Fungsi Sloth Dalam Kehidupan Sehari Hari Bahasa Inggris

Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

_Machine learning_ adalah teknologi kecerdasan buatan yang telah merevolusi dunia. Jika dahulu komputer hanya dapat menjalankan perintah yang bersifat statis, kini komputer bisa belajar layaknya manusia. Teknologi ini memungkinkan terciptanya banyak aplikasi yang lebih canggih. Walaupun tergolong inovasi tingkat tinggi, namun nyatanya banyak penerapan _machine learning_ yang dapat kamu rasakan dalam kehidupan sehari-hari. Hanya saja, mungkin kamu tidak menyadari bahwa berbagai aplikasi dan layanan yang kamu gunakan ternyata menggunakan _machine learning_. Dalam artikel ini, kamu akan melihat beberapa contohnya. ## Apa Itu Machine Learning? _Machine learning_ adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Algoritma _machine learning_ dapat menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pengalaman sebelumnya. Dengan demikian, machine learning memungkinkan komputer untuk “belajar” dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa intervensi manusia. Proses belajar machine learning meniru cara kerja otak manusia, di mana semakin banyak data yang diolah, maka semakin cerdas pula _machine learning_ bekerja. ## 10 Contoh Penerapan Machine Learning Berikut contoh penerapan machine learning pada kehidupan sehari-hari.  ### 1\. Rekomendasi Marketplace Salah satu penerapan _machine learning_ yang paling umum yaitu pada sistem rekomendasi _marketplace_. Ketika kamu berbelanja di toko _online_, algoritma _machine learning_ menganalisis history pembelian untuk menghasilkan rekomendasi yang relevan. Rekomendasi ini membantu meningkatkan pengalaman belanja kamu dengan menghadirkan produk atau konten yang sesuai dengan preferensi kamu. Berkat algoritma _machine learning_ di _marketplace_, kamu bisa lebih mudah menemukan produk-produk menarik, bahkan yang tidak kamu ketahui sebelumnya. ### 2\. Google Search Mesin pencari seperti Google juga mengandalkan _machine learning_ untuk memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat. Algoritma machine learning Google mempelajari pola-pola pencarian pengguna, riwayat pencarian, hingga kualitas dan relevansi konten untuk mengoptimalkan hasil pencarian. Ketika kamu melakukan pencarian di Google, kamu mendapatkan hasil yang lebih sesuai dengan pertanyaan kamu. Hasil pencarian pun melalui penilaian yang tepat untuk memastikan bahwa konten diurutkan berdasarkan kualitas dan relevansinya. ### 3\. Sektor Kesehatan Dalam sektor kesehatan, machine learning telah digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk diagnosis medis, pengembangan obat, dan perawatan pasien. Misalnya, algoritma machine learning dapat menganalisis data medis pasien untuk mengidentifikasi pola-pola yang menunjukkan kemungkinan penyakit atau kondisi tertentu. Kemampuan ini dapat membantu dokter dalam membuat diagnosis yang lebih akurat dan merencanakan perawatan yang lebih efektif. Selain itu, pelayanan juga dapat berjalan dengan lebih cepat, sehingga meningkatkan kualitas dunia medis secara keseluruhan. ### 4\. Pengkategorian Email Pengkategorian _email_ adalah salah satu penerapan _machine learning_ yang paling umum dan bermanfaat. _Platform email_ menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis pola-pola dalam _email_ yang kamu terima dan mengelompokkannya ke dalam folder yang sesuai. Contohnya seperti “Utama”, “Sosial”, atau “Promosi”. Kategorisasi ini membantu kamu untuk menemukan dan menanggapi _email_ yang paling penting dengan cepat tanpa harus menyortir manual setiap pesan. Walaupun terdengar sederhana, kemampuan ini terbukti memudahkan pekerjaan dalam mengelola _email_. ### 5\. Google Translate Google Translate adalah alat penerjemah bahasa yang mengandalkan machine learning untuk memberikan terjemahan yang akurat dan cepat antara berbagai bahasa. Algoritma machine learning belajar dari jutaan terjemahan yang ada di internet untuk memahami konteks dan nuansa dari setiap kata dan kalimat. Dengan kemampuan ini, kamu dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan mudah dalam hitungan detik. Teknologi ini membantu komunikasi lintas bahasa dalam situasi sehari-hari, seperti saat bepergian ke luar negeri atau berkomunikasi dengan teman mancanegara. ### 6\. Deteksi Wajah Deteksi wajah dalam gambar adalah penerapan _machine learning_ yang penting dalam berbagai bidang, termasuk fotografi, keamanan, dan analisis data. Algoritma machine