Pentingnya digitalisasi dan data bagi perusahaan

Transformasi digital yang terjadi telah membawa berbagai dampak positif untuk berbagai aspek kehidupan. Dengan perkembangan perangkat telekomunikasi serta ketersediaan jaringan internet, saat ini kita dapat melakukan berbagai aktivitas secara online. Mulai dari berbelanja, mendengarkan musik, membaca berita, dan lain-lain. Melihat digitalisasi yang telah terjadi di segala aspek, penting bagi suatu perusahaan untuk mengikuti proses transformasi digital tersebut.

Lalu  Apa pentingnya digitalisasi dan data bagi perusahaan?

1. Adanya perubahan perilaku konsumen
   Transformasi digital serta kemajuan teknologi telah membawa perubahan pada perilaku pasar. Saat ini sebagian besar konsumen lebih cenderung untuk melakukan transaksi secara online. Hanya dengan perangkat smartphone yang terhubung dengan koneksi internet, konsumen dapat membeli berbagai kebutuhan mereka tanpa harus datang ke outlet. Jika perusahaan tetap ingin dapat bersaing di era digital, maka kemudahan ini juga harus disediakan di dalam bisnis.
2. Meningkatkan kepuasan pelanggan
   Media digital yang mudah diakses dan dioperasikan mampu memberi kepuasan bagi pelanggan Anda. Sudah banyak perusahaan yang menyediakan aplikasi atau pun website dalam rangka peningkatan kualitas layanan. Melalui media digital tersebut, konsumen juga dapat dengan mudah mencari berbagai informasi mengenai layanan Anda selama 24 jam non stop.
3. Lebih menghemat waktu dan biaya
   Ketika Anda mengaplikasikan teknologi digital untuk bisnis, Anda akan memperoleh banyak keuntungan dari sisi efisiensi waktu dan penghematan biaya pengeluaran. Sebagai contoh, jika bisnis Anda memiliki cabang di beberapa kota maka pengiriman dokumen antar cabang bukan lagi masalah. Data atau dokumen dapat dengan mudah dibagi melalui cloud drive.

Mengaplikasikan teknologi digital juga memungkinkan bisnis kecil menjangkau target pasar yang luas. Jika sebelumnya pemasaran dilakukan dengan membayar iklan di televisi, radio, atau media cetak, kini pemasaran dapat dilakukan secara online. Dengan membangun sebuah website, bisnis kecil pun juga memiliki kesempatan untuk memasarkan layanannya ke seluruh wilayah Indonesia.

Lalu bagaimana dengan perkembangan digitalisasi usaha Anda?

Mari bergabung dengan BABARI untuk men-digitalisasikan dan menumbuhkan usaha Anda

The post Pentingnya digitalisasi dan data bagi perusahaan appeared first on Data Sains Inteknova.

Perkembangan Digitalisasi di Indonesia

Perlu dipahami bahwa perkembangan digitalisasi di Indonesia berlangsung cepat seolah-olah tidak pernah terhenti. Para developer atau pengembang selalu berusaha melakukan inovasi untuk menciptakan sebuah terobosan baru yang berbasis informasi dengan tujuan agar para pengguna bisa semakin terbantu di dalam kegiatan sehari-hari. Setiap sektor sekarang ini sudah tidak bisa lepas dari yang namanya digitalisasi.

Selain itu, digitalisasi juga tidak bisa lepas dari internet karena memang internet merupakan jantung atau organ penting dalam semua sektor digitalisasi. Berdasarkan keterangan yang dijelaskan oleh Kemkominfo bahwa para pengguna internet yang berasal dari Indonesia kurang lebih mencapai 82 juta. Dengan pencapaian tersebut, maka Indonesia menduduki peringkat kedelapan sebagai negara yang memiliki jumlah pengguna internet terbanyak.

Hal ini membawa dampak positif bagi para pelaku pasar di bidang teknologi. Mereka menjadikan Indonesia sebagai negara yang tentu akan memberikan banyak keuntungan bagi para investor atau perusahaan yang bergerak di bidang teknologi. Salah satu contohnya adalah Tokopedia yang sudah lama menerapkan teknologi digitalisasi ini ke dalam berbagai aktivitas jual beli mereka atau yang lebih dikenal dengan e-commerce.

