Kata Inixindo Jogja: Infografis Capaian Indeks SPBE 2023

Kata Inixindo Jogja: Infografis Capaian Indeks SPBE 2023

Kementerian Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi (PANRB) telah mengumumkan hasil evaluasi Sistem Pemerintahan Berbasis Elektronik atau SPBE tahun 2023. Penilaian evaluasi SPBE ini dilakukan pada 11-29 September 2023 dan diikuti oleh 574 instansi pusat dan pemerintah daerah.

Proporsi jumlah instansi Pemda berdasarkan status peningkatan indeks SPBE (2023)

Berdasarkan penelitian Litbang Inixindo, sebanyak 75% instansi berhasil menaikkan indeks SPBE pada tahun 2023.

Literasi SPBE di pemerintah daerah telah memberikan hasil terhadap peningkatan nilai indeks SPBE.

Perubahan indeks SPBE menjadi indeks kinerja kepala daerah memberikan aspek penting pada prioritas dan atensi Kepala Daerah untuk menerapkan SPBE dengan lebih baik.

Rata-rata kenaikan indeks SPBE tahun 2021 dan 2023 (Litbang Inixindo)

Digital Leadership, SDM, dan Kesiapan Anggaran memiliki peran besar bagi capaian rata-rata nilai Indeks SPBE di Pemerintah Daerah.

3 Instansi dengan Indeks SPBE terbaik (Litbang Inixindo)

Di tingkat provinsi, Jawa Tengah menempati urutan pertama dengan indeks 4.26, kemudian disusul D.I Yogyakarta dengan indeks 4.22 dan DKI Jakarta dengan indeks 4.21.

Untuk tingkat kota, Surabaya menempati urutan tertinggi dengan indeks 4.49, kemudian Madiun dengan indeks 4.45 dan Jambi dengan indeks 4.27.

Di tingkat kabupaten, Banyuwangi menempati urutan pertama dengan indeks 4.50, kemudian Karawang dengan indeks 4.38 dan Sukoharjo dengan indeks 4.35.

Statistik training pengembangan SDM pemerintahan daerah tahun 2021-2023 (Litbang Inixindo)

Berdasarkan penelitian Litbang Inixindo, sebanyak 51% instansi fokus meningkatkan kemampuan IT Management dan 20% mengikuti sertifikasi Government Chief Information Officer (GCIO) di level kepala dinas dan kepala bidang. 

Download Kata Inixindo Jogja

5 Perusahaan yang Implementasikan AI, dari Netflix hingga Alibaba

5 Perusahaan yang Implementasikan AI, dari Netflix hingga Alibaba

Artificial Intelligence atau AI mulai dikenal masyarakat luas setelah munculnya ChatGPT. Banyak orang yang memanfaatkan AI untuk kehidupan sehari-hari. Namun ternyata kemampuan AI lebih dari itu, AI bisa dimanfaatkan di tingkat industri atau perusahaan.

AI Generatif tidak hanya sebatas chatbot saja, namun AI generatif kini sudah sampai bidang lainnya mulai dari tugas-tugas seperti virtual meeting, pembuatan konten, hingga menjaga keamanan siber.

Menurut AI Readiness Index yang dirilis oleh Cisco, hanya sebanyak 20% organisasi di Indonesia yang sepenuhnya siap untuk menerapkan dan memanfaatkan teknologi yang didukung Artificial Intelligence atau AI.

Teknologi AI terbukti efektif untuk proses bisnis sebuah perusahaan. Penelitian terbaru menemukan bahwa pengadopsian AI kurang berkembang selama puluhan tahun, namun dengan adanya AI Generatif mendorong perhatian lebih besar terhadap tantangan, perubahan, dan peluang yang dimunculkan oleh teknologi ini.

Ada banyak perusahaan besar di dunia yang mengimplementasikan AI, berikut penjelasannya:

ilustrasi unilever

Unilever

Unilever merupakan perusahaan raksasa yang menaungi lebih dari 400 merek. Untuk mengelola produknya, Unilever tentu membutuhkan sumber daya manusia yang banyak pula. Dalam proses perekrutan karyawan, Unilever mengimplementasikan AI dimana lebih dari 30.000 orang per tahun mendaftarkan diri di perusahaan raksasa ini. AI akan memproses sekitar 1,8 juta lamaran pekerjaan yang masuk ke Unilever.

