Menampilkan 115 - 120 dari 227 Artikel
Public speaking adalah skill yang paling dibutuhkan dalam dunia karier. Kamu memiliki pertanyaan tentang public speaking? Cari tahu jawabannya di sini.
Sudah banyak contoh public speaking yang menarik dan kamu pasti ingin mengikuti jejak pembawa acara idolamu. Apalagi kamu beranggapan bahwa public speaking adalah cara terbaik untuk meningkatkan kepercayaan diri. Namun, masih banyak pertanyaan tentang public speaking yang sering menghantui benakmu sehingga masih ragu untuk terjun di bidang ini.
Tidak perlu khawatir karena GreatNusa akan mengupas tuntas tentang public speaking di artikel ini. Yuk, simak sampai selesai agar kamu makin antusias dalam bidang ini!
Public speaking adalah bentuk komunikasi verbal antara seorang pembicara dan sekelompok orang sebagai audiens dalam suatu acara atau kegiatan. Pembicara harus bisa menyampaikan pesan yang jelas dan efektif kepada audiens agar dapat memengaruhi pandangan, perasaan, atau tindakan mereka.
Public speaking membutuhkan kemampuan persuasi, kreativitas, dan keterampilan berbicara yang baik. Kemampuan berbicara ini mencakup teknik presentasi, gaya berbicara, penggunaan bahasa tubuh, dan interaksi bersama audiens. Keberhasilan public speaking terlihat pada kemampuan pembicara dalam membangun hubungan dengan audiens dan membuat mereka merasa nyaman dan terlibat dalam presentasi.
Public speaking dapat dilakukan dalam berbagai situasi, seperti konferensi, seminar, workshop, ceramah, dan pidato. Public speaking merupakan keterampilan yang sangat berguna karena kamu bisa menjadi sumber inspirasi dan motivasi bagi audiens yang mendengarnya.
Baca Juga: 7 Tips Cara Melatih Public Speaking Untuk Mahir Berbicara
Public speaking memiliki beberapa tujuan yang bisa dicapai sesuai jenis acara atau kegiatan yang dilakukan. Beberapa tujuan public speaking:
Penyampaian informasi merupakan tujuan utama public speaking. Kamu perlu melakukan presentasi secara efektif untuk memberikan informasi yang jelas dan mudah dipercaya oleh audiens ketika mendengarnya.
Public speaking bisa menjadi sarana untuk memotivasi atau membujuk audiens untuk melakukan sesuatu. Kamu tidak hanya berfokus pada pesan yang akan disampaikan, tetapi juga teknik presentasi dan bahasa tubuh yang digunakan agar audiens makin yakin untuk mengikuti pesanmu.
Public speaking juga bertujuan untuk memengaruhi pandangan audiens. Biasanya, tujuan ini dicapai ketika hendak melakukan kampanye. Kamu perlu membangun pesan agar terdengar logis dan argumentatif untuk mencapai tujuan ini.
Ada pula public speaking yang bertujuan untuk menghibur audiens atau membangkitkan suasana. Kamu bisa menyisipkan pesan yang menghibur dalam pembicaraan utama agar audiens tidak merasa bosan ketika mendengar presentasimu.
Baca Juga: 8 Cara Public Speaking Untuk Pemula
Sekilas dijelaskan bahwa public speaking adalah cara yang bermanfaat untuk meningkatkan pengembangan diri. Seperti apa manfaatnya?
Tidak salah jika kamu menganggap public speaking dapat meningkatkan kepercayaan diri. Pasalnya, kamu akan berbicara di depan banyak orang dan harus mengatasi rasa takut yang dialami pada momen tersebut. Kepercayaan diri makin meningkat apabila kamu merasa yakin dengan pesan yang disampaikan kepada audiens.
Komunikasi merupakan keterampilan (skill) wajib yang harus dikembangkan setiap saat. Public speaking dapat meningkatkan skill komunikasi agar kamu lebih efektif dalam menyampaikan pesan. Setelah menguasai public speaking, kamu pun lebih efektif dalam kegiatan presentasi, wawancara, bahkan negosiasi bisnis.
Public speaking mengharuskan kamu untuk menyampaikan materi yang bermanfaat dan memotivasi para pendengar. Itulah pentingnya wawasan dan pengetahuan untuk melengkapi dirimu. Audiens pun akan lebih percaya pada public speaker yang berwawasan luas dalam menyampaikan pesannya.
Kamu pun dapat melatih kemampuan persuasi melalui public speaking. Kemampuan ini bisa berkembang kalau kamu menyusun pesan yang efektif dan mampu memengaruhi audiens untuk melakukan setiap pesanmu.
Public speaking dapat menjadi sarana untuk membangun jaringan profesional. Kamu bisa berinteraksi bersama audiens yang berasal dari individu dan organisasi yang terlibat dalam acara yang diikuti.
Ketika menyampaikan pesan yang efektif, kamu bisa menjadi sumber inspirasi bagi audiens. Kamu pun bisa membangun citra diri (image) yang positif di mata banyak orang dan mendapatkan kesempatan lebih besar dalam pengembangan karier.
Baca Juga: 7 Tips Cara Melatih Public Speaking Untuk Mahir Berbicara
Ada banyak contoh public speaking berdasarkan konsep acaranya, yaitu:
Jenis acara ini melibatkan banyak pembicara. Semua pembicara mendapat giliran untuk mempresentasikan ide atau hasil penelitian mereka. Audiensnya adalah para pakar dalam bidang yang sama.
