## Kata Pengantar

Buku ini ditujukan sebagai bahan pengantar (atau penunjang) mata kuliah
_machine learning_ untuk mahasiswa di Indonesia, khususnya tingkat sarjana
(tidak menutup kemungkinan digunakan untuk tingkat pascasarjana). Buku
ini hanya merupakan komplemen, bukan sumber informasi utama. Buku ini
memuat materi dasar _machine learning_, yang ditulis sedemikian rupa sehingga
pembaca mampu mendapatkanintuisi. Materi pada buku ini tidaklah dalam
(tapi tidak dangkal); artinya, pembaca masih harus membaca buku-buku lainnya
untuk mendapatkan pemahaman lebih dalam.
Walaupun tidak sempurna, mudah-mudahan buku ini mampu memberi inspirasi.
Anggap saja membaca buku ini seperti sedang membaca “ _light novel_ ”.
Penulis ingin buku ini bisa menjadi _pointer_ ; i.e. dengan membaca buku ini, diharapkan
kawan-kawan juga mengetahui harus belajar apa secara lebih jauh.
Setelah membaca buku ini, pembaca diharapkan mampu membaca literatur
_machine learning_ yang dijelaskan secara lebih matematis ataupun mendalam
(kami memberi rekomendasi bacaan lanjutan).
Di Indonesia, penulis banyak mendengar baik dari teman, junior, senior,
dll; suatu pernyataan “kuliah mengajari teori saja, praktiknya kurang, dan
tidak relevan dengan industri.” Tentu saja pernyataan ini cukup benar, tetapi
karena permikiran semacam ini terkadang kita tidak benar-benar mengerti
permasalahan. Ketika mengalami kendala, kita buntu saat mencari solusi
karena fondasi yang tidak kokoh. Banyak orang terburu-buru “menggunakan
_tools_ ” karena lebih praktikal. Penulis ingin mengajak saudara/i untuk memahami
konsep _machine learning_ secara utuh sebelum memanfaatkan. Ada
perbedaan yang mendasar antara orang yang hanya mampu menggunakan
_tools_ dan mengerti konsep secara utuh.
Buku ini menjelaskan algoritma _machine learning_ dari sudut pandang
agak matematis. Pembaca disa _rank_ an sudah memahami/mengambil setidaknya
mata kuliah statistika, kalkulus, aljabar linear, pengenalan kecerdasan
buatan, dan logika fuzzy. Penulis merasa banyak esensi yang hilang
ketika materi _machine learning_ hanya dijelaskan secara deskriptif karena
itu buku ini ditulis dengan bahasa agak matematis. Walaupun demikian,


VIII Kata Pengantar

penulis berusaha menggunakan notasi matematis seminimal dan sesederhana
mungkin, secukupnya sehingga pembaca mampu mendapatkan intuisi. Saat
membaca buku ini, disa _rank_ an membaca secara runtun. Gaya penulisan buku
inisantai/semiformalagar lebih mudah dipahami, mudah-mudahan tanpa
mengurangi esensi materi.
Buku ini ditulis menggunakan template monograph (LATEX) dari Springer
yang dimodifikasi. Dengan demikian, mungkin ada kesalahan pemenggalan
kata. Tentunya, buku tidak lepas dari kekurangan, misalnya kesalahan tipografi.
Kami sa _rank_ an pembaca untuk membaca secara seksama, termasuk
menginterpretasikan variabel pada persamaan.

Petunjuk Penggunaan
Struktur penyajian buku ini dapat dijadikan acuan sebagai struktur kuliahmachine
_learning_  yang berdurasi satu semester (bab 1 untuk sesi pertama,
dst). Agar dapat memahami materi per bab, bacalah keseluruhan isi
bab secara utuh sebelum mempertanyakan isi materi. Penulis sangat menya _rank_ an
untuk membahas soal latihan sebagai tambahan materi (bisa juga
sebagai PR). Soal latihan ditujukan untuk mengarahkan apa yang harus
dibaca/dipahami lebih lanjut.
Pembaca dipersilahkan menyebarkan ( _share_ ) buku ini untuk alasanNON
KOMERSIAL(pendidikan), tetapidimohon kesadarannya untuk tidak
menyalin atau meniru isi buku ini. Bila ingin memuat konten diktat
ini pada media yang pembaca kelola, dimohon untuk mengontak pengarang
terlebih dahulu. Tidak semua istilah bahasa asing diterjemahkan ke Bahasa
Indonesia supaya makna sebenarnya tidak hilang (atau penulis tidak tahu
versi Bahasa Indonesia yang baku).
Bab lebih awal memuat materi yang relatif lebih “mudah” dipahami
dibanding bab berikutnya. Buku ini memberikan contoh dimulai dari contoh
sederhana (beserta contoh data). Semakin menuju akhir buku, notasi yang
digunakan akan semakin simbolik, beserta contoh yang lebih abstrak. Penulis
sangat menya _rank_ an untukmembaca buku ini secara sekuensial.

