Matematika Dasar untuk AI: Pemahaman Awal Tanpa Ribet

Banyak orang mengira belajar AI harus langsung jago matematika tinggi. Padahal, yang dibutuhkan di awal adalah pemahaman dasar-dasarnya. Dengan modal itu, kamu bisa:

• Memahami logika kerja AI,

• Membaca dan memahami konsep AI lebih mudah,

• Siap ke tahap coding atau teknis nanti.

Topik Matematika Dasar untuk AI

Berikut ini adalah empat dasar matematika yang paling sering digunakan dalam AI, beserta penjelasan yang sederhana.

1. Logika (If / Else)

Ini adalah dasar dari pengambilan keputusan.

Contoh logika:

Jika suhu > 30°C, maka hidupkan kipas.
Jika tidak, matikan kipas.

Dalam AI, logika digunakan untuk:

• Menentukan aturan keputusan,

• Menyusun langkah-langkah saat sistem memproses data.

Logika if/else = dasar berpikir “jika ini, maka itu”.

2. Statistik Dasar: Mean, Median, Modus

AI bekerja dengan data, dan statistik membantu AI memahami data.

• Mean (rata-rata): Jumlah semua nilai dibagi jumlah data.

• Median: Nilai tengah dari data yang sudah diurutkan.

• Modus: Nilai yang paling sering muncul.

Contoh:
Data: 3, 5, 5, 7, 9
Mean = (3+5+5+7+9)/5 = 5.8
Median = 5
Modus = 5

AI menggunakan statistik untuk:

• Mengenali pola umum,

• Membersihkan dan merapikan data.

3. Matriks dan Vektor

Jangan takut dulu dengan istilah ini.

• Vektor = daftar angka (misalnya: [1, 2, 3])

• Matriks = kumpulan vektor dalam bentuk tabel (misalnya: 3x3 kotak angka)

Dalam AI, ini digunakan untuk:

• Menyimpan dan memproses data dalam jumlah besar,

• Menjalankan perhitungan cepat di komputer (terutama dalam Deep Learning).

Contoh nyata:

• Gambar diubah jadi matriks agar bisa dikenali AI (tiap piksel = angka),

• Gerakan robotik dihitung dengan vektor arah dan kecepatan.

4. Probabilitas Dasar

Probabilitas adalah ilmu tentang kemungkinan.

Contoh:

• Peluang muncul angka 6 dari dadu: 1 dari 6 → 1/6 = 16.67%

Dalam AI, probabilitas digunakan untuk:

• Memprediksi sesuatu (contoh: kemungkinan seseorang menyukai film),

• Menangani ketidakpastian dalam data.

Contoh penerapan:

AI bisa mengatakan: “Kemungkinan besar gambar ini adalah kucing dengan 87% keyakinan”.

Kesimpulan

Matematika dalam AI tidak harus rumit. Yang penting adalah paham konsep dasarnya: