Gambar 1. Apa itu Graph Machine Learning?
Sumber: https://unsplash.com/photos/an-abstract-image-of-a-sphere-with-dots-and-lines-nGoCBxiaRO0

Di era ketika data semakin besar dan kompleks, kita mulai menyadari bahwa banyak fenomena di dunia tidak bisa dipahami hanya dengan melihat data sebagai tabel. Manusia tidak hidup dalam sel-sel spreadsheet, protein tidak bekerja sendirian, transaksi keuangan bukan sekadar angka yang terpisah-pisah.

Semuanya terhubung.
Dan ketika kita belajar melihat hubungan itu, dunia berubah.

Inilah inti dari Graph Machine Learning, sebuah bidang baru yang memadukan pembelajaran mesin dengan struktur jaringan (graph) untuk mengungkap pola yang tidak bisa dilihat oleh metode tradisional.

Mengapa Jaringan Penting?

Bayangkan media sosial, sistem transportasi, jaringan listrik, jaringan gen, atau bahkan hubungan pelanggan dalam e-commerce. Dalam semua contoh itu:

  • ada entitas (orang, kota, protein, produk),
  • dan ada hubungan (pertemanan, jalur, interaksi biologis, pembelian).

Graph Machine Learning membantu komputer belajar dari hubungan ini.

Metode ML tradisional gagal menangkap struktur relasional, tetapi graph ML justru menjadikannya kekuatan utama.

Graph: Bahasa Universal dari Hubungan

Gambar 2. Ilustrasi graf
Sumber: https://www.geeksforgeeks.org/maths/mathematics-graph-theory-basics-set-1/

Dalam graph:

  • Node = aktor (manusia, kota, protein, transaksi)
  • Edge = hubungan (komunikasi, perjalanan, interaksi, aliran uang)

Graph memungkinkan kita melihat sesuatu yang tidak terlihat bila data hanya dilihat sebagai tabel:

  • siapa yang menjadi pusat jaringan,
  • siapa penghubung antar kelompok,
  • di mana potensi fraud muncul,
  • bagaimana informasi menyebar,
  • klaster mana terbentuk secara alami.

 

Apa yang Dipelajari Model dalam Graph ML?

Graph ML mempelajari:

Struktur: Node yang punya banyak tetangga berbeda dengan node yang isolasi.

Pola hubungan: Siapa terhubung dengan siapa, seberapa kuat hubungan itu, dan bagaimana mereka membentuk “komunitas”.

Representasi (embedding): Graph ML mengubah node menjadi vektor sehingga bisa dianalisis dengan algoritma ML modern.

Prediksi hubungan: Misalnya memprediksi siapa yang akan berteman, transaksi mana yang mencurigakan, atau interaksi biologis yang belum ditemukan.

 

Graph Neural Networks (GNN): Otak yang Memahami Hubungan

Gambar 3. Ilustrasi Graph Neural Network (GNN)

Sumber: Khemani et al. (2024)

Teknologi paling populer dalam graph ML adalah Graph Neural Network (GNN).

GNN belajar dari tetangga dekat—mirip manusia yang banyak dipengaruhi lingkungan sosialnya.

Dengan GNN, komputer dapat memprediksi:

  • klasifikasi node (contoh: apakah pengguna ini adalah penipu?)
  • klasifikasi link (apakah dua protein berinteraksi?)
  • embedding tingkat graph (misalnya klasifikasi molekul obat)

GNN bekerja bukan hanya dari fitur, tetapi dari konteks relasional.

 

Mengapa Ini Penting untuk Dunia Nyata?

Graph ML kini digunakan di:

  • Fraud detection (hubungan transaksi mencurigakan)
  • Rekomendasi produk (Amazon, Spotify)
  • Biologi dan Genetika (PPI networks, drug discovery)
  • Jejaring sosial (community detection, feed ranking)
  • Penelitian ilmiah (network science, topological data analysis)
  • Transportasi dan telekomunikasi (rute optimal, resiliency analysis)

Graph ML tidak hanya menganalisis data — ia membantu kita memahami dunia sebagaimana adanya: sebagai jaringan hubungan.

Kesimpulan

Graph Machine Learning adalah cara baru untuk melihat data sebagai sesuatu yang hidup, terhubung, dan kaya makna.
Dengan memahami jaringan, kita memahami:

  • pola sosial,
  • perilaku kolektif,
  • aliran informasi,
  • struktur biologis,
  • dan dinamika yang membentuk dunia modern.

Graph ML bukan hanya teknologi, tetapi cara berpikir baru.
Dan seiring dunia semakin terhubung, cara berpikir ini akan menjadi semakin penting.

Penulis:
Dr. Alfi Yusrotis Zakiyyah, S.Pd., M.Si.

Referensi

Stamile, C., Marzullo, A. and Deusebio, E., 2021. Graph machine learning. Birmingham: Packt Publishing.

Khemani, B., Patil, S., Kotecha, K. et al. A review of graph neural networks: concepts, architectures, techniques, challenges, datasets, applications, and future directions. J Big Data 11, 18 (2024). https://doi.org/10.1186/s40537-023-00876-4