learning dapat mempelajari pola-pola visual yang terkait dengan wajah manusia dan mengenali wajah dalam gambar dengan akurasi yang tinggi. Penerapan ini dapat ditemui dalam berbagai aplikasi, misalnya kamera _smartphone_ yang memiliki fitur pengenalan wajah untuk membuka kunci perangkat. Contoh lainnya adalah sistem keamanan yang menggunakan deteksi wajah untuk mengidentifikasi individu dalam gambar atau rekaman video. ### 7\. Google Assistant Salah satu penerapan paling terkenal dari machine learning adalah Google Assistant. Google Assistant adalah asisten virtual yang menggunakan teknologi machine learning untuk menanggapi pertanyaan dan perintah pengguna dengan cepat dan akurat. Dengan kemampuannya untuk memahami bahasa alami dan konteks percakapan, Google Assistant memberikan bantuan dalam berbagai hal. Mulai dari mencari informasi di internet, mengatur jadwal, hingga mengontrol perangkat smart home.  ### 8\. Prediksi Waktu Perjalanan _Machine learning_ juga berguna dalam memprediksi waktu perjalanan, yang membantu orang untuk merencanakan rute perjalanan dengan lebih efisien. Layanan seperti Google Maps menggunakan machine learning untuk menganalisis data lalu lintas, kondisi jalan saat ini, dan faktor-faktor lainnya untuk memperkirakan waktu tempuh. Dengan prediksi waktu perjalanan yang akurat, kamu dapat menghindari kemacetan dan tiba di tujuan tepat waktu. Prediksi ini membantu meningkatkan produktivitas dan mengurangi stres akibat menghabiskan terlalu banyak waktu di tengah kemacetan lalu lintas. ### 9\. Deteksi Penipuan Penerapan machine learning juga penting dalam deteksi penipuan di berbagai bidang, terutama keuangan dan _e-commerce_. Algoritma machine learning dapat menganalisis pola-pola transaksi dan perilaku pelanggan untuk mengidentifikasi aktivitas yang mencurigakan atau tidak biasa. Dengan deteksi penipuan bersenjatakan machine learning, perusahaan dapat melindungi pelanggan mereka dari kehilangan uang dan informasi pribadi. Jaminan keamanan tentunya akan menjaga reputasi dan kepercayaan dalam industri, yang merupakan aset berharga untuk pertumbuhan jangka panjang. ### 10\. Mobil Otonom Penerapan terkemuka dari _machine learning_ yang terakhir adalah dalam pengembangan mobil otonom. Dengan menggunakan sensor, kamera, dan data dari lingkungan sekitar, mobil otonom dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi jalan secara _real time_. Algoritma machine learning memungkinkan mobil otonom untuk mengenali objek, memprediksi perilaku pengguna jalan, dan membuat keputusan yang aman saat berkendara. Penerapan ini berpotensi mengurangi kecelakaan lalu lintas dan meningkatkan mobilitas masyarakat. ## Tertarik untuk Belajar Machine Learning? Dari beberapa contoh di atas, terbukti bahwa _machine learning_ telah banyak membantu aktivitas manusia. Mulai dari kegiatan pribadi seperti berbelanja dan mengemudi, hingga level industri yang menyangkut keamanan transaksi finansial. Lantaran kebutuhan terhadap teknologi machine learning semakin besar, maka peluang kerja di bidang ini juga terus meningkat. Jika kamu tertarik belajar machine learning, maka tempat terbaiknya adalah [Primakara University](https://primakara.ac.id/) yang menyediakan program pembelajaran [Teknik Informatika](https://primakara.ac.id/pendidikan/informatika) di Bali. Primakara University menyediakan kurikulum yang lengkap dan _up-to-date_, termasuk _machine learning_. Setelah lulus dari Primakara University, kamu berkesempatan untuk merintis karier sebagai seorang profesional IT. Jangan ragu lagi, awali kesuksesan kamu sebagai _developer_ machine learning bersama Primakara University.  ## FAQ **Apa yang dimaksud dengan** _**machine learning**_**?** _Machine learning_ merupakan kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. **Contoh** _**machine learning**_ **apa saja?** Rekomendasi _marketplace_, Google Search, inovasi di sektor kesehatan, pengkategorian _email_, Google Translate, deteksi wajah, Google Assistant, prediksi waktu perjalanan, deteksi penipuan, dan mobil otonom. **Apa fungsi dari** _**machine learning**_**?** Fungsi utamanya adalah memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar dari data. **Bagaimana cara kerja** _**machine learning**_**?** _Machine learning_ bekerja dengan cara mempelajari data _histories_, guna membuat keputusan atau memberikan rekomendasi yang lebih akurat. _**Machine learning**_ **bisa menggunakan bahasa saja?** Bahasa program yang sering digunakan yaitu R dan Python.