Pidato merupakan kegiatan public speaking untuk menyampaikan pesan atau memotivasi audiens. Pidato biasanya disampaikan dalam acara resmi atau formal. Audiensnya merupakan tamu undangan yang hadir dalam acara tersebut.
Seminar merupakan acara yang didedikasikan untuk diskusi dan mempresentasikan topik tertentu. Audiensnya berupa ahli dalam bidang terkait dan peserta undangan yang tertarik mendengar topik yang dibawakan.
Debat merupakan kegiatan yang melibatkan dua atau lebih pembicara. Masing-masing pembicara menyampaikan argumentasi mereka dan berusaha untuk memengaruhi pendapat audiens yang mendengarnya.
Baca Juga: Apa Itu Jenjang Karier serta Contohnya
Apakah kamu tertarik untuk meningkatkan kemampuan public speaking? Tentunya kamu memiliki sejumlah pertanyaan tentang public speaking, tetapi belum menemukan jawabannya. Berikut lima pertanyaan tentang public speaking yang sering terlintas di benak banyak orang.
Pasti sulit mengetahui topik yang menarik apabila tidak mendapatkan brief tentang acaranya. Namun, kamu bisa mendapatkan inspirasi topik dengan bertanya kepada 1-2 orang peserta atau koordinator acara. Kamu pun bisa meminta pendapat orang lain di media sosial melalui opsi tema yang disediakan.
Tidak ada batasan untuk berlatih public speaking. Namun, berlatihlah sampai kamu bisa memahami pesan atau materi yang ingin disampaikan. Metode latihannya bisa dengan berbicara di depan cermin atau merekam suara sendiri.
Pesan yang disampaikan tidak perlu terlalu panjang, apalagi jika ada keterbatasan waktu dalam acara. Audiens pun tidak akan mengingat pesanmu apabila terlalu panjang. Cukup sampaikan pesan secara sederhana, tetapi spesifik dan ringkas sehingga lebih mudah dipahami oleh audiens.
Gunakan intonasi dan bahasa tubuh yang sesuai ketika berinteraksi bersama audiens. Jangan lupa untuk menyisipkan pesan yang menghibur agar suasana acara tidak terasa canggung.
Mulailah presentasi dengan melakukan interaksi dua arah bersama audiens. Kamu bisa memberikan pertanyaan atau sapaan interaktif mengenai tema terkait. Perasaan gugup pun dapat hilang dan kamu bisa mengingat materi yang ingin disampaikan sehingga tidak blank out.
Menarik sekali belajar tentang public speaking, bukan? Apalagi jika mempraktikkannya secara langsung, kamu bisa mengembangkan potensi terbaik dalam dirimu. Ikutilah kursus Public Speaking dari GreatNusa untuk mengetahui tips dan trik mengembangkan kepercayaan dirimu selama melakukan presentasi. Yuk, tingkatkan kemampuan public speaking kamu hanya bersama GreatNusa!
Pengertian komunikasi bisnis adalah hal yang harus berjalan efektif demi mencapai tujuan perusahaan. Kenali tujuan, dan faktor yang mempengaruhinya di sini.
Keberhasilan bisnis tidak lepas dari kerja sama karyawan di dalamnya. Kamu perlu menerapkan proses komunikasi bisnis yang efektif dalam bekerja bersama karyawan lainnya demi mencapai tujuan perusahaan.
Komunikasi bisnis memiliki tujuan dan prinsip yang berbeda daripada jenis komunikasi lainnya. Apa saja? Lalu, apa pengertian komunikasi bisnis itu sendiri? Bagaimana contoh komunikasi bisnis di dunia kerja? Simak artikel di bawah ini untuk menjawab pertanyaanmu.
Komunikasi bisnis merupakan proses pertukaran informasi, ide, dan pesan antara individu atau kelompok dalam konteks bisnis. Tujuan komunikasi bisnis yaitu memengaruhi opini, tindakan, dan mencapai hasil bisnis yang diinginkan. Komunikasi bisnis tidak hanya melibatkan karyawan dalam perusahaan, tetapi pihak lainnya pula seperti pelanggan, rekan bisnis, pemasok (supplier), dan pihak pemerintah.
Jenis komunikasi bisnis terjadi melalui berbagai media, seperti surat, telepon, email, media sosial, atau secara langsung seperti rapat. Komunikasi bisnis harus jelas, tepat waktu, dan efektif agar tujuan bisnis tercapai. Komunikasi bisnis yang baik juga memerlukan keterbukaan dan kejujuran dalam pertukaran informasi.
Baca Juga: 6 Prospek Kerja Bisnis Digital dan Kualifikasinya
Ada empat tujuan umum dalam unsur komunikasi bisnis dalam perusahaan, yaitu penyampaian informasi (informing), persuasi (persuading), kolaborasi (collaborating), dan integrasi (integrating). Berikut penjelasan lengkapnya.
Setiap jenis komunikasi bertujuan untuk menyampaikan informasi kepada pihak lain. Dalam komunikasi bisnis, informasi yang disampaikan berkaitan dengan kondisi bisnis, seperti operasional, manajerial, keuangan, atau pemasaran. Perusahaan perlu menggunakan media yang tepat dan sesuai kemampuan internal perusahaan agar informasi tersampaikan secara efektif.
Komunikasi bisnis juga bertujuan untuk persuasi atau mengajak pihak lain agar bisa melakukan pesan yang disampaikan. Tujuan ini biasanya diterapkan dalam aktivitas negosiasi antara dua belah pihak yang terlibat, baik secara internal maupun eksternal.