Kutipan
Buku ini tergolong _self-published work_ (atau mungkin lebih tepat dikatakan sebagai _draft_ ),
tetapi sudah di- _review_ oleh beberapa orang. Kami yakin para _reviewer_ adalah
orang yang berkompeten. Silahkan merujuk buku ini sesuai dengan
paduan cara merujuk _self-published work_, apabila memang diperbolehkan
untuk merujuk _self-published work_ pada pekerjaan pembaca.

Notasi Penting
Karakter bold kapital merepresentasikan matriks (X,Y,Z). Dimensi matriks
ditulis dengan notasiN×MdimanaNmerepresentasikan banyaknya
baris danMmerepresentasikan banyaknya kolom. Elemen matriks direpresentasikan
olehXi,j,X[i,j], atauxi,juntuk baris ke-ikolom ke-j(penggunaan
akan menyesuaikan konteks pembahasan agar tidak ambigu). Karakter di-


```
Kata Pengantar IX
```
_bold_ merepresentasikan vektor (x). Elemen vektor ke-idirepresentasikan oleh
xiatau x[i]tergantung konteks. Ketika penulis menyebutkan vektor, yang
dimaksud adalah _vektor_ baris( _row vector_, memiliki dimensi 1×N, mengadopsi
notasi Goldberg [1]). Perhatikan, literatur _machine learning_ lainnya
mungkin tidak menggunakan notasi _row vector_ tetapi _column vector_. Kami
harap pembaca mampu beradaptasi. Simbol “·” digunakan untuk melambangkan
operator _dot-product_.
Kumpulan data (atau himpunan) direpresentasikan dengan karakter kapital
(C,Z), dan anggotanya ( _data point_, _data entry_ ) ke-idirepresentasikan
dengan karakterci. Perhatikan, elemen vektor dan anggota himpunan bisa
memiliki notasi yang sama (himpunan dapat direpresentasikan di komputer
sebagai _array_, jadi penggunaan notasi vektor untuk himpunan pada konteks
pembicaraan kita tidaklah salah). Penulis akan menggunakan simbolx[i]sebagai
elemen vektor apabila ambigu. Fungsi dapat direpresentasikan dengan
huruf kapital maupun non-kapitalf(...),E(...),G(...). Ciri fungsi adalah
memiliki parameter! Pada suatu koleksi vektor (himpunan vektor)D, vektor
ke-idirepresentasikan dengandi, dan elemen ke-jdari vektor ke-idirepresentaiskan
dengandi[j],Di,j, atauD[i,j](karena sekumpulan vektor dapat
disusun sebagai matriks).
Karakter non-kapital tanpa _bold_ dan tanpa indeks, seperti (a,b,c,x,y,z),
merepresentasikan _random variable_ (statistik) atau variabel (matematik). Secara
umum, saat _random variable_ memiliki nilai tertentu, dinotasikan dengan
x=X(nilai tertentu dinotasikan dengan huruf kapital), kecuali disebutkan
secara khusus saat pembahasan. Probabilitas direpresentasikan dengan karakter
kapital (P), dengan karakter non-kapital merepresentasikanprobability
density(p). Penulis yakin pembaca dapat menyesuaikan interpretasi simbol
berdasarkan konteks pembahasan. Untuk menginterpretasikan notasi lain, selain
yang diberikan pada paduan ini, mohon menyesuaikan dengan ceritera
pembahasan.

Ucapan Terima Kasih
Terima kasih pada Bapak/Ibu/Saudara/i atas kontribusi pada penulisan buku
ini: Adhiguna Surya Kuncoro, Arief Yudha Satria, Candy Olivia Mawalim,
Chairuni Aulia Nusapati, Genta Indra Winata, Hayyu Luthfi Hanifah, I Gede
Mahendra Darmawiguna, dan Tifani Warnita. Terima kasih pada Natasha
Christabelle Santosa atas desain cover.

Catatan lain
Buku ini adalah _ongoing project_. Versi terakhir dan terakurat dapat diakses
padahttps://wiragotama.github.io/. Buku ini lebih baik dibaca versi full
pdf-nya agar pranala bisa di-klik dan gambar memiliki kualitas terbaik.

Tokyo, Jepang Jan Wira Gotama Putra


