Yenny Rahmawati, 14 Feb 2026

Memahami Reinforcement Learning

Mengapa Reinforcement Learning Penting?

Di dunia nyata, banyak permasalahan tidak hanya membutuhkan satu keputusan, tetapi serangkaian keputusan yang saling berkaitan. Misalnya pada mobil otonom, sistem harus terus-menerus memutuskan kapan harus berbelok, mempercepat, atau mengerem. Begitu juga pada game, robot, atau sistem trading, setiap keputusan yang diambil sekarang akan memengaruhi hasil di langkah berikutnya.

Permasalahannya, pada kasus seperti ini kita tidak selalu memiliki jawaban benar sejak awal. Berbeda dengan supervised learning yang menggunakan data berlabel, pada reinforcement learning sistem tidak diberi tahu langkah mana yang benar. Sistem harus mencoba sendiri, melihat hasilnya, lalu belajar dari pengalaman tersebut.

Reinforcement learning juga penting karena fokus pada tujuan jangka panjang. Kadang sebuah keputusan kecil saat ini belum tentu memberikan hasil terbaik. Sistem perlu mempertimbangkan apakah keputusan tersebut akan membawa keuntungan yang lebih besar di masa depan. Inilah yang membuat reinforcement learning berbeda, karena ia tidak hanya mengejar hasil instan, tetapi hasil optimal secara keseluruhan.

Selain itu, reinforcement learning belajar melalui interaksi langsung dengan lingkungan. Lingkungan bisa berubah, dan sistem harus mampu beradaptasi. Hal ini sangat cocok untuk masalah dunia nyata yang bersifat dinamis dan tidak statis seperti dataset biasa.

Karena kemampuannya dalam mengambil keputusan, beradaptasi, dan mengoptimalkan strategi, reinforcement learning menjadi dasar dari banyak teknologi AI modern. Mulai dari AI yang bermain game, robot cerdas, hingga sistem navigasi dan pengambilan keputusan otomatis.

Jadi, reinforcement learning penting karena memungkinkan mesin belajar seperti manusia: mencoba, gagal, memperbaiki, dan akhirnya menjadi lebih baik.

Konsep Dasar Reinforcement Learning

Reinforcement learning bekerja dengan konsep interaksi antara dua komponen utama, yaitu agent dan environment. Agent adalah pihak yang belajar dan mengambil keputusan, sedangkan environment adalah lingkungan tempat agent berinteraksi.

Setiap kali agent berada dalam suatu kondisi tertentu yang disebut state, agent harus memilih sebuah tindakan atau action. Action ini kemudian memengaruhi environment, dan sebagai responnya, environment akan memberikan dua hal, yaitu kondisi baru atau next state dan sebuah umpan balik yang disebut reward.

Reward ini bisa berupa nilai positif atau negatif. Jika agent melakukan tindakan yang baik, reward akan positif. Sebaliknya, jika agent melakukan kesalahan, reward yang diterima akan negatif. Dari sinilah agent belajar, yaitu dengan mencoba berbagai tindakan dan melihat reward yang diperoleh.

Proses ini tidak terjadi sekali, tetapi berulang-ulang. Agent terus berinteraksi dengan environment, menerima reward, dan memperbaiki cara pengambilan keputusannya. Pola pengambilan keputusan yang dimiliki agent ini disebut policy. Policy dapat dianggap sebagai strategi yang menentukan tindakan apa yang harus diambil pada kondisi tertentu.

Tujuan utama reinforcement learning bukan sekadar mendapatkan reward besar dalam satu langkah, tetapi memaksimalkan total reward yang dikumpulkan dalam jangka panjang. Oleh karena itu, agent harus belajar memilih tindakan yang mungkin tidak langsung menguntungkan, tetapi memberikan hasil yang lebih baik di masa depan.

Secara sederhana, reinforcement learning bisa dipahami sebagai proses belajar berbasis pengalaman. Agent mencoba, menerima konsekuensi, belajar dari hasilnya, dan secara bertahap menjadi semakin baik dalam mengambil keputusan.

Komponen Utama Reinforcement Learning

Komponen pertama adalah Agent. Agent adalah pihak yang belajar dan mengambil keputusan. Agent bisa berupa program AI, robot, atau karakter dalam sebuah game. Tugas agent adalah memilih tindakan terbaik berdasarkan kondisi yang sedang dihadapi.

Komponen kedua adalah State. State menggambarkan kondisi atau situasi yang sedang dialami oleh agent pada suatu waktu. Misalnya, posisi karakter dalam game, posisi robot di ruangan, atau kondisi lalu lintas di depan mobil otonom. State memberikan informasi kepada agent tentang lingkungan saat ini.

