Perbandingan Deep Learning Dan Machine Learning

Mengenal AI, Machine Learning dan Deep Learning untuk Otomasi Marketing

Bermula di era Yunani Kuno, kecerdasan buatan mengalami pertumbuhan signifikan sampai hari ini. Setidaknya, hal tersebut tergambar dari peningkatan dana investasi di bidang kecerdasan buatan. Menurut situs forbes.com, investasi di bidang kecerdasan buatan mengalami pertumbuhan dari 29 Juta USD (386 triliun rupiah, kurs Rp. 13.300) menjadi 39 Juta USD (519 triliun Rupiah, kurs Rp. 13.300) di tahun 2016. Pertumbuhan ini meningkat 3x dibanding tahun 2013.

Perusahaan teknologi seperti Google, Baidu, Amazon, bahkan Netflix tercatat menambah anggaran untuk pengembangan kecerdasan buatan pada platform-nya. Pun perusahaan di bidang teknologi, otomotif, telekomunikasi, dan finansial sangat antusias untuk mengaplikasikan kecerdasan buatan pada produk atau service-nya.

Dikutip dari artikel berjudul “How artificial intelligence can deliver real value to companies”, ketertarikan perusahaan terhadap kecerdasan buatan tidak lain karena teknologi ini mampu meningkatkan revenue dan sekaligus menghemat pengeluaran perusahaan. Selain itu, efektivitas perusahaan pun meningkat dengan menyelaraskan teknologi kecerdasan buatan dengan kebutuhan. Sebut saja seperti perusahaan produsen mobil. Penggunaan kecerdasan buatan akan menghemat biaya operasional produksi dan berpotensi membantu perusahaan untuk menciptakan kendaraan self-driving. Bagi perusahaan finansial, kecerdasan buatan dipakai untuk meningkatkan kepuasan pelanggan.

Dari sisi pemasaran digital, situs eMarketer mengutip hasil survei NewBase dimana kemampuan kecerdasan buatan sangat menarik perhatian para marketer dunia (Amerika, Asia-Pasifik, Eropa, Timur Tengah, dan Afrika). Perhatian mengenai kecerdasan buatan oleh pelaku industri pemasaran digital meningkat dari 13% menjadi 30% persen. Proses pengumpulan data, analisis, dan penentuan strategi pemasaran membutuhkan waktu cukup lama dan biaya tidak murah. Kecerdasan buatan mampu menyelesaikan proses tersebut tidak lebih dari 30 menit disertai biaya yang lebih hemat.

Berdasar dari Survei NewBase yang dilakukan pada Maret hingga April 2017, kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) menempati peringkat ke-7. Meski begitu, fenomena big data yang berada di posisi kedua secara tidak langsung akan mendorong kecerdasan buatan menjadi sangat penting. Arus informasi yang cepat dan jumlah data yang semakin bertumpuk-tumpuk membutuhkan teknologi baru untuk menyederhanakan kedua hal tersebut. Di sinilah peran penting kecerdasan buatan. Kemampuan teknologi kecerdasan buatan dalam mengelola data  dalam jumlah besar menempatkannya sebagai teknologi paling dibutuhkan saat ini. Bukan hanya bagi perusahaan.

Bagi masyarakat, kecerdasan buatan amat membantu kehidupan sehari-hari. Ambil contoh teknologi ramalan cuaca, penyaring e-mail spam, prediksi di mesin pencari, mengurangi berita bohong (hoax) di media sosial, serta memberi rekomendasi berita relevan di berbagai news platform. Semua teknologi yang biasa bersentuhan langsung dengan manusia tersebut sudah mengimplementasikan teknologi kecerdasan buatan, meski masih tergolong sederhana. Menariknya, sisi “dapur” teknologi kecerdasan buatan sebenarnya serupa dengan kemampuan manusia.

Konsep Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning

Bagaimana kecerdasan buatan mampu membedakan email spam atau bukan? Atau bagaimana pula sebuah mesin mampu mengotomasi proses marketing yang kompleks menjadi lebih efektif dan efisien? Sebelum jauh melangkah, kita buat kesepakatan terlebih dulu soal istilah “mesin”. Kata “mesin” di paragraf selanjutnya bermakna mesin secara fisik dan atau program komputer.

Cara kerja kecerdasan buatan hampir mirip dengan kemampuan manusia dalam memproses informasi. Mulai dari menerima, menyimpan, mengolah, memutuskan, dan mengubah informasi menjadi beragam rupa. Tahapan ini disebut sebagai intelligence cycle. Bagi manusia, setiap tahap intelligence cycle di-manage oleh organ tertentu (indra, saraf, dan otak). Pun demikian pada kecerdasan buatan.

Pada perkembangannya, kecerdasan buatan melahirkan tiga istilah yaitu Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning. Ketiganya saling berkaitan satu sama lain dan berperan sebagai ilustrasi dari intelligence cycle. Sederhananya, Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence dan Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning. Ketiga istilah tersebut merupakan satu kesatuan dengan tujuan yang sama, yaitu kecerdasan buatan.