Ilustrasi netflix

Netflix

Netflix merupakan salah satu digital streaming platform yang cukup sukses dan banyak dikenal di kalangan pecinta film. Netflix menggunakan data untuk lebih memahami konsumen, seperti apa yang ditonton, apa yang dijelajahi, dan apa yang dilewati oleh konsumen.

Selain menggunakan data, Netflix juga menggunakan AI dan Big Data untuk memberikan rekomendasi film dan program TV baru untuk ditonton. Menariknya, sebanyak 80% dari apa yang ditonton konsumen adalah dorongan dari rekomendasi Netflix. Hal ini tentunya akan meningkatkan pengalaman pengguna, sehingga konsumen tidak mudah pindah ke platform lain.

ilustrasi tesla

Tesla

Tesla menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk berbagai aspek operasional mereka, terutama dalam pengembangan mobil otonom dan optimalisasi proses produksi.

Tesla menggunakan pembaruan perangkat lunak melalui udara (OTA) untuk meningkatkan kemampuan mobil mereka seiring waktu. Dengan bantuan AI, Tesla dapat menyematkan perbaikan dan fitur baru ke dalam mobil secara terus-menerus tanpa memerlukan kunjungan ke bengkel. Proses ini memungkinkan mobil untuk terus berkembang dan memperbaiki diri sendiri.

ilustrasi alibaba

Alibaba

Alibaba, sebagai perusahaan teknologi terkemuka di Tiongkok, menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk berbagai aspek operasional mereka

Alibaba menggunakan AI untuk mengoptimalkan rantai pasokan mereka. Hal ini melibatkan pemantauan inventaris, peramalan permintaan, dan manajemen persediaan untuk memastikan ketersediaan produk yang tepat pada waktu yang tepat.

Alibaba juga menggunakan chatbot berbasis AI untuk menyediakan dukungan pelanggan yang lebih efisien. Chatbot ini dapat memberikan jawaban cepat atas pertanyaan pengguna, memandu mereka dalam proses pembelian, dan memberikan informasi terkait produk atau layanan.

Ilustrasi Airbnb

Airbnb

Airbnb menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk berbagai aspek operasional perusahaannya dengan tujuan meningkatkan pengalaman pengguna, personalisasi layanan, dan efisiensi operasional.

Airbnb menggunakan algoritma rekomendasi berbasis AI untuk menyajikan properti dan pengalaman yang lebih relevan kepada pengguna berdasarkan preferensi sebelumnya, perilaku pencarian, dan profil pengguna.

Selain itu, Airbnb juga telah mengadopsi chatbot berbasis AI untuk memberikan dukungan pelanggan. Chatbot ini dapat memberikan jawaban cepat atas pertanyaan umum, membantu dalam proses pemesanan, dan memberikan informasi tentang aturan penginapan.

Apa Itu TinyML? Machine Learning Berukuran Kecil yang Tetap Powerful

Apa Itu TinyML? Machine Learning Berukuran Kecil yang Tetap Powerful

Perkembangan teknologi yang terus berkembang juga mendorong perkembangan machine learning. Teknologi dan metodologi baru telah muncul untuk menyelesaikan berbagai kasus. Salah satunya adalah TinyML.

TinyML sendiri adalah bidang baru yang berfokus pada pengembangan dan penerapan model machine learning pada perangkat yang berdaya rendah dan sumber daya terbatas.

Perangkat ini sering ditemukan pada aplikasi Internet of Things atau IoT, wearable devices, dan embedded sistem lainnya dimana perangkat-perangkat tersebut tidak bisa mendukung model machine learning dengan komputasi tinggi.

TinyML dirancang dengan ukuran yang lebih kecil, namun tetap cepat dan hemat energi. Hal ini memungkinkannya untuk beroperasi pada sumber daya dan perangkat keras yang terbatas tanpa mengorbankan performa.

Ini dilakukan dengan berbagai cara seperti pemangkasan model, kuantisasi, dan distilasi pengetahuan. Dengan begitu, TinyML memungkinkan aplikasi AI ada di area yang kecil dan tidak bisa dijangkau oleh machine learning konvensional.

Ilustrasi

Small Data: Mengekstrak nilai dari kumpulan data terbatas

Berbeda dengan big data yang berfokus pada pemanfaatan sejumlah besar data untuk membuat model yang kompleks, small data menekankan pada pentingnya penggunaan dataset yang terbatas yang sudah dikurasi untuk mengembangkan model machine learning.