Pendapatan yang diraih bahkan mencapai angka yang fantastis, yakni 1 Triliun setiap bulan pada tahun 2016. Mereka memiliki jumlah produk yang sudah dibeli kurang lebih mencapai 30 juta produk. Dengan adanya Tokopedia, para pembeli maupun penjual bisa dengan mudah melakukan transaksi jual beli meskipun dengan jarak yang jauh. Kemudahan lain yang ditawarkan oleh Tokopedia adalah seperti memudahkan masyarakat jika hendak membeli pulsa listrik, telepon, sampai memudahkan mereka dalam membayar tagihan BPJS.

Perkembangan Digitalisasi di Dunia

Digitalisasi sudah dikenal sebagai salah satu metode untuk memangkas biaya operasional tanpa mengorbankan kualitas produk/pelayanan. Beberapa contoh digitalisasi di berbagai dunia industri dan bisnis bisa Anda lihat pada daftar di bawah ini:

1. Digitalisasi Produksi

Jika kembali ke tahun 80-an, mungkin Anda masih bisa menemukan pabrik dengan ribuan buruh yang bekerja untuk memproduksi barang secara massal. Menggunakan tenaga manusia untuk produksi memang tidak ada salahnya, namun manusia pada umumnya memiliki kekurangan pada sisi ketahanan, ketelitian, dan juga konsistensi. Coba saja anda memotong 2 selotip dengan panjang yang sama 100% dalam hitungan detik, apakah bisa?

Berbeda dengan teknologi digital. Sejak era Revolusi Industri 4.0 dimulai, lini produksi perlahan beralih ke teknologi digital. Bahkan mesin yang notabene sudah berbasis teknologi sekalipun, masih bisa di-digitalisasi lagi seperti otomasi QC (Quality Control) dengan memanfaatkan algoritma pemrograman khusus berbasis AI (Artificial Intelligence).

Ini membuat hasil produksi lebih seragam kualitasnya walau dengan pengawasan minim. Mungkin saja mereka hanya perlu mengambil tindakan apabila sistem memberikan peringatan. Tentu hal ini merupakan perubahan yang sangat besar jika dibandingkan dengan penggunaan tenaga manusia seutuhnya.

2. Digitalisasi Keuangan

Dunia keuangan pun tidak luput dari sentuhan digitalisasi. Bahkan sekarang sudah ada uang digital yang jauh lebih praktis dan mudah digunakan dibandingkan uang fisik.

Selain munculnya uang digital, digitalisasi keuangan juga muncul dari sisi pencatatannya. Sejak menjamurnya aplikasi kasir dan pembukuan, para pelaku usaha saat ini bisa dengan mudah untuk mencatat kondisi keuangan bisnis mereka.

Dengan begitu, posisi neraca bisnis bisa diketahui dengan mudah dan lebih akurat dibandingkan dengan hitung manual. Pelaku usaha juga tidak perlu khawatir akan kehilangan data, karena semua data bisa disimpan di cloud yang dapat diakses dari perangkat manapun.

3. Digitalisasi Pemasaran

Digital marketing bisa dibilang sebagai salah satu inovasi yang cukup disruptif di dekade ini. Berkat kehadirannya saat ini, persaingan pasar menjadi lebih sempurna dan tidak dikuasai oleh satu atau dua merek saja. Sebab usaha yang diperlukan untuk melakukan promosi sudah lebih terjangkau.

Digital marketing memungkinkan pelaku usaha untuk melakukan promosi tanpa menguras banyak budget. Di zaman dahulu, bisnis mungkin perlu ‘membakar’ modal sampai miliaran untuk beriklan, itu pun hasilnya juga tidak bisa diukur secara akurat. Sejak kemunculan digital marketing, semua masalah itu dapat teratasi satu per satu.

Lalu bagaimana dengan perkembangan digitalisasi usaha Anda?

The post Perkembangan Digitalisasi di Indonesia dan Dunia appeared first on Data Sains Inteknova.

Apa itu Digitalisasi?

Apa itu digitalisasi? Digitalisasi adalah sebuah istilah atau terminologi yang digunakan untuk menjelaskan sebuah proses peralihan media. Peralihan yang dimaksud adalah peralihan dari pencatatan dan penyimpana data/arsip manual menjadi sebuah digital. Beberapa peralatan yang diperlukan untuk melakukan digitalisasi antara lain: komputer, scanner dan tentunya software yang sesuai untuk melakukan kegiatan ini.