Artificial Intelligence

Artificial Intelligence merupakan gagasan awal kecerdasan buatan, dimana sebuah mesin (atau program komputer) memiliki kemampuan belajar secara “mandiri” dan mampu beradaptasi dengan informasi baru. AI diproyeksi sebagai mesin dengan kemampuan berperilaku, berpikir, dan mengambil keputusan serupa manusia atau bahkan mengalahkan manusia.

AI sendiri terbagi menjadi dua macam yaitu AI lemah dan AI kuat. AI lemah dibuat untuk menuntaskan tugas-tugas sederhana. AI semacam ini sudah bisa kita temui berupa asisten digital seperti Siri dan Cortana. Meski mampu memprediksi cuaca secara tepat, asisten digital ini tidak mampu membaca dan menghapus email tidak penting karena belum mampu berperilaku di luar program orisinilnya. Sedangkan AI kuat, ia dapat mempelajari hal-hal baru dan memodifikasi basis kodenya sendiri. Supaya menjadi AI kuat, kecerdasan buatan memerlukan sebuah sistem kinerja tertentu. Dan, itu berhubungan istilah Machine Learning.

Machine Learning

Machine Learning merupakan upaya “mendidik” mesin supaya memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman melalui sekumpulan set kasus. Pemberian set-set kasus ini bertujuan supaya mesin memiliki gambaran general mengenai informasi. Apabila muncul kasus baru, menggunakan teknik tersebut, mesin diharapkan mampu menciptakan keputusan dengan tingkat akurasi tinggi berdasarkan elemen-elemen di dalam informasi (aspek, kriteria, karakteristik, faktor, dan akibat) yang sudah ia terima sebelumnya.

Machine learning dibangun menggunakan algoritma tertentu, contohnya decision tree learning dan association rule learning. Algoritma machine learning terinspirasi oleh cara kerja neuron otak manusia berupa jaringan saraf buatan, dimana jaringan saraf tersebut memiliki beberapa lapisan. Jaringan saraf berperan sebagai penghubung antar lapisan, sedangkan lapisan-lapisan menjadi pos pengumpul informasi berdasar proses penyaringan tertentu dari jaringan saraf.

Ilustrasi sederhananya seperti demikian. Informasi baru muncul. Ia akan masuk ke lapisan pertama. Setiap jaringan saraf meneruskan informasi tersebut berdasarkan kategori, karakter, dan atau unsur tertentu ke lapisan kedua. Karena setiap jaringan memiliki pola kerja sendiri-sendiri, maka output masing-masing jaringan akan berbeda satu dengan yang lain. Pada lapisan kedua, informasi akan kembali didistribusikan ke lapisan selanjutnya melalui jaringan saraf hingga menghasilkan output akhir yang “tepat”.

Lapisan-lapisan tersebut bukan hanya menjadi pos pengumpul informasi atau output, ia berperan pula sebagai lokasi pembanding antar output yang berasal dari jaringan saraf. Semakin banyak informasi yang masuk, maka semakin beragam output yang diterima dan dibandingkan. Pola ini akan terus berjalan hingga ditemui sebuah output sesuai kebutuhan. Bagi mesin, pola ini membantu dirinya untuk mempelajari dan mengidentifikasi informasi. Di tahap selanjutnya, ia juga mampu mencipta keputusan dengan tingkat akurasi tinggi.

Supaya sebuah kecerdasan buatan memiliki kemampuan seperti ilustrasi sebelumnya, dibuatlah 3 metode pembelajaran bagi mesin, yaitu:

• Supervised Learning. Mesin diberi seperangkat kasus berlabel (training set) dan diminta membuat model umum untuk melakukan tindakan dari kasus lain.
• Unsupervised Learning. Mesin diberi seperangkat kasus tanpa label dan diminta untuk menemukan pola di dalamnya. Metode ini bertujuan supaya mesin mampu menemukan pola tersembunyi pada sebuah kasus.

Reinforcement Learning. Mesin diminta untuk mengambil tindakan dan diberi hadiah. Sistem harus mempelajari tindakan mana yang akan menghasilkan penghargaan dalam situasi tertentu.

Meski bisa dibilang lebih “maju” dibanding AI, Machine learning akan mengalami masalah apabila dihadapkan pada data resource yang banyak. Oleh sebab itu, tahap ini akan dikondisikan oleh Deep learning.

Deep Learning

Deep Learning merupakan bagian Machine Learning yang berfokus pada area algoritma. Deep Learning terinspirasi dari proses bagaimana otak bekerja untuk mendapatkan pengetahuan. Khususnya soal bagaimana menghubungkan jutaan data yang kompleks menjadi satu kesatuan informasi yang utuh (pengetahuan baru). Konsep ini sering diistilahkan sebagai Deep Structured Learning atau Hierarchical Learning.