Teknik small data biasanya melibatkan data augmentation, transfer learning, dan few-shot learning yang memungkinkan untuk membuat model machine learning yang efektif meskipun data sangat minim.

Small data mendemokratisasikan machine learning dengan berfokus pada penggalian wawasan berharga dari kumpulan data yang lebih kecil, sehingga lebih mudah diakses oleh organisasi dan individu dengan data yang minim.

Ilustrasi TinyML

Pentingnya TinyML dan Small Data

1. Aksesibilitas

Dengan mengurangi sumber daya yang digunakan untuk model machine learning seperti daya komputasi dan data, hal ini membuat AI lebih mudah diakses oleh pengguna dan organisasi yang lebih luas.

2. Privasi dan keamanan

TinyML memungkinkan on-device processing, sehingga bisa membantu dalam menjaga privasi dan keamanan data dengan menyimpan informasi sensitif di perangkat alih-alih mengirimkannya ke server pusat untuk diproses.

3. Efisiensi energi

Model TinyML dirancang dengan energi yang cukup sedikit, maka akan sangat hemat energi. Hal ini menjadikan TinyML ideal untuk perangkat bertenaga baterai dan dapat mengurangi konsumsi energi secara keseluruhan.

4. Serbaguna 

Pendekatan Small Data memungkinkan untuk dikembangankan dengan model yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu, bahkan ketika data terbatas atau kualitasnya berbeda-beda.

5. Latensi rendah

Pemrosesan pada perangkat dengan TinyML akan mengurangi latensi, sehingga waktu respons akan lebih cepat untuk aplikasi real-time seperti pengenalan suara dan gerakan.

Mengenal Fitur Tableau yang Mempermudah Visualisasi Data

Mengenal Fitur Tableau yang Mempermudah Visualisasi Data

Data menjadi salah satu hal yang sangat penting di era digital seperti sekarang, namun bagaimana cara agar data menjadi lebih mudah dipahami?

Data memang bisa menjadi insight yang berharga untuk sebuah organisasi, namun memerlukan proses analisis data. Tidak cukup hanya proses analisis data saja, data perlu divisualisasikan agar mudah dipahami oleh orang-orang yang berkepentingan.

Visualisasi data adalah proses untuk membuat data yang kompleks menjadi lebih mudah dipahami. Dalam visualisasi data, ada banyak model yang bisa digunakan seperti grafik, diagram, dan lain-lain. Hal ini akan mempermudah pemahaman yang lebih cepat, intuitif bahkan bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang analisis data yang kuat.

Dalam proses visualisasi data, diperlukan tools untuk memproses data menjadi grafik yang mudah untuk dipahami. Salah satu tools visualisasi data yang mudah digunakan adalah Tableau.

Tableau

Tableau merupakan salah satu tools yang digunakan untuk visualisasi data. Tableau memungkinkan pengguna untuk mengkonversi data yang kompleks menjadi visualisasi yang mudah dipahami.

Dikembangkan oleh perusahaan yang bernama Tableau Software, platform ini dirancang untuk membantu individu dan organisasi dalam menganalisis, memahami, dan menyajikan data dengan cara yang lebih visual dan intuitif.

Kelebihan Tableau

Antarmuka yang intuitif 

Salah satu keunggulan utama Tableau adalah antarmuka pengguna yang ramah pengguna. Dengan drag-and-drop yang mudah, bahkan pengguna tanpa latar belakang teknis yang kuat dapat membuat visualisasi data yang menarik dan informatif.

Visualisasi yang interaktif

Tableau memungkinkan pembuatan visualisasi data yang interaktif. Pengguna dapat mengeksplorasi data dengan melakukan drill-down, filtering, dan memilih berbagai opsi tampilan, memberikan pengalaman pengguna yang mendalam dan terlibat.

Kompatibilitas dengan berbagai jenis data

Tak peduli seberapa besar atau kompleksnya data Anda, Tableau dapat menangani semuanya. Dengan mendukung berbagai jenis data termasuk data geografis, waktu, dan hierarki, Tableau menyajikan kebebasan dalam menggali wawasan dari data yang beragam.

Kemampuan kustomisasi

Tableau memberikan tingkat kustomisasi yang tinggi dalam desain visualisasi. Pengguna dapat dengan mudah mengubah warna, tata letak, dan elemen-elemen lainnya sesuai dengan preferensi dan kebutuhan spesifik mereka.

