Cara Membuat AI Sendiri dari Nol

Byamok

Kamu tertarik bikin AI sendiri? Keren banget karena memang sekarang makin banyak tools yang memudahkan, dan bukan hanya para “engineer super mahir” saja yang bisa coba. Di artikel ini kita akan membahas secara lengkap dan praktis bagaimana cara membuat sistem AI dari nol mulai dari konsep, pengumpulan data, pelatihan model, sampai bagaimana meng-deploy dan menjaga AI agar tetap optimal.

Mari kita mulai!

1. Persiapan Awal Pahami Dasar-AI dan Tentukan Tujuan

Pahami apa itu AI dan ML

Sebelum masuk ke kode, penting untuk tahu bahwa “AI” (Artificial Intelligence) seringkali menggunakan teknik dari “ML” (Machine Learning) yaitu algoritma yang belajar dari data daripada cuma diatur aturan secara manual.
ML sendiri punya beberapa jenis seperti supervised, unsupervised, dan reinforcement learning.

Tentukan tujuan / masalah yang ingin dipecahkan

Langkah paling awal: pikirkan masalah spesifik yang ingin kamu selesaikan dengan AI. Contoh: “Membuat AI yang bisa klasifikasi gambar kucing vs anjing”, atau “AI mendeteksi komentar spam”. Dengan definisi yang jelas, proses selanjutnya akan lebih terarah.

Kenali kebutuhan teknis dan sumber daya

  • Bahasa pemrograman populer: Python (karena banyak library ML)

  • Framework: misalnya TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn

  • Hardware: laptop dengan GPU (jika mau deep learning), atau bisa mulai dengan CPU untuk proyek kecil

  • Data: kamu akan butuh dataset yang cukup besar dan relevan

https://cdn.corporatefinanceinstitute.com/assets/python-machine-learning-1024x684.jpeg
https://www.appacademy.io/wp-content/uploads/2024/01/657334fb3c981ac46a338192_is-python-good-for-ai-and-machine-learning-blog-hero-image-open.webp
https://opencv.org/wp-content/uploads/2024/01/Pytorch-versus-tensorflow-in-2025.jpg
https://www.aws.ps/wp-content/uploads/2020/01/tensorflow-vs-pytorch.png
https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2023/12/1000x-AI-inferrence-gain-in-10-years-scaled.jpg
https://lh4.googleusercontent.com/8YufpR309z0JYd3y2qBiLuZpvTvBDhyAjyDYQbOuAxsMwwNDsLeShBUmg9EO05d3tyy8bnY6q8Fzec7O5WTdgay3tf_v_oNkVrh6A86dEyyf1TgNw4m2BsBYsKUnpHQcfp1XQdiW

2. Pengumpulan & Persiapan Data

a. Pengumpulan data

Data adalah bahan bakar utama AI. Semakin banyak dan kualitasnya bagus, makin besar peluang model berhasil.
Kamu bisa mendapatkan data dari:

  • Dataset publik (Kaggle, UCI, GitHub)

  • Sistem internal / sensor / survei

  • Menggunakan API atau scraping (pastikan legalitasnya)

b. Persiapan data (preprocessing)

Proses ini mencakup:

  • Membersihkan data (menghapus nilai kosong, duplikat)

  • Normalisasi / standardisasi (misalnya skala data numerik ke 0-1)

  • Encoding kategori (misalnya one-hot encoding)

  • Membagi data dalam set: training, validation, testing

    Ideal: ~70-80% data untuk training, ~10-15% validation, ~10-15% testing.

c. Analisis awal & eksplorasi data

Lihat distribusi data, apakah ada imbalance (misalnya satu kelas sangat dominan), apakah fitur yang digunakan relevan. Jika ada imbalance, bisa gunakan teknik oversampling/undersampling.

