https://www.rapa-puru.com/ https://ingemantspa.cl/ https://103.63.25.105/
https://fmipa.unpad.ac.id/wp-includes/robopragma/ https://unram.ac.id/wp-content/slot88/ https://fmipa.unpad.ac.id/wp-content/vvip2024/
– Inixindo Jogja
Fokus Data: Tantangan Perusahaan di Indonesia – Kata Inixindo Jogja

Fokus Data: Tantangan Perusahaan di Indonesia – Kata Inixindo Jogja

Apr 5, 2024

Teknologi yang semakin canggih mendorong perusahaan di seluruh dunia tak terkecuali Indonesia untuk menyesuaikan diri. Tentu dorongan digitalisasi perusahaan ini menjadi tantangan tersendiri.

Salah satu tantangan yang dihadapi oleh perusahaan dalam digitalisasi adalah data.

Dari seluruh area fokus pengembangan IT perusahaan di Indonesia, data menempati presentase terkecil yakni hanya 22%  saja, jauh dibawah manajemen sebesar 46%, security sebesar 38% dan infrastruktur sebesar 37%.

Ada berbagai tantangan yang dihadapi untuk fokus pada pengembangan data.

Pelajari selengkapnya di Kata Inixindo Jogja edisi Februari: Fokus Data: Tantangan Perusahaan di Indonesia

Download Kata Inixindojogja
Apa Itu Perplexity AI dan Apa Saja Fiturnya

Apa Itu Perplexity AI dan Apa Saja Fiturnya

Apr 3, 2024

Perplexity AI adalah alat obrolan atau chat tool yang menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk menyediakan jawaban yang akurat dan komprehensif atas pertanyaan pengguna. Ia dirancang untuk mencari informasi secara real-time dan menawarkan informasi terkini tentang berbagai topik. Perplexity AI menggunakan teknologi Natural Language Processing (NLP) dan model bahasa yang serupa dengan ChatGPT, yaitu Generative Pre-training Transformer (GPT). Ia juga memiliki fitur Threads yang memungkinkan pengguna untuk membagikan threads dan berinteraksi dengan pengguna lainnya.

Beragam Fitur Perplexity AI 

Perplexity AI dilengkapi dengan berbagai fitur yang dapat membantu Anda meningkatkan kualitas dan produktivitas penulisan. Berikut beberapa contohnya:

Mesin Pencari Bergaya Chatbot

Fitur utama Perplexity AI adalah mesin pencari bergaya chatbot yang memungkinkan Anda mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami. Cukup ketikkan pertanyaan atau topik yang ingin Anda tulis, dan Perplexity AI akan menjelajahi web untuk menemukan informasi yang relevan. Platform ini akan merangkum informasi tersebut dengan cara yang ringkas dan mudah dipahami, memberikan Anda fondasi yang kokoh untuk memulai penulisan Anda.

Contoh:

  • “Jelaskan tentang dampak perubahan iklim terhadap sektor pertanian.”
  • “Bagaimana cara menulis email lamaran pekerjaan yang menarik?”
  • “Apa saja tips untuk menulis artikel blog yang SEO-friendly?”

Penyuntingan Pertanyaan

Perplexity AI dilengkapi dengan fitur unik yang memungkinkan Anda mengedit pertanyaan Anda secara langsung di halaman hasil pencarian. Dengan cara ini, Anda dapat menyempurnakan pertanyaan Anda dengan lebih mudah dan mendapatkan hasil yang lebih sesuai dengan kebutuhan Anda. Fitur ini sangat membantu untuk menjelajahi topik yang kompleks dan mendapatkan berbagai sudut pandang.

Contoh:

  • Anda dapat mengubah pertanyaan “Jelaskan tentang dampak perubahan iklim terhadap sektor pertanian” menjadi “Jelaskan secara spesifik bagaimana perubahan iklim memengaruhi hasil panen padi di Indonesia.”