Deep Learning dibangun berdasarkan ide Artificial Neural Networks dimana sebuah mesin mampu mengolah sejumlah besar data dengan memperdalam (menambahkan lebih banyak lapisan) jaringan. Semakin banyak jumlah jaringan, semakin cermat mesin untuk “mengupas” satu-persatu data mentah dari informasi yang ia peroleh. Teknik ini disebut Hierarchical Feature Learning dimana sebuah mesin mampu mempelajari informasi kompleks (konsep rumit) dengan membangun konsep baru yang lebih sederhana. Deep Learning menciptakan mesin dengan kemampuan olah data yang akurat. Bahkan, semakin banyak data yang diberikan, semakin baik kinerjanya.

Sebagai penjelas perbedaan kemampuan antar tiga istilah kecerdasan buatan (AI, Machine Learning dan Deep Learning) di atas, berikut ilustrasi sederhananya:

Kapan kecerdasan buatan dibutuhkan?

Amazon Web Services memberi petunjuk kapan kecerdasan buatan patut digunakan. Yang intinya, kecerdasan buatan sepatutnya digunakan ketika Anda menemui sebuah masalah dengan beragam sebab, faktor, dan akibat yang kompleks. Kecerdasan buatan akan membantu Anda menyederhanakan semua hal tersebut berdasar kelas-kelas tertentu dan menghasilkan keputusan yang akurat. Kemampuan kecerdasan buatan yang seperti demikian selaras dengan perkembangan dunia digital mengenai fenomena big data.

Istilah “Big Data” merupakan kumpulan data berukuran sangat besar yang kemudian akan dianalisa atau diolah lagi untuk keperluan tertentu seperti membuat keputusan (decision making), prediksi, dan lainnya. Hingga tahun 2015, pemanfaatan big data sudah merambah ke berbagai bidang ekonomi, seperti agrikultur, pajak, teknologi wearable, sektor kesehatan, teknologi bahasa, dan pemasaran. Sayangnya, metode pengolahan jutaan data masih bersifat manual. Jikalau sudah berbasis digital, proses pengolahan cenderung lama dan kompleks.

Ambil contoh pemanfaatan big data di bidang pemasaran. Di bidang ini, proses pengolahan big data membutuhkan 9 tahapan supaya menghasilkan hasil yang sesuai ekpektasi. Sembilan tahan tersebut yaitu data source, data cleaning, keyword research, define campaign structure, create campaign, create ad group, create ad creative, dan monitoring campaign. Ilustrasi lengkapnya seperti di bawah ini.

Imbas dari 9 tahapan tersebut, pengiklan membutuhkan dana besar dan waktu lama untuk menghasilkan campaign goal yang sesuai kebutuhan bisnis. Namun, tidak demikian bila menggunakan teknologi kecerdasan buatan. Efektifitas dan efisiensi waktu-biaya akan menigkat. Setidaknya, manfaat penggunaan kecerdasan buatan pada proses pemasaran sudah dirasakan oleh 4 stratup tanah air, yaitu Qlapa, Blanja, MisterAladin, dan LOKAmedia.

Dari sisi biaya, kecerdasan buatan menghemat 30% anggaran pemasaran. Selain itu, persentase Conversion Rates (CR) pun meningkat hingga 150% selama 2 bulan. Bahkan, proses merancang dan optimasi strategi pemasaran bisa dilakukan lebih cepat 120x dibanding sebelumnya. Kenapa bisa demikian? Kecerdasan buatan mampu menerima jutaan bahkan ratusan juta data, mengolahnya, dan menghasilkan informasi dengan akurasi tinggi sehingga tahapan proses lebih singkat.

Proses pengolahan data resource hingga eksekusi pemasaran hanya membutuhkan waktu 10 menit dengan 4 tahapan sederhana. Proses pemasaran yang kompleks dan lama menjadi lebih efektif dan efesien. Para pengiklan pun tidak perlu menghabiskan hingga 30 hari hanya untuk merancang strategi pemasaran yang tepat bagi market.

REFERENSI :

https://www.linkedin.com/pulse/mengenal-ai-machine-learning-dan-deep-untuk-otomasi-manshur

Peran Serta Pemuda Dalam Negara

PERANAN PEMUDA DALAM KEMAJUAN BANGSA INDONESIA

Bung Karno pun pernah mendeklarasikan kata-kata demikian “Beri aku sepuluh pemuda,maka akan kuguncangkan dunia,jika ada sembilan pemuda lagi maka Indonesia pasti berubah.” Memang pemuda bangsa pada 28 Oktober 1928 silam telah memperjuangkan Indonesia hingga titik kemerdekaan. Namun,perlulah kita ketahui bahwa kata “KEMERDEKAAN” bukanlah hanya suatu ungkapan kebebasan dari penjajahan. Kemerdekaan juga merupakan suatu kesejahteraan bagi seluruh masyarakat bangsa ini. Sebagai generasi muda,maka kitalah yang seharusnya memajukan Indonesia ke jenjang kesejahteraan yang lebih baik dari sebelumya.

1. PERANAN PEMUDA DALAM KEMAJUAN BANGSA (SEBELUM ZAMAN KEMERDEKAAN)

Di era Reformasi, para pemuda khususnya mahasiswa selalu berperan dalam perubahan negeri ini. Berbagai peristiwa besar identik dengan peran pemuda dan mahasiwa didalamnya.

