Machine Learning Tanpa Label: Panduan Lengkap Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah cabang machine learning yang bekerja tanpa data berlabel. Algoritma ini menemukan pola tersembunyi, struktur, atau hubungan dalam data secara otomatis. Dua jenis utamanya adalah clustering (seperti K-Means, DBSCAN) untuk mengelompokkan data serupa, dan dimensionality reduction (seperti PCA, t-SNE) untuk menyederhanakan data kompleks. Pendekatan ini banyak digunakan dalam segmentasi pelanggan, deteksi anomali, dan analisis eksploratif. Kelebihannya: tidak memerlukan label mahal; kekurangannya: hasil sering sulit dievaluasi. Dengan pemahaman mendalam dan data berkualitas, unsupervised learning membantu menemukan wawasan baru yang tersembunyi di balik data mentah.

ISBN : 978-634-7306-64-7

Jumlah Halaman : 149

Terbit : November 2025

Penulis :

• Marsellus Oton Kadang, S.Kom., M.T
• Ayu Nur Indahsari, S.Kom., M.Kom
• Janeman Sumah, S.Kom., M.Kom
• Firdaus, S.Kom., M.Kom
• Vani Maharani Nasution, S.Kom., M.Kom