ENERGI alternatif merujuk pada semua jenis energi yang dapat digunakan sebagai pengganti bahan bakar konvensional. Energi alternatif juga dikenal sebagai sumber energi terbarukan.

Sedangkan energi konvensional meliputi gas alam, batu bara, dan uranium. Tujuan dari penggunaan energi alternatif adalah menggantikan dan mengurangi penggunaan bahan bakar yang merusak lingkungan. Penggunaan energi alternatif juga merupakan upaya dalam mencegah pencemaran dan kerusakan lingkungan yang dapat menyebabkan pemanasan global.

Berikut adalah beberapa jenis sumber energi alternatif:

Baca juga: India Beri Insentif Rp6,7 triliun untuk Proyek Penyimpanan Baterai

Panas matahari adalah contoh energi alternatif yang sering digunakan. Matahari adalah sumber energi yang selalu tersedia dan tidak akan pernah habis. Sinar matahari dapat diubah menjadi energi listrik melalui panel surya. Selain itu, energi matahari memiliki banyak manfaat lain bagi kehidupan.

Baca juga: Pasang Solar Panel, Blue Bird Siap Turunkan Emisi Karbon 2 Ribu Ton Per Tahun

Selain matahari, energi alternatif lainnya adalah panas bumi atau geothermal. Banyak pembangkit listrik menggunakan energi panas bumi. Sumber energi ini berasal dari dalam bumi yang muncul akibat aktivitas vulkanik gunung berapi.

Angin juga merupakan solusi energi alternatif. Angin termasuk dalam kategori energi ramah lingkungan dan telah dikembangkan di beberapa negara. Beberapa negara telah menggunakan energi angin untuk pembangkit listrik, salah satunya dengan menggunakan kincir angin.

Gas alam juga merupakan sumber energi alternatif yang dapat digunakan. Gas alam terdiri dari campuran gas hidrokarbon yang ditemukan di dalam tanah dengan tekanan tinggi. Salah satu contoh pemanfaatan gas alam adalah gas elpiji yang sering digunakan.

Energi air atau hidroenergi dapat digunakan sebagai sumber energi alternatif. Energi ini diperoleh dari kekuatan air dengan cara memanfaatkan aliran sungai. Terdapat banyak pembangkit listrik tenaga air yang mengandalkan aliran air sungai melalui bendungan atau turbin.

Biomassa adalah sumber energi yang berasal dari tumbuhan dan limbah hewan. Pengembangan energi biomassa bertujuan untuk mengurangi penggunaan bahan bakar fosil dalam memenuhi kebutuhan rumah tangga dan listrik.

Energi gelombang laut dapat menjadi sumber energi alternatif. Prinsip kerjanya adalah mengumpulkan energi dari gelombang laut untuk menggerakkan turbin generator. Namun, penggunaan energi gelombang laut masih jarang karena biayanya yang tinggi.

Energi pasang surut laut berasal dari gelombang bawah laut yang disebut pasang surut. Energi ini belum banyak dikenal, tetapi memiliki keunggulan dalam efisiensi dan tidak memerlukan teknologi yang rumit.

Etanol adalah sumber energi alternatif yang dibuat melalui proses fermentasi dari tumbuhan tertentu. Bahan bakar ini dapat dicampur dengan bensin untuk meningkatkan oktan dan kualitas emisi.

Hidrogen menjadi salah satu sumber energi alternatif yang digalakkan untuk masa depan. Hidrogen menggunakan proses pembakaran yang hanya menghasilkan air dan energi (listrik dan panas). Energi ini dapat dikonversi menjadi listrik hingga hampir 100%, sementara sisanya berupa panas.

Biodiesel adalah bahan bakar alternatif yang digunakan sebagai pengganti bahan bakar diesel dan terbuat dari sumber energi terbarukan, seperti minyak nabati dan lemak hewan. Penggunaan biodiesel semakin meningkat karena sifatnya yang dapat diperbarui dan ramah lingkungan.

Metanol adalah salah satu jenis bahan bakar alternatif untuk mesin pembakaran dalam dan mesin lainnya. Metanol dapat digunakan sebagai campuran dengan bensin atau digunakan sebagai bahan bakar mandiri. Metanol dapat diproduksi dari bahan bakar fosil atau sumber energi terbarukan lainnya.

Energi nuklir juga dapat digunakan sebagai sumber energi alternatif. Reaksi nuklir dapat terjadi melalui reaksi fisi nuklir dan fusi nuklir. Reaksi fisi nuklir melibatkan pembelahan inti atom menjadi inti atom yang lebih kecil. Penggunaan energi nuklir masih kontroversial karena dampak yang mungkin ditimbulkannya.