https://framerusercontent.com/images/W45Na0PeEKPJVt5dk35aML4gj98.png?height=1232&width=1240
https://serokell.io/files/df/dfsdv4ab.2_%2823%29_%281%29.jpg
https://algotrading101.com/learn/wp-content/uploads/2020/06/training-validation-test-data-set.png
https://framerusercontent.com/images/qHCBprH2QBdww2TTap3IKNBTkUM.png?height=886&width=1240
https://www.researchgate.net/publication/373245671/figure/fig3/AS%3A11431281182818273%401692588615552/Bar-graph-showing-the-data-distribution-in-the-class-imbalance-Cifar-10-dataset.ppm
https://semaphore.io/wp-content/uploads/2024/03/1.png

3. Desain Model & Pelatihan

a. Pilih jenis model yang sesuai

Bergantung pada tugas kamu (klasifikasi, regresi, deteksi objek, segmentasi), kamu akan memilih jenis model yang cocok:

  • Untuk klasifikasi sederhana: decision tree, logistic regression

  • Untuk tugas gambar: convolutional neural networks (CNN)

  • Untuk teks: recurrent neural network (RNN) atau transformer

b. Bangun model dengan framework

Contoh sederhana menggunakan Keras/TensorFlow di Python:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

c. Pelatihan & fine-tuning

– Latih model dengan data training
– Pantau metrik seperti akurasi, loss
– Gunakan validation set untuk menge-cek overfitting
– Jika overfitting: pertimbangkan regularisasi, dropout, atau gunakan lebih banyak data

d. Evaluasi model

Gunakan testing set untuk mengevaluasi performa akhir model. Metrik bisa berupa:

  • Klasifikasi: akurasi, precision, recall, F1 score

  • Regresi: mean squared error, R²

https://i.sstatic.net/Y9bj3.png
https://www.researchgate.net/publication/342480200/figure/fig1/AS%3A906757404635136%401593199220257/Loss-and-accuracy-graph-of-the-proposed-model.ppm
https://images.prismic.io/encord/edfa849b-03fb-43d2-aba5-1f53a8884e6f_image5.png?auto=compress%2Cformat
https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20240708132251/confusion-Matrix.PNG
https://www.researchgate.net/publication/351361078/figure/fig2/AS%3A1021239741120515%401620493936749/Basic-CNN-architecture-for-image-classification.png
https://learnopencv.com/wp-content/uploads/2023/01/Convolutional-Neural-Networks.png

4. Optimasi & Model Ringan

a. Optimasi model

Jika model terlalu besar atau lambat, kamu bisa:

  • Quantization (mengubah bobot ke format integer agar lebih ringan)

  • Pruning (menghapus bagian model yang kurang pengaruh)

  • Knowledge distillation (menyederhanakan model besar ke versi kecil dengan performa mirip)

b. Deployment ke perangkat terbatas

Jika targetnya bukan server kuat tapi perangkat edge atau mobile, maka model perlu ringan dan cepat. Banyak panduan menekankan bahwa training model besar tidak selalu terbaik jika targetnya aplikasi ringan.

https://www.seeedstudio.com/blog/wp-content/uploads/2022/05/%E4%BC%81%E4%B8%9A%E5%BE%AE%E4%BF%A1%E6%88%AA%E5%9B%BE_16519350653824-1.png
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjvJmu9wqsJIYS7zesbezhxz6_G6-O9EuhGA_jptZo8MoSnJV7gejTPRRI6TQlT07To7tlToTkOfPIFetWaC-RHbN5FX3WvyBza85QzGTwGZHU3C0mDlpU_MpvQhf9aMjauvyqG7B_sYlQ/s1600/architecture.png
https://images.prismic.io/rpf-products/ZlcINKWtHYXtT40E_AIKITonPi5.jpg?auto=format%2Ccompress&fit=max
https://www.edgecortix.com/hubfs/Product-Images/SAKURA-II-Raspberry-Pi-1024.png
https://cdn.prod.website-files.com/64d9e7e32e307274f238b1ae/6599505127a6602c746cb6ff_blog_05_08.png
https://xailient.com/wp-content/uploads/2022/02/Quantization-1024x302.jpg

