setelah Nvidia, sudah bisa membuka peluang miliaran dolar. Terlebih, jika AMD mampu merebut 15-20 persen saja dari pasar inference AI, itu sudah cukup untuk menjadi ancaman nyata bagi dominasi Nvidia. Tanda-tanda itu mulai terlihat. Sejumlah pemain besar seperti Microsoft, Len...

Ditemukan, Super Masif Black Hole Mendadak Menyala

Meski lubang hitam supermasif dipercaya bersemayam di pusat sebagian besar galaksi, sifat alaminya yang gelap dan jarang aktif membuatnya sulit diamati. Namun, kejutan datang dari galaksi tak dikenal SDSS1335+0728 di rasi Virgo, sekitar 300 juta tahun cahaya dari Bumi. Setelah puluhan tahun tak menunjukkan tanda kehidupan, lubang hitam di pusat galaksi ini tiba-tiba menyala dan memancarkan semburan sinar-X misterius sejak 2019. Fenomena ini kemudian dijuluki ‘Ansky’. Awal aktivitas Ansky terdeteksi ketika galaksi ini tiba-tiba tampak lebih terang dalam pengamatan optik. Tim astronom segera melakukan observasi lanjutan menggunakan teleskop sinar-X Swift milik NASA, serta menelusuri data arsip dari teleskop eROSITA. Meski saat itu belum ada sinar-X terdeteksi, tanda-tanda besar mulai muncul pada Februari 2024. Tim yang dipimpin Lorena Hernández-García dari Universitas Valparaíso, Chile, menemukan kilatan sinar-X dari Ansky yang muncul berulang dengan pola nyaris teratur. Fenomena langka ...