Algoritma Youtube Itu Apa
Linear Regression dan Logistic Regression
Linear regression adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara variabel input dan output.
Sementara logistic regression biasanya digunakan untuk masalah klasifikasi untuk memprediksi probabilitas suatu kejadian, misalnya apakah seorang pasien menderita penyakit tertentu atau tidak.
Algoritma Google mengalami pembaruan secara berkala
Algoritma Google mengalami pembaruan secara berkala untuk memastikan hasil pencarian tetap sesuai dengan perkembangan teknologi dan perilaku pencarian pengguna. Beberapa pembaruan besar yang terkenal termasuk Panda (fokus pada kualitas konten), Penguin (fokus pada backlink berkualitas), Hummingbird (fokus pada pencarian semantik), dan RankBrain (yang memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memahami maksud pencarian).
Tujuan akhir dari algoritma Google adalah memberikan hasil pencarian yang paling bermanfaat dan sesuai dengan kebutuhan pengguna, serta memerangi praktik-praktik manipulatif seperti keyword stuffing atau tautan berbayar yang tidak berkualitas.
Penulis: Yudi Wahyudi Pengembang SiBakul Jogja dan Konsultan SEO Program Plastic Smart Citites WWF Indonesia
Analis industri sepakat tentang pentingnya pembelajaran mesin dan algoritma yang mendasarinya. Dari Forrester, “Kemajuan dalam algoritma pembelajaran mesin menghadirkan presisi dan kedalaman analisis data pemasaran yang membantu pemasar memahami bagaimana detail pemasaran—seperti platform, kreatif, ajakan bertindak, atau pesan—berdampak pada kinerja pemasaran.1” Sementara Gartner menyatakan bahwa, “Pembelajaran mesin adalah inti dari banyak aplikasi AI yang sukses, memicu daya tariknya yang sangat besar di pasar.2”
Seringkali, melatih algoritma ML dengan lebih banyak data akan memberikan jawaban yang lebih akurat daripada melatih dengan lebih sedikit data. Dengan menggunakan metode statistik, algoritma dilatih untuk menentukan klasifikasi atau membuat prediksi, dan untuk mengungkap wawasan utama dalam proyek penggalian data. Wawasan ini kemudian dapat meningkatkan pengambilan keputusan Anda untuk meningkatkan metrik pertumbuhan utama.
Contoh penggunaan algoritma machine learning mencakup kemampuan untuk menganalisis data guna mengidentifikasi tren dan memprediksi masalah sebelum terjadi.3 AI yang lebih canggih dapat memungkinkan dukungan yang lebih personal, mengurangi waktu respons, menyediakan pengenalan suara, dan meningkatkan kepuasan pelanggan. Industri yang secara khusus mendapatkan manfaat dari algoritma machine learning untuk membuat konten baru dari data yang sangat banyak meliputi manajemen rantai pasokan, transportasi dan logistik, ritel, dan manufaktur4- semuanya menggunakan AI generatif, dengan kemampuannya untuk mengotomatisasi tugas, meningkatkan efisiensi, dan memberikan wawasan yang berharga, bahkan untuk pemula.
Foto: Ilustrasi Algoritma
Algoritma menurut (Kani, 2020) adalah suatu upaya dengan urutan operasi yang disusun secara logis dan sistematis untuk menyelesaikan suatu masalah untuk menghasilkan suatu output tertentu. Algoritma didefinisikan sebagai metode yang terdiri dari serangkaian langkah yang terstruktur dan sistematis untuk menyelesaikan masalah dengan bantuan komputer (Jando & Nani, 2018). Jadi algoritma adalah langkah sistematis untuk penyelesaian suatu masalah yang menghasilkan suatu output tertentu.
Media sosial yakni, platform digital yang memfasilitasi penggunanya untuk saling berkomunikasi atau membagikan konten berupa tulisan, foto, video, dan merupakan platform digital yang menyediakan fasilitas untuk melakukan aktivitas sosial bagi setiap penggunanya.
Algoritma media sosial yakni sebuah sistematis pengguna dengan cara mencari apa konten (tulisan, foto, atau video) yang dicari pengguna, yang disukai pengguna, yang sering dilihat pengguna, yang diikuti pengguna sehingga menampilkan konten-konten yang sesuai dengan interest pengguna tersebut sehingga acap kali smartphone dikatakan merekam percakapan pengguna.
Sebuah smartphone tidak merekam pembicaraan kita melainkan smartphone menggunakan data pencarian, kesukaan, dan keminatan pengguna untuk bisa disesuaikan dengan konten-konten yang disukai pengguna tersebut sehingga, media sosial tersebut memiliki data pengguna untuk nantinya dijadikan basis data dalam menampilkan konten yang sesuai serta dalam program iklan media sosial (ads).
Jadi, di era teknologi saat ini algoritma media sosial merekam kegiatan kita berselancar di dunia digital. Algoritma media sosial mencatat apa yang kita cari, apa yang diminati, dan apa konten yang sesuai dengan latar belakang kita. Algoritma media sosial dibuat untuk membantu kita karena, kita dibuat nyaman dengan konten-konten yang muncul sesuai dengan apa yang kita minati, namun kita tetap perlu waspada karena jangan sampai algoritma media sosial membuat kita lupa akan tanggung jawab kita di dunia nyata karena kita bisa terlalu nyaman berselancar di dunia digital.
Penulis : Ananda Handayani
Last Updated on Mei 8, 2024
Machine Learning (ML) telah menjadi salah satu terobosan teknologi terbesar dalam beberapa dekade terakhir, memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan mengoptimalkan kinerjanya tanpa perlu pemrograman eksplisit untuk setiap tugas.
Sebagai cabang dari kecerdasan buatan (AI), machine learning memanfaatkan berbagai algoritma untuk menganalisis data, mengenali pola, dan membuat keputusan atau prediksi yang semakin akurat seiring waktu. Yuk kenali lebih dalam lagi jenis-jenis algoritma tersebut di sini!
K-Nearest Neighbor (KNN)
KKN adalah algoritma sederhana yang sangat mampu untuk mengatasi masalah klasifikasi dan regresi. Ketika diminta membuat prediksi, KKN akan melihat k-neighbor terdekat dari data baru lalu memilih kategori atau nilai paling umum.
Alt Text pada Gambar
Algoritma Tahun Kabisat
Tahun kabisat adalah tahun yang menambahkan satu hari dengan tujuan agar kalender dapat selaras atau singkron dengan musim tahunan yang ada serta keadaan astronomi.
Fenomena yang ada sekarang, bulan Februari memiliki 29 hari pada tahun kabisat. Berbeda dari bulan lain di tahun-tahun selain tahun kabisat yang berjumlah 30 atau 31. Adapun tahun kabisat yaitu tahun yang dapat dibagi dengan 4.
Baca Juga: 5 Contoh Algoritma Sehari-hari yang Dilengkapi dengan Flowchart
Mempelajari apa itu algoritma memang agak sedikit membingungkan namun hal ini dapat sangat bermanfaat bagi kalian yang hendak menjadi programmer dengan menggunakan materi dasar ini kalian dapat menjadi seorang programmer. Dan tak lupa untuk mempelajari materi lainnya tidak hanya materi yang mendasar, materi lanjutannya pun perlu dipelajari untuk menjadi seorang programmer.
Algoritma Google adalah serangkaian sistem dan aturan yang digunakan oleh mesin pencari Google untuk menentukan peringkat halaman web dalam hasil pencarian. Setiap kali pengguna melakukan pencarian, algoritma ini bekerja untuk menilai dan memilih halaman web yang paling relevan dan berkualitas untuk ditampilkan di halaman hasil pencarian (SERP, atau Search Engine Results Page).
Algoritma Google sangat kompleks dan terdiri dari berbagai faktor yang terus diperbarui agar tetap relevan dengan kebutuhan pengguna. Beberapa faktor utama yang diperhatikan oleh algoritma Google meliputi:
Google secara teknis mengevaluasi relevansi konten di halaman web dengan kata kunci yang dicari oleh pengguna. Google menggunakan beberapa elemen di halaman web yang menjadi sinyal utama untuk menentukan seberapa cocok konten tersebut dengan pencarian pengguna. Elemen-elemen ini meliputi:
Prediksi Harga dan Penjualan
Algoritma machine learning juga dapat membantu perusahaan dalam memprediksi harga dan penjualan dengan menggunakan linear regression dan decision tree.
Seperti perusahaan retail yang memanfaatkan machine learning untuk memprediksi permintaan produk tertentu berdasarkan data penjualan atau bahkan tren pasar.
Algoritma machine learning memiliki peranan penting dalam teknologi modern. Berbagai jenis algoritma learning machine digunakan untuk mengatasi berbagai permasalahan dalam pengembangan aplikasi yang cerdas dan adaptif.
Untuk memanfaatkan potensi machine learning secara optimal, penting bagi perusahaan untuk memahami karakteristik setiap algoritma dalam memilih jenis yang paling sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Strategi dan Keputusan yang Serakah
Logika dalam bentuknya yang paling sederhana diringkas menjadi “serakah” atau “tidak serakah”. Pernyataan-pernyataan ini ditentukan oleh pendekatan yang diambil untuk memajukan setiap tahap algoritma.
Misalnya, algoritma Djikstra menggunakan strategi greedy bertahap yang mengidentifikasi host di Internet dengan menghitung fungsi biaya. Nilai yang dikembalikan oleh fungsi biaya menentukan apakah jalur berikutnya adalah “serakah” atau “tidak serakah”.
Singkatnya, suatu algoritma akan berhenti menjadi serakah jika pada tahap mana pun ia mengambil langkah yang tidak serakah secara lokal. Masalah-masalah Greedy berhenti tanpa adanya ruang lingkup keserakahan lebih lanjut.
Performa Keseluruhan di Core Web Vitals
Google secara teknis mengevaluasi pengalaman pengguna (UX) melalui berbagai metrik yang melibatkan kecepatan pemuatan halaman, responsivitas mobile, keamanan HTTPS, dan kemudahan navigasi. Semakin baik UX suatu situs, semakin tinggi kemungkinan situs tersebut mendapatkan peringkat yang lebih baik di hasil pencarian. Semua faktor ini berkontribusi pada pengalaman pengguna yang positif, yang pada akhirnya meningkatkan SEO situs secara keseluruhan.