Selanjutnya adalah Action. Action adalah tindakan yang dapat dipilih oleh agent ketika berada pada suatu state. Contohnya, bergerak ke kiri atau ke kanan, mempercepat atau mengerem, atau memilih strategi tertentu dalam game. Setiap action yang dipilih akan memengaruhi keadaan environment.

Komponen berikutnya adalah Reward. Reward adalah umpan balik yang diberikan oleh environment kepada agent setelah melakukan suatu action. Reward berfungsi sebagai sinyal apakah tindakan yang dilakukan sudah benar atau belum. Reward bisa bernilai positif jika tindakan baik, atau negatif jika tindakan salah.

Keempat komponen ini saling terhubung dalam sebuah siklus. Agent melihat state, memilih action, kemudian menerima reward, dan berpindah ke state berikutnya. Dari proses berulang inilah agent belajar dan memperbaiki strategi pengambilan keputusannya.

Dengan kata lain, reinforcement learning mengajarkan mesin untuk belajar dari pengalaman, bukan dari jawaban yang sudah tersedia.

Diagram Interaksi Agent–Environment

Prosesnya dimulai ketika agent berada pada suatu kondisi tertentu yang disebut state. Berdasarkan state ini, agent memilih sebuah tindakan atau action. Tindakan tersebut kemudian dikirim ke environment.

Setelah menerima action dari agent, environment akan merespons dengan dua hal. Pertama, environment memberikan reward, yaitu umpan balik yang menunjukkan apakah tindakan yang dilakukan agent baik atau buruk. Kedua, environment menghasilkan state baru yang mencerminkan kondisi terbaru setelah tindakan tersebut dilakukan.

State baru dan reward ini kemudian kembali ke agent. Agent menggunakan informasi ini untuk mengevaluasi keputusannya. Jika reward yang diterima besar, maka tindakan tersebut dianggap baik dan kemungkinan besar akan diulang di masa depan. Sebaliknya, jika reward kecil atau negatif, agent akan mencoba tindakan lain pada kesempatan berikutnya.

Proses ini tidak berhenti sekali saja, tetapi terus berulang membentuk sebuah siklus. Melalui siklus inilah agent belajar dari pengalaman dan secara bertahap memperbaiki strateginya dalam mengambil keputusan.

Dengan kata lain, reinforcement learning bekerja melalui interaksi berulang antara agent dan environment, di mana setiap keputusan menghasilkan konsekuensi, dan konsekuensi tersebut menjadi bahan pembelajaran bagi agent.

Contoh Reinforcement Learning: Game Maze

Pada contoh ini, Reinforcement Learning dapat dijelaskan melalui permainan maze (labirin) yang sederhana. Di dalam maze, terdapat sebuah agent (misalnya karakter atau robot) yang bertugas mencari jalan keluar menuju tujuan, seperti bendera atau pintu finish.

Pada awalnya, agent tidak mengetahui jalur yang benar. Agent hanya bisa bergerak langkah demi langkah, misalnya ke atas, bawah, kiri, atau kanan. Setiap kali agent melakukan suatu aksi, lingkungan akan memberikan reward sebagai umpan balik.

• Jika agent bergerak mendekati tujuan, ia akan mendapatkan reward positif.
• Jika agent menabrak dinding atau masuk jalan buntu, ia akan menerima reward negatif atau penalti.

Melalui proses trial and error, agent mencoba berbagai kemungkinan jalur. Dari pengalaman tersebut, agent mulai belajar pola: jalur mana yang menguntungkan dan jalur mana yang harus dihindari. Semakin sering agent berlatih, semakin baik pula strategi yang ia temukan.

Tujuan utama agent dalam Reinforcement Learning adalah memaksimalkan total reward, bukan hanya mendapatkan reward besar sekali, tetapi mengumpulkan reward terbaik dalam jangka panjang. Pada akhirnya, agent mampu menemukan jalur tercepat dan paling efisien untuk keluar dari maze tanpa perlu diberi contoh jawaban sebelumnya.

Contoh game maze ini menunjukkan bahwa Reinforcement Learning sangat cocok digunakan untuk pengambilan keputusan, perencanaan rute, dan pembelajaran berbasis pengalaman, seperti pada robot navigasi, game AI, dan sistem otonom.

Algoritma Reinforcement Learning

Dalam Reinforcement Learning, algoritma digunakan oleh agent untuk menentukan aksi terbaik berdasarkan pengalaman yang telah dipelajari. Berbeda dengan supervised learning yang belajar dari data berlabel, pada RL agent belajar dari interaksi langsung dengan lingkungan melalui trial and error.

Pada awalnya, agent belum mengetahui aksi mana yang baik atau buruk. Agent akan mencoba berbagai aksi, menerima reward, lalu secara bertahap memperbaiki strateginya agar memperoleh reward yang lebih besar di masa depan. Proses ini berlangsung berulang hingga agent menemukan pola perilaku yang optimal.