Komunikasi bisnis juga berguna untuk meningkatkan kolaborasi atau kerja sama bisnis antara seorang karyawan dan karyawan lain maupun pihak eksternal. Kolaborasi bisnis dapat berjalan lebih maksimal dan mudah melalui berbagai media telekomunikasi yang sering digunakan pada zaman ini.
Dalam melakukan integrasi, bisnis menggunakan sapaan yang lebih akrab di telinga audiens dan menggunakan subjek ‘kita’ daripada ‘saya dan Anda’. Proses integrasi bermanfaat agar audiens lebih tertarik untuk bekerja sama dengan suatu bisnis.
Baca Juga: Contoh Analisis Pesaing Pasar dalam Bisnis Makanan
Komunikasi bisnis dilakukan melalui dua cara, yaitu verbal dan non-verbal. Berikut beberapa contoh komunikasi bisnis sesuai kategorinya.
Komunikasi verbal terjadi secara langsung melalui aktivitas tatap mata atau menggunakan media tertentu. Berikut contohnya:
Komunikasi non-verbal menggunakan bahasa tubuh atau gestur melalui aktivitasnya. Berikut contohnya:
Baca Juga: Analisis Risiko Bisnis: Pengertian, Fungsi, Tujuan, Serta Contohnya
Bovee dan Thill, pakar komunikasi bisnis, mengungkapkan enam tahapan penting dalam proses komunikasi bisnis. Berikut penjelasan lengkapnya.
Proses komunikasi bisnis bermula dari munculnya ide atau gagasan. Ide yang terlintas di benak pemilik pesan masih berupa data mentah dan belum siap disampaikan sebagai pesan.
Pada tahap ini, pengirim mencari cara untuk mengutarakan idenya kepada orang lain dalam bentuk perkataan. Pengirim juga memikirkan cara efektif untuk menyampaikan ide agar penerima bisa memahami pesannya.
Setelah ide berubah menjadi pesan, pengirim langsung mengirimkannya kepada penerima. Pengirim juga menentukan media untuk mengirimkan pesan, baik secara langsung, menulis surat, maupun menggunakan perangkat telekomunikasi yang tersedia.
Tahap ini merupakan awal mula interaksi antara pengirim dan penerima pesan. Penerima mendapatkan pesan dari pengirim melalui mendengar, membaca pesan, melihat, atau merasakannya.
Pesan yang diterima mulai diproses dan ditafsirkan. Proses penafsiran setiap penerima pesan berbeda-beda tergantung wawasan penerima. Ada pesan yang diproses terlalu cepat, tetapi penerima salah menafsirkannya, begitu pula sebaliknya. Kamu bisa mengonfirmasi pemahaman penerima secara langsung jika merasa ragu.
Komunikasi bisnis berujung pada pemberian tanggapan atau respons terhadap pesan yang diterima. Feedback dapat menentukan jika komunikasi bisnis berjalan lancar atau terdapat hambatan. Jika kedua pihak memiliki makna yang berbeda, maka komunikasi bisnis dapat dikatakan kurang efektif.
Baca Juga: Apa Itu Komunikasi Bisnis, Unsur, Jenis dan Manfaatnya
Komunikasi bisnis juga memiliki faktor pendukung dan penghambat dalam prosesnya. Ada lima faktor yang memengaruhi kelancaran komunikasi bisnis, yaitu:
Persepsi kedua belah pihak yang terlibat dalam komunikasi bisnis belum tentu sama. Oleh karena itu, pengirim pesan harus bisa memprediksi tindakan lawan bicara dalam menerima informasi yang disampaikan.
Hampir semua proses komunikasi bisnis dilakukan melalui bantuan teknologi. Kecanggihan teknologi yang digunakan juga dapat meningkatkan kelancaran komunikasi bisnis. Contoh paling populer pada saat ini adalah telekomunikasi berbasis internet. Pengirim dan penerima pesan saling berkomunikasi dengan lancar apabila kualitas internetnya memadai.
On-point artinya pesan yang disampaikan memiliki maksud dan tujuan yang jelas. Kedua belah pihak harus menyampaikan pesan secara on-point supaya mereka bisa memahami poin utama dari informasi yang diberikan.
Kepercayaan sering menjadi faktor pendorong sekaligus penghalang komunikasi bisnis, terutama jika bekerja bersama pihak eksternal. Pengirim pesan harus bisa meyakinkan lawan bicara agar terbangun rasa kepercayaan di antara kedua belah pihak.
Kepercayaan dan hubungan yang bagus dapat menumbuhkan kecocokan dalam diri kedua belah pihak. Mereka mampu berkomunikasi dalam frekuensi yang sama karena bisa memahami satu sama lain.
Sudahkah kamu memahami pentingnya proses komunikasi bisnis? Tentunya kamu harus menerapkan teknik komunikasi yang berbeda ketika berbicara bersama karyawan dan pihak eksternal seperti pelanggan. Ikutilah kursus Basic Fundamentals in Business Communication dari GreatNusa agar kamu makin mampu menerapkan strategi komunikasi bisnis secara efektif. Kembangkan dirimu agar makin menonjol di dunia karier bersama GreatNusa sekarang juga.
Project management adalah metode pengelolaan proyek yang sangat efektif di bidang teknologi. Kenali lebih lanjut tentang metode manajemen proyek ini di artikel berikut.
Sudahkah kamu menerapkan metode agile project management dalam mengelola setiap proyek? Tidak ada salahnya untuk mencoba metode ini jika kamu belum pernah melakukannya. Agile project management adalah metode manajemen proyek yang efisien agar hasil pengerjaan produk mengalami perkembangan secara signifikan selama prosesnya.
