The post Software Developer appeared first on Data Sains Inteknova.

The post Automation Engineer appeared first on Data Sains Inteknova.

The post Project Manager appeared first on Data Sains Inteknova.

The post Network Engineer appeared first on Data Sains Inteknova.

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.

The post PROGRAMMER 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.