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.

Postingan Populer

Siap-siap, Meta Akan Pecat 8.000 Karyawan Bulan Depan

Meta Platforms dilaporkan tengah menyiapkan gelombang pemutusan hubungan kerja (PHK) besar yang bisa dimulai pada 20 Mei 2026. Tahap awal disebut menyasar sekitar 10 persen dari total tenaga kerja global, atau kurang lebih 8.000 karyawan dari basis sekitar 79.000 orang. Jika berlanjut sesuai rencana, total pemangkasan bahkan berpotensi mencapai 20 persen. Sebuah angka yang akan menandai restrukturisasi paling agresif sejak gelombang PHK 2022–2023. Di balik langkah ini, alasan utamanya cukup jelas, biaya infrastruktur AI yang melonjak tajam. Di bawah kepemimpinan Mark Zuckerberg, Meta sedang mengalihkan fokus bisnisnya secara masif ke kecerdasan buatan. Perusahaan merombak struktur internal, termasuk memindahkan banyak insinyur dari divisi Reality Labs ke unit baru bernama Applied AI, yang difokuskan pada pengembangan agen AI otonom, mulai dari penulisan kode hingga otomatisasi tugas kompleks. Namun, narasi “efisiensi” ini tidak sepenuhnya tanpa kritik. Menggantikan sebagian fungsi...

Nvidia Boncos. Biaya Klaim Garansi Tembus 894 Juta Dolar

Lonjakan biaya garansi GPU mulai mengungkap sisi lain dari booming AI yang selama ini terlihat “sempurna”. Data dari Warranty Week menunjukkan Nvidia harus membayar klaim garansi hingga 11 kali lebih besar dalam periode 2024–2025. Angka itu melonjak dari sekitar $81 juta menjadi $894 juta. Sementara itu, AMD juga mengalami kenaikan signifikan, meski “hanya” naik 116 persen menjadi $238 juta. Kenaikan ini tidak bisa dianggap sebagai fluktuasi biasa. Secara struktural, klaim, cadangan, dan akrual garansi meningkat hampir satu orde magnitudo dalam setahun. Yang paling mencolok adalah lonjakan pada kuartal keempat 2025, ketika Nvidia menggelontorkan $511 juta hanya untuk klaim. Sebuah indikasi bahwa sesuatu dalam rantai produk atau penggunaan mulai “retak”. Di atas kertas, vendor GPU memiliki perlindungan. Aktivitas seperti crypto mining secara eksplisit membatalkan garansi, sementara penggunaan AI umumnya masih dianggap wajar, meski batasnya makin kabur ketika beban kerja terus mendorong ...

Review Asus ExpertBook P1403CVA. Laptop Bisnis Terjangkau untuk Jangka Panjang

Dalam beberapa bulan terakhir, industri laptop menghadapi tantangan besar akibat kenaikan harga komponen, terutama RAM dan SSD. Permintaan global terhadap memori dan penyimpanan meningkat seiring transformasi digital, cloud computing, serta tren kerja hybrid. Situasi tersebut diperparah oleh ketidakstabilan rantai pasok, sehingga harga komponen menjadi fluktuatif. Dampaknya, banyak produsen laptop harus melakukan penyesuaian konfigurasi, bahkan di segmen premium sekalipun. Menariknya, kondisi tersebut justru mempercepat pertumbuhan pasar laptop bisnis. Banyak perusahaan dan profesional mulai beralih dari laptop consumer ke perangkat profesional yang dirancang lebih tahan lama. Fokus tidak lagi pada spesifikasi tinggi di awal, melainkan efisiensi investasi dalam jangka panjang. Laptop bisnis menawarkan daya tahan, keamanan, serta fleksibilitas upgrade yang menjadi semakin penting. Kenaikan harga RAM dan SSD juga membuat konsep modular menjadi nilai utama. Laptop bisnis sepert...

Naik Harga, Microsoft Surface Kini Jadi Flagship

Microsoft diam-diam menaikkan harga lini Surface generasi terbarunya, dan skalanya bukan sekadar penyesuaian kecil. Kenaikan hingga 500 dolar AS pada model seperti Surface Laptop 7 dan Surface Pro 11 secara efektif menggeser positioning perangkat ini dari “premium terjangkau” menjadi hampir setara dengan kelas flagship. Alasan resmi Microsoft mengacu pada kenaikan biaya komponen dan memori. Itu masuk akal dalam konteks industri, tetapi tidak sepenuhnya menjelaskan lonjakan harga yang agresif. Ketika model entry seperti Surface Pro 12 inci naik dari $799 ke $1.049, dan varian 13 inci melonjak ke $1.499, ini bukan lagi sekadar inflasi biaya, ini adalah reposisi harga secara strategis. Masalahnya, reposisi ini terjadi di momen yang kurang ideal. Di segmen yang sama, MacBook Air justru masih menawarkan harga lebih rendah dengan efisiensi dan ekosistem yang sudah matang. Bahkan untuk kelas atas, konfigurasi Surface Laptop dengan Snapdragon X Elite yang menyentuh $3.649 kini harus berha...

Bersama Tri, RRQ kembali terlibat dalam H3RO Esports 6.0

Team RRQ kembali menegaskan perannya dalam pengembangan talenta melalui keterlibatan di H3RO Esports 6.0 bersama Tri Indonesia. Program ini tidak lagi sekadar turnamen komunitas, melainkan mulai berfungsi sebagai pipeline terstruktur menuju level profesional. Sepanjang pelaksanaannya, H3RO Esports telah menjaring puluhan ribu pemain dari berbagai daerah. Pada edisi 6.0 saja, tercatat 2.786 rookie terverifikasi ikut serta. Namun angka besar ini hanya menjadi pintu masuk dari proses seleksi yang jauh lebih ketat, mulai dari fase kompetisi awal hingga evaluasi lanjutan oleh tim profesional seperti RRQ dan HFX. Pendekatan seleksi yang digunakan juga semakin kompleks. Selain menilai kemampuan mekanik, proses ini mencakup aspek kognitif, daya tahan, hingga kesiapan mental pemain. RRQ bahkan memanfaatkan pendekatan berbasis data melalui CoachGPT yang dibangun di atas ChatGPT untuk memperkaya analisis performa. Ini menunjukkan bahwa proses scouting esports kini bergerak ke arah yang lebih teru...

Cari Blog Ini