Google Colab: Definisi, Kelebihan, dan Cara Menggunakan

Google Colab atau Google Colaboratory merupakan layanan yang dapat memudahkan pekerjaan para periset dan programmer dalam mengembangkan Artificial Intelligence (AI). Tanpa perlu komputer berspesifikasi tinggi, mereka bisa melakukan coding dengan gratis.

Simak artikel ini untuk mengetahui apa itu Google Colab, lengkap mulai dari definisi, kelebihan dan kekurangan, serta cara menggunakannya.

Apa Itu Google Colab?

Dikutip dari buku Peramalan Terhadap Permintaan Produk Dalam Sektor Logistik di Indonesia (2023) oleh Haekal Hilmi Zain, dkk, Google Colab adalah layanan dari Google untuk menjalankan dan mengelola notebook Jupyter berbasis cloud secara gratis. Ini memungkinkan pengguna untuk menulis dan menjalankan kode Python, menyimpan dan berbagi proyek

SCROLL TO CONTINUE WITH CONTENT

Google Colab cocok buat kamu yang tidak memiliki sumber daya komputasi yang kuat. Sebab dengan Google Colab, kamu menjalankan notebook Jupyter di browser website tanpa harus memasang atau mengonfigurasi lingkungan Python pada komputermu.

Fitur-fitur di dalamnya antara lain penyorotan sintaksis, autocompletion, dan pengeditan kode yang canggih untuk memudahkan pengembangan.

Pengguna juga dapat mengakses GPU (Graphical Processing Unit) dan TPU (Tensor Processing Unit) secara gratis, sehingga memungkinkan untuk melakukan pelatihan model machine learning yang rumit dan membutuhkan daya komputasi tinggi.

Melalui Google Colab, pengguna dapat mengimpor dan menginstall berbagai pustaka Python populer dengan mudah, misalnya TensorFlow, PyTorch, Pandas, dan sebagainya. Pengguna juga bisa mengakses sumber daya tambahan, seperti dataset dan model yang sudah tersedia.

Sebagai aplikasi penunjang dalam pengembangan AI, Google Colab dapat dimanfaatkan untuk berbagai kepentingan yang menggunakan machine learning.

Misalnya dapat digunakan untuk membuat visualisasi data penjualan perusahaan dan memudahkan pengguna dalam mengambil keputusan selanjutnya.

Contoh lain, dalam penelitian di Universitas Dinamika, Google Colab juga digunakan untuk menunjang proyek pengenalan spesies satwa dengan metode deep learning.

Dengan melatih komputer merekam data-data satwa, selanjutnya komputer dapat mengenali spesies yang terekam kamera.

Kelebihan dan Kekurangan Google Colab

Berikut ini kelebihan dan kekurangan penggunaan Google Colab:

Kelebihan

Dikutip dari buku Big Data: Forecasting Menggunakan Python (2020) karya Syafrial Fachri Pane dan Esi Vidia Rachmadani, dan buku Perbandingan Faster R-CNN dengan SSD Mobilenet Untuk Mendeteksi Plat Nomor (2020) karya Nur Arkhamia Batubara, dkk, inilah beberapa kelebihan Google Colab:

1. Akses GPU Gratis

Google Colab memudahkan untuk menjalankan program tanpa menginstal program dan dapat mengakses GPU Tesla, RAM 12GB, Disk 300GB, serta bisa disambungkan dengan Google Drive.

2. Dapat Berkolaborasi

Sesuai namanya, Google Colaboratory memudahkan Anda untuk berkolaborasi dengan rekan kerja tanpa harus bertatap muka. Kamu bisa membagikan kodingan kepada teman atau sekadar menggunakan fitur ini untuk mempelajari kodingan punya orang lain.

3. Bisa Diintegrasikan

Google Colab juga bisa diintegrasikan dengan Jupyter Notebook di komputer dengan local runtime, serta dihubungkan dengan Google Drive, atau dengan Github.

4. Fleksibel

Kelebihan lainnya adalah dapat melakukan running program deep learning melalui smartphone, karena Google Colab bisa dibuka di browser.

5. Tanpa Server

Google Colab memungkinkan kamu untuk segera membuat Jupyter Notebook yang benar-benar tanpa server di browser.

Kekurangan

Berdasarkan buku Membuat Analisis Komparatif Arima & Prophet Pada Peramalan Penjualan (2023) oleh Salsabila Vebi Natasya dan Rolly Maulanan Awangga, berikut ini beberapa kekurangan Google Colab:

Waktu idle yang tersedia hanya 90 menit. Sehingga misalnya ketika ada code yang error, kemudian kita biarkan saja sampai 90 menit, maka isi dari variabel dan file yang sudah tersimpan akan hilang, sehingga harus dimulai lagi dari awal.
Waktu runtime hanya 12 jam. Saat kita mempunyai dataset yang cukup besar, pemrosesannya membutuhkan waktu lama. Jika proses ini melebihi 12 jam, maka proses tersebut otomatis berhenti dan session akan direstart.
Ketika melebihi batas waktu idle dan runtime, maka penyimpanan akan terhapus secara otomatis. Tapi kamu bisa menghubungkan dengan Google Drive agar file tidak langsung terhapus.