Apa yang membuat agile project management lebih unggul daripada manajemen proyek biasa? Langsung simak saja pembahasan lengkapnya melalui artikel ini.
Ada baiknya kamu memahami terlebih dahulu pengertian project management sebelum membahas salah satu metodenya. Project management adalah proses pengelolaan seluruh aspek dari suatu proyek, termasuk perencanaan, pelaksanaan, dan pemantauan proyek sampai selesai.
Agile project management merupakan metode pengelolaan proyek yang berfokus pada kolaborasi, fleksibilitas, dan keterbukaan terhadap perubahan. Metode ini berasumsi bahwa setiap proyek pasti memiliki tingkat ketidakpastian (incertitude) yang tinggi sehingga membutuhkan pendekatan fleksibel untuk mengatasinya. Setiap anggota tim bekerja sama untuk menentukan prioritas dan mencapai tujuan bersama melalui pengembangan berkala.
Agile project management juga berfokus pada pengembangan produk berkualitas dan mampu memberikan nilai tambah bagi pelanggan. Prosesnya dilakukan melalui sprint singkat, tetapi mengalami pengembangan terus-menerus sampai produk sesuai spesifikasi yang ditentukan. Komunikasi dan retrospeksi sangat penting dalam metode ini untuk memastikan bahwa proyek berjalan lancar dan anggota tim mampu mengatasi masalah lebih cepat dan efektif.
Baca Juga: Apa Itu Jenjang Karier serta Contohnya
Agile project management mempunyai sejumlah fungsi yang signifikan dalam penerapannya. Lihat penjelasan lengkapnya di bawah ini.
Agile project management berfokus pada kebutuhan klien atau pengguna. Mereka bisa memberikan umpan balik (feedback) sebagai bahan pengembangan produk dalam waktu singkat. Metode manajemen proyek ini juga lebih responsif jika kamu ingin mengembangkan fitur suatu produk.
Proses pengerjaan proyek berjalan lebih rapi dan sistematis jika menerapkan agile project management. Pekerjaan yang banyak bisa dibagi menjadi beberapa unit atau tugas yang lebih kecil. Koordinasi antar anggota tim pun berjalan lancar dan tidak ada pekerjaan yang tumpang tindih.
Klien berpeluang besar untuk terlibat dalam manajemen proyek jika menerapkan agile project management. Alhasil, interaksi antara project manager dan klien pun meningkat sehingga mengurangi miskomunikasi.
Pembagian kerja menjadi beberapa tugas kecil juga memungkinkan proyek bisa selesai sesuai jadwal yang telah ditentukan. Anggota tim akan bekerja lebih efisien dan produktif karena tidak perlu mengerjakan tugas lain yang bukan menjadi pekerjaannya.
Pembagian tugas tentunya harus sesuai kapasitas dan keahlian yang dimiliki anggota tim. Mereka akan lebih fokus dalam mengerjakan tugas sehingga menghasilkan proyek yang berkualitas. Klien pun akan merasa puas melihat hasil kerja yang selalu mengalami peningkatan.
Baca Juga: Pengertian Transformasi Digital, Dampak, dan Cara Kerjanya
Project manager bisa diibaratkan seperti nakhoda kapal. Merekalah yang memimpin pengerjaan proyek dan memastikannya agar tetap berjalan lancar. Apa saja tanggung jawab yang dipikul seorang project manager?
Perencanaan merupakan komponen manajemen yang penting sehingga tidak boleh lepas dari tugas project manager. Dalam langkah perencanaan, project manager menentukan anggaran, jadwal kerja (timeline), jangkauan (scope), tujuan, dan sumber daya yang ingin dicapai.
Project manager juga bertanggung jawab untuk memastikan agar setiap pekerjaan diberikan sesuai kapasitas dan kemampuan anggota tim. Pembagian tugas harus dibuat secara jelas supaya tidak ada tumpang tindih di antara setiap pekerjaannya. Project manager juga harus memantau perkembangan pengerjaan proyek agar berjalan sesuai timeline.
Project manager harus memastikan agar proses komunikasi tetap berjalan secara efektif sehingga setiap anggota tim bisa menerima pesan yang tepat. Mereka pun mampu bekerja lebih produktif apabila memiliki seorang project manager yang komunikatif.
Kritis dan masalah sangat mungkin terjadi dalam pengerjaan proyek. Project manager harus mampu membuat langkah mitigasi terhadap ancaman tersebut agar tidak memengaruhi proses pengerjaan yang sedang berlangsung. Langkah mitigasi ini perlu dibuat ketika manajemen proyek berada dalam tahap perencanaan.
Project manager juga bertanggung jawab untuk membuat laporan akhir dari suatu proyek yang dikerjakan. Laporan akhir ini akan diserahkan kepada pihak pemangku kekuasaan (stakeholder) untuk mengetahui kemajuan proyek yang dikerjakan. Laporan akhir biasanya berisi jumlah anggaran yang digunakan, kemajuan, dan hambatan dalam pengerjaan proyek.
Baca Juga: 5 Etika Profesi Akuntansi yang Harus Dimiliki Seorang Akuntan
Agile project management tentu membawa manfaat yang besar dalam kelancaran pengerjaan proyek. Untuk menerapkannya, ada 12 prinsip agile project management yang perlu diikuti. Apa saja?
Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif
Ada lima langkah yang perlu dilakukan dalam metode agile project management, yaitu:
Langkah perencanaan berguna untuk menentukan tujuan akhir proyek yang ingin dicapai. Tujuan ini harus bersifat luas agar kamu bisa memperkirakan perbaikan selama pengerjaan proyek berjalan.