Lalu apa manfaat digitalisasi? Digitalisasi akan meningkatkan efektivitas dan efisiensi berbagai hal yang sebelumnya membutuhkan waktu atau usaha lebih untuk bisa mendapatkannya.

Misalnya digitalisasi di bidang transportasi, saat ini hampir sebagian besar perusahaan jasa pengangkutan orang dan barang sudah menggunakan software untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam setiap transaksinya, salah satu contohnya GOJEK. Dengan adanya GOJEK maka masyarakat bisa dengan mudah menemukan lokasi yang diinginkan yang terkadang tidak bisa dijangkau oleh angkutan umum. Selain itu, waktu untuk bisa mencapai tempat tersebut juga tidak lama bahkan lebih cepat dari perkiraan. Manfaat digitalisasi di bidang transportasi juga membuat kita lebih mudah mendapatkan makanan maupun minuman atau juga mengirimkan barang.

Selain di bidang transportasi, digitalisasi juga sudah merambah bidang lain seperti bidang perdagangan atau jual beli. Saat ini sebagian besar penjual dan pembeli barang sudah menggunakan E-Commerce, sehingga penjual maupun pembeli bisa dengan mudah melakukan transaksi jual beli dalam waktu yang singkat.

Lalu bagaimana dengan Anda?

Apakah Anda sudah memanfaatkan digitalisasi untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi kegiatan atau pekerjaan Anda?

The post DIGITALISASI appeared first on Data Sains Inteknova.

Halo Data Scientist, kali ini kita akan membahas tentang Semi-Supervised Learning. Apa itu Semi-Supervised Learning? Bagaimana cara kerjanya? Apa perbedaannya dari Supervised Learning? Dan contoh penggunaan Semi-Supervised Learning itu seperti apa? Semua pertanyaan tersebut akan kita bahas dalam artikel berikut, selamat membaca..

Semi-Supervised Learning adalah jenis Machine Learning yang melibatkan sejumlah kecil contoh-contoh data yang memiliki label dan sejumlah besar contoh-contoh data tanpa label. Jenis Machine Learning ini terkesan lebih menantang karena baik algoritma Supervised Learning maupun Unsupervised Learning tidak terlalu mampu untuk memanfaatkan secara efektif campuran dari data berlabel dan data tanpa label. Dengan demikian, algoritma Semi-Supervised Learning diperlukan sebagai penjembatan antara kedua jenis Machine Learning tersebut.

Jika dalam Supervised Learning kita belajar bahwa jenis Machine Learning tersebut membutuhkan label untuk data-data yang akan diproses oleh algoritmanya, tidak demikian dengan Semi-Supervised Learning, Semi-Supervised Learning tetap membutuhkan data yang memiliki label di dalamnya, tetapi porsi data yang memiliki label lebih kecil dibandingkan data yang tidak memiliki label, sehingga mesin akan mempelajari sebagian kecil data berlabel tersebut dan akan memproses data tanpa label dengan prediksi sesuai dengan data-data berlabel yang perdah dipelajari oleh algoritma tersebut.

Salah satu parameter algoritma Semi-Supervised Learning berjalan dengan baik adalah algoritma tersebut dapat memprediksi dengan baik data-data tanpa label yang akan diolah oleh algoritma tersebut, dengan kata lain data-data tanpa label tersebut akan diberi label secara mandiri oleh algoritma Semi-Supervised Learning.

Semi-Supervised Learning lebih dibutuhkan pada kondisi dimana pekerjaan yang membutuhkan data berlabel tidak memungkinkan, baik itu karena memakan banyak waktu untuk melabeli semua data yang akan diproses maupun permasalahan biaya untuk menentukan label dari data tersebut secara manual. Dengan kepraktisan yang luar biasa tersebut Semi-Supervised Learning lebih tepat untuk di implementasikan di bidang yang memiliki data sangat banyak tetapi tidak memiliki resource yang cukup untuk melabeli data tersebut seperti di bidang penelitian ilmiah, maupun di bidang pengembangan data.

