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

Sejarah dan Evolusi Artificial Intelligence atau AI dari Masa ke Masa

Artificial Intelligence atau AI menjadi salah satu teknologi yang sangat populer akhir-akhir ini. Dengan hadirnya AI, berbagai pekerjaan manusia menjadi semakin mudah. Tentu hal ini terjadi karena kecanggihan Artificial Intelligence atau AI itu sendiri.

Namun siapa sangka, ternyata Artificial Intelligence atau AI yang sekarang banyak digunakan telah menempuh perjalanan yang cukup jauh. Tidak serta merta dengan kecanggihan yang sangat tinggi, ternyata AI juga melewati berbagai proses yang memang sudah lama dirancang untuk menjadi AI seperti sekarang ini.

Ada berbagai era sejarah dan evolusi AI dari masa ke masa, dan ternyata konsep AI sudah dicanangkan sejak tahun 1940 silam.

Sejarah dan evolusi Artificial Intelligence atau AI dari masa ke masa.

Untuk menjadi salah satu teknologi tercanggih masa kini, AI ternyata melewati perjalanan yang cukup panjang dan berliku. Ada beberapa nama ilmuwan dari berbagai era yang dianggap berpengaruh dalam evolusi AI. Artificial Intelligence atau AI diawali dengan era pembentukan konsep awal yakni tahun 1940 hingga 1950 an.

evolusi AI dari masa ke masa

1. Era Pembentukan Konsep Awal (1940-an – 1950-an)

AI memiliki akar yang dalam dalam sejarah komputasi modern.

Pada tahun 1940-an, tokoh seperti Alan Turing mengusulkan konsep dasar AI dan bahkan memperkenalkan Tes Turing pada tahun 1950 sebagai tolak ukur untuk menentukan kecerdasan mesin.

Selama periode ini, konsep-konsep awal AI, seperti pemrosesan simbolik dan logika formal, mulai berkembang.

2. Perkembangan Metode Simbolik dan Pemrosesan Bahasa (1950-an – 1980-an)

Pada tahun 1956, istilah “kecerdasan buatan” pertama kali diperkenalkan oleh John McCarthy dan rekan-rekannya dalam konferensi Dartmouth.

Metode AI pada periode ini lebih difokuskan pada pengembangan aturan-aturan dan representasi pengetahuan simbolik.

Pada tahun 1960-an, mulai muncul pendekatan untuk pemrosesan bahasa alami, meskipun masih dalam tingkat awal.

3. Krisis Kepercayaan dan Revolusi Neural Networks (1980-an – awal 2000-an)

Pada akhir 1980-an, AI menghadapi “krisis kepercayaan” karena kemajuan yang lebih lambat dari yang diharapkan.

Namun, pada awal 2000-an, terjadi revolusi dalam penggunaan neural networks, terutama deep learning.

Kemampuan deep learning untuk memproses data yang kompleks dan tidak terstruktur membuatnya menjadi salah satu terobosan paling penting dalam sejarah AI.

Perkembangan dalam perangkat keras juga berkontribusi pada percepatan penggunaan neural networks.

4. Penerapan AI dalam Berbagai Industri dan Bidang (Sekarang)

Dengan kemampuan yang semakin meningkat, AI telah menjadi kekuatan pendorong di banyak industri dan bidang.

Dari kendaraan otonom hingga sistem pelayanan kesehatan yang cerdas, AI digunakan untuk mengoptimalkan proses, meningkatkan efisiensi, dan menghadirkan solusi inovatif. Penggunaan Big Data dan teknologi cloud telah memperluas kemampuan AI, memungkinkan analisis yang lebih mendalam dan prediksi yang lebih akurat.

5. Tren Masa Depan AI: Integrasi IoT, AI Edge, dan AI untuk Kesejahteraan

Tren masa depan AI akan lebih difokuskan pada integrasi dengan Internet of Things (IoT), di mana AI akan menjadi inti dari sistem yang terhubung, memungkinkan interaksi yang lebih kompleks dan otomatisasi yang lebih besar.

Selain itu, AI Edge, di mana pemrosesan dilakukan di ujung jaringan (edge), akan semakin penting untuk aplikasi real-time dan privasi data.

Terakhir, pengembangan AI untuk kesejahteraan manusia, seperti dalam bidang kesehatan dan pendidikan, akan menjadi fokus utama dalam upaya mewujudkan manfaat positif dari teknologi AI.