Kurasi Sumber:

Setiap sumber informasi yang digunakan oleh Perplexity AI untuk menjawab pertanyaan Anda akan ditampilkan di hasil pencarian. Hal ini memungkinkan Anda untuk menelusuri kredibilitas informasi dan memastikan bahwa Anda hanya menggunakan sumber yang terpercaya.

Contoh:

  • Ketika Anda mencari informasi tentang perubahan iklim, Perplexity AI akan menampilkan artikel dari jurnal ilmiah, situs web organisasi lingkungan, dan laporan pemerintah.

Fitur Threads memungkinkan Anda untuk mengelompokkan hasil pencarian Anda berdasarkan topik atau subtopik. Ini adalah cara yang fantastis untuk mengatur informasi Anda dan membuat alur logis untuk tulisan Anda.

Contoh:

  • Saat menulis artikel tentang dampak perubahan iklim, Anda dapat membuat Threads untuk membahas berbagai aspek topik, seperti dampak terhadap sektor pertanian, kesehatan manusia, dan ekonomi.

Ekstensi Chrome

Selain fitur-fitur utama yang disebutkan di atas, Perplexity AI juga menawarkan berbagai fitur lain yang bermanfaat, seperti:

  • Ringkasan teks: Ringkas teks panjang dengan cepat dan mudah.
  • Penerjemahan: Terjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
  • Penulisan kreatif: Bantu Anda menulis berbagai jenis konten kreatif, seperti puisi, naskah, dan cerita.
5 Tahapan Siklus Manajemen Layanan ITIL yang Perlu Kamu Ketahui

5 Tahapan Siklus Manajemen Layanan ITIL yang Perlu Kamu Ketahui

Mar 28, 2024

Manajemen layanan teknologi informasi menjadi hal yang sangat penting bagi sebuah organisasi. Pemanfaatan teknologi dalam sebuah organisasi perlu dikelola dengan baik.

Manajemen layanan teknologi informasi merupakan layanan yang memanfaatkan teknologi dan terpusat pada perspektif konsumen terhadap bisnis organisasi. Tujuan utama dari manajemen layanan ini adalah memaksimalkan pelayanan teknologi yang ada dan meningkatkan efektivitas dan efisiensi, tentunya untuk mencapai tujuan strategis dari sebuah bisnis perusahaan.

Information Technology Infrastructure Library atau ITIL menjadi salah satu konsep untuk menerapkan best practice dalam manajemen layanan IT. ITIL berfokus pada manajemen layanan IT karena mudah diadaptasi dan memenuhi standar. Manajemen layanan IT dengan ITIL merupakan konsep best practice yang diterapkan dalam layanan IT untuk meningkatkan kepuasan konsumen dengan strategi organisasi yang sudah ada.

Penerapan manajemen layanan IT dengan ITIL dilakukan dengan sebuah proses. Proses tersebut merupakan kegiatan yang dirancang untuk mencapai hasil yang spesifik. Dalam sebuah proses dibutuhkan sebuah peran, tanggung jawab, tools, dan kontrol yang baik agar memberikan hasil yang diinginkan.

Karakteristik sebuah proses yang berjalan dengan baik memiliki standar-standar yang perlu dipenuhi, seperti harus bisa diukur dan bisa memberikan hasil yang spesifik. Dalam proses tersebut terdapat beberapa peran dan tanggung jawab yang berbeda seperti Service Owner dan Process Owner. 

Tahapan Siklus Manajemen Layanan ITIL

ITIL memiliki 5 tahapan dalam Service Management, tahapan tersebut terdiri dari service strategy, service design, service transition, service operation, dan continual service improvement.

Service Strategy

Strategi Layanan merupakan langkah pertama dalam siklus manajemen layanan ITIL. Di tahap ini, organisasi menetapkan visi, tujuan, dan kebutuhan bisnis yang akan dicapai melalui layanan IT. 