Semi-Supervised Learning juga  dapat digunakan atau dapat membedakan pembelajaran induktif dan transduktif.Umumnya, pembelajaran induktif mengacu pada algoritme pembelajaran yang belajar dari data pelatihan berlabel dan digeneralisasi ke data baru, seperti kumpulan test dataset. Pembelajaran transduktif mengacu pada pembelajaran dari data pelatihan berlabel dan generalisasi ke data tidak berlabel (pelatihan) yang tersedia. Kedua jenis tugas pembelajaran dapat dilakukan oleh algoritma Semi-Supervised Learning.

Bagaimana? setelah mengetahui tentang Supervised Learning dan Semi-Supervised Learning apakah anda semakin tertarik untuk mempelajari tentang jenis Machine Learning lainnya? Pastikan untuk follow semua akun social media Data Sains karena akan ada update-update terbaru mengenai perkembangan seputar dunia IT.

The post Semi Supervised Learning appeared first on Data Sains Inteknova.

Halo Data Scientist, kali ini kita akan membahas tentang Supervised Learning. Apa itu Supervised Learning? Bagaimana cara kerjanya? Dan apa saja manfaat dari Supervised Learning? Semuanya akan kita bahas dalam artikel berikut, selamat membaca..

Supervised Learning adalah salah satu dari 4 jenis utama Machine learning. Supervised Learning ditentukan oleh penggunaan kumpulan data yang memiliki label-label tertentu untuk melatih algoritma yang mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat.

Lalu bagaimana cara Supervised Learning bekerja? Supervised Learning bekerja dengan menggunakan beberapa set pelatihan untuk mengajarkan model untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. Dataset pelatihan ini mencakup input dan output yang benar, yang memungkinkan model untuk belajar dari waktu ke waktu untuk kemudian Algoritma mengukur akurasinya melalui Loss Function, dan akan terus menyesuaikan sampai kesalahan diminimalkan bahkan sampai hilang.

Supervised Learning dapat dipisahkan menjadi dua jenis masalah saat penggalian data, yaitu:

• Klasifikasi yaitu penggunaan algoritma untuk menguji data dummy secara akurat ke dalam beberapa kategori tertentu. Ini mengenali entitas spesifik dalam kumpulan data dan mencoba menarik beberapa kesimpulan tentang bagaimana entitas tersebut harus diberi label atau didefinisikan. Algoritma klasifikasi yang biasa digunakan dalam proses Klasifikasi adalah Linear Classifiers, Support Vector Machines (SVM), dan Decision Tree.
• Regresi digunakan untuk memahami hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Ini biasanya digunakan untuk membuat proyeksi, seperti untuk pendapatan penjualan untuk bisnis tertentu. Regresi linier , regresi logistik , dan regresi polinomial adalah algoritma regresi yang populer.

Lalu apa kegunaan Supervised Learning? dalam skala kecil Supervised Learning dapat membantu memecahkan masalah di dunia nyata seperti mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah dari kotak masuk. Dengan penggunaan Supervised Learning dalam mendeteksi label-label yang ada dalam beberapa pesan, sistem perpesanan e-mail dapat langsung mendeteksi apakah suatu email terindikasi sebagai sebuah spam atau bukan.

Tertarik untuk mengikuti perkembangan Machine Learning dan penerapannya dalam kehidupan? Pastikan untuk follow semua akun social media Data Sains karena akan ada update-update terbaru mengenai perkembangan seputar dunia IT.

The post Supervised Learning appeared first on Data Sains Inteknova.

Machine Learning adalah metode yang digunakan untuk membuat program yang bisa belajar dari data. Berbeda dengan program komputer biasa yang statis, program machine learning adalah program yang dirancang untuk mampu belajar sendiri.

Cara belajar program machine learning mengikuti cara belajar manusia, yakni belajar dari contoh-contoh. Machine learning akan mempelajari pola dari contoh-contoh yang dianalisa, untuk menentukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan berikutnya.

Machine learning dibagi menjadi beberapa kategori. Tepatnya ada empat kategori besar, yaitu supervised learning, unsupervised learning, semi–supervised learning, dan reinforcement learning.

1. Supervised Learning

• Supervised learning adalah kategori machine learning yang menyertakan solusi yang diinginkan -yang disebut label- dalam proses pembelajarannya. Dataset yang digunakan telah memiliki label dan algoritma kemudian mempelajari pola dari pasangan data dan label tersebut. Algoritma supervised learning mudah dipahami dan performa akurasinya pun mudah diukur. Supervised learning dapat dilihat sebagai sebuah mesin/robot yang belajar menjawab pertanyaan sesuai dengan jawaban yang telah disediakan manusia.