5 Tokoh Paling Berpengaruh dalam Perkembangan Artificial Intelligence

Artificial Intelligence atau AI telah mengubah lanskap teknologi dalam beberapa dekade terakhir, dan semakin hari AI semakin canggih dan digunakan dalam berbagai aspek kehidupan.

Namun dibalik kecanggihan dan keandalannya, AI menempuh jalan yang panjang dan berkelok. Pengembangan AI sudah diupayakan bahkan sejak era 90-an.

Kini di era teknologi, buah manis dari upaya ilmuwan dalam menciptakan AI sudah bisa dipetik. Hadirnya tools AI seperti ChatGPT dan lainnya sangat membantu manusia dalam melakukan kegiatan sehari-hari, mulai bekerja hingga berekreasi.

Dibalik kemajuan AI yang sangat pesat seperti sekarang ini, ternyata terdapat tokoh-tokoh berpengaruh yang memberikan kontribusi besar dalam upaya pengembangan AI.

Lalu, siapa saja tokoh-tokoh yang berpengaduh dan punya kontribusi besar dalam upaya pengembangan AI? Berikut ulasannya:

Alan Turing

Alan Turing

Alan Turing, seorang matematikawan dan ahli komputer asal Inggris, dikenal sebagai salah satu tokoh paling berpengaruh dalam sejarah komputasi dan AI. Salah satu kontribusi terbesarnya adalah pengembangan konsep Mesin Turing pada tahun 1936. Mesin Turing adalah model teoretis untuk komputer modern yang membuka jalan bagi pengembangan AI.

Turing juga merumuskan Tes Turing, sebuah konsep untuk menentukan apakah sebuah mesin dapat menunjukkan perilaku yang dapat dianggap sebagai “cerdas”. Kontribusinya tidak hanya membuka jalan bagi perkembangan teknologi komputer, tetapi juga menginspirasi banyak ahli AI untuk mengeksplorasi potensi mesin untuk “berpikir” seperti manusia.

Marvin Minsky

Marvin Minsky

Marvin Minsky, seorang ilmuwan komputer dan salah satu pendiri Laboratorium Kecerdasan Buatan di MIT, memiliki dampak yang signifikan dalam pengembangan jaringan saraf tiruan. Pada tahun 1951, Minsky bersama dengan Dean Edmonds mengembangkan SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), yang merupakan salah satu jaringan saraf tiruan pertama.

Kontribusi Minsky terhadap pengembangan jaringan saraf tiruan membantu membuka jalan bagi penelitian lebih lanjut dalam pemodelan struktur dan fungsi otak manusia. Jaringan saraf tiruan telah menjadi fondasi dari banyak aplikasi AI modern, termasuk pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan mobil otonom.

John McCarthy

John McCarthy

Marvin Minsky, seorang ilmuwan komputer dan salah satu pendiri Laboratorium Kecerdasan Buatan di MIT, memiliki dampak yang signifikan dalam pengembangan jaringan saraf tiruan. Pada tahun 1951, Minsky bersama dengan Dean Edmonds mengembangkan SNARC (Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator), yang merupakan salah satu jaringan saraf tiruan pertama.

Kontribusi Minsky terhadap pengembangan jaringan saraf tiruan membantu membuka jalan bagi penelitian lebih lanjut dalam pemodelan struktur dan fungsi otak manusia. Jaringan saraf tiruan telah menjadi fondasi dari banyak aplikasi AI modern, termasuk pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan mobil otonom.

Herbert Simon

Herbert Simon

Herbert Simon, seorang ilmuwan kognitif dan ekonom, bersama dengan Allen Newell, mengembangkan program komputer pertama yang disebut Logic Theorist pada tahun 1956. Program ini menggunakan metode pemecahan masalah untuk menyelesaikan teorema matematika, meniru proses berpikir manusia.

Kontribusi Simon membantu memperluas pemahaman tentang bagaimana manusia menyelesaikan masalah, dan memberikan wawasan berharga bagi pengembangan sistem AI yang mampu memodelkan proses kognitif manusia. Ini telah mendorong penelitian lebih lanjut dalam bidang-bidang seperti pemahaman bahasa alami dan pemecahan masalah.