Piezoelektrik adalah kemampuan kristal atau bahan tertentu untuk menghasilkan tegangan listrik ketika diberikan tekanan atau regangan. Energi piezoelektrik dihasilkan melalui tekanan mekanik.

Kosakata Rutinitas Sehari-hari dalam Bahasa Inggris (Daily Routines)

Sehari-hari kita sebagai manusia sudah terbiasa melakukan hal yang diulang-ulang yang disebut sebagai rutinitas. Mulai dari bangun tidur, gosok gigi, mandi, berangkat kerja atau sekolah dan sebagainya. Rutinitas secara tidak sadar dilakukan oleh kita karena sudah melekat dalam kehidupan sedemikian rupa.

Dalam bahasa Inggris sendiri, ternyata terdapat beberapa kosakata atau frasa yang digunakan untuk menjelaskan rutinitas sehari-hari. Kosakata-kosakata ini tentu seharusnya tidak dihafalkan dan lebih dilihat penggunaannya. Namun alangkah baiknya jika Anda bisa mengetahui terlebih dahulu apa saja kosakata atau frasa yang biasanya digunakan dalam bahasa Inggris untuk menjelaskan rutinitas sehari-hari.

Untuk lebih jelasnya lagi, di bawah ini sudah tertera berbagai macam kosakata bahasa Inggris yang berhubungan dengan rutinitas sehari-hari. Agar tidak terlalu membingungkan, kosakata yang banyak ini terbagi menjadi beberapa bagian yang dikelompokan sesuai waktunya. Mari kita lihat apa saja kosakata yang berhubungan dengan rutinitas sehari-hari berikut ini.

Kosakata Waktu di Pagi Hari

Kosakata Tempat di Pagi Hari

Kosakata yang Berhubungan dengan Perjalanan

Kosakata Tindakan di Pagi Hari

Kosakata Waktu di Siang Hari

Kosakata Tempat di Siang Hari

Kosakata Tindakan di Siang Hari

Kosakata Tindakan Setelah Siang Hari

Kosakata Waktu Sore Hari

Kosakata Tindakan di Sore Hari

Kosakata Waktu dan Tindakan di Malam Hari

Itulah dia sejumlah kosakata dalam bahasa Inggris yang memiliki hubungan dengan rutinitas sehari-hari. Anda bisa menggunakan itu semua untuk menjelaskan atau mendeskripsikan apa saja yang biasanya Anda lakukan dalam keseharian. Meskipun kosakata yang tertera terlihat sangat banyak. Namun jika Anda berlatih menggunakannya setiap hari pasti Anda akan mengingatnya juga. Semoga dapat membantu Anda dalam mempelajari bahasa Inggris lebih lanjut.

Kelebihan dan manfaat

Sosiologi adalah disiplin ilmu yang mempelajari masyarakat, hubungan sosial, dan interaksi manusia. Pentingnya sosiologi dalam kehidupan sehari-hari terletak pada kemampuannya untuk memberikan wawasan mendalam tentang struktur dan dinamika sosial yang membentuk perilaku individu dan kelompok. Dengan mempelajari sosiologi, seseorang dapat memahami pola-pola sosial yang tersembunyi di balik tindakan sehari-hari, seperti mengapa kita berperilaku tertentu dalam situasi sosial, bagaimana norma dan nilai terbentuk, dan bagaimana kekuasaan dan ketidaksetaraan didistribusikan dalam masyarakat.

Selain itu, sosiologi membantu kita menyadari bahwa banyak masalah pribadi sebenarnya adalah masalah sosial yang lebih luas. Misalnya, pengangguran bukan hanya masalah individu yang malas, tetapi juga hasil dari struktur ekonomi dan kebijakan publik yang mempengaruhi lapangan pekerjaan. Pemahaman ini mempersiapkan individu untuk lebih kritis dan tanggap terhadap berbagai peluang, tantangan, dan kesulitan hidup. Sosiologi juga mendorong kita untuk berpikir tentang peran kita dalam masyarakat dan bagaimana kita bisa berkontribusi untuk perubahan sosial yang positif.

Melalui perspektif sosiologis, kita belajar untuk mengapresiasi keragaman budaya dan mengembangkan empati terhadap orang lain. Ini penting dalam dunia yang semakin global dan terhubung, di mana interaksi dengan orang dari latar belakang berbeda menjadi lebih sering. Pada akhirnya, sosiologi tidak hanya memberikan pemahaman teoritis, tetapi juga alat praktis untuk menganalisis dan memecahkan masalah sosial, sehingga memungkinkan individu untuk menjalani kehidupan yang lebih bermakna dan berkontribusi pada kemajuan masyarakat secara keseluruhan.

Oleh: Dr. Dede Syarif (Dosen Prodi Sosiologi UIN Bandung)