Aktivitas utama dalam strategi layanan meliputi identifikasi kebutuhan pengguna, penentuan layanan yang akan disediakan, serta perencanaan sumber daya dan anggaran yang diperlukan. Pada akhirnya, tujuan dari tahap ini adalah untuk memastikan bahwa layanan IT yang disediakan dapat memberikan nilai tambah yang sejalan dengan strategi bisnis organisasi.

Service Design

Setelah strategi layanan ditetapkan, tahap berikutnya adalah Desain Layanan. Di sini, organisasi merancang infrastruktur, proses, dan kebijakan yang diperlukan untuk mendukung penyediaan layanan IT. 

Desain Layanan mencakup aspek seperti arsitektur teknis, manajemen kapasitas, keamanan informasi, dan manajemen kebutuhan. Fokus utama tahap ini adalah memastikan bahwa layanan yang akan disediakan memenuhi persyaratan bisnis dan teknis, serta dapat diimplementasikan dengan efisien.

Siklus manajemen layanan ITIL

Service Transition

Setelah perencanaan dan desain selesai, layanan IT harus dipindahkan dari tahap pengembangan ke tahap produksi. Ini terjadi di Transisi Layanan. 

Di tahap ini, organisasi melakukan pengujian, pelatihan, dan migrasi data untuk memastikan bahwa perubahan yang akan diterapkan pada layanan IT dapat dilakukan dengan lancar dan minimal gangguan terhadap operasi bisnis yang berjalan.

Service Operation

Operasi Layanan adalah tahap di mana layanan IT disediakan dan dijalankan secara rutin. Di sini, organisasi bertanggung jawab atas pengelolaan insiden, permintaan layanan, pemantauan kinerja, dan penanganan masalah. 

Fokus utama tahap ini adalah menjaga layanan IT tetap berjalan dengan lancar sesuai dengan yang dijanjikan kepada pengguna, serta merespons dengan cepat terhadap masalah atau kebutuhan yang muncul.

Continual Service Improvement

Tahap terakhir dalam siklus manajemen layanan ITIL adalah Perbaikan Layanan. Di sini, organisasi mengevaluasi kinerja layanan IT mereka secara terus-menerus, mengidentifikasi area perbaikan, dan menerapkan tindakan perbaikan untuk meningkatkan kualitas, efisiensi, dan nilai tambah yang diberikan kepada bisnis. 

Proses perbaikan layanan ini bersifat siklikal, sehingga organisasi dapat terus mengembangkan dan meningkatkan layanan mereka seiring waktu.

GPT-5 Akan Segera Dirilis, Diklaim Lebih Canggih dari Versi Sebelumnya

GPT-5 Akan Segera Dirilis, Diklaim Lebih Canggih dari Versi Sebelumnya

Mar 27, 2024

Perkembangan Artificial Intelligence atau AI kini sangatlah pesat. OpenAI akan memperkenalkan model AI terbaru GPT-5 yang rencananya akan dirilis pada musim panas tahun ini.

Akses awal sudah diberikan pada beberapa perusahaan pelanggan, dan indikasinya adalah GPT-5 memiliki kecanggihan dan perubahan yang signifikan.

Pelanggan perusahaan yang sudah menerima demo GPT-5 melaporkan pengalaman yang sangat positif, digambarkan bahwa GPT-5 lebih baik secara material dibandingkan dengan model sebelumnya. Selain itu presentasi OpenAI juga mengisyaratkan GPT-5 memiliki kemampuan seperti agen AI independen.

Seperti dilansir dari Business Insider, GPT-5 mendapatkan sejumlah perbaikan dan peningkatan yang signifikan dari versi sebelumnya. GPT-5 dirancang untuk meningkatkan konsistensi, kreativitas, dan responsivitas teks yang dihasilkan oleh ChatGPT. Dengan pembaruan ini, pengguna diharapkan akan mendapatkan pengalaman berinteraksi yang lebih alami dan mendapatkan hasil yang memuaskan.

