Coretan Santri Gabut

  Posisi Potensi dan Peran atau yang biasa disingkat PoPoPe merupakan gambaran dari identitas mahasiswa. Popope mengambarkan bagaimana lingkungan dan tugas yang harusnya mahasiswa emban. Berisi tangung jawab dan empati, bukan sekadar omongan atau gelar kebanggan semata. Mahasiswa harus peka mengenai posisinya di masyarakat dalam bernegara. Selain itu, ia harus peka melihat potensi yang dimiliki lingkungannya, bukan malah menjadi eksklusif dan menjadi manusia yang merasa di atas. Berperan lantgsung bukan hanya sebagai mediator melainkan katalisator, bukan hanya orang yang banyak bicara tanpa aksi nyata dan mencari nama tanpa manfaat semat. Meskipun pandemi Covid melanda dunia. Namun, sungguh disayangkan, kerguian negara akibat koruipsi tak menurun. Sadisnya, justru terjadi tren pengingkatan kerugian negara akibat korupsdi sejak 2016 (ICW, 2021). Dari 444 kasus korupsi 107 di antaranya merupakan korupsi proyek Covid19, baik dpengadaan bansos, hingga proyek lainnya. Mahasiswa sebagai

Pada artikel sebelumnya, kita telah mempelajari bahwa supervised learning adalah jenis machine learning yang dilatih model dan akurasinya dengan dataset yang sudah diketahui ketepatan outputnya. Nah, pada post kali ini aku bakal sedikit jelasin mengenai supervised learning. Sebelum lebih jauh, mari kita bahas lagi cara penyelesaian supervised learning. Pada dasarnya, masalah pada supervised learning dibagi menjadi dua,  yakni data kontinu serta diskrit. Dari data itu lah, nantinya kita bisa menentukan metode apa yangf tepat untuk kita gunakan dalam machine learning kita. Mari kita bahas satu persatu.  1) Data Kontinu (Regression Problem) Data berjenis kontinu adalah data yang memiliki nilai kontinu. Nilai kontinu adalah nilai yang didapat dari suatu pengukuran, dan nilainya merupakan sebuah nilai antara dua titik. Ciri dari data kontinu adalah tiap nilainya memiliki kesinambungan dengan nilai lainnya. Contoh dari data kontinu adalah skor tes, harga rumah, luas rumah, luas halaman, dan

Pengertian Machine Learning Sebelum kita belajar tentang ML atau machine learning lebih jauh,  ada baiknya kita belajar mengenai pengertian atau terminologinya lebih jauh. Ada sebuah terminologi yang aku pelajari dari Arthur Samuel mengenai ML. Menerut beliau, Ml adalah bidang studi yang memberi jalan pada komputer untuk memiliki kemampuan belajartanpa perlu diprogram secara eksplisit. Ada sebuah definisi dari ML yang lebih modern dari Tom Mitchell, yakni "sebuah program komputer yang dikatakan belajar dari pengalaman E dengan menghargai beberapa kelas tugas T dan perhitungan performa P. Di mana performanya dalam mengerjakan tugas T, dihitung dalam P, dan ditingkatkan melalui pengalaman E." Agar mudah memahaminya, kuberi sebuah analogi dalam bermain catur. Misalnya pada kasus bermain catur, E adalah pengalaman dalam bermain catur. T adalah tugas dalam permainan catur. P adalah propabilitas program memanangkan catur. Lebih lanjut, secara umum machine learning diklasifikasikan