Beberapa algoritma Reinforcement Learning yang paling dasar dan sering diperkenalkan adalah:

1. Q-Learning

Agent menyimpan nilai kualitas (Q-value) untuk setiap pasangan state–action. Nilai ini menunjukkan seberapa baik suatu aksi jika diambil pada kondisi tertentu. Agent akan memilih aksi dengan Q-value tertinggi.

2. SARSA

Mirip dengan Q-Learning, tetapi pembaruan nilai dilakukan berdasarkan aksi yang benar-benar diambil, sehingga lebih berhati-hati dalam eksplorasi.

3. Policy Gradient

Agent tidak menyimpan tabel nilai, tetapi langsung belajar kebijakan (policy), yaitu strategi untuk memilih aksi terbaik pada setiap keadaan.

Tujuan utama dari semua algoritma Reinforcement Learning adalah memaksimalkan total reward jangka panjang, bukan hanya reward sesaat. Dengan algoritma ini, sistem dapat belajar membuat keputusan cerdas secara mandiri, seperti bermain game, mengendalikan robot, atau mengoptimalkan sistem otomatis.

Exploration vs Exploitation

Dalam Reinforcement Learning, agent tidak hanya dituntut untuk memilih aksi yang benar, tetapi juga harus menentukan kapan mencoba hal baru dan kapan menggunakan pengalaman yang sudah dimiliki. Dilema inilah yang disebut sebagai Exploration versus Exploitation.

Exploration berarti agent mencoba aksi baru yang belum pernah atau jarang dilakukan. Tujuannya adalah untuk mencari kemungkinan strategi yang lebih baik. Pada tahap awal pembelajaran, eksplorasi sangat penting karena agent masih belum mengetahui lingkungan dengan baik.

Sebaliknya, exploitation berarti agent memilih aksi terbaik berdasarkan pengalaman sebelumnya, yaitu aksi yang selama ini memberikan reward paling besar. Eksploitasi membantu agent memaksimalkan hasil dari pengetahuan yang sudah diperoleh.

Masalahnya, jika agent terlalu sering melakukan eksploitasi, ia bisa terjebak pada solusi yang belum tentu optimal dan melewatkan strategi yang lebih baik. Namun jika agent terlalu banyak melakukan eksplorasi, proses belajar menjadi tidak efisien karena agent terus mencoba tanpa memanfaatkan pengetahuan yang sudah ada.

Untuk mengatasi hal ini, digunakan strategi seperti epsilon-greedy. Dalam strategi ini, agent akan melakukan eksplorasi dengan peluang tertentu, dan sisanya digunakan untuk eksploitasi. Pada awal pembelajaran, peluang eksplorasi dibuat besar agar agent banyak mencoba. Seiring waktu, peluang ini dikurangi sehingga agent lebih fokus menggunakan strategi terbaik yang telah dipelajari.

Dengan menyeimbangkan exploration dan exploitation, agent dapat belajar secara efektif dan mencapai tujuan utamanya, yaitu memaksimalkan reward dalam jangka panjang.

Episode dan Termination

Dalam Reinforcement Learning, proses belajar tidak berlangsung sekali saja, tetapi dibagi menjadi beberapa sesi yang disebut episode.

Satu episode adalah satu rangkaian interaksi lengkap antara agent dan environment, dimulai dari kondisi awal sampai mencapai kondisi akhir.

Sebagai contoh pada game maze, satu episode dimulai ketika agent berada di titik start, lalu bergerak langkah demi langkah, menerima reward, hingga akhirnya mencapai tujuan atau gagal. Ketika tujuan tercapai atau kondisi gagal terjadi, episode tersebut selesai.

Nah, kondisi yang menandai berakhirnya episode disebut termination atau terminal state. Terminal state bisa berupa:

• Agent mencapai tujuan (menang),
• Agent kehabisan langkah,
• Agent jatuh ke kondisi gagal.

Setelah termination terjadi, proses akan di-reset dan agent memulai episode baru dari awal.

Mengapa episode penting? Karena agent belajar dari pengalaman berulang. Setiap episode memberikan data baru bagi agent untuk memperbaiki strateginya. Semakin banyak episode yang dijalankan, semakin baik pemahaman agent terhadap lingkungan.

Jadi, bisa disimpulkan bahwa:

• Step adalah satu aksi yang dilakukan agent.
• Episode adalah kumpulan banyak step dari awal sampai akhir.
• Termination adalah kondisi yang mengakhiri episode.

Konsep ini membantu kita memahami bagaimana proses pembelajaran dalam Reinforcement Learning berlangsung secara bertahap dan berulang.

Aplikasi Reinforcement Learning di Dunia Nyata

Reinforcement Learning tidak hanya digunakan dalam teori atau eksperimen, tetapi juga telah diterapkan secara luas di berbagai bidang di dunia nyata. Kekuatan utama Reinforcement Learning adalah kemampuannya untuk belajar mengambil keputusan secara mandiri melalui pengalaman.

