Belajar Python dari Dasar Hingga Machine Learning

Python saat ini menjadi bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Alasannya sederhana: mudah dipelajari, fleksibel, dan mendukung banyak bidang, termasuk machine learning yang sedang naik daun. Bagi siswa RPL maupun siapa saja yang ingin serius menekuni dunia teknologi, menguasai Python dari dasar hingga mampu membuat model machine learning adalah langkah besar yang akan membuka banyak peluang karier.

baca juga:contoh soal standar deviasi

Mengapa Belajar Python?

Sebelum masuk ke teknis, penting untuk memahami mengapa Python dipilih sebagai bahasa utama:

Sintaks sederhana → mirip bahasa manusia, mudah dipahami pemula.
Komunitas luas → banyak tutorial, dokumentasi, dan forum diskusi.
Multifungsi → bisa dipakai untuk web, data science, machine learning, game, hingga otomatisasi.
Dukungan library → tersedia ribuan library yang mempercepat pengembangan program.
Dipakai perusahaan besar → Google, Netflix, Spotify, dan Instagram mengandalkan Python di sistem mereka.

Persiapan Belajar Python

Instalasi Python
Unduh Python dari situs resminya, lalu pastikan sudah terpasang di sistem.
Pilih Editor
Bisa menggunakan IDLE bawaan, VS Code, PyCharm, atau Jupyter Notebook.
Buat Lingkungan Virtual
Virtual environment membantu memisahkan library untuk tiap proyek.
Siapkan Mindset Belajar
Kesalahan adalah hal biasa. Justru error membantu memahami cara kerja Python lebih dalam.

Dasar-Dasar Python

1. Variabel dan Tipe Data

nama = "Andi"
umur = 17
tinggi = 170.5
is_student = True

2. Operator dan Ekspresi

a = 10
b = 3
print(a + b)  # penjumlahan
print(a / b)  # pembagian

3. Struktur Kontrol

if umur >= 18:
    print("Dewasa")
else:
    print("Belum dewasa")

4. Perulangan

for i in range(5):
    print("Halo Python")

5. Fungsi

def sapa(nama):
    return f"Halo {nama}"

print(sapa("Budi"))

Python untuk Data

Salah satu alasan Python begitu populer adalah kemampuannya mengolah data.

List dan Dictionary

buah = ["apel", "mangga", "pisang"]
harga = {"apel": 10000, "mangga": 15000}

print(buah[0])
print(harga["mangga"])

Membaca File

with open("data.txt", "r") as f:
    isi = f.read()
print(isi)

Library Populer untuk Data

NumPy → manipulasi array.
Pandas → analisis data.
Matplotlib/Seaborn → visualisasi data.

Contoh:

import pandas as pd

data = {"Nama": ["Andi", "Budi"], "Nilai": [90, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Masuk ke Machine Learning

Setelah dasar Python dan pengolahan data dikuasai, tahap berikutnya adalah machine learning.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning adalah cabang AI yang membuat komputer bisa belajar dari data dan membuat prediksi tanpa diprogram secara eksplisit.

Langkah Belajar Machine Learning dengan Python

Pahami Konsep Dasar
- Supervised Learning → prediksi berdasarkan data label.
- Unsupervised Learning → menemukan pola tanpa label.
- Reinforcement Learning → belajar dari interaksi dengan lingkungan.
Kenali Library Utama
- Scikit-learn → untuk algoritma dasar ML.
- TensorFlow → deep learning.
- PyTorch → penelitian dan eksperimen AI.
Siapkan Data
Data harus dibersihkan (cleaning), diolah, lalu dipisahkan antara data training dan testing.
Bangun Model
Pilih algoritma sesuai kebutuhan, misalnya regresi linear, decision tree, atau neural network.
Latih dan Uji Model
Model dijalankan dengan data training, lalu diuji akurasinya dengan data testing.

Contoh Machine Learning Sederhana dengan Python

Prediksi Harga Rumah dengan Linear Regression

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Dataset sederhana
data = {"Luas": [100, 200, 300, 400, 500],
        "Harga": [500, 1000, 1500, 2000, 2500]}
df = pd.DataFrame(data)

# Training model
X = df[["Luas"]]
y = df["Harga"]
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# Prediksi
prediksi = model.predict([[350]])
print("Prediksi harga rumah:", prediksi)

Kode ini menunjukkan bagaimana Python bisa digunakan untuk melatih model sederhana yang memprediksi harga rumah berdasarkan luasnya.

Tantangan Belajar Machine Learning dengan Python

Pemahaman Matematika
Machine learning membutuhkan dasar matematika, terutama statistik dan aljabar linear.
Kualitas Data
Data yang tidak lengkap atau kotor bisa menghasilkan model buruk.
Komputasi Berat
Training model deep learning membutuhkan hardware yang kuat, seperti GPU.

Tips Belajar Python untuk Machine Learning

Mulailah dari dasar Python dengan rajin membuat program kecil.
Kuasai library data seperti NumPy dan Pandas.
Ikuti kursus online yang menyediakan dataset nyata.
Lakukan proyek kecil, misalnya prediksi nilai siswa atau klasifikasi gambar sederhana.
Dokumentasikan hasil proyek agar bisa dijadikan portofolio.

baca juga:Pernyataan Sikap Sivitas Akademika Universitas Teknokrat Indonesia Terkait Aksi Massa dan Kondisi Bangsa Indonesia Terkini

Python di Dunia Industri Machine Learning

Python menjadi standar de facto di bidang machine learning. Banyak perusahaan dan institusi riset memilih Python karena:

Dukungan library ML yang lengkap.
Komunitas global yang aktif berbagi solusi.
Integrasi mudah dengan teknologi lain.
Cocok untuk prototyping cepat dan produksi.

Industri kesehatan, finansial, e-commerce, hingga transportasi menggunakan Python untuk analisis data, sistem rekomendasi, chatbot, hingga pengenalan gambar.

penulis:mudho firudin

Info Seminar Teknokrat