15 Buku Machine Learning Terbaik untuk Dibaca pada 2026

Jika Anda tertarik pada data science, kemungkinan besar Anda pernah mendengar tentang machine learning. Machine learning adalah cabang kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritma yang belajar melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit. 

Dari rekomendasi Spotify hingga filter Instagram, machine learning tertanam dalam keseharian Anda. Peningkatan penggunaan sistem machine learning mendorong meningkatnya permintaan akan profesional data yang memiliki keterampilan machine learning.

Jika Anda ingin mulai terjun ke bidang ini atau meningkatkan keahlian ke level berikutnya, kami telah menyiapkan daftar buku machine learning terbaik untuk dibaca pada 2026. Sekarang, mari kita mulai!

Ringkasan Buku Machine Learning Terbaik

Terbaik untuk pemula absolut:

• Machine Learning for Absolute Beginners karya Oliver Theobald

• The Hundred-Page Machine Learning Book karya Andriy Burkov

• Machine Learning for Dummies karya John Paul Mueller dan Luca Massaron

Terbaik untuk pemula dengan pengalaman Python:

• Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists karya Andreas C. Müller dan Sarah Guido

• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow karya Aurélien Géron

Terbaik untuk programmer tanpa pengetahuan teoretis:

• Machine Learning for Hackers karya Drew Conway dan John Myles White

• AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence karya Laurence Moroney

• Machine Learning in Action karya Peter Harrington

Terbaik untuk teori yang lebih mendalam:

• Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics karya John D. Kelleher, Brian Mac Namee, dan Aoife D'Arcy

• Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques karya Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  dan Christopher J. Pal

Terbaik untuk pembelajar tingkat lanjut:

• Artificial Intelligence: A Modern Approach karya Stuart Rusell dan Peter Norvig 

• Machine Learning: A Probabilistic Perspective karya Kevin P. Murphy

• Advanced Machine Learning with Python karya John Hearty

• Reinforcement Learning: An Introduction karya Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto

• Causal Inference in Statistics: A Primer karya Judea Pearl, Madelyn Glymour dan Nicholas P. Jewell

Buku Machine Learning Terbaik untuk Pemula Absolut

Machine Learning for Absolute Beginners karya Oliver Theobald

Jika Anda benar-benar pemula dan ingin mempelajari dasar-dasar machine learning, inilah yang Anda cari. Machine Learning for Absolute Beginners ditujukan bagi mereka yang tidak memiliki pengalaman coding atau latar belakang matematika. Buku ini juga ditulis dalam bahasa Inggris yang sederhana dan mudah diakses, sehingga Anda tidak akan kewalahan oleh jargon teknis.

Edisi ketiga buku ini, yang terbit pada 2021, menampilkan bab-bab yang diperluas dengan kuis, tutorial video online gratis untuk pemodelan kode di Python, latihan coding yang dapat diunduh, dan sumber daya lainnya. Singkatnya, buku yang hebat yang membuat machine learning dapat diakses oleh semua orang. 

The Hundred-Page Machine Learning Book karya Andriy Burkov

The hundred-page machine learning book karya Andry Burkov adalah buku yang tepat untuk mengenal machine learning tanpa harus masuk ke detail yang rumit. Tidak mudah merangkum elemen inti dari disiplin yang kompleks dan luas seperti machine learning. Itulah mengapa karya Andriy Burkov semakin patut diapresiasi. 

Setelah membaca buku ini, Anda akan siap membahas beragam topik terkait machine learning, termasuk supervised dan unsupervised learning, algoritma machine learning paling populer, serta apa saja yang diperlukan untuk membangun dan menyetel model. Matematika, intuisi, dan ilustrasi—semuanya dalam seratus halaman!

Jika Anda tertarik pada landasan teoretis machine learning—kami sangat merekomendasikan Anda mengikuti kursus Understanding Machine Learning kami.

Machine Learning for Dummies karya John Paul Mueller dan Luca Massaron

Selalu menjadi kabar baik ketika seri populer “Dummies” menghadirkan buku tentang topik ini. Ditulis oleh ilmuwan data terkemuka, Machine Learning for dummies menawarkan titik awal yang sangat baik bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang coding dan matematika. 

Buku ini menyajikan konsep dan teori kunci di balik machine learning serta bagaimana penerapannya di dunia nyata, dengan banyak contoh, termasuk deteksi penipuan, hasil pencarian, iklan real-time, dan banyak lagi. Buku ini juga memberikan pengantar ringan tentang bahasa pemrograman dan alat yang paling umum digunakan dalam machine learning.

Buku Machine Learning Terbaik untuk Pemula dengan Pengalaman Python

Introduction to Machine Learning with Python: A Guide for Data Scientists karya Andreas C. Müller dan Sarah Guido

Jika Anda memiliki keterampilan Python dan ingin mengembangkan kemampuan machine learning, buku ini untuk Anda. Introduction to Machine Learning with Python adalah salah satu sumber terbaik untuk membangun dasar-dasar bekerja dengan machine learning di Python. 