Dalam sejarah perjuangan Bangsa Indonesia, gerakan pemuda dan mahasiswa sering menjadi tombak perjuangan nasional. Beberapa Gerakan pemuda dan Mahasiswa yang dicatat di dalam sejarah adalah sebagai berikut :

1. Budi Utomo
2. Sumpah Pemuda
3. Perhimpunan Indonesia
4. Peristiwa Rengasdengklok

Sejarah panjang gerakan pemuda dan mahasiswa merupakan salah satu bukti eksistensi dan tanggung jawab sebagai rakyat Indonesia dalam memberikan perubahan dan memperjuangkan kepentingan rakyat Indonesia.

2. PERANAN PEMUDA DALAM KEMAJUAN BANGSA (SETELAH ZAMAN KEMERDEKAAN).

  

     Melihat dari uraian sejarah perjuangan para pemuda pada masa penjajahan, seharusnya kaum muda pada masa kini menjadi penerus dari pada perjuangan kaum muda dahulu. Jika kaum muda dahulu begitu gigih dalam perjuangannya untuk merdeka dan bebas dari belenggu penjajah, pemuda di masa sekarang juga harus gigih untuk mengaktualisasikan kemerdekaan menjadi pilar kemajuan bangsa. 

     Bagi bangsa Indonesia, faktor pemuda merupakan wujud kekuatan potensial yang selalu menunjukkan kehadirannya dalam seriap peristiwa sejarah perjuangan bangsa. Kualitas pemuda ialah investasi utama bagi bangsa untuk memenuhi tuntutan politik dalam lingkungan globalisasi yang kian tak terelakkan.

     Sejarah telah mencatat bahwa kaum muda juga berperan dan berpartisipasi aktif dalam setiap gerakan politik untuk mencapai cita-cita kemerdekaan bangsa dan negara. Sebagai contoh, Soekarno aktif dalam gerakan politik ketika ia baru berusia 16 tahun dan masih duduk di bangku HBS. Begitu juga dengan Moh. Hatta yang juga aktif sejak masih belia (muda). Bahkan Syahrir ketika aktif di Bandung memimpin “Golongan Merdeka”, baru berusia 23 tahun, dan menjabat sebagai Perdana Menteri Republik Indonesia yang pertama ketika masih berusia 35 tahun. 

     Pemuda sekarang harus lebih maju dan lebih gigih dalam memperjuangkan kemajuan bangsa. Sosok pemuda ideal bagi bangsa Indonesia adalah sosok pemuda yang berjiwa nasionalis, yang mempunyai cita-cita tinggi untuk kemajuan bangsa. Pemuda tersebut adalah sosok yang progressif-revolusioner.

A. Masalah Generasi Muda

Berbagai permasalahan generasi yang muncul pada saat  ini antara lain sebagai berikut:

a. Menurunnya jiwa idealisme, patriotisme, dan nasionalisme di kalangan masyarakat, termasuk jiwa pemuda.

b. Kekurangpastian yang dialami oleh generasi muda terhadap masa depannya.

c. Belum seimbang antara jumlah generasi pendidikan yang tersedia, baik yang formal maupun nonformal. Tingginya jumlah putus sekolah karena berbagai sebab bukan hanya merugikan generasi muda sendiri, tetapi juga merugikan seluruh bangsa.

d. Kekurangan lapangan dan kesempatan kerja serta tingginya tingkat pengangguran dan setengah pengangguran di kalangan generasi muda mengakibatkan berkurangnya prokdutivitas oleh nilai-nilai (kekuasaan, rakyat, dan sebagainya).

Kita mengenal kata-kata seperti “Pemuda harapan bangsa”, “pemuda milik masa depan bangsa”. Kalau ditinjau dari segi objektif, erumusan yang riil berdasarkan patokan yang dapat dipergitungkan, seperti kesamaan umur, atau segi kependudukan, pembagian umur antara 15 sampai 25 tahun, sering dihitung sebagai pemuda, sedangakn dari segi sosiologis dan historis, di sini lebih menekankan kepada nilaisubjektif, atas dasar tanggapan masyarakat dan kesamaan pengalaman historis. Perubahan sosial, memang di tandai oleh terjadinya kepentingan hubunganantar generasi yang dapat mengganggu system komunikasi yang efektif antar generasi. Perbedaan pengalaman historis yang pokok adalah penting. Dalam halini proses perubahan tersebut di tandai adanya konflik generasi. Generasi muda sedikit mempunyai rasa kepentingan terhadap struktur sosial lama, dan karenamakin lebarnya system sosialisai yang berupa lembaga pendidikan atu sekolah. Dengan demikian, rasa kesesuaian dan kesamaan makin meluas. Kita tahu bahwamasalah generasi muda dan pemuda adalah universal. Artinya, intensitas yang berbeda-beda dapat terjadi di mana- mana dan pada setiap saat. Namun, berkembangnya teknologi akan meningkatkan proses. Dalam suasana seperti ini, kepentingan generasi makin menonjol sehingga terjadinya peralihan, terlalu cepatuntuk dapat di kejar oleh kemampuan sosial.Dalam hal mendewasakan mahasiswa, pemerintah telah merintis beberapa kegiatan yang memberikan kemungkinan bagi para mahasiswa untuk mendewasakan diri dengan pendekatan inter disiplinerdan berhubungan langsung dengan masyarakat, tetapi bermanfaat bagi masyarakat. Disamping itu, banyak dijumpai kegiatan-kegiatan yang membentuk kepribadian dan keterampilan pemuda.