2. Unsupervised Learning

• Kita mungkin sudah dapat mengira bahwa pada unsupervised learning, dataset yang digunakan tidak memiliki label. Betul, model unsupervised learning melakukan proses belajar sendiri untuk melabeli atau mengelompokkan data. Unsupervised learning dapat dilihat sebagai robot/mesin yang berusaha belajar menjawab pertanyaan secara mandiri tanpa ada jawaban yang disediakan manusia.

3. Semi-supervised Learning

• Ini merupakan gabungan dari supervised learning dan unsupervised learning. Di sini dataset untuk pelatihan sebagian memiliki label dan sebagian tidak. Google Photos adalah contoh implementasi yang sering kita gunakan. Pada Google Photos kita bisa memberi tag atau label untuk setiap orang yang ada dalam sebuah foto. Alhasil, ketika kita mengunggah foto baru dengan wajah orang yang sebelumnya sudah kita beri label, Google Photos akan secara otomatis mengenali orang tersebut. Salah satu contoh dari model semi supervised learning adalah Deep Belief Network (DBNs). DBNs adalah model gras dengan multipel layer yang dapat belajar teknik mengekstrak data training secara esien. Dua jenis layer pada DBNs adalah visible atau input layer dan hidden layer.

4. Reinforcement Learning

• Reinforcement Learning dikenal sebagai model yang belajar menggunakan sistem reward dan penalti. Reinforcement learning memiliki empat komponen, yaitu action, agent, environment, dan reward. Action adalah setiap keputusan yang diambil. Misal, saat kita berkendara, action yang kita lakukan adalah mengendalikan kemudi, menginjak gas, dan mengerem. Agent adalah entitas yang membuat keputusan, contohnya adalah perangkat lunak, atau robot, atau bahkan manusia. Environment adalah sarana untuk berinteraksi, yang dapat menerima action dan memberikan respon berupa hasil maupun data berupa satu set observasi baru. Reward diberikan saat agent berhasil menyelesaikan tantangan. Mekanisme feedback ini membuat agent belajar tentang tindakan mana yang menyebabkan kesuksesan (menghasilkan reward), atau kegagalan (menghasilkan penalti). Keempat komponen ini merepresentasikan Markov Decision Process (MDP).

The post Jenis-jenis Machine Learning appeared first on Data Sains Inteknova.

Hi Data Scientist

Kali ini kita belajar mengenai Machine Learning

Apa sih Machine Learning itu dan bagaimana cara kerjanya?

Yuuk kita simak penjelasan di bawah

Di tengah pesatnya perkembangan teknologi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) saat ini. Belum banyak orang yang mengetahui bahwa kecerdasan buatan itu terdiri dari beberapa cabang, salah satunya adalah machine learning atau pembelajaran mesin.

Teknologi machine learning ini merupakan salah satu cabang dari AI yang sangat menarik perhatian, kenapa? Karena machine learning merupakan mesin yang bisa belajar layaknya manusia.

Istilah machine learning pertama kali dipopulerkan oleh Arthur Samuel, seorang ilmuwan komputer yang memelopori kecerdasan buatan pada tahun 1959. Menurut Arthur Samuel, machine learning adalah suatu cabang ilmu yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Prinsip atau paradigma pemrograman sejak permulaan era komputasi direpresentasikan dalam diagram berikut:

Di mana Data merupakan sebuah input ke dalam sistem dan Rules merupakan bahasa pemrograman, dari hal tersebut akan muncul sebuah Solusi. Hal ini disebut pemrograman tradisional.

Seiring dengan meningkatnya jumlah kelas yang akan diklasifikasikan, proses ekstraksi fitur menjadi semakin rumit. Proses ini sangat bergantung pada keahlian manusia untuk menilai fitur mana yang bisa mendeskripsikan kelas yang berbeda. Prosesnya cukup rumit, ya? Tapi tentu ada cara yang lebih baik. Maka dibangunlah paradigma baru yaitu “Machine Learning“.

