Figure 1. Batch Learning vs Online Learning (Upadhyay, 2023) 

Dalam era digital yang didorong oleh data, cara mesin belajar memainkan peran penting dalam membangun sistem kecerdasan buatan (AI) yang efisien dan adaptif. Di balik setiap teknologi pintar yang kita gunakan sehari-hari. Mulai dari rekomendasi film hingga deteksi penipuan, terdapat proses pelatihan model machine learning yang memungkinkan sistem mengenali pola, membuat prediksi, dan mengambil keputusan. Namun, tidak semua model belajar dengan cara yang sama. Terdapat dua pendekatan utama dalam proses ini, yaitu batch learning dan online learning, yang masing-masing merepresentasikan filosofi berbeda tentang bagaimana data diproses dan pengetahuan diperbarui.  

 

Apa Itu Batch Learning? 

Figure 2. Batch Learning 

Batch learning, atau sering juga disebut offline learning, adalah pendekatan pelatihan model machine learning di mana seluruh data historis digunakan dalam satu waktu untuk membangun model. Data diasumsikan sudah lengkap dan bersih, sehingga pelatihan dapat berlangsung dalam satu proses besar (batch). Setelah model selesai dilatih, ia digunakan untuk membuat prediksi dan tidak diperbarui kecuali pelatihan ulang dilakukan dari awal. Adapun ciri-ciri dari batch learning ini adalah sebagai berikut:  

  • Data Processing: Dilatih pada seluruh dataset dan berfokus pada algoritma deep learning. 
  • Model Update: Parameter dalam model jarang diperbarui. Jika diperlukan pembaruan, model biasanya harus dilatih ulang sepenuhnya dengan seluruh dataset. 
  • Resource-Intensive: Sangat intensif dalam hal komputasi dan memori, karena memproses data dalam jumlah besar sekaligus. 
  • Predictive Performance: Dalam beberapa kasus, dapat menghasilkan akurasi yang sangat tinggi karena analisis yang mendalam terhadap keseluruhan data saat pelatihan. 

Pendekatan ini banyak digunakan dalam sistem yang tidak perlu merespons perubahan secara cepat. Misalnya, dalam perencanaan inventaris tahunan, model cukup dilatih menggunakan data tahun sebelumnya, tanpa perlu memperbarui model setiap minggu. Namun, metode ini kurang cocok bila data berubah dengan cepat atau terus bertambah. Karena setiap kali ada data baru yang relevan, seluruh proses pelatihan harus diulang. Ini bisa mahal dan memakan waktu, terutama saat dataset tumbuh sangat besar. 

 

Apa Itu Online Learning? 

Figure 3. Online Learning 

Online learning, atau dikenal juga sebagai incremental learning, adalah pendekatan pelatihan model machine learning di mana data diproses dan dipelajari secara bertahap, satu per satu atau dalam mini-batch kecil, seiring waktu. Model terus diperbarui setiap kali data baru tersedia, sehingga cocok digunakan dalam sistem yang harus beradaptasi dengan data real-time atau lingkungan yang terus berubah. Ciri-ciri utama dari online learning adalah sebagai berikut: 

  • Data Processing: Menganalisis data yang masuk dalam paket kecil secara bertahap melalui aliran data (data stream). 
  • Model Update: Model terus berubah seiring waktu, biasanya dalam lingkungan real-time atau hampir real-time. 
  • Resource Efficient: Memerlukan sumber daya komputasi yang lebih sedikit pada satu waktu, sehingga lebih ringan dan efisien. 
  • Adaptive Performance: Mampu menyesuaikan hasil prediksi meskipun terjadi perubahan dalam data, sangat cocok untuk kondisi yang dinamis atau cepat berubah. 

Online learning juga memiliki tantangan, seperti sensitivitas terhadap outlier atau data yang tidak representatif. Oleh karena itu, sistem ini memerlukan mekanisme stabilisasi atau kontrol pembelajaran untuk menjaga performa model dalam jangka panjang. Metode ini menjadi sangat penting dalam dunia modern yang serba cepat, di mana data terus berubah dan keputusan harus dibuat dalam waktu nyata tanpa menunggu proses pelatihan ulang. 

 

Perbandingan Batch vs Online Learning 

Setelah memahami konsep dasar, karakteristik, serta kelebihan dan kekurangan dari masing-masing pendekatan, penting untuk melihat bagaimana batch learning dan online learning berbeda secara langsung dalam aspek-aspek utama. Tabel berikut merangkum perbandingan antara kedua metode ini untuk memberikan gambaran yang lebih jelas dalam memilih pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan aplikasi Anda. 

Table 1. Tabel Perbandingan Batch & Online Learning 

Aspek  Batch Learning  Online Learning 
Proses pelatihan  Sekali, dengan semua data  Bertahap, seiring data masuk 
Adaptasi data baru  Perlu retraining total  Bisa langsung diperbarui 
Efisiensi memori  Butuh kapasitas besar  Efisien (mini-batch/1 instance) 
Risiko overfitting  Lebih mudah dikontrol  Cenderung lebih rawan jika tidak dikontrol 
Contoh aplikasi  Deteksi penyakit, peramalan stok  Deteksi fraud real-time, rekomendasi 
Stabilitas model  Tinggi, tapi kurang responsif  Responsif, tapi perlu stabilisasi 

 

Kesimpulan 

Batch learning dan online learning bukanlah rival, melainkan dua pendekatan yang melayani kebutuhan yang berbeda. Batch learning menawarkan stabilitas dan akurasi tinggi untuk data statis, sedangkan online learning menawarkan fleksibilitas dan kecepatan adaptasi untuk lingkungan yang dinamis. Dalam praktik modern, keduanya sering digunakan secara hybrid—batch learning untuk pelatihan awal, lalu fine-tuning secara online. 

 

Penulis  

Arya Krisna Putra – FDP Scholar   

 

Referensi 

  1. Qwak. (2023). Online vs Offline Machine Learning: What’s the Difference?
    https://www.qwak.com/post/online-vs-offline-machine-learning-whats-the-difference   
  2. Aspersh Upadhyay. (2022). Machine Learning’s Battle of the Titans: Batch vs Online Learning. https://medium.com/@aspershupadhyay/machine-learnings-battle-of-the-titans-batch-vs-online-learning-89bc9cfead41  
  3. Data Scientists Diary. (2021). Online vs Batch Learning in Machine Learning.
    https://medium.com/data-scientists-diary/online-vs-batch-learning-in-machine-learning-385d21511ec3 
  4. GeeksforGeeks. (2024). Batch (Offline) Learning vs Online Learning in Artificial Intelligence. https://www.geeksforgeeks.org/artificial-intelligence/batch-offline-learning-vs-online-learning-in-artificial-intelligence/