B. Reposisi Gerakan Pemuda

     Gerakan pemuda sebagai gerakan civil society, akan terus menempatkan pemuda pada posisi pelatuk sekaligus pengawal perubahan. Semangat inilah semestinya terus terjaga dalam setiap gerakan kepemudaan. Indefendensi sebagai pilihan semangat gerakan pemuda dan kemandirian sebagai jiwanya, tidak boleh luntur dalam diri setiap gerakan pemuda.

     Pemuda jika didefinisikan sebagai masyarakat (social human) yang memiliki kesadaran organik dan senantiasa bergerak dalam kerangka kelembagaan, pada era desentralisasi ini, semestinya pemuda dapat menginternalisasi kembali efektifitas gerakannya. Sebagai jawaban atas peran apa yang semestinya diambil oleh pemuda dalam mengisi pembangunan daerah, pemuda perlu mereposisi dan mendefinisikan ulang gerakannya. Posisi pemuda yang sangat strategis dalam pembangunan daerah, lebih jauh harus diturunkan dalam bentuk lebih nyata. Seperti sifat, “primordialnya” (lahiriahnya) pemuda yang pada puncak mobilitas gerakan paling tinggi, sangat berpeluang mengisi peran perekat antar wilayah. Peran mengintegrasikan elemen masyarakat daerah dalam pembangunan juga menjadi pilihan yang seharusnya mampu dilakukan dengan baik. Pola gerakan yang memadukan antara mobilisasi kepentingan masyarakat kedalam kebijakan pembangunan daerah (pendampingan/pemberdayaan) politik masyarakat lokal, dan Kontrol sekaligus peningkatan kapasitas aparat pemerintah daerah, tidak mustahil untuk menjadi pilihan gerakan pemuda pada tingkat lokalitas.

C. Pemuda dan Pembangunan Daerah

    Sejalan dengan semangat desentralisasi, dengan pelimpahan kekuasaan dan wewenang yang lebih luas kepada pemerintah daerah, membuka kesempatan bagi setiap masyarakat mengisi pembangunan daerah. Pemuda sebagai elemen penting masyarakat dalam pembangunan daerah, sudah sepatutnya memaknai dan mewarnai setiap kebijakan pembangunan daerah. Disinilah pentingnya pemuda memposisikan diri dan mengambil peran-peran strategis dalam pembangunan daerah saat ini.

   Dalam jejak rekamnya, pemuda acapkali dalam posisi sebagai pelopor pembaharuan, pelatuk perubahan sekaligus pengawal perubahan. Semangat perubahan yang menjiwai semangat desentralisasi mestinya menemukan titik yang sama dengan peran yang telah melekat dalam diri pemuda. Menterjemahkan peran-peran strategis yang memberi konstribusi bagi percepatan pembangunan daerah menjadi pilihan yang tidak boleh berlalu tanpa pemaknaan dari pemuda. Praktek desentralisasi yang acapkali tidak tepat diterjemahkan oleh pemerintah daerah, perlu terus mendapat kontrol dari masyarakat. Maka, Pilihan sebagai oposisi (pengontrol kebijakan)dalam setiap kebijakan pembangunan daerah juga merupakan pilihan strategis bagi pemuda.

  Sepatutnya, pemuda tidak lagi hanya dalam posisi berpangku tangan atau menunggu inisiasi dari pemerintah daerah untuk bersama-sama berperan mengisi pembangunan daerah. Menginisiasi dan mendorong konsep pembangunan daerah dalam era desentralisasi ini, sangat terbuka bagi pemuda. Pemuda yang mampu membaca tanda-tanda zamannya, seyogyanya telah berada pada pilihan penguatan kelembagaan lokal, guna mendorong kesadaran semua elemen masyarakat tuk terlibat aktif mendorong percepatan pembangunan daerah.

   Akhirnya, pemuda harus menyadari bahwa, harapan dan cita-cita kemerdekaan akan kedaulatan sepenuhnya untuk rakyat, dengan semangat demokrasi oleh dan untuk rakyat, di era desentralisasi ini, ada dipundak para pemuda.