Melalui laman resminya, GPT-5 disebut-sebut akan menjadi iterasi kelima dari model bahasa GPT (Generative Pre-Training Transformer) yang menunjukkan lompatan besar di bidang pemrosesan bahasa alami. Model GPT-5 memiliki kemampuan untuk memahami dan menghasilkan teks mirip manusia, memiliki potensi untuk merevolusi cara berinteraksi dengan mesin dan mengotomasi berbagai tugas berbasis bahasa.

GPT-5 juga disebut-sebut mampu memecahkan masalah sulit dengan akurasi yang lebih besar berkat pengetahuan umum dan kemampuan pemecahan masalah yang lebih luas.

Meskipun banyak spekulasi yang muncul terkait tanggal rilis pasti GPT-5, OpenAI masih tetap merahasiakannya. Namun laporan terbaru mengindikasikan bahwa pelatihan GPT-5 telah selesai pada tahun 2023 lalu, dan peluncurannya diharapkan akan terjadi pada 2024.

Sejarah versi GPT

GPT-1

Model pertama dari GPT ini diluncurkan pertama kali pada 11 Juni 2018. GPT-1 dilatih menggunakan pendekatan semi-supervised.  Tahap pertama adalah pre-training, di mana model dilatih pada dataset besar (dalam hal ini, BookCorpus) untuk memahami struktur bahasa. Tahap kedua, atau fine-tuning, kemudian menyesuaikan model yang telah dilatih sebelumnya untuk tugas spesifik.

GPT-1 terdiri dari 12 lapisan transformator dan menggunakan mekanisme self-attention yang di-mask. Hal ini meungkinkan model untuk mempertimbangkan konteks sekitar kata saat membuat prediksi.

Tujuan utama dari GPT-1 adalah untuk menghasilkan teks yang koheren dan relevan, dan dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti penulisan otomatis, penyelesaian teks, dan lainnya.

Secara keseluruhan, GPT-1 adalah langkah penting dalam pengembangan model bahasa berbasis transformer dan telah membuka jalan bagi model-model lanjutan seperti GPT-2 dan GPT-3.

GPT-2

GPT-2 dirilis secara bertahap mulai Februari 2019 dan model dengan 1,5 miliar parameter dirilis pada November 2019. 

Dengan 1,5 miliar parameter, GPT-2 punya peningkatan yang signifikan dibandingkan GPT-1 yang hanya memiliki 117 juta parameter.

GPT-2 dilatih pada dataset yang terdiri dari 8 juta halaman website, dan memiliki skor kredibilitas 6.91 dari 10.

Secara keseluruhan, GPT-2 merupakan langkah besar dalam pengembangan model bahasa berbasis transformer dan telah membuka jalan bagi model-model lanjutan seperti GPT-3.

Ilustrasi OpenAI

GPT-3

Dengan 175 miliar parameter, GPT-3 merupakan model bahasa terbesar pada saat peluncurannya. Model ini dilatih pada dataset yang sangat besar yang mencakup sebagian besar internet. 

GPT-3 telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pencarian dan percakapan hingga penyelesaian teks, melalui API OpenAI. Salah satu implementasi paling populer dari GPT-3 adalah ChatGPT, yang dapat menghasilkan teks yang mirip dengan manusia berdasarkan konteks dan percakapan sebelumnya. 

Meskipun ada tantangan, GPT-3 telah membuka jalan bagi pengembangan lebih lanjut dalam bidang model bahasa berbasis transformer.

GPT-3.5

Diluncurkan pada 22 Agustus 20231, GPT-3.5 dirancang untuk membantu profesional di berbagai bidang. Model ini dapat memahami dan menghasilkan bahasa alami atau kode dan telah dioptimalkan untuk percakapan menggunakan API Chat Completions. 

GPT-3.5 juga memberikan pengembang kemampuan untuk menyesuaikan model agar lebih baik sesuai dengan kasus penggunaan mereka.

Misalnya, pengembang dapat menjalankan fine-tuning yang diawasi untuk membuat model lebih baik mengikuti instruksi, seperti membuat output menjadi ringkas atau selalu merespon dalam bahasa tertentu. 