Ditulis bersama oleh ilmuwan data kelas dunia Andreas C. Müller dan Sara Guido, buku ini mengajarkan konsep dan algoritma machine learning dasar. Buku ini juga memperkenalkan alur kerja machine learning dan memberikan praktik terbaik dalam tugas-tugas mulai dari pembersihan data hingga rekayasa fitur. Semua konsep yang disajikan dalam buku diilustrasikan dengan contoh menggunakan scikit-learn, paket Python paling populer untuk machine learning.

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems karya Aurélien Géron

Praktisi machine learning Python akan menyukai buku ini. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow adalah sumber yang sangat baik untuk mendapatkan gambaran umum tentang machine learning sekaligus mengasah keterampilan praktis Anda.

Setiap bab berfokus pada satu teknik machine learning, memberikan informasi terperinci tentang intuisi di baliknya, cara kerjanya, kegunaannya, serta banyak contoh Python. Buku ini tidak hanya membahas machine learning, tetapi juga deep learning, menawarkan pengantar yang baik untuk Keras dan Tensorflow, dua kerangka kerja berbasis Python yang paling populer untuk mengembangkan model deep learning.

Buku Machine Learning Terbaik untuk Teori yang Lebih Mendalam

Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies karya John D. Kelleher, Brian Mac Namee, dan Aoife D'Arcy

Buku ajar ini sangat cocok untuk profesional dengan latar belakang analitis. Edisi kedua Machine Learning for Predictive Data Analytics memberikan pengantar komprehensif tentang pendekatan machine learning, mencakup teori dan praktik.

Penjelasan teknis dan matematis didukung dengan contoh terperinci yang mengilustrasikan penerapan model machine learning di dunia nyata. Contohnya mencakup mulai dari prediksi harga dan penilaian risiko hingga klasifikasi dokumen dan memprediksi perilaku pelanggan. Edisi kedua juga memasukkan bab-bab baru tentang deep learning dan teknik machine learning di luar analitik prediktif, termasuk unsupervised learning dan reinforcement learning.

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques karya Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall  dan Christopher J. Pal

Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques menawarkan pengantar yang sangat mudah diakses tentang konsep machine learning, beserta teori matematis dan saran praktis untuk menerapkan teknik-teknik ini dalam situasi dunia nyata. 

Edisi keempat buku ini mencakup bab-bab baru untuk mencerminkan perkembangan terkini di bidang tersebut, termasuk metode probabilistik dan deep learning. Patut disebutkan juga bahwa buku ini dilengkapi dengan perangkat lunak buatan para penulis, WEKA, kumpulan komprehensif algoritma machine learning untuk tugas data mining dalam antarmuka interaktif yang mudah digunakan.

Buku Machine Learning Terbaik untuk Programmer tanpa Pengetahuan Teoretis

Machine Learning for Hackers karya Drew Conway dan John Myles White

Machine learning adalah topik yang kompleks karena memerlukan pemahaman mendalam tentang coding dan matematika. Jika Anda adalah programmer berpengalaman yang ingin masuk ke machine learning tetapi tidak terlalu menguasai matematika, ini adalah buku yang tepat untuk Anda.

Machine Learning for Hackers menyingkirkan teori matematika. Disiplin ini didekati melalui aplikasi praktis di dunia nyata, seperti membangun sistem rekomendasi berbasis data Twitter dan penyaring spam email. Menggunakan bahasa pemrograman R, setiap bab berfokus pada masalah spesifik dalam machine learning, termasuk klasifikasi, prediksi, optimasi, dan rekomendasi. Anda dapat mendengarkan salah satu penulisnya, Drew Conway, berbicara tentang membangun tim data science di podcast DataFramed. 

AI and Machine Learning For Coders: A Programmer's Guide to Artificial Intelligence karya Laurence Moroney

Apakah Anda seorang pengembang perangkat lunak yang ingin beralih karier dan masuk ke kecerdasan buatan serta machine learning? Buku ini adalah titik awal yang ideal. AI and Machine Learning for Coders didasarkan pada kursus AI populer karya Laurance Monorey, memberikan pengantar yang mudah diakses ke machine learning melalui pendekatan praktis yang berfokus pada kode. Setiap bab menyajikan use case praktis untuk mengilustrasikan berbagai skenario di mana machine learning berguna, misalnya computer vision, natural language processing, dan cloud computing.

Machine Learning in Action karya Peter Harrington

Sejalan dengan dua buku sebelumnya, Machine Learning in Action karya Peter Harrington menyediakan tutorial yang sangat baik bagi profesional TI yang ingin mempelajari dasar-dasar machine learning. Buku ini menghindari bahasa akademis dan langsung membawa Anda ke teknik-teknik yang akan Anda gunakan dalam pekerjaan sehari-hari. Buku ini penuh dengan contoh berbasis Python untuk menyajikan algoritma dan tugas inti machine learning, termasuk prapemrosesan data, analisis data, dan visualisasi data. 