"BANGKIT MELAWAN ATAU TUNDUK DITINDAS"

REFERENSI :

http://ugmyfirmansyah13.blogspot.com/2014/11/peranan-pemuda-dalam-kemajuan-bangsa.html

Trend Sistem/Teknologi Informasi Saat Ini

UNIVERSITAS GUNADARMA

SISTEM INFORMASI

TUGAS KELOMPOK SOFTSKILL

ARRAAFI

ALMI TRISNA NINGTYAS

ANTONY

EKO SETYO NUGROHO

SUCI DIANA PUTRI

KELAS : 5KA43

INOVASI SI & TEKNOLOGI INFORMASI MODERN #
2018

Seiring perkembangan zaman perkembangan teknologi informasi dapan memudahkan manusia untuk beraktifitas melihat berita dan mencari berbagai informasi yang beredar di dunia maya.dengan kemajuannya teknologi ada dua dampak negatif dan positif tentang teknologi saat ini. Mulai dari berita apapun yang mungkin bisa kita lihat pada social media banyak sekali beredar informasi informasi yang bermanfaat bagi kita untuk bisa memaksimalkan segala aktifitas yang ada saat ini. Perlu kita ketahui juga bahwa dengan teknologi segala aktifitas bisa berjalan dengan mudah dan praktis sehingga membantu banyak untuk kegiatan kita kedepannya.

Dampak positif Perkembangan teknologi di kalangan saat ini dapat memudahkan mencari informasi dan memudahkan pekerjaan tergantung bagainama kita menggunakan teknologi yang dapat bermanfaat bagi kita dan orang lain. namun disatu sisi ada juga dampak negatifnya yaitu, Dampak negatif perkembangan teknologi di kalangan saat ini banyak remaja yang salah menggunakan teknologi ini yang hanya untuk kepentingan pribadi yang dimanfaatkan untuk hal-hal yang tidak bertanggung jawab atas apa yang mereka kerjakan. Melalui teknologi yang menggunakan jaringan internet ini dapat memudahkan kita bertransaksi dengan mudah dan cepat,serta dapat mendidik remaja untuk mengenali teknologi dengan baik,sehingga remaja tidak terjerumus perkembangan teknologi yang menjerumuskan mereka kearah yang negatif.

Agar kita tidak terjerumus kearah yang negatif tentang perkembangan teknologi saat ini,kita harus mempelajari apa itu teknologi supaya kita paham tentang teknologi dan cara menggunakan teknologi dengan baik,sehingga kita tidak salah menggunakan teknologi saat ini. Perlu adanya pengawasan yang menjadi hal sangat penting terutama bagi orang tua yang memberikan akses teknologi informasi ke anak anaknya untuk bisa mengawasi anaknya untuk batasan tertentu dalam mengakses luas teknologi informasi.

Apabila kita menggunakan teknologi dengan benar kita dapat melalukan pekerjaan, penjualan, dan lainnya, sehingga kita dapat menjadikan teknologi sebagai mata pencarian kita sehinnga kita akan mendapatkan uang dengan cara berjualan dengan menggunakan teknologi yang berkembang saat ini. Kita harus menggunakan teknologi dengan baik dan benar sehinga kita juga bisa mendapatkan uang dengan menggunakan teknologi yang berkembang saat ini.

Berikut adalah perubahan trend dan perkembangan teknologi informasi pada masa kini :

Social Gaming

Dampak perkembangan Facebook yang semakin besar di tahun 2010 akan ditampilkan lebih seru melalui membesarnya pemain social game seperti Farmville dan Playfish yang ditengarai sudah melebihi pertumbuhan Twitter sekalipun. Perkembangan ini dipicu oleh munculnya penggunaan micropayment yang semakin populer dan berkembang seperti model game flash online.

Body Motion Sensor

Kini bermain game akan lebih asyik karena akan muncul kontroller yang memanfaatkan gerakan anggota tubuh seperti badan, tangan dan kaki. Microsoft memiliki projek Natal sementara Playstation juga memiliki Motion Controller yang berfungsi sama. Sementara di PC sudah tersedia beberapa software yang memanfaatkan gerakan tubuh dengan sensor webcam.

Augmented Reality

Perkembangan game dengan model augmented reality yang menggabungkan dunia maya dan game di dalam satu simulasi, akan lebih populer disebabkan makin tersedianya beberapa platform baru seperti Iphone yang mendukung aplikasi Augmented Reality. Selama ini AR hanya populer di desktop PC namun kini mulai merambah ke mobile gadget.

Internet TV

Perkembangan ini akan mulai marak di tanah air di tahun 2010 tapi masih memiliki kendala mahalnya biaya untuk penggunaan umum. Namun begitu trend internet TV akan melonjak drastis di 2010 disebabkan selesainya infrastruktur Telkom yang saat ini dalam proses pembangunan. Persoalannya adalah konten yang masih harus bersaing dengan social network seperti Facebook yang cukup mengambil trafik bandwith yang tinggi.

Mobile Payments

Sejalan dengan semakin maraknya Facebook di mobile gadget akan memicu penggunaan mobile payment di HP. Model pembayaran T-Cash menjadi contoh yang memulai trend tersebut di 2009. Pada tahun 2010 akan muncul pemain-pemain baru di bidang pembayaran mobile online ini.

