Kenapa Saya Pilih Homestay di Pinggir Pantai Meski AC Rusak

Kenapa saya pilih homestay di pinggir pantai meski AC rusak — kalimat itu terdengar seperti keputusan emosional, tetapi sebenarnya keputusan itu sama rasionalnya dengan memilih arsitektur model dalam proyek machine learning yang kompleks. Dari pengalaman lebih dari satu dekade menangani proyek ML di berbagai sektor, saya belajar bahwa kondisi suboptimal sering memberi sinyal yang jauh lebih bernilai daripada kenyamanan instan. Cerita homestay ini bukan sekadar anekdot liburan; ia adalah analogi praktis untuk bagaimana kita membuat keputusan desain model ketika data tidak ideal, sumber daya terbatas, dan tujuan produktivitas berbeda dari sekadar akurasi maksimum.

Eksplorasi vs Eksploitasi: memilih lingkungan yang memaksimalkan produktivitas

Pada awalnya saya tergelitik untuk menuntaskan pekerjaan: fine-tune model NLP untuk klien, jalankan eksperimen hyperparameter, dan memonitor validasi loss tiap beberapa jam. AC yang rusak jelas kontra-produktif secara fisik, tetapi angin laut dan ritme ombak memberi ruang mental yang jarang saya temui di coworking center yang lengkap AC. Ini mirip dilema eksplorasi-eksploitasi dalam reinforcement learning. Kadang eksplorasi lingkungan baru (homestay pinggir pantai) menimbulkan insight—ide baru untuk preprocessing, atau arsitektur kecil yang ternyata penting—yang tidak muncul ketika kita terus mengeksploitasi rutinitas nyaman.

Saya pernah memutuskan melakukan “experimentation retreat” selama 48 jam di tempat yang sederhana, dan itu memberikan dua ide preprocessing yang akhirnya menurunkan error setinggi 4% pada model produksi. Intinya: lingkungan mempengaruhi kapasitas kognitif untuk berpikir kreatif—satu faktor sering diabaikan dalam perencanaan sprint ML.

Robustness: belajar dari gangguan, bukan menghindarinya

AC rusak adalah gangguan nyata. Dalam machine learning, gangguan serupa muncul dalam label noise, distribusi bergeser, dan infrastruktur yang tidak sempurna. Pengalaman menangani model yang harus berjalan di edge devices mengajarkan saya satu prinsip: lebih baik membangun sistem yang toleran terhadap gangguan daripada mengandalkan kondisi ideal. Ketika saya bekerja pada model deteksi anomali untuk perangkat IoT, kondisi uji di lab selalu ideal—sampai model gagal saat dideploy ke lapangan dengan sinyal elektromagnetik rendah dan suhu tinggi. Solusinya bukan memperbaiki seluruh lingkungan operasional, melainkan menambah regularisasi, augmentasi data, dan checkpointing lebih sering.

Begitu juga homestay: saya menyesuaikan workflow—menggunakan laptop dengan baterai ekstra, mengurangi eksperimen berat saat siang, dan memanfaatkan sesi malam untuk analisis yang memerlukan fokus. Adaptasi sederhana itu mereplikasi strategi robustness yang kita pake di sistem produksi ML.

Feature importance dan nilai konteks: apa yang sebenarnya penting?

Saya sering melihat tim teknologi terpaku pada metrik tunggal—akurasi atau AUC—seolah itu satu-satunya yang penting. Namun, pengalaman lapangan mengajarkan bahwa konteks memengaruhi prioritas fitur. Di homestay, “fitur” yang paling berharga bukanlah AC (fitur teknis), melainkan koneksi stabil, meja yang nyaman, atau bahkan suara ombak yang membantu fokus (fitur lingkungan). Dalam proyek ML, ini setara dengan memilih fitur kontekstual yang meningkatkan real-world performance—misalnya metadata waktu, geolokasi, atau kualitas sensor—daripada menambah layer residual yang teoretis cemerlang tapi tak relevan dengan data produksi.

Saya pernah menambahkan fitur waktu lokal pada model demand forecasting untuk ritel; perubahan itu lebih berdampak pada RMSE daripada mengganti optimizer. Prinsipnya sama: kenali fitur yang memberi value nyata di lingkungan operasional, bukan sekadar yang terlihat canggih di paper.

Kesimpulan: keputusan pragmatis yang berdasar data dan pengalaman

Mengambil homestay di pinggir pantai meski AC rusak adalah keputusan pragmatis yang saya ambil dengan pemikiran analitis—bukan karena romantisasi alam semata. Keputusan itu merefleksikan prinsip-prinsip praktis dalam machine learning: eksplorasi bernilai, robustness lebih penting daripada kondisi ideal, dan konteks menentukan fitur yang relevan. Selama karier, pilihan-pilihan semacam ini—membiarkan eksperimen kecil di lingkungan kurang ideal, menambah regularisasi ketimbang mengejar dataset sempurna, atau memilih fitur praktis di atas yang “teknis menarik”—sering kali menghasilkan keuntungan produktivitas dan stabilitas yang bertahan lama.

Jika Anda ingin membaca lebih banyak tentang storytelling data dan visualisasi yang membantu membuat keputusan seperti ini, saya kerap merujuk ke sumber inspiratif di luar ranah teknis, misalnya fabiandorado, untuk memikirkan ulang cara kita menyampaikan insight. Pada akhirnya, baik dalam perjalanan profesional maupun saat memilih tempat menginap, kunci yang sama berlaku: jangan takut pada kondisi suboptimal; cari tahu bagaimana kondisi itu mengubah prioritas Anda, dan rancang strategi yang memaksimalkan nilai di dunia nyata.