5. Deployment/Implementasi & Operasi

a. Deployment

Setelah model siap, saatnya dipakai:

  • Web server (Flask/Django)

  • Mobile app (TensorFlow Lite, Core ML)

  • Edge device (Raspberry Pi, microcontroller)

  • Cloud API (AWS, Google Cloud, Azure)

b. Integrasi dalam aplikasi nyata

Pastikan aplikasi pengguna bisa mengirim data ke model, model memproses dan memberikan output, kemudian hasil ditampilkan atau digunakan dalam sistem. Pastikan UI/UX bagus agar pengguna dapat manfaat nyata.

c. Monitoring & pemeliharaan

Model harus terus dimonitor:

  • Apakah performanya menurun (drift)?

  • Apakah data baru berbeda?

  • Apakah perlu retraining atau pembaruan?

https://miro.medium.com/v2/resize%3Afit%3A1400/1%2Ak2bnf51H1_mk8Hmf4RRkUA.png
https://theaisummer.com/static/37522ed96523119cb6b0604b989dfb38/ee604/deploy-flask-tensorflow.png
https://madewithml.com/static/images/mlops/monitoring/system_health.png
https://cdn.prod.website-files.com/660ef16a9e0687d9cc27474a/6625e0dd705fecca2a10eb67_62bdd65646ffd517030673cb_16_data_drift_dashboard.png
https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj3MsQdKyzlChU9Er2kpGjahTCXa4o9Epg3zrnnjq4SCpl2hkx4MEoOWYVxE7Gj5q4bTgy2uShmWp-YA1a5om8Ha32mq9AEgU28ttwxMj8QUUiuqeLRaRAdHg_a53ApMIBTt5_UxqFd0Oc/s1600/cartoonizer.png
https://miro.medium.com/v2/resize%3Afit%3A1400/0%2AfQpyz_YEyw5dZ-C-.png

6. Contoh Kasus Praktis Klasifikasi Gambar Kucing vs Anjing

Untuk memperjelas, ini contoh sederhana yang bisa dicoba sendiri:

  1. Tujuan: AI yang bisa klasifikasi gambar kucing vs anjing.

  2. Data: Download dataset populer misalnya “Cats vs Dogs” dari Kaggle.

  3. Preprocessing: Resize gambar, ubah ke array numerik, lakukan augmentasi (flip, rotate) supaya banyak variasi.

  4. Model: Gunakan CNN dengan beberapa lapisan convolution + pooling + dense.

  5. Training: Latih misalnya 10-20 epoch, batch size 32. Lihat grafik loss & akurasi.

  6. Evaluasi: Cek pada set testing, hitung accuracy & lihat confusion matrix (berapa kesalahan prediksinya).

  7. Deployment: Convert ke TensorFlow Lite untuk jalankan di smartphone.

  8. Monitoring: Setelah digunakan, simpan log prediksi & jika banyak kesalahan, retrain lagi dengan dataset baru.

7. Tantangan & Hal yang Harus Diperhatikan

Meskipun terdengar “mudah”, ada beberapa kotak yang harus dicek agar project AI sukses:

  • Data berkualitas rendah / kecil → Model jadi kurang akurat.

  • Masalah etika / bias → Data yang tidak seimbang bisa membuat model diskriminatif.

  • Model terlalu besar / mahal → Butuh banyak komputasi & bisa tak cocok untuk aplikasi ringan.

  • Pemeliharaan jangka panjang → Setelah deploy, model harus tetap diperbarui supaya relevan.

  • Interpretabilitas → Model “black-box” susah dijelaskan ke pemangku kebijakan.

https://research.aimultiple.com/wp-content/uploads/2020/09/AI-bias-explained-1200x608.jpeg.webp
https://pixelplex.io/wp-content/uploads/2023/11/AI-bias-examples-and-real-word-cases.jpg
https://www.researchgate.net/publication/341083165/figure/fig1/AS%3A889370877902848%401589053949407/An-exemplary-illustration-of-data-and-privacy-dilemma-in-AI.png
https://media.licdn.com/dms/image/v2/D5612AQFvv1KLjPCOnQ/article-cover_image-shrink_720_1280/article-cover_image-shrink_720_1280/0/1693958767477?e=2147483647&t=ZUbPcsBB9dKGCKcIbuMd6GYqX9qUEuszQUsHXXzXCIg&v=beta
https://media.licdn.com/dms/image/v2/D5612AQEZgE4CsGQF2Q/article-cover_image-shrink_600_2000/article-cover_image-shrink_600_2000/0/1713551183140?e=2147483647&t=8VtsGoQ2DTctIoD4MrYIZD0twfZW9UkwY5u_wsKq0MQ&v=beta
https://lh7-us.googleusercontent.com/TrboXVQDQC4ieznlXoE1SAqO3mb94Vz57q-pmAYSFJHYJAvACzg1tBJxU2DqiT2X-ar4lnPOwjlXYYyusd1lnQo1sDJARUn-9HR0w15gS3ACRszEZT0iTjXili2Y26zmAvp8rHawH1tBwMXlN919WpU

8. Tips & Trik Agar Proyek AI Kamu Lebih Lancar

  • Mulailah dengan proyek kecil dan sederhana terlebih dahulu jangan langsung ke model raksasa besar.

  • Utamakan data yang relevan dan bersih daripada jumlah data yang sangat besar tapi kacau.

  • Gunakan library & framework yang sudah populer agar banyak tutorial dan komunitas.

  • Dokumentasikan semua langkah: preprocessing, konfigurasi model, metrik, hyperparameter.

  • Setelah deploy, punya rencana untuk update & maintenance karena data & lingkungan bisa berubah.

  • Pelajari dari kesalahan: misalnya model overfit atau underfit → ubah arsitektur atau tambah data.

  • Jangan takut gagal: eksperimen = bagian dari proses.

9. Masa Depan & Perkembangan Selanjutnya

  • AI dengan on-device training (pelatihan langsung di perangkat) mulai muncul dan akan makin populer untuk privasi dan latensi rendah.

  • Model generatif (seperti LLM) makin banyak digunakan, sehingga integrasi AI menjadi lebih “human-like”.

  • Tool low-code/autoML makin memudahkan: orang tanpa coding mendalam pun bisa membuat AI.

https://oralytics.com/wp-content/uploads/2021/03/screenshot-2021-03-17-at-14.49.51.png
https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/data-science/media/automl/automl-choose-data.png
https://assets.rbl.ms/25585322/origin.jpg
https://media.licdn.com/dms/image/v2/D5612AQGNfh-HV7rpaQ/article-cover_image-shrink_600_2000/B56ZaPt7a4HAAQ-/0/1746167906272?e=2147483647&t=WeXL3iccQbTKz5BZY1p9gBAbHtLv6ixkDVb60g72HM4&v=beta
https://www.mckinsey.com/~/media/mckinsey/featured%20insights/mckinsey%20explainers/whats%20the%20future%20of%20generative%20ai%20an%20early%20view%20in%2015%20charts/svgz-futuregenaicollection-ex10.svgz?cpy=Center&cq=50
https://www.gartner.com/ngw/globalassets/en/articles/images/hype-cycle-for-artificial-intelligence-2023.png

10. Kesimpulan

Membuat AI sendiri dari nol mungkin terdengar menakutkan, tapi dengan langkah yang jelas dan persiapan yang tepat, siapa pun bisa mulai. Intinya adalah:

  • Pahami tujuan dan masalah yang ingin dipecahkan

  • Kumpulkan & siapkan data dengan baik

  • Pilih & latih model yang sesuai

  • Deploy ke aplikasi nyata dan jangan lupa melakukan monitoring & maintenance

Dengan begitu, kamu bukan hanya “pencoba” AI tapi bisa jadi pencipta sistem AI yang berguna dan relevan.

Similar Posts