https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=Pembelajaran_Terawasi 2026-04-22T09:13:44Z Riwayat revisi halaman ini di wiki MediaWiki 1.43.0 https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pembelajaran_Terawasi&diff=18859&oldid=prev 2025-08-08T02:20:07Z

<p>Text replacement - &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_mesin" title="Pembelajaran mesin">pembelajaran mesin</a>&quot; to &quot;<a href="/wiki/index.php/Pembelajaran_Mesin" class="mw-redirect" title="Pembelajaran Mesin">Pembelajaran Mesin</a>&quot;</p> <table style="background-color: #fff; color: #202122;" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="id"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← Revisi sebelumnya</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">Revisi per 8 Agustus 2025 02.20</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l1">Baris 1:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">Baris 1:</td></tr> <tr><td class="diff-marker" data-marker="−"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #ffe49c; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Pembelajaran terawasi atau [[Supervised Learning]] adalah salah satu pendekatan utama dalam [[<del style="font-weight: bold; text-decoration: none;">pembelajaran mesin</del>]] yang digunakan untuk membangun model prediktif. Pada metode ini, model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label, sehingga algoritma dapat mempelajari hubungan antara input dan output yang diharapkan. Pembelajaran terawasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti [[klasifikasi]], [[regresi]], dan deteksi anomali.</div></td><td class="diff-marker" data-marker="+"></td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>Pembelajaran terawasi atau [[Supervised Learning]] adalah salah satu pendekatan utama dalam [[<ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">Pembelajaran Mesin</ins>]] yang digunakan untuk membangun model prediktif. Pada metode ini, model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label, sehingga algoritma dapat mempelajari hubungan antara input dan output yang diharapkan. Pembelajaran terawasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti [[klasifikasi]], [[regresi]], dan deteksi anomali.</div></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><br></td></tr> <tr><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Konsep Dasar ==</div></td><td class="diff-marker"></td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>== Konsep Dasar ==</div></td></tr> </table>

Budi https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Pembelajaran_Terawasi&diff=17192&oldid=prev 2025-07-31T21:54:19Z

<p>Batch created by Azure OpenAI</p> <p><b>Halaman baru</b></p><div>Pembelajaran terawasi atau [[Supervised Learning]] adalah salah satu pendekatan utama dalam [[pembelajaran mesin]] yang digunakan untuk membangun model prediktif. Pada metode ini, model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label, sehingga algoritma dapat mempelajari hubungan antara input dan output yang diharapkan. Pembelajaran terawasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti [[klasifikasi]], [[regresi]], dan deteksi anomali.<br /> <br /> == Konsep Dasar ==<br /> Pada pembelajaran terawasi, setiap data pelatihan terdiri dari sepasang input dan label output yang benar. Model belajar dari data ini untuk menggeneralisasi pola dan membuat prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tujuan utama dari pembelajaran terawasi adalah meminimalkan kesalahan prediksi terhadap data uji.<br /> <br /> == Jenis Algoritma ==<br /> Terdapat berbagai jenis algoritma yang digunakan dalam pembelajaran terawasi, seperti [[Decision Tree]], [[Support Vector Machine]], dan [[Neural Network]]. Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung pada karakteristik data dan permasalahan yang dihadapi.<br /> <br /> == Aplikasi Pembelajaran Terawasi ==<br /> Pembelajaran terawasi banyak diterapkan dalam bidang [[pengolahan citra]], [[pengolahan bahasa alami]] (NLP), [[sistem rekomendasi]], serta diagnosa medis. Keunggulan teknik ini terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan prediksi yang andal ketika data label tersedia dalam jumlah cukup.</div>

Budi