Roadmap merupakan peta ilustrasi fitur yang akan dibuat dalam produk akhir. Singkatnya, peta jalan bukanlah langkah perencanaan proyek, tetapi elemen yang ingin dimasukkan ketika membuat sebuah produk.
Kamu juga perlu merencanakan waktu yang tepat untuk mengirimkan prototipe atau elemen produk kepada klien. Tidak masalah jika produknya masih berupa prototipe karena bisa memudahkan proses pembaruan fitur setelah mendapat tinjauan dari klien.
Sprint merupakan siklus desain jangka pendek yang diakhiri oleh proses perilisan. Buatlah rencana sprint secara rinci agar setiap anggota tim memiliki ekspektasi atau pencapaian tugas yang harus dikerjakan setiap harinya.
Oleh karena sprint dilakukan setiap hari, kamu harus mengadakan rapat harian sebelum memulai proses pengerjaan. Rapat harian membahas tentang keberhasilan dan tantangan pengerjaan proyek pada hari sebelumnya. Momen ini bisa menjadi peluang bagi project manager untuk mengingatkan anggota timnya mengenai tugas dan tujuan yang harus dicapai.
Kesimpulannya, agile project management adalah metode yang efektif untuk menjalankan sebuah proyek di perusahaan. Kamu perlu mencoba metode ini ketika mendapatkan proyek di bidang teknologi informasi. Selain memahami agile project management, kamu juga harus mengetahui langkah praktis menangani proyek yang berkaitan teknologi. Ikuti saja kursus Information System Project Management dari GreatNusa untuk mempelajari proses, teknik, dan tools yang dibutuhkan dalam proyek ini. Yuk, tingkatkan peluang kariermu sebagai project manager bersama GreatNusa!
Teknik pengolahan data adalah salah satu aspek penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi yang ingin berkembang dan mencapai tujuannya. Simak di sini!
Pengolahan data adalah salah satu aspek penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi yang ingin berkembang dan mencapai tujuannya. Tanpa pengolahan data, organisasi akan kesulitan untuk mengakses data yang dapat berguna untuk meningkatkan daya saingnya dan memberikan wawasan yang penting. Itulah mengapa sangat penting bagi setiap organisasi untuk memahami perlunya memproses semua data mereka, dan bagaimana melakukannya.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari mengenai pengolahan data secara lebih mendalam, mulai dari teknik, metode, siklus, hingga contohnya. Namun sebelum itu, kamu harus mengetahui apa yang dimaksud dengan pengolahan data terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Pengolahan data adalah proses yang mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna dan mudah diterima. Data mentah biasanya berupa angka atau catatan yang tidak memiliki arti bagi pengguna, sehingga membutuhkan proses pengolahan untuk mengubahnya menjadi informasi berguna menggunakan teknik dan metode tertentu.
Biasanya, pengolahan data dilakukan oleh ilmuwan data atau tim ilmuwan data, dan harus dilakukan dengan benar agar tidak memengaruhi produk akhir atau keluaran data secara negatif. Proses pengolahan data dimulai dengan data dalam bentuk mentahnya dan mengubahnya menjadi format yang lebih mudah dibaca (grafik, dokumen, dll.), memberikannya bentuk dan konteks yang diperlukan untuk ditafsirkan oleh komputer dan digunakan oleh karyawan di seluruh organisasi.
Istilah "Pengolahan Data", atau “Pemrosesan Data”, dan “Data Processing” (DP) di dalam bahasa Inggris juga sering digunakan untuk merujuk ke departemen dalam organisasi yang bertanggung jawab atas pengoperasian program pengolahan data.
Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif
Pengolahan data adalah salah satu hal penting yang harus dilakukan oleh setiap organisasi. Berikut ini adalah beberapa tujuan pengolahan data.
Tujuan utama dari pengolahan data adalah untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna bagi pengguna. Data mentah yang telah dikumpulkan tidak akan berguna jika tidak diolah terlebih dahulu; data-data tersebut hanya akan menjadi angka-angka atau catatan yang tidak memiliki arti jika tidak diolah.
Data mentah yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membantu mempermudah pengambilan keputusan bagi pengguna. Informasi yang jelas dan mudah dipahami membuat proses pengambilan keputusan lebih cepat dan efisien.
Melalui proses pengolahan data, seluruh data mentah yang sudah dikumpulkan akan diolah dan disaring untuk memastikan bahwa data yang disediakan adalah akurat dan valid. Ini merupakan hal yang sangat penting ketika hendak membuat keputusan bisnis yang diambil berdasarkan data.
Pengolahan data menggunakan teknik dan metode yang efisien dapat membantu mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan untuk mengumpulkan dan menganalisa data. Ini dapat membantu membuat proses bisnis menjadi lebih efisien dan efektif.
Data yang telah diolah menjadi informasi berguna dapat membuat data-data tersebut menjadi lebih mudah dikelola dan diolah kembali untuk keperluan selanjutnya. Ini dapat membantu memastikan bahwa data dapat digunakan dengan baik untuk waktu yang lama.
Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis
Ada banyak sekali teknik yang dapat kamu lakukan untuk mengolah data. Berikut ini adalah beberapa metode pengolahan data yang paling umum dilakukan.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara berkala atau sekaligus dalam "batch" atau kelompok besar. Proses pengolahan data dilakukan pada data yang terkumpul dan tidak dilakukan secara real-time. Batch processing sering digunakan untuk tugas-tugas pemrosesan yang besar dan kompleks seperti laporan bulanan atau pemrosesan gaji.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara real-time, sehingga data dapat diproses dan diterima hasilnya pada saat yang sama. Real-time processing sering digunakan dalam aplikasi-aplikasi yang membutuhkan waktu tanggap cepat seperti sistem transaksi, pemantauan sensori, dan aplikasi permainan.