Frank Rosenblatt

Frank Rosenblatt

Frank Rosenblatt adalah ilmuwan komputer yang mengembangkan model komputasi yang dikenal sebagai perceptron pada tahun 1957. Perceptron adalah model jaringan saraf tiruan sederhana yang terdiri dari satu lapisan neuron yang dapat memproses input dan menghasilkan output.

Meskipun perceptron memiliki keterbatasan dalam pemecahan masalah yang kompleks, kontribusi Rosenblatt menjadi fondasi bagi pengembangan jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks di masa mendatang. Penggunaan perceptron telah membantu dalam pengembangan teknik-teknik pembelajaran mesin, terutama dalam pengenalan pola dan klasifikasi data.

Membangun Data Warehouse yang Efektif untuk Keberhasilan Organisasi

Membangun Data Warehouse yang Efektif untuk Keberhasilan Organisasi

Detail

Tak ada cara yang lebih kuat untuk membuat data Anda menjadi narasi yang menggugah daripada melalui visualisasi yang efektif. Inilah alasan mengapa webinar kami, “Membuat Data Berbicara dengan Visualisasi yang Efektif dengan Data,” adalah sesuatu yang tak boleh Anda lewatkan! Dalam dunia yang semakin terfokus pada data, kemampuan untuk mengomunikasikan temuan dan wawasan dengan cara yang memukau adalah kunci sukses. Dalam webinar ini, Anda akan diajarkan teknik-teknik canggih dalam visualisasi data yang akan membantu Anda merubah angka-angka menjadi kisah yang mudah dimengerti. Dalam webinar ini anda akan masuk dan berbagi pengetahuan dan wawasan, membantu Anda memahami bagaimana memilih alat visualisasi yang tepat untuk data Anda, serta bagaimana menghindari jebakan umum yang sering terjadi dalam proses ini. Kami ingin membantu Anda menjadi seorang master dalam membaca dan membuat data berbicara. Tak perlu menjadi seorang ahli untuk menghadiri webinar ini, karena kami akan memandu Anda setiap langkahnya. Ayo, daftarkan diri Anda sekarang, dan siapkan diri Anda untuk mengungkap potensi luar biasa yang tersimpan dalam data Anda. Dengan visualisasi yang efektif, Anda akan memiliki kemampuan untuk mempengaruhi, memotivasi, dan membujuk audiens Anda, serta meraih kesuksesan yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan Anda. Bergabunglah dengan kami dan biarkan data Anda berbicara!

Daftar Sekarang

https://eduparx.id/product/webinar/detail/datawarehouse

Kapan & Dimana

December 28, 2023 (2:00 pm) – December 28, 2023 (3:30 pm)

Online

Tipe

Webinar

Memaksimalkan Potensi Cloud Computing dengan Arsitektur berbasis TOGAF

Memaksimalkan Potensi Cloud Computing dengan Arsitektur berbasis TOGAF

Detail

Merasa Cloud Computing tidak memberikan dampak maksimal? Migrasi ke cloud sudah dilakukan, tapi belum mencapai kelincahan dan efisiensi yang diharapkan? Atau mungkin Anda khawatir tentang keamanan dan biaya yang membengkak? Arsitektur berbasis TOGAF adalah jawabannya! TOGAF menyediakan kerangka kerja terstruktur untuk mendesain dan membangun solusi cloud yang selaras dengan strategi bisnis Anda. Dengan TOGAF, Anda dapat: Menjembatani kesenjangan antara tujuan bisnis dan implementasi cloud. Membangun arsitektur cloud yang kokoh, terukur, dan aman. Mengurangi risiko dan meningkatkan keamanan data. Mengoptimalkan biaya cloud dan mencapai efisiensi yang lebih baik. Dalam Webinar ini Anda akan mendapatkan: Pemahaman tentang manfaat TOGAF untuk Cloud Computing. Strategi membangun arsitektur cloud yang terintegrasi dan adaptif. Kiat untuk meminimalkan risiko dan mengendalikan biaya cloud. Wawasan dari para ahli untuk memaksimalkan potensi Cloud Computing Anda. Jangan biarkan Cloud Computing menjadi beban. Daftar sekarang dan pelajari cara memanfaatkan potensinya secara maksimal!

Daftar Sekarang

https://eduparx.id/product/webinar/detail/cloudtogaf

Kapan & Dimana

March 28, 2024 (2:00 pm) – March 28, 2024 (3:30 pm)

Online

Tipe

Webinar