Kolaborasi yang mudah

Tableau memfasilitasi kolaborasi antara tim. Dengan fitur berbagi dan kolaborasi bawaan, pengguna dapat berkolaborasi dalam menciptakan visualisasi yang lebih baik dan berbagi wawasan dengan tim mereka.

Ingin menggunakan Tableau untuk proses visualisasi data di organisasi Anda?

Ikuti Exclusive Class Data Visualization with Tableau with DMBOK, KLIK DISINI

DTAC - Cyber Security Governance with ISO 27001
Bagaimana DMBOK dapat Meningkatkan Efisiensi Organisasi?

Bagaimana DMBOK dapat Meningkatkan Efisiensi Organisasi?

Di era teknologi seperti sekarang, data menjadi aset berharga untuk sebuah organisasi. Maka dari itu, pengelolaan data harus dilakukan.

Penting bagi sebuah organisasi yang menerapkan teknologi informasi untuk memiliki kerangka kerja atau framework dalam manajemen data. Hal ini bisa meningkatkan pengelolaan dan nilai dari data itu sendiri.

Salah satu framework pengelolaan data yang terkemuka adalah Data Management Body of Knowledge atau DMBOK.

Apa itu DMBOK?

Ada banyak framework tata kelola data yang bisa digunakan, dan salah satu yang terbaik adalah dari DAMA International. 

DAMA International berfokus dalam membangun komunitas internasional yang berkaitan dengan Data Management. 

Sebuah framework dikeluarkan oleh DAMA, dimana framework ini berisi panduan untuk pengelolaan data yang baik berbasis Body of Knowledge, yang dikenal dengan DMBOK.

DMBOK atau Data Management Body of Knowledge adalah framework tata kelola data yang memberikan pendekatan model tata kelola data secara fungsional, lengkap dan menyeluruh dalam membangun tata kelola data di bisnis serta memberikan panduan terkait seluruh aktivitas pengelolaan data.

Pengelolaan data memerlukan perencanaan, pelaksanaan, pengembangan dan seperangkat aturan atau tata kelola yang jelas.

Bagaimana DMBOK memberikan manfaat bagi organisasi?

Optimalisasi Proses Data

DMBOK memberikan panduan yang jelas dalam optimalisasi proses data. Dari mulai pengumpulan hingga penyimpanan dan analisis, framework ini membantu kita mengidentifikasi area yang dapat dioptimalkan. Dengan begitu, organisasi dapat bekerja lebih efisien, menghemat waktu, dan mengurangi biaya operasional.

Peningkatan Kualitas Data

Knowledge Area seperti Data Quality menjadi fokus utama dalam DMBOK. Dengan memastikan kualitas data yang tinggi, organisasi dapat menghindari keputusan yang salah dan meningkatkan kepercayaan pengguna data. Kualitas data yang baik juga memungkinkan organisasi mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif.

Pengelolaan Risiko yang Lebih Baik

Melalui aspek Data Governance dalam DMBOK, organisasi dapat mengelola risiko terkait data dengan lebih baik. Dengan menetapkan kebijakan dan prosedur yang jelas, serta memastikan keamanan data yang memadai, kita dapat melindungi informasi sensitif dan mengurangi potensi risiko pelanggaran data.

Meningkatkan Pengambilan Keputusan Strategis

DMBOK memberikan landasan yang kuat untuk pengambilan keputusan strategis. Dengan Data Warehousing, Business Intelligence, dan Data Modeling, organisasi dapat menggali wawasan yang mendalam dari data mereka. Hal ini memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cerdas dan mendukung strategi bisnis yang lebih baik.

Efektivitas Operasional yang Ditingkatkan

Dalam Knowledge Areas seperti Data Integration, Data Storage, dan Operations, DMBOK membantu meningkatkan efektivitas operasional. Data yang terintegrasi dengan baik dan disimpan secara efisien membantu kelancaran operasional sehari-hari.

Inovasi Berkelanjutan

DMBOK bukan hanya tentang pengelolaan rutin, tetapi juga tentang memberikan dasar untuk inovasi. Dengan memiliki fondasi data yang kuat, organisasi dapat dengan lebih mudah mengadopsi teknologi baru, seperti kecerdasan buatan, analisis prediktif, dan teknologi terkini lainnya.

Ingin menggunakan DMBOK sebagai framework pengelolaan data organisasi Anda?

Ikuti Exclusive Class Data Data Management with DMBOK, KLIK DISINI

DTAC - Cyber Security Governance with ISO 27001
× Butuh bantuan?