Teknik ini melibatkan pengolahan data secara terus-menerus saat data masuk dan memroses setiap data individu secara terpisah. Online processing sering digunakan dalam sistem yang membutuhkan interaksi real-time antara pengguna dan sistem, seperti aplikasi e-niaga (e-commerce), sistem informasi pelanggan, dan sistem informasi manajemen.
Teknik ini melibatkan pengolahan data oleh beberapa prosesor atau mesin pada saat yang sama, membagi tugas pemrosesan data menjadi beberapa bagian, dan mengelola setiap bagian dengan prosesor yang berbeda. Multiprocessing dapat meningkatkan efisiensi dan kecepatan pengolahan data, terutama untuk tugas-tugas yang membutuhkan sumber daya besar.
Teknik ini melibatkan pengolahan data dengan mengalokasikan sumber daya komputer dan data dalam slot waktu ke beberapa pengguna secara bersamaan. Time-sharing memungkinkan banyak orang, yang berada di tempat berbeda, untuk menggunakan sistem komputer tertentu pada waktu yang bersamaan.
Baca Juga: Data Analisis untuk Menentukan Langkah Bisnis
Setidaknya, ada tiga metode pengolahan data yang paling umum digunakan, antara lain:
Metode pengolahan data ini ditangani secara manual. Seluruh proses pengumpulan data, pemfilteran, penyortiran, perhitungan, dan operasi logis lainnya semuanya dilakukan dengan campur tangan manusia dan tanpa menggunakan perangkat elektronik atau perangkat lunak otomasi lainnya. Ini adalah metode berbiaya rendah dan membutuhkan sedikit atau tanpa alat, tetapi dapat menghasilkan kesalahan yang tinggi, biaya tenaga kerja yang tinggi, dan banyak waktu serta tugas yang repetitif.
Dalam metode ini, data diproses secara mekanis melalui penggunaan perangkat dan mesin. Ini dapat mencakup perangkat sederhana seperti kalkulator, mesin tik, mesin cetak, dll. Metode ini dapat digunakan untuk operasi pengolahan data sederhana. Selain itu, metode ini juga memiliki tingkat kesalahan yang jauh lebih sedikit daripada pengolahan data manual, tetapi peningkatan jumlah data membuat metode ini lebih kompleks dan sulit.
Dalam metode ini, data diproses dengan teknologi modern menggunakan perangkat lunak dan program pengolah data. Satu set instruksi diberikan kepada perangkat lunak untuk memroses data dan kemudian menghasilkan output. Metode ini adalah yang paling mahal tetapi dapat memberikan kecepatan pemrosesan tercepat dengan keandalan dan akurasi keluaran tertinggi.
Baca Juga: Pengantar Visualisasi Data Lanjutan
Kamu mungkin tidak terlalu menyadarinya, tetapi pengolahan data sebenarnya terjadi dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut ini adalah beberapa contoh nyata dari pemrosesan data.
Setidaknya, ada tujuh proses yang harus dilalui untuk mengolah data, antara lain:
Siklus ini melibatkan pengumpulan data dari berbagai sumber seperti survei, transaksi, atau basis data. Data yang dikumpulkan harus akurat, lengkap, dan sesuai dengan tujuan pengolahan data.
Siklus ini melibatkan pembersihan data dari kekurangan, kesalahan, atau duplikasi. Proses ini penting untuk memastikan bahwa data yang akan diproses berkualitas tinggi dan bisa diandalkan.
Siklus ini melibatkan pengubahan bentuk data seperti encoding, scaling, atau aggregasi. Proses ini berguna untuk membantu mengubah data menjadi format yang sesuai dengan kebutuhan analisis.
Siklus ini melibatkan pemuatan data ke dalam basis data atau sistem penyimpanan data untuk diproses dan dianalisis. Proses ini harus dilakukan dengan benar agar data tetap akurat dan terjaga.
Siklus ini melibatkan analisis data untuk mengekstrak informasi yang berguna dan memenuhi tujuan pengolahan data. Analisis yang dilakukan dapat menggunakan teknik statistik, pembelajaran mesin (machine learning), atau teknik lain yang sesuai.
Siklus ini melibatkan representasi visual dari hasil analisis data, seperti tabel, grafik, atau visualisasi interaktif. Proses ini membantu memvisualisasikan dan memahami hasil analisis dengan mudah.
Siklus ini melibatkan penyajian hasil analisis dan visualisasi dalam bentuk laporan atau presentasi. Proses ini dapat membantu menyajikan hasil analisis dan visualisasi kepada audiens yang tepat.
Bagaimana, apakah kamu sudah mengerti mengenai pengolahan data setelah membaca tulisan di atas? Jika kamu merasa masih kurang, langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai pengolahan data di GreatNusa. Kamu bisa mendapatkan berbagai macam pelajaran dan langsung diajarkan oleh para profesional dan ahli di bidangnya, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Pahami perbedaannya di sini!