Online Application

Sudah usang menggunakan Office dengan PC Desktop dan harus terikat dengan lokasi tertentu. Di 2010, penggunaan aplikasi berbasis web dengan model Office Apps akan marak disebabkan meningkatkan bandwith yang tersedia. Di tahun 2009 masih sebagian negara yang menggunakannya dengan maksimal, perlahan-lahan trend ini akan mulai meningkat dengan cepat di Asia dan Indonesia. Contohnya adalah aplikasi Zoho.

Intelligent Things

Kombinasi AI dan machine learning memasuki era internet of things yang baru, yakni intelligent things. Teknologi ini memungkinkan kita berinteraksi secara lebih kohesif. Contohnya Amazon Echo dan Google Home yang bisa menerima perintah lewat suara. Beberapa perangkat pintar lain bakal bekerja mandiri tanpa input manusia.

Digital Twins

Digital twins adalah kembaran virtual sebuah mesin yang disimpan dalam komputer. Fungsinya membantu kita mengumpulkan informasi berbasis data dan prediksi akurat. Menurut Gartner, lebih dari 440 miliar US Dollar akan dibelanjakan untuk keperluan IoT pada 2020 mendatang dengan sekitar 21 miliar sensor terhubung.

Conversational Platform

Tahun 2018 nanti semakin banyak perusahaan mengandalkan conversational platform. Yaitu chatbot sebagai pendekatan baru demi menggapai konsumen. CP memungkinkan perusahaan dan konsumen saling berinteraksi bahkan bertransaksi lebih cepat, biayanya pun sangat efisien.

Immersive Experience

Kombinasi Virtual Reality (VR) dan Augmented Reality (AR), yakni Mixed Reality (MR) akan mengubah cara kita melakukan interaksi di dunia digital. Tengoklah Apple dan Google yang telah membawa aplikasi AR untuk smartphone besutan mereka. Gartner memprediksi, lima tahun ke depan dunia berfokus pada Mixed Reality. Sehingga nantinya pengguna bisa berinteraksi dengan berbagai benda di dunia digital maupun dunia nyata.

Event Driven

Kegiatan bisnis juga turut dicatat secara digital. Dimana penemuan dan perubahan dalam bisnis terdeteksi cepat dan dianalisis lebih akurat. Gartner mengatakan, di tahun 2020 mendatang teknologi berikut dibutuhkan untuk 80% dari solusi bisnis digital.

Blockchain

Blockchain merupakan buku besar yang dapat diakses publik dan menunjukkan semua riwayat transaksi di dalam jaringan Bitcoin. Ke depannya, Blockchain akan memadukan bermacam proses. Mencakup database, konsep middleware, manajemen moneter, analisis, keamanan dan identitas.

Mesin 3-D Metal Printing

Mesin 3-D Metal Printing adalah Sebuah printer yang dapat membuat objek metal dengan lebih cepat dan murah. Kemampuan Mesin 3-D Metal Printing adalah untuk membuat benda-benda logam besar dan kompleks sesuai permintaan, yang dapat mengubah operasional bisnis manufaktur.

Dueling Neural Networks

Dueling Neural Networks adalah Dua sistem AI dapat berdebat satu sama lain untuk menciptakan gambar atau suara orisinal yang sangat realistis, sesuatu yang belum pernah bisa dilakukan oleh mesin sebelumnya. Dueling Neural Networks Ini dapat memberikan mesin sesuatu yang mirip dengan imajinasi, yang dapat membantu mereka menjadi kurang bergantung pada manusia tetapi juga mengubahnya menjadi alat yang sangat kuat untuk pemalsuan digital.

Perfect Online Privacy

Para ilmuwan komputer menyempurnakan alat kriptografi untuk membuktikan sesuatu tanpa mengungkapkan informasi yang mendasari bukti itu. Mengapa teknologi ini sangat penting, karena jika kamu perlu mengungkapkan informasi pribadi untuk menyelesaikan sesuatu secara online, akan lebih mudah untuk melakukannya tanpa membahayakan privasimu atau mengekspos dirimu terhadap pencurian identitas.

Selain kecerdasan buatan, tentunya ada teknologi lain yang akan bersinar tahun depan. Berikut adalah 10 tren teknologi kecerdasan buatan yang diprediksi akan menjadi tren sepanjang 2018:

1. Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence)

Ilustrasi kecerdasan buatan. Clearbridge Mobile
Gartner, firma riset global, menyebut 59 persen organisasi sedang mengumpulkan informasi untuk membangun kecerdasan buatan mereka sendiri. Harapannya, teknologi ini bisa meningkatkan pengambilan keputusan, pengalaman pelanggan, dan menemukan model bisnis lain. Intinya: memajukan sebuah badan. Gartner memprediksi akan lebih banyak mesin pintar, robot, kendaan mandiri, dan smart advisors.

2. Aplikasi Pintar dan Analisis

Intelligent Apps. delaware.pro
Hal ini masih berkaitan dengan kecerdasan buatan. Setiap perangkat pintar, baik itu smartphone, laptop, maupun wearable device, diprediksi akan disematkan aplikasi pintar yang menggunakan chipset artificial intelligence. Aplikasi pintar ini mungkin akan menjadi bagian dari hidup kita. Keberadaan sederet aplikasi pintar berpotensi mengubah kultur kantor dan pekerjaan sehari-hari.