Cara Menggunakan Google Colab

Cara menggunakan Google Colab adalah sebagai berikut:

Kunjungi situs Google Colab di colab.research.google.com, dengan menggunakan akun Google, sehingga semua data akan tersimpan di Google Drive kamu.
Klik tombol 'New Notebook' di bagian kanan bawah untuk membuat notebook baru. Lalu pilih antara New Python 3 Notebook atau Python 2 sesuai bahasa pemrograman yang ingin kamu gunakan.
Kamu akan masuk ke halaman yang tampilannya mirip Jupyter Notebook.
Untuk menjalankan Python dengan menggunakan GPU atau TPU, klik 'Edit', pilih 'Notebook Settings'. Pada bagian 'Hardware Accelerator', pilih GPU. Terakhir, klik Save.
Unggah dataset yang akan diolah pada Google Colab dengan format csv. Kamu tinggal klik 'Upload', pilih file yang akan diunggah, kemudian klik 'Open'.
Ketika membuat file baru di Google Colab, file tersebut biasanya tidak langsung terhubung dengan computing di Google. Kamu harus mengklik panah ke bawah pada opsi Connect, lalu pilih Connect to a hosted runtime.
Kamu dapat mengubah tampilan notebook dengan memilih opsi 'Tools', lalu 'Settings', lalu 'Site'.

Berikut menu dan tools yang bisa digunakan berdasarkan buku Algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Memetakan Matakuliah dan Keterlambatan Kelulusan Mahasiswa karya Esi Vidia Rachmadani, dkk:

1. File

Berikut ini tools dalam menu File beserta fungsinya:

"Locate in Drive": melihat lokasi file notebook pada Google Drive.
"Open in playground mode": mengubah notebook ke dalam mode playground. Perubahan yang dibuat dalam mode ini takkan disimpan.
"New Python 3 notebook": membuat file notebook berbentuk Python 3.
"New Python 2 notebook": membuat file notebook berbentuk Python 2.
"Open notebook": membuka file notebook lain yang telah disimpan sebelumnya.
"Upload notebook": mengunggah file Python yang ada di PC untuk ditampilkan pada Google Colab.
"Rename": mengganti nama file Python.
"Move to trash": menghapus file yang sedang dibuka. Notebook yang telah dihapus masih bisa dikeluarkan dari trash.
"Save a copy in Drive": menyimpan file notebook ke Google Drive.
"Save a copy as a GitHub Gist": menyimpan file notebook dalam bentuk GitHub Gist.
"Save a copy in GitHub": menyimpan file notebook ke dalam GitHub.
"Save": menyimpan file notebook ke dalam Google Colab.
"Save and pin revision": menyimpan file notebook yang telah direvisi dengan cara di-pin.
"Revision history": melihat data yang sudah direvisi sebelumnya pada Google Colab.
"Download .ipynb": mengunduh file notebook ke PC dalam format .ipynb.
"Download .py": mengunduh file notebook ke PC dalam format .py.
"Update Drive preview": menyimpan file notebook yang sudah ada di Google Drive.
"Print": mencetak hasil notebook.

2. Edit

Berikut ini tools dalam menu Edit beserta fungsinya:

"Undo": membatalkan perintah yang telah diberikan.
"Redo": mengulang perintah yang telah dibatalkan.
"Select all cells": memblok seluruh sel yang berisi source code dalam notebook.
"Cut selection": memotong source code yang sudah dipilih pada notebook.
"Copy selection": menyalin source code yang sudah dipilih pada notebook.
"Paste": menempelkan kata, paragraf, tabel, gambar, dan objek lain yang telah di-copy.
"Delete selected cells": menghapus sel yang dipilih pada notebook.
"Find and replace": mencari kata pada notebook dan menggantinya dengan yang diinginkan.
"Find text": mencari kata pada lembar kerja notebook.
"Find previous": menemukan kata-kata sebelumnya.
"Notebook settings": mengubah setting dari notebook.
"Clear all outputs": menghapus isi dari output pada notebook.

3. View

Berikut ini tools dalam menu View beserta fungsinya:

"Table of content": menampilkan daftar isi secara otomatis.
"Notebook info": menampilkan informasi terkait owner, notebook size, dan private outputs.
"Executed code history": riwayat kode yang dieksekusi.

4. Insert

Berikut ini tools dalam menu Insert beserta fungsinya:

"Code cell": menambah sel baru untuk membuat baris source code baru.
"Text cell": menambah sel baru yang hanya berisi text. Biasanya digunakan untuk memberikan keterangan atau judul sebelum isi source code.
"Section header cell": menambah section baru dalam notebook.
"Scratch code cell": menggoreskan kode sel dan membuat skrip.
"Code snippet": menampilkan cuplikan kode sesuai yang sedang dicari.
"Add a from field": menambahkan field baru. Kamu harus mengisi bagian from field type, variable name, dan variable type.

5. Runtime

Berikut ini tools dalam menu Runtime beserta fungsinya:

"Run before": menjalankan source code sebelumnya atau dimulai lagi dari awal.
"Run the focused cell": melakukan running pada cell yang difokuskan.
"Run selection": menjalankan running source code yang diseleksi saja.
"Run after": menjalankan source code sebelumnya.
"Interrupt execution": menjalankan eksekusi interupsi sesuai perintah.
"Restart runtime": memulai kembali running source code.
"Restart and run all": memulai kembali dan setelah itu menjalankan semua source code yang ada pada notebook.
"Factory reset runtime": mengatur ulang runtime. Semua variabel dan file lokal akan hilang.
"View runtime logs": menjalankan source code yang ada pada notebook melalui colab-jupyter.log.

6. Tools

Berikut ini opsi dalam menu Tools beserta fungsinya:

"Command palette": menampilkan palet perintah yang berisi daftar perintah yang sering dipakai.
"Settings": menampilkan pengaturan pada Google Colab, seperti mengatur editor, site, dan Miscellaneous.
"Keyboard shortcuts": menunjukkan keyboard shortcut yang dapat digunakan untuk mempermudah pengguna.

Itulah tadi telah kita ketahui apa itu Google Colab, lengkap dengan pemanfaatannya, kelebihan, kekurangan, cara menggunakan, serta menu dan tools di dalamnya. Semoga bermanfaat.