Apa Bahasa Terbaik untuk Machine Learning? (April 2026)

Jika Anda baru memulai di bidang machine learning (ML), atau jika Anda ingin memperbarui keterampilan Anda, Anda mungkin bertanya-tanya bahasa mana yang terbaik untuk digunakan. Memilih bahasa machine learning yang tepat dapat sulit, terutama karena ada banyak pilihan yang bagus. 

Terdapat lebih dari 700 bahasa pemrograman yang digunakan secara luas, dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Jika Anda baru memulai karir sebagai insinyur machine learning, dengan waktu Anda akan menemukan bahasa pemrograman mana yang terbaik untuk masalah bisnis tertentu yang Anda coba selesaikan. 

Sebelum membahas bahasa machine learning terbaik, mari kita jelajahi konsepnya. 

Apa itu Machine Learning? 

Tanpa memasuki detail yang terlalu banyak, machine learning adalah subset dari kecerdasan buatan yang menyediakan sistem komputer dengan kemampuan untuk secara otomatis belajar dan membuat prediksi berdasarkan data. Prediksi ini dapat bervariasi tergantung pada kasus penggunaan tertentu. 

Di bidang machine learning, seorang spesialis machine learning tidak perlu menulis semua langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah karena komputer dapat “belajar” dengan menganalisis pola dalam data. Model dapat kemudian menggeneralisasi pola ke data baru. 

Untuk membaca lebih lanjut tentang machine learning, saya sarankan Anda melihat artikel kami “Apa itu Machine Learning?” 

Bahasa Machine Learning Paling Populer: Python

Sebelum membahas berbagai bahasa machine learning, penting untuk mengakui bahwa tidak ada satu “bahasa terbaik”. Masing-masing memiliki kelebihan, kekurangan, dan kemampuan khusus. Ini sangat tergantung pada apa yang Anda coba bangun dan latar belakang Anda. 

Dengan itu dikatakan, bahasa machine learning paling populer, tanpa keraguan, adalah Python. Sekitar 57% ilmuwan data dan pengembang machine learning mengandalkan Python, dan 33% memprioritaskannya untuk pengembangan. 

Kerangka kerja Python telah berevolusi secara signifikan selama beberapa tahun terakhir, yang meningkatkan kemampuannya dengan deep learning. Telah ada rilis perpustakaan teratas seperti TensorFlow dan lain-lain. 

Lebih dari 8,2 juta pengembang di seluruh dunia mengandalkan Python untuk pemrograman, dan ada alasan yang baik untuk itu. Ini adalah pilihan favorit untuk analisis data, ilmu data, machine learning, dan kecerdasan buatan. Ekosistem perpustakaannya yang luas memungkinkan praktisi machine learning untuk mengakses, menangani, mengubah, dan memproses data dengan mudah. Ini juga menawarkan kemandirian platform, kurang kompleks, dan lebih mudah dibaca. 

Perpustakaan dan paket bawaan menyediakan kode tingkat dasar, yang berarti insinyur machine learning tidak perlu memulai menulis dari awal. Dan karena machine learning memerlukan pemrosesan data terus-menerus, perpustakaan dan paket bawaan Python membantu dengan hampir setiap tugas. Semua ini mengarah ke waktu pengembangan yang berkurang dan peningkatan produktivitas saat bekerja dengan aplikasi machine learning yang kompleks. 

Beberapa raksasa teknologi terbesar di dunia seperti Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber, dan Amazon lebih memilih Python sebagai bahasa pemrograman mereka. 

Sementara Python jelas menonjol sebagai bahasa paling populer, ada beberapa lain yang harus dipertimbangkan. Lima besar adalah Python, R, C/C++, Java, dan JavaScript. Yang kedua setelah Python biasanya dianggap C/C++. Java berada di belakang, dan sementara Python sering dibandingkan dengan R, mereka tidak benar-benar bersaing dalam hal popularitas. Dalam survei yang melibatkan ilmuwan data, R sering mencapai rasio prioritas-penggunaan terendah di antara lima bahasa. JavaScript sering ditempatkan di ujung bawah daftar.

Sementara tidak sepopuler lima besar, ada beberapa bahasa lain yang digunakan praktisi machine learning dan layak dipertimbangkan, seperti Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave, dan SAS. 