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Meskipun terkait, tetapi masing-masing istilah tersebut memiliki arti yang berbeda.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari lebih dalam mengenai Deep Learning vs Machine Learning, mulai dari pengertian dari masing-masing istilah tersebut hingga perbedaan dari keduanya. Namun sebelum itu, kamu harus mempelajari apa yang dimaksud dengan Artificial Intelligence terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Apabila harus dijelaskan dalam satu kalimat, Artificial Intelligence (AI) adalah sebuah kecerdasan (memahami, mensintesis, menyimpulkan informasi, memecahkan masalah, dan lain sebagainya) yang ditunjukkan oleh mesin. Tujuan utama dari AI memang untuk menciptakan mesin yang dapat memiliki kecerdasan yang sama dengan manusia, agar dapat membantu mempermudah pekerjaan yang dilakukan oleh manusia.
Machine Learning adalah teknik yang menggunakan algoritma dan statistik untuk membuat sistem yang dapat "belajar" dan mengoptimalkan tugas-tugas melalui pengalaman. Tujuannya adalah untuk membuat sistem yang dapat membuat prediksi atau membuat keputusan yang lebih baik secara otomatis tanpa harus diberikan instruksi secara eksplisit.
Ada dua jenis utama Machine Learning, yaitu supervised learning (diawasi) dan unsupervised learning (tidak diawasi). Supervised learning melibatkan pelatihan data dengan label yang sudah diberikan, sehingga sistem dapat membuat prediksi berdasarkan data baru yang memiliki label yang sama. Unsupervised learning, sebaliknya, melibatkan data tanpa label, sehingga sistem harus menemukan pola atau struktur dalam data tersebut.
Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis data, pengenalan wajah, pengenalan suara, rekomendasi, dan masih banyak lagi. Contoh penerapan paling umum yang dapat kamu temui adalah ketika menonton video di YouTube, algoritma dari YouTube akan memberikan rekomendasi video berdasarkan video yang sudah ditonton sebelumnya.
Baca Juga: Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning dan Cara Kerjanya
Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan neural yang sangat dalam untuk membuat prediksi atau membuat keputusan. Jaringan neural dalam ini terdiri dari banyak lapisan (layer) neuron, yang masing-masing melakukan operasi matematis pada input data untuk menghasilkan output.
Deep Learning sangat efektif untuk digunakan dalam memecahkan masalah yang melibatkan data yang kompleks, seperti gambar, suara, dan teks. Selain itu, Deep Learning juga banyak digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, penerjemahan bahasa alami, dan rekomendasi.
Apabila dibandingkan dengan algoritma Machine Learning lainnya, Deep Learning lebih mengandalkan data dan komputasi untuk membuat keputusan, dan kurang tergantung pada pemahaman domain dan pembuatan fitur. Ini membuat Deep Learning sangat cocok untuk memecahkan masalah yang memiliki banyak data dan kompleksitas yang tinggi.
Baca Juga: 4 Perbedaan AI Dan Machine Learning yang Harus Dipahami
Mudahnya, Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning, dan Machine Learning adalah bagian dari AI. Namun, perbedaannya tidak sampai disitu saja. Berikut ini adalah beberapa perbedaan antara Deep Learning vs Machine Learning yang perlu kamu ketahui!
Deep Learning memiliki jaringan saraf tiruan yang lebih dalam dan kompleks daripada Machine Learning, yang memungkinkan algoritma untuk memproses dan memahami data yang sangat kompleks. Struktur jaringan saraf tiruan Deep Learning biasanya memiliki beberapa lapisan, yang akan memproses data secara hirarkis dan membentuk representasi yang lebih tinggi.
Sementara itu, Machine Learning biasanya memiliki jumlah lapisan yang lebih sedikit dan lebih fokus pada pemahaman data secara keseluruhan. Struktur jaringan saraf tiruan yang ada pada Machine Learning biasanya lebih sederhana daripada Deep Learning, tetapi dapat memproses data secara lebih luas.
Deep Learning membutuhkan jumlah data yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya dan membuat prediksi yang akurat. Algoritma dari Deep Learning membutuhkan data untuk memahami hubungan dan pola yang kompleks antar fitur.
Sementara itu, Machine Learning bisa bekerja dengan data yang lebih sedikit dan bisa membuat prediksi yang baik dengan menggunakan algoritma statistik dan matematika sederhana. Ukuran data yang diperlukan oleh Machine Learning untuk belajar juga biasanya lebih kecil daripada Deep Learning.
Deep Learning membutuhkan daya komputasi yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya, karena adanya jumlah lapisan yang banyak dan kompleksitas data yang diolah. Sementara itu, Machine Learning membutuhkan daya komputasi yang lebih rendah daripada Deep Learning, karena jumlah lapisan yang lebih sedikit dan data yang lebih mudah dipahami.
Deep Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks, seperti pengenalan gambar, teks, dan suara. Sementara itu, Machine Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan generalisasi dari pola yang lebih sederhana dan dapat diterapkan pada berbagai jenis data.
Keputusan yang dibuat oleh Deep Learning dan Machine Learning juga bergantung pada jenis data yang diterima dan tujuan dari solusi yang dicari, serta sangat bergantung pada spesifikasi masalah yang ingin diselesaikan. Deep Learning membuat keputusan dengan melakukan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks. Sementara itu, Machine Learning membuat keputusan dengan menggunakan generalisasi dari pola data yang telah dipelajari.
Baca Juga: Pengenalan Machine Learning untuk Pemula
Deep Learning dan Machine Learning adalah bidang yang berada di bawah payung besar Artificial Intelligence (AI). Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam bisnis sendiri dapat membawa berbagai dampak positif yang menguntungkan. Berikut ini adalah beberapa dampak penggunaan AI dalam bisnis.
AI dapat membantu bisnis meningkatkan efisiensi operasi hariannya dengan memproses data dan menyelesaikan tugas-tugas, terutama yang repetitif, dengan cepat dan akurat. Hal ini dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas harian dan meningkatkan produktivitas.
