Bumi memiliki struktur geografi yang berbeda dan unik disetiap sisinya, hal itu tentu menjadi keindahan serta tentangan bagi kita untuk mengingat suatu tempat. Namun karena keunikan ini, setiap jalan untuk menuju suatu tempat berbeda-beda, sehingga dibutuhkannya sistem untuk menuntun agar terhindar dari kecelakaan seperti tersesat dan lain sebagainya. Sistem navigasi adalah solusi yang dapat membantu masalah diatas, bentuk sederhana dari sistem navigasi adalah kompas dan peta, namun apakah peta akan selalu menunjukkan kondisi yang paling baru dari sebuah tempat?<\/p>\n
Pada tahun 2005, sistem navigasi telah berkembang pesat oleh perusahaan teknologi terbesar di dunia yaitu Google, dengan meluncurkan Google Maps. Google Maps adalah sebuah sistem navigasi yang prinsip peta yang dinamis sehingga dapat lebih cepat memberikan pembaharuan pada sebuah kondisi di suatu tempat dengan menggunakan bagian ilmu Artificial Intelligence<\/em> yaitu Machine Learning<\/em>.<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Sejak pertama kali komputer diciptakan, manusia sudah terpikir untuk dapat membuat komputer yang memiliki pikiran sendiri. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952, seorang programmer<\/em> bernama Arthur Samuel pernah menciptakan sebuah program yang disebut game of checkers, pada sebuah komputer IBM. Game tersebut dapat mempelajari Gerakan lawan atau pemain lain lalu menyimpannya kedalam memori untuk dijadikan pembelajaran. Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, banyak timbul cabang cabang pembelajaran baru, salah satunya adalah Machine Learning. Machine learning<\/em> adalah cabang AI yang mempelajari teori agar komputer mampu mempelajari sesuatu dari data, machine learning<\/em> terdiri atas ilmu pembelajaran lain seperti statistika, ilmu komputer, matematika hingga neurologi. Salah satu algoritma dari machine learning<\/em> yang sedang populer adalah jaringan saraf tiruan,yaitu meniru cara kerja otak manusia. Secara cara kerja, makna dari jaringan saraf tiruan ini adalah agar komputer mampu memiliki intuisi serta mampu \u201cberfikir\u201d dari cara kerja otak.<\/p>\n Machine learning<\/em> adalah mesin yang dikembangkan agar dapat belajar sendiri tanpa instruksi dari luarnya. Machine learning<\/em> terdiri atas statistika, matematika, dan data mining. <\/em>Dengan unsur machine learning<\/em> tersebut dapat menganalisa suatu perintah tanpa harus diprogram Kembali. Konsepnya adalah belajar dari apa yang telah ia lewati kemudian menganalisis. Penerapan machine learning<\/em> yang mungkin sering ditemukan adalah Deep Blue, yang ada pada catur. Untuk prinsip kerja machine learning<\/em> meliputi, pengumpulan data, eksplorasi data, pemilihan model atau teknik, memberikan pelatihan terhadap model yang dipilih dan mengevaluasi hasil dari Machine Learning.<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Machine learning<\/em> pada sistem navigasi pada dasarnya sama dengan cara kerja machine learning<\/em> pada umumnya yaitu dengan memperlajari data yang disajikan, jika data berkaitan dengan pemetaan dan kondisi disuatu wilayah banyak dan akurat, maka keakuratan machine learning<\/em> dalam memprediksikan suatu kondisi akan semakin akurat. Data menjadi kunci keakuratan machine learning<\/em> dalam mengklarifikasikan kondisi pada wilayah tertentu.<\/p>\n \u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 Selanjutnya, untuk menunjang kinerja navigasi dinamis, machine learning<\/em> memerlukan citra satelit agar mampu memcocokkan data, prediksi dan realita. Hal ini dapat meningkatkan keakurasi dan kecepatan sistem dalam menentukan medan pada peta. Langkah terakhir adalah sentuhan atau eksekusi dari pengguna, yang mana machine learning<\/em> akan dibantu dengan sistem pemungutan suara untuk evaluasi hasil dari kinerja machine learning<\/em> pada navigasi yang dihasilkan. Dengan adanya penerapan Machine Learning<\/em> pada Sistem navigasi, tentu akan menjadi value <\/em>lebih pada sebuah bisnis, bahkan bukan hanya sistem navigasi, namun semua sektor bisnis teknologi akan diunggulkan dengan penerapan Machine Learning.<\/em><\/p>\n <\/p>\n Daftar Rujukan<\/strong><\/p>\n [1] B. Lisam, \u201cApa Itu Machine Learning? Berikut Penjelasannya,\u201d 01-Jan-1970. [Online]. Available: https:\/\/www.mendeley.com\/catalogue\/9dd96b8b-4941-39f3-a2de-bd156f5486bc\/?utm_source=desktop. [Accessed: 29-Nov-2020].<\/p>\n [2] O. donny.budi.p, \u201cSejarah Singkat Tentang Machine Learning,\u201d Universitas Gadjah Mada<\/em>, 11-Oct-2018. [Online]. Available: https:\/\/otomasi.sv.ugm.ac.id\/2018\/10\/11\/sejarah-singkat-tentang-machine-learning\/. [Accessed: 29-Nov-2020].<\/p>\n [3] P. T. I. N. C. (INC), \u201cMenyingkap Cara Kerja di Balik Layanan Google Maps,\u201d inilahcom<\/em>. [Online]. Available: https:\/\/inilah.com\/ototekno\/2538486\/menyingkap-cara-kerja-di-balik-layanan-google-maps. [Accessed: 29-Nov-2020].<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bumi memiliki struktur geografi yang berbeda dan unik disetiap sisinya, hal itu tentu menjadi keindahan serta tentangan bagi kita untuk mengingat suatu tempat. Namun karena keunikan ini, setiap jalan untuk menuju suatu tempat berbeda-beda, sehingga dibutuhkannya sistem untuk menuntun agar terhindar dari kecelakaan seperti tersesat dan lain sebagainya. Sistem navigasi adalah solusi yang dapat membantu […]<\/p>\n","protected":false},"author":19,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[128],"tags":[],"class_list":["post-8767","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-computer-science"],"yoast_head":"\n