Memilih Berdasarkan Aplikasi Anda

Saat memilih bahasa terbaik untuk machine learning, faktor paling penting adalah mempertimbangkan jenis proyek yang akan Anda kerjakan, atau aplikasi spesifik Anda. 

Jika Anda ingin bekerja pada analisis sentimen, pilihan terbaik Anda kemungkinan adalah Python atau R, sementara area seperti keamanan jaringan dan deteksi penipuan akan lebih diuntungkan dari Java. Salah satu alasan di balik ini adalah algoritma keamanan jaringan dan deteksi penipuan sering digunakan oleh organisasi besar, dan ini biasanya sama dengan tempat Java diprioritaskan untuk tim pengembangan internal. 

Saat datang ke area yang kurang fokus perusahaan seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen, Python menawarkan solusi yang lebih mudah dan lebih cepat untuk pembangunan algoritma berkat koleksi perpustakaan khusus yang besar. 

Untuk C/C++, bahasa ini sering digunakan untuk kecerdasan buatan dalam permainan dan lokomosi robot. Bahasa machine learning ini menawarkan tingkat kontrol, kinerja, dan efisiensi yang tinggi sebagai hasil dari perpustakaan AI yang sangat canggih. 

R mulai menunjukkan kehadirannya di bidang teknik biomedis dan bioinformatika, dan telah lama digunakan dalam statistik biomedis di dalam dan di luar akademisi. Tapi jika kita berbicara tentang pengembang baru di ilmu data dan machine learning, JavaScript sering lebih disukai. 

Bahasa Sekunder untuk Keterampilan

Saat memasuki dunia machine learning dan memilih bahasa mana yang akan digunakan, penting untuk mengakui bahwa bahasa yang Anda pelajari sekunder untuk menguasai konsep machine learning dasar. Dengan kata lain, Anda perlu mengembangkan keterampilan analisis data dasar. 

Jika Anda tidak memiliki pengetahuan dasar tentang statistik, deep learning, proses sistem, dan desain, akan sangat sulit untuk memilih model yang tepat atau menyelesaikan masalah machine learning yang kompleks. 

Jika Anda baru di dunia analisis data dan machine learning, maka Python harus berada di atas daftar Anda. Seperti yang telah kita bahas, Python secara sintaksis lurus dan lebih mudah dipelajari daripada bahasa lain. Tapi jika Anda sudah seorang programmer berpengalaman dengan tahun-tahun pengalaman di bawah ikat pinggang, terutama pengalaman dengan bahasa tertentu, maka mungkin lebih baik untuk tetap menggunakan apa yang sudah Anda ketahui. 

Terdapat beberapa keterampilan machine learning esensial yang akan membuatnya lebih mudah untuk memilih bahasa. Beberapa keterampilan ini termasuk keterampilan teknik perangkat lunak, keterampilan ilmu data, keterampilan deep learning, pemrograman dinamis, dan pemrosesan audio dan video.

Jika latar belakang profesional Anda sangat terlibat dengan ilmu data, maka lebih baik untuk memprioritaskan Python. Bahasa machine learning paling populer sangat terintegrasi dengan ilmu data, yang menjadikannya bahasa favorit ilmuwan data. Tapi jika latar belakang Anda melibatkan analisis data dan statistik, R sangat disesuaikan untuk Anda. 

Pengembang front-end sering memiliki pengalaman yang ada dengan JavaScript, membuatnya lebih mudah untuk memperluas penggunaannya ke machine learning. Insinyur perangkat keras komputasi dan elektronik sering memilih C/C++ daripada bahasa lain dan secara khusus menghindari JavaScript, Java, dan R. 

Bahasa yang kurang populer, Java, diprioritaskan oleh pengembang aplikasi desktop front-end karena efisiensinya dengan aplikasi yang berfokus pada perusahaan. Jika Anda bekerja untuk perusahaan besar, perusahaan mungkin bahkan mengatakan kepada Anda untuk mempelajari Java. Ini tidak umum untuk pemula yang memulai perjalanan machine learning untuk memilih Java sendiri. 

Seperti yang Anda lihat dari artikel ini, ada banyak hal yang terlibat dalam memilih bahasa terbaik untuk machine learning. Ini tidak sesederhana satu bahasa yang “terbaik”. Ini semua tergantung pada pengalaman, latar belakang profesional, dan aplikasi Anda. Tapi bahasa populer seperti Python, C++, Java, dan R harus selalu dipertimbangkan terlebih dahulu.