Selain itu, fine-tuning juga memungkinkan bisnis untuk mempersingkat prompt mereka sambil memastikan kinerja yang serupa.

Memahami Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045

Memahami Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045

Mar 26, 2024

Artificial Intelligence atau AI telah banyak menjadi pusat perhatian di era digital seperti sekarang ini. AI sendiri telah digunakan di berbagai belahan dunia, baik untuk perusahaan maupun pemerintahan. 

Berbagai negara sudah mengeluarkan regulasi terkait penggunaan AI ini, seperti negara-negara Uni Eropa yang sudah memberlakukan AI Ethics dalam penggunaan AI di negaranya.

Indonesia juga tidak tinggal diam dalam menghadapi gelombangan teknologi ini dengan meluncurkan Strategi Nasional Kecerdasan Artificial 2020-2045. Strategi ini merupakan komitmen Indonesia dalam menjadi pemain utama dalam peta jalan global AI.

Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045 disusun sebagai rumusan hasil diskusi dari Kelompok Kerja Penyusunan Strategi Nasional untuk Kecerdasan Artifisial yang dibentuk oleh Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi (BPPT). 

Kelompok ini terdiri dari beberapa tenaga ahli yang mewakili Quadruple Helix yaitu Pemerintah, Perguruan Tinggi, Industri, dan Komunitas di bidang Kecerdasan Artifisial.

Era AI di Indonesia

Dalam menghadapi tantangan global dan peluang di era digital, Indonesia mengakui pentingnya adopsi dan mengembangkan teknologi AI, mulai dari sektor bisnis hingga pemerintahan. 

AI dinilai bisa meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan pelayanan masyarakat. Namun untuk mendapatkan manfaat dari AI, diperlukan yang terstruktur dan terarah.

Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045

Secara umum, Strategi Nasional Kecerdasan Artifisial Indonesia 2020-2045 meliputi berbagai tujuan, diantaranya:

Penguatan Ekosistem Inovasi AI

Strategi ini menekankan pentingnya memperkuat ekosistem inovasi yang mendukung pengembangan AI di Indonesia. 

Dukungan kepada riset dan pengembangan, kemitraan antara pemerintah, industri, akademisi, dan masyarakat sipil menjadi kunci dalam membangun fondasi yang kokoh untuk pertumbuhan AI di Indonesia.

Infrastruktur Teknologi yang Memadai

Indonesia berkomitmen untuk meningkatkan infrastruktur teknologi yang diperlukan untuk mendukung pengembangan dan adopsi AI di berbagai sektor. 

Investasi dalam komputasi awan, konektivitas internet, dan platform teknologi menjadi fokus untuk memastikan AI dapat diimplementasikan secara efektif di seluruh negeri.

Pengembangan SDM Berbasis AI

Pemerintah menyadari bahwa SDM yang terampil dalam bidang AI adalah kunci untuk kesuksesan strategi ini. 

Oleh karena itu, program pendidikan formal, pelatihan kerja, dan peningkatan kapasitas menjadi prioritas dalam mempersiapkan tenaga kerja Indonesia menghadapi tantangan AI di masa depan.

Regulasi dan Kebijakan yang Mendukung

Lingkungan regulasi yang kondusif menjadi landasan bagi pertumbuhan AI yang berkelanjutan di Indonesia. 

Perumusan kebijakan privasi data, keamanan siber, dan etika AI menjadi fokus utama untuk memastikan bahwa implementasi AI dilakukan dengan memperhatikan kepentingan masyarakat dan keamanan data.

Kolaborasi Internasional dalam AI

Indonesia memahami pentingnya kolaborasi internasional dalam mempercepat perkembangan AI. 

Melalui kemitraan dengan negara lain, organisasi internasional, dan lembaga swasta, Indonesia berupaya untuk bertukar pengetahuan, teknologi, dan sumber daya dalam mengakselerasi adopsi AI.