Salah satu contoh paling populer adalah pada game dan simulasi. Banyak sistem kecerdasan buatan belajar bermain game dengan sangat baik menggunakan Reinforcement Learning, karena lingkungan game menyediakan aturan yang jelas, reward, dan tujuan yang terukur.

Di bidang robotika, Reinforcement Learning digunakan untuk melatih robot agar dapat berjalan, mengambil objek, atau menghindari rintangan. Robot belajar dari kesalahan dan keberhasilan yang dialaminya sendiri, sehingga kemampuannya meningkat dari waktu ke waktu.

Reinforcement Learning juga banyak digunakan dalam kendaraan otonom, misalnya untuk pengambilan keputusan saat mengemudi, seperti kapan harus berhenti, berbelok, atau mempercepat kendaraan berdasarkan kondisi jalan.

Dalam dunia industri dan manufaktur, Reinforcement Learning membantu mengoptimalkan proses produksi, pengaturan mesin, dan manajemen energi agar lebih efisien dan hemat biaya.

Selain itu, Reinforcement Learning juga digunakan pada sistem rekomendasi, seperti rekomendasi video, musik, atau iklan. Sistem belajar dari interaksi pengguna dan memberikan rekomendasi yang semakin relevan seiring waktu.

Dari berbagai contoh tersebut, dapat disimpulkan bahwa Reinforcement Learning sangat cocok digunakan pada masalah yang melibatkan pengambilan keputusan berulang, lingkungan yang dinamis, dan tujuan jangka panjang. Inilah yang membuat Reinforcement Learning menjadi salah satu pendekatan penting dalam pengembangan kecerdasan buatan modern.

Kelebihan dan Tantangan Reinforcement Learning

Salah satu kelebihan utama Reinforcement Learning adalah kemampuannya untuk belajar secara mandiri tanpa membutuhkan data berlabel. Agent belajar langsung dari interaksi dengan lingkungan dan memperbaiki perilakunya berdasarkan reward yang diterima. Hal ini membuat Reinforcement Learning sangat cocok untuk masalah pengambilan keputusan yang kompleks dan dinamis.

Selain itu, Reinforcement Learning fokus pada tujuan jangka panjang, bukan hanya hasil sesaat. Agent tidak hanya mencari reward terbesar sekarang, tetapi juga mempertimbangkan dampaknya di masa depan. Inilah yang membuat Reinforcement Learning efektif untuk sistem seperti robot, game, dan kontrol otomatis.

Namun, di balik kelebihannya, Reinforcement Learning juga memiliki tantangan yang cukup besar. Proses pembelajaran biasanya membutuhkan waktu yang lama dan banyak percobaan, karena agent harus belajar melalui trial and error. Hal ini membuat Reinforcement Learning membutuhkan sumber daya komputasi yang cukup besar.

Tantangan lainnya adalah perancangan reward function. Jika reward tidak dirancang dengan baik, agent bisa belajar perilaku yang tidak diinginkan. Selain itu, eksplorasi yang berlebihan juga dapat menyebabkan sistem menjadi tidak stabil atau tidak efisien.

Oleh karena itu, Reinforcement Learning perlu diterapkan dengan hati-hati dan sesuai dengan karakteristik masalah yang ingin diselesaikan. Memahami kelebihan dan tantangan ini membantu kita menggunakan Reinforcement Learning secara lebih bijak dan realistis.

Takeaway Reinforcement Learning

Reinforcement Learning adalah pendekatan pembelajaran mesin yang memungkinkan sistem belajar mengambil keputusan melalui pengalaman. Agent berinteraksi dengan lingkungan, melakukan aksi, menerima reward, dan secara bertahap memperbaiki strateginya.

Kunci utama Reinforcement Learning terletak pada konsep trial and error, di mana agent belajar dari keberhasilan dan kegagalan. Komponen penting seperti agent, environment, state, action, dan reward saling terhubung dalam satu siklus pembelajaran.

Reinforcement Learning menuntut keseimbangan antara exploration, yaitu mencoba hal baru, dan exploitation, yaitu menggunakan pengetahuan terbaik yang sudah dimiliki. Proses belajar dilakukan melalui episode yang berulang hingga agent mencapai perilaku yang optimal.

Meskipun memiliki potensi besar dan banyak digunakan di dunia nyata, Reinforcement Learning juga memiliki tantangan, seperti kebutuhan komputasi yang tinggi dan perancangan reward yang tepat.

Secara keseluruhan, Reinforcement Learning sangat cocok untuk masalah yang melibatkan pengambilan keputusan berulang dan tujuan jangka panjang, menjadikannya salah satu fondasi penting dalam pengembangan kecerdasan buatan modern.