3. Perangkat Pintar

Drone untuk layanan taksi terbang terlihat di Dubai, Uni Emirat Arab, Senin 25 September 2017. Kredit: Reuters

Speaker pintar, drone, mobil swakemudi dan smart television merupakan contoh dari perangkat pintar (intelligence things). Seperti aplikasi pintar, teknologi ini memanfaatkan kecerdasan buatan dan mesin pembelajaran (machine learning) untuk pengoperasiannya. Dan pada 2018, perangkat pintar tampaknya akan semakin populer. Bahkan, banyak analis teknologi meramalkan kelahiran perangkat yang bisa beroperasi tanpa bantuan manusia.

4. Paduan Komputasi Cloud-Edge

18.1_itempo_cloud

Gartner memprediksi pada 2020 akan ada 26 miliar perangkat teknologi yang akan terhubung melalui jaringan Internet. Namun, di satu sisi, komputasi awan (cloud) sudah tak mampu lagi mengatasi beban pusat data, khususnya soal kecepatan, keamanan, kapasitas, jaringan, dan manajemen data. Karena itu, dibutuhkan pengembangan baru, yakni edge computing.

Teknologi ini merupakan gabungan dari cloud dan sistem pengiriman (edge). Paduan ini akan memberikan model pengiriman data lebih efisien dan menjadikannya lebih aman.

5. Admin Virtual

Conversational System. converge.xyz

Pernahkah Anda bingung saat menemui masalah pada ponsel tapi layanan call center 24 jam tidak ada yang mengangkat? Teknologi ini dibangun untuk memecahkan masalah tersebut. Teknologi tentunya berbasis kecerdasan buatan, yang berarti akan memangkas biaya dan jauh lebih efisien. Dan, mungkin saja, ke depannya "admin virtual" ini bukan sekadar teks, tapi berbentuk avatar yang bisa diajak berbicara langsung.

6. Pengambil Keputusan Bisnis

Dengan majunya kecerdasan buatan ditambah sistem jaringan yang luas, banyak perusahaan yang memanfaatkannya untuk mengambil keputusan binis (event-driven). Teknologi kecerdasan buatan kerap digunakan untuk mengambil keputusan bisnis yang lebih akurat.

7. Blockchain

Blockchain. circleup.com

Anda bisa membayangkan blockchain sebagai buku besar yang ditempatkan di sebuah ruang terbuka dan bisa dibuka oleh siapa saja. Sepanjang 2017, blockchain biasanya digunakan untuk mencatat transaksi di dalam jaringan bitcoin. Tahun depan, blokchain diprediksi akan mencakup database, keamanan, analisis, manajemen moneter, dan identitas. Namun, lantaran legalitasnya masih dipertanyakan, bisa saja teknologi ini belum dipakai di banyak negara.

ADVERTISEMENT

8. Keamanan Berbasis Kecerdasan Buatan

Pengembangan teknologi kecerdasan buatan harus diimbangi dengan sistem keamanan cerdas pula. Kalau tidak, nama saja bunuh diri. Teknologi continous adaptive risk and trust assasment(CARTA) bisa jadi salah satu jalan. Tingkat keamanan kecerdasan buatan ini bahkan bisa memantau dan menganalisis keamanan dalam waktu sepersekian detik sebelum serangan terjadi.

9. Digital Twins

Digital Twin. beyondplm.com

Kecerdasan buatan juga bisa lahir secara kembar. Hal ini dimaksudkan untuk mempermudah operasional digital yang memuat miliaran lalu lintas data dalam tiap detiknya.

10. Gabungan Virtual Reality dan Augmented Reality

Seorang pria mencoba Virtual Reality (VR) saat menghadiri kompetisi Festival Film Venice yang ke-74 di Venice, Italia, 29 Agustus 2017. REUTERS

Kedua hal ini sudah populer sejak awal 2017. Contoh augmented reality (realitas tertambah) yang paling umum ialah game Pokemon Go dan live streaming Snapchat. Sedangkan virtual reality alias realitas maya ialah perangkat Oculus Rift besutan Facebook dan Hololens dari Microsoft. Namun, gabungan keduanya diprediksi akan menjadi teknologi baru yang akan booming pada 2018.

 REFERENSI :

http://blog-teknologiinformasi.blogspot.com/2015/03/perkembangan-it-masa-kini.html

https://male.co.id/detail/2224/Tren-Teknologi-yang-Akan-Berkembang-di-Tahun-2018-Digital-Life
https://idcloudhost.com/bagaimana-perkembangan-teknologi-informasi-saat-ini/

https://www.idntimes.com/tech/trend/muhamad-wijanarko/10-terobosan-teknologi-2018-kamu-harus-tahu-c1c2/full

https://tekno.tempo.co/read/1045349/10-tren-teknologi-2018-semua-tentang-kecerdasan-buatan