Pada pemrograman tradisional kita merepresentasikan masalah menjadi aturan dalam bahasa pemrograman. Kini ketika hal itu tidak lagi memungkinkan, kita perlu mengubah alur berpikir kita dengan cara yang berbeda.

Paradigma baru pemrograman dengan machine learning adalah kita memiliki banyak sekali data dan label bagi data tersebut. Kita juga telah mengetahui keterkaitan antara data dengan label sebagai suatu solusi.

Diilustrasikan sebagai berikut:

Algoritma machine learning mencari pola tertentu dari setiap kumpulan data yang menentukan kekhasan masing-masing untuk kemudian menyimpulkan sebuah aturan. Selanjutnya, aturan ini dapat digunakan untuk melakukan identikasi dan prediksi bagi data baru yang relevan dengan model yang kita miliki.

Machine learning bekerja menggunakan metode statistika yang sangat spesifik untuk membuat komputer dapat mempelajari pola pada data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Saat ini sudah ada turunan dari machine learning yang dinamakan deep learning yang bekerja menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan yang dapat belajar dan beradaptasi terhadap sejumlah besar data. Algoritma jaringan syaraf tiruan pada deep learning terinspirasi dari struktur otak manusia.

Mengapa Machine Learning?

Kemampuan mengenali pola dari sejumlah besar data sekaligus beradaptasi terhadap data baru adalah hal yang paling menarik, kuat, menggugah dari machine learning.

• Logika yang digunakan untuk membuat keputusan bersifat spesifik pada ranah dan masalah tertentu. Mengubah sedikit masalah, membuat kita mungkin perlu menulis keseluruhan sistem.
• Mendesain aturan untuk sistem memerlukan pemahaman yang mendalam tentang bagaimana suatu keputusan harus dibuat oleh seorang ahli.

Nah itu dia penjelasan sekilas mengenai machine learning

Jadi gimana nih? semakin penasaran kan dengan machine learning

Pada kesempatan berikutnya kami akan jelaskan jenis-jenis machine learning. Nantikan artikel kami selanjutnya

The post PENGENALAN MACHINE LEARNING appeared first on Data Sains Inteknova.

Bisnis yang menjadikan armada kendaraan dengan jumlah banyak sebagai ujung tombak tentunya akan membutuhkan perawatan pada setiap unit kendaraannya, tetapi bagaimanakah caranya mengetahui suatu unit sudah saatnya dilakukan maintenance?

Mengetahui suatu unit sudah waktunya untuk dilakukan perawatan dapat dilakukan dengan pengecekan kendaraan satu per satu dengan menghentikan operasional kendaraan yang akan diperiksa, cara seperti ini tentu memiliki beberapa kelemahan, diantaranya adalah adanya waktu down time alias waktu saat unit kendaraan tidak produktif

Adanya down time tentu tidak dapat terelakkan, tetapi ada beberapa cara supaya waktu down time tersebut dapat dikurangi, salah satu caranya adalah dengan pembacaan data-data kendaraan secara real time. Engine Health Monitoring, adalah salah satu fitur yang dimiliki oleh Data Tracking Management System atau DTMS dari Data Sains Inteknova untuk mengatasi masalah tersebut.

Fitur ini berguna sebagai sarana pengawasan atau monitor kesehatan mesin kendaraan berdasarkan parameter yang tersedia, beberapa parameter yang dapat dipantau antara lain engine speed, engine oil pressure, coolant temperature, blow by pressure, exhaust temperature, fuel rate, fuel level dll, parameter-parameter tersebut akan dibaca oleh DTMS dari sensor-sensor yang terdapat di unit kendaraan.

Ingin tau lebih dalam mengenai fitur Engine Health Monitoring dari Data Tracking Management System? Jangan lupa follow akun social media kami karena akan banyak keunggulan serta fitur-fitur DTMS lainnya yang akan kami bahas, atau bisa juga kontak kami melalui e-mail ke marketing@datasains.co.id

The post Engine Health Monitoring appeared first on Data Sains Inteknova.

Sistem komputerisasi nampaknya sudah menjadi kewajiban di era Industri 4.0 saat ini, kemajuan teknologi dan keinginan untuk mempermudah pekerjaan menjadi salah satu faktor utama sistem komputerisasi semakin dan akan semakin booming di dunia.

