Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning untuk Skripsi: Panduan Hemat Biaya & Waktu (2025)

Bagi mahasiswa tingkat akhir, salah memilih antara Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) bukan sekadar masalah teknis, tapi ancaman kegagalan sidang atau biaya sewa server yang membengkak.

Banyak mahasiswa terjebak hype industri. Mereka memaksakan penggunaan Deep Learning pada dataset kecil (<5.000 baris), yang menurut studi dari Cornell University justru menghasilkan akurasi lebih rendah dibanding Logistik Regression sederhana akibat overfitting.

Sebagai praktisi (Dony), saya akan membedah perbandingan ini spesifik untuk konteks efisiensi komputasi dan interpretabilitas—dua hal yang paling sering ditanya dosen penguji

Akar Masalah: Sama-Sama AI, Tapi Beda Cara Kerja

Sebelum melangkah jauh, mari kita luruskan satu hal. Baik Machine Learning (ML) maupun Deep Learning (DL) adalah bagian dari Artificial Intelligence.

Bayangkan ini sebagai hubungan orang tua dan anak. Deep Learning sebenarnya adalah cabang spesifik dari Machine Learning, yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia (Neural Networks).

Core Difference: Feature Extraction & Dependency

Perbedaan fundamental terletak pada Feature Engineering.

• Machine Learning (Classical): Anda bertindak sebagai “guru”. Anda wajib melakukan ekstraksi fitur manual (misalnya: menggunakan HOG atau SIFT untuk pengolahan citra) sebelum data masuk ke algoritma klasifikasi seperti Support Vector Machine (SVM) atau Random Forest.
• Deep Learning: Mengandalkan End-to-End Learning. Melalui arsitektur Convolutional Neural Networks (CNN) atau RNN, sistem mengekstraksi fitur tingkat tinggi secara otomatis.

⚠️ Peringatan Skripsi: Kemudahan DL ini “menipu”. Tanpa GPU (seperti NVIDIA CUDA cores) yang memadai, proses training model DL sederhana bisa memakan waktu 10-20x lebih lama dibanding model ML klasik yang bisa lari kencang di CPU laptop Intel Core i5 biasa.

Analogi Sederhana:

Machine Learning ibarat mobil manual di mana Anda harus memindahkan gigi sendiri sesuai kondisi jalan. Sedangkan Deep Learning ibarat mobil otonom (self-driving) yang belajar mengemudi sendiri setelah melihat jutaan jam rekaman jalan raya.

Kapan Menggunakan Machine Learning?

Jika Anda mengerjakan skripsi atau proyek dengan sumber daya terbatas, Machine Learning seringkali menjadi juara bertahan. Mengapa? Karena ia efisien dan bekerja sangat baik pada Structured Data (data berbentuk tabel/Excel).

Gunakan algoritma ML (seperti Decision Tree, SVM, atau Linear Regression) jika:

1. Data Anda Terstruktur: Data numerik, kategori, atau tabular.
2. Dataset Kecil hingga Menengah: Anda memiliki ribuan hingga puluhan ribu baris data, bukan jutaan.
3. Hardware Terbatas: Anda hanya menggunakan laptop standar tanpa GPU mahal.
4. Butuh Interpretabilitas: Anda perlu menjelaskan mengapa model mengambil keputusan tersebut (penting untuk sidang skripsi!).

Tools andalan di sini biasanya adalah Scikit-learn. Sangat ringan dan dokumentasinya melimpah.

Kapan Menggunakan Deep Learning?

Di sinilah letak kekuatan sesungguhnya dari revolusi Artificial Intelligence saat ini. Deep Learning adalah mesin di balik teknologi canggih seperti Generative AI dan asisten virtual.

Anda sebaiknya beralih ke Deep Learning (menggunakan TensorFlow atau PyTorch) jika:

1. Unstructured Data: Data Anda berupa gambar, suara (audio), atau teks panjang yang tidak bisa dimasukkan ke dalam tabel Excel biasa.
2. Data Sangat Besar (Big Data): Semakin banyak data yang Anda berikan, performa DL akan terus naik, berbeda dengan ML yang performanya akan stagnan (plateau) pada titik tertentu.
3. Kompleksitas Tinggi: Masalah yang tidak bisa diselesaikan dengan aturan logika sederhana.

Namun, harap dicatat: Deep Learning sangat “haus” akan Computational Power. Menjalankan model DL yang kompleks di laptop standar bisa membuat perangkat Anda overheat atau crash.

Tips Strategis: Jika laptop Anda tidak kuat, solusinya adalah menyewa server. Infrastruktur Cloud Computing memungkinkan Anda menyewa GPU bertenaga tinggi hanya selama proses training berlangsung, sehingga lebih hemat biaya daripada merakit PC sendiri.

Tabel Perbandingan Cepat

Agar lebih mudah dipahami, mari kita lihat perbandingannya secara head-to-head:

FAQ: Pertanyaan Umum Seputar ML vs DL

Verdict: Mana yang Harus Dipilih untuk Skripsi?

1. Pilih Machine Learning jika: Deadline skripsi < 3 bulan, data Anda berbentuk Tabular (Excel/CSV), dan laptop Anda hanya memiliki RAM 8GB tanpa Dedicated GPU. Dosen penguji lebih menyukai XAI (Explainable AI) dimana Anda bisa menjelaskan feature importance.
2. Pilih Deep Learning jika: Anda siap menyewa Google Colab Pro atau AWS EC2, data Anda berupa Citra/Audio (Unstructured), dan Anda mengincar publikasi jurnal internasional.

Rekomendasi: Mulailah dengan model sederhana (Baseline Model). Jika akurasi ML sudah mencapai >85%, memaksakan DL seringkali hanya buang-buang resource (Diminishing Returns).”