Buku Machine Learning Terbaik untuk Pembelajar Tingkat Lanjut

Artificial Intelligence: A Modern Approach karya Stuart Rusell dan Peter Norvig 

Jika Anda hanya memiliki satu buku tentang kecerdasan buatan, inilah yang seharusnya Anda miliki. Dianggap sebagai klasik di bidangnya, Artificial Intelligence: A Modern Approach karya pakar kelas dunia Stuart Rusell dan Peter Norvig adalah salah satu pengantar paling komprehensif dan mutakhir tentang teori dan praktik kecerdasan buatan. 

Edisi keempat buku ini menawarkan cakupan baru dan diperluas tentang machine learning, deep learning, robotika, pemrosesan bahasa alami, dan banyak konsep teknis lainnya, serta topik lain yang terkait erat dengan bidang ini, termasuk privasi, keadilan, dan AI yang etis. Buku ini juga menyertakan versi pseudo-code dari semua algoritma AI utama, yang disajikan dengan jelas dan seragam.

Machine Learning: A Probabilistic Perspective karya Kevin P. Murphy

Diterbitkan pada 2012 dan pemenang DeGroot Prize 2013 yang dianugerahkan oleh International Society for Bayesian Analysis, buku ini adalah klasik bagi mereka yang tertarik pada landasan matematis machine learning. 

Machine learning: a probabilistic perspective karya Kevin P. Murphy, peneliti di Google, adalah perjalanan melalui matematika di balik algoritma machine learning yang paling umum. Buku ini menawarkan penjelasan informal namun terperinci tentang topik kunci, seperti probabilitas, optimasi, dan aljabar linier. Buku ini memuat pseudo-code lengkap untuk algoritma terpenting, gambar, dan contoh yang mencakup penerapan domain machine learning di biologi, computer vision, robotika, dan seterusnya.

Advanced Machine Learning with Python: Solve data science problems by mastering cutting-edge machine learning techniques in Python karya John Hearty 

Advanced Machine Learning with Python adalah panduan melalui algoritma machine learning yang paling relevan dan kuat. Buku ini memiliki banyak contoh kode terperinci yang bekerja dengan aplikasi dunia nyata. Mencakup beberapa teknik machine learning paling inovatif untuk menangani berbagai jenis data tidak terstruktur, termasuk gambar, musik, teks, dan data keuangan, buku ini merupakan sumber yang sangat baik bagi para praktisi machine learning yang ingin meningkatkan keterampilan ke level berikutnya. 

Reinforcement Learning: An Introduction karya Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto

Salah satu bidang dalam machine learning yang baru-baru ini mengalami banyak kemajuan adalah reinforcement learning, yaitu metode machine learning di mana sebuah agen belajar melakukan tindakan tertentu dalam suatu lingkungan yang membawanya menuju imbalan maksimum. Jika Anda tertarik pada bidang ini, Anda harus membaca buku ini. 

Walaupun kata “Introduction” muncul pada judul, Reinforcement Learning memberikan uraian menyeluruh tentang gagasan dan algoritma kunci dalam reinforcement learning. Edisi kedua buku ini, yang terbit pada 2018, mencakup topik-topik baru yang muncul dalam beberapa tahun terakhir. Meskipun beberapa bagian cukup matematis, buku ini sangat jelas dan enak dibaca.

Causal Inference in Statistics: A Primer karya Judea Pearl, Madelyn Glymour dan Nicholas P. Jewell

Inferensi kausal dengan cepat menjadi topik besar dalam machine learning. Itulah alasan buku ini layak masuk dalam daftar. Ditulis oleh beberapa pakar utama di bidangnya, Causal Inference in Statistics memuat pengantar komprehensif ke bidang kausalitas. 

Terlepas dari sifatnya yang kompleks, ini adalah buku yang menyenangkan, penuh dengan contoh dari statistik klasik untuk mengilustrasikan kebutuhan akan kausalitas guna menangani dilema pengambilan keputusan yang sering dihadapi ilmuwan data. 

Berbicara tentang kausalitas berarti membicarakan alasan mengapa sesuatu terjadi. Dalam pengertian ini, buku ini dipenuhi pertanyaan-pertanyaan yang memantik pemikiran yang akan mengundang Anda untuk merenungkan lebih dalam tentang topik penting ini. 

Jadilah Ahli Machine Learning

Machine learning adalah salah satu keterampilan paling berguna dalam data science. Ada semakin banyak buku machine learning yang dapat membantu Anda masuk ke bidang ini atau menjadi ahli. Di luar buku, Anda juga dapat belajar secara interaktif di DataCamp. Cek sumber daya berikut:

• Katalog kursus yang besar mencakup beragam kursus machine learning, baik di Python maupun R
• Lihat cheat sheet machine learning kami
• Baca panduan kami tentang cara menjadi machine learning engineer
• Dapatkan inspirasi dengan panduan kami tentang pertanyaan wawancara machine learning teratas
• Mulai perjalanan kecerdasan buatan Anda melalui learn AI hub kami
• Dengarkan podcast DataFramed