Kebutuhan akan pertukaran data secara cepat juga semakin diperlukan, tidak ada celah untuk sistem tradisional yang membuang banyak waktu untuk melakukan pembacaan data-data yang dibutuhkan sehingga pembacaan data secara realtime menjadi salah satu fitur yang dibutuhkan dari sistem saat ini.

Data Sains Inteknova mengerti akan kebutuhan pembacaan data secara cepat, terlebih pada industri yang mengandalkan armada kendaraan bergerak sebagai ujung tombak, kami memperkenalkan salah satu produk andalan kami yaitu Data Tracking Management System

Data Tracking Management System atau DTMS adalah sistem yang berfungsi untuk merekam data atau informasi dari sensor-sensor yang ada pada unit kendaraan. DTMS dapat dikombinasikan dengan teknologi GPS dan teknologi lain utk menghasilkan data dan informasi yang diperlukan dalam proses pengambilan keputusan bagi perusahaan

Beberapa fitur yang ada pada Data Tracking Management System antara lain:

1. Mendeteksi tingkat kesehatan kendaraan (Engine Health).
2. Mengamati perilaku operator dalam mengoperasikan kendaraan (Operator Behavior).
3. Mengukur kinerja operator dan biaya operasional (Cost).
4. Memproyeksi Life Time sparepart kendaraan.
5. Mengukur tingkat efisiensi dan efektifitas di setiap area kerja.
6. Otomatisasi Penugasan (Assignment) berdasarkan algoritma optimasi.

Tetap pantau sosial media kami karena akan lebih banyak pembahasan-pembahasan menarik mengenai produk serta pembahasan seputar dunia Informasi Teknologi, jika ada pertanyaan bisa menghubungi tim kami via e-mail di alamat marketing @datasains.co.id untuk penjelasan lebih lanjut.

The post Fitur Unggulan Data Tracking Management System appeared first on Data Sains Inteknova.

Teknologi Global Positioning System atau biasa disebut GPS saat ini sudah menjadi hal yang lumrah atau bahkan menjadi salah satu kebutuhan bagi beberapa sektor bisnis. Penggunaan teknologi ini dapat kita lihat di perangkat smartphone, laptop, dan berbagai perangkat bergerak yang bisa dibawa kemanapun.

Beberapa sektor bisnis yang mengandalkan fungsi GPS ini antara lain bisnis transportasi,bisnis logistik, pertambangan, dan energi.  Bisnis transportasi menggunakan fitur GPS sebagai sarana penentu titik pengangkutan dan penurunan penumpang, sedangkan bisnis logistik menggunakan fitur GPS sebagai penentu titik pengiriman dan tracking pengiriman, pada bisnis pertambangan menggunakan fitur GPS untuk memonitor operasi alat berat.

Selain sektor bisnis diatas sebenarnya penggunaan fitur GPS dapat diimplementasikan di segala jenis bisnis yang berhubungan dengan armada kendaraan bergerak. Teknologi GPS dapat dimanfaatkan sebagai sarana monitoring atau pengawasan lokasi kendaraan tersebut.

Aplikasi Data Tracking Management System (DTMS) dapat dikombinasikan dengan fitur GPS untuk melaksanakan fungsi monitoring tersebut. Perangkat GPS akan mengambil informasi titik koordinat kendaraan dari satelit GPS untuk kemudian data koordinat lokasi tersebut dikirimkan ke server melalui aplikasi Data Tracking Management System (DTMS)

Kelebihan penggunaan GPS dengan aplikasi Data Tracking Management System (DTMS) adalah titik lokasi kendaraan dapat dipantau secara saat itu juga alias real time. Hal ini tentu akan mempermudah proses pemantauan kendaraan karena apa yang terlihat adalah apa yg terjadi di dunia nyata sehingga mencegah kesalahan dalam komunikasi keberadaan unit kendaraan.

Kombinasi GPS dengan Data Tracking Management System (DTMS)hanyalah salah satu dari beberapa fitur/manfaat penggunaan aplikasi Data Tracking Management System (DTMS).

Tetap pantau sosial media Data Sains Inteknova karena akan banyak keunggulan-keunggulan aplikasi Data Tracking Management System (DTMS)yang akan kami bahas, atau kontak kami via e-mail ke marketing@datasains.co.id untuk penjelasan lebih lanjut.

The post Data Tracking Management System (DTMS) appeared first on Data Sains Inteknova.