AI dapat membantu bisnis meningkatkan pelayanan pelanggan dengan memantau dan menjawab pertanyaan dan keluhan pelanggan secara otomatis. Contoh umum penggunaan AI di bidang ini adalah dengan menggunakan chatbot untuk membalas pesan pelanggan secara otomatis.
AI dapat membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan melalui analisis data dan pemrosesan informasi yang akurat dan cepat. Dengan begitu, upaya pemasaran yang dilakukan dapat berjalan dengan lebih efektif dan optimal tanpa harus mengeluarkan biaya yang lebih besar.
Wah, menarik sekali ya pembahasan mengenai Deep Learning vs Machine Learning. Jika kamu merasa belum puas mengenai penjelasan di atas, yuk langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai Deep Learning, Machine Learning, terutama Artificial Intelligence di GreatNusa. Kamu dapat langsung diajari oleh profesional dan ahli di bidang tersebut, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
Data mining adalah salah satu hal yang perlu dipahami dan dilakukan oleh semua perusahaan, terutama di era yang sangat bergantung pada data. Simak di sini!
Data mining adalah salah satu hal yang perlu dipahami dan dilakukan oleh semua perusahaan. Di era yang sudah serba digital seperti sekarang, data merupakan salah satu aset sangat penting yang wajib dimiliki oleh setiap perusahaan. Tanpa adanya data yang memadai dan mudah dipahami, perusahaan tidak akan memiliki kesempatan untuk bersaing di pasar.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari mengenai apa yang dimaksud dengan data mining secara lebih mendalam, mulai dari pengertian hingga fungsi dan metodenya. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Data mining adalah proses memilah kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang dapat membantu memecahkan masalah bisnis melalui analisis data. Teknik dan alat data mining memungkinkan perusahaan untuk memprediksi tren masa depan dan membuat keputusan bisnis yang lebih akurat.
Data mining adalah komponen penting dari kesuksesan inisiatif analitik yang ada di dalam sebuah organisasi. Informasi yang dihasilkan dari data mining dapat digunakan dalam Business Intelligence (BI) dan aplikasi analitik lanjutan yang melibatkan analisis data historis, serta aplikasi analitik real-time yang memeriksa data streaming saat dibuat atau dikumpulkan.
Data mining yang efektif dapat membantu dalam berbagai aspek perencanaan strategi bisnis dan pengelolaan operasi, termasuk fungsi yang berhubungan dengan pelanggan seperti pemasaran, periklanan, penjualan dan dukungan pelanggan; manufaktur; manajemen rantai pasokan; keuangan; dan SDM.
Data mining juga dapat digunakan untuk mendeteksi penipuan, manajemen risiko, perencanaan keamanan siber, dan masih banyak lagi. Selain itu, data mining juga memainkan peran penting dalam bidang perawatan kesehatan, pemerintahan, penelitian ilmiah, matematika, olahraga, dan masih banyak lagi.
Baca Juga: Pelajari 6 Langkah Analisis Data yang Efektif
Ada banyak sekali manfaat dari data mining yang dapat membantu perusahaan, antara lain:
Data mining dapat membantu pemasar lebih memahami perilaku dan preferensi pelanggan, yang memungkinkan mereka untuk membuat kampanye pemasaran dan iklan bertarget yang lebih optimal. Demikian pula, tim penjualan dapat menggunakan hasil dari data mining untuk meningkatkan tingkat konversi prospek serta menjual produk dan layanan tambahan kepada pelanggan yang sudah ada.
Berkat data mining, perusahaan dapat mengidentifikasi potensi masalah layanan pelanggan dengan lebih cepat dan memberikan informasi terkini kepada agen pusat kontak untuk digunakan dalam panggilan dan obrolan daring dengan pelanggan. Hal ini jelas akan sangat membantu pelanggan ketika ada masalah yang terjadi.
Perusahaan dapat melihat tren pasar dan memperkirakan permintaan produk dengan lebih akurat melalui data mining. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengelola inventaris barang dan pasokan dengan lebih baik. Manajer rantai pasokan juga dapat menggunakan informasi dari data mining untuk mengoptimalkan pergudangan, distribusi, dan operasi logistik lainnya.
Baca Juga: Pengolahan Data: Pengertian, Tujuan, Teknik, Metode, dan Siklusnya
Di dalam data mining, ada berbagai algoritma dan teknik yang digunakan untuk mengubah sejumlah besar data ke dalam output yang berguna. Berikut ini adalah beberapa metode data mining yang paling populer.
Asosiasi, atau yang juga disebut sebagai analisis keranjang pasar, digunakan untuk menemukan korelasi atau hubungan antara titik-titik dalam kumpulan data. Korelasi atau hubungan tersebut kemudian akan menambah nilai pada kumpulan data dengan mencoba menghubungkan potongan data yang berbeda.
Sebagai contoh, perusahaan dapat menelusuri riwayat penjualannya untuk melihat produk mana yang paling sering dibeli berbarengan menggunakan metode ini. Dengan informasi tersebut, perusahaan dapat merencanakan, mempromosikan, dan memperkirakan produk dengan tepat.
Metode klasifikasi menetapkan elemen dalam kumpulan data ke berbagai kategori yang didefinisikan sebagai bagian dari proses data mining. Metode ini memungkinkan kategorisasi dan ringkasan yang lebih tepat dari data yang mendasari di seluruh fitur atau lini produk yang serupa.
Pengelompokkan hampir mirip dengan klasifikasi, tetapi metode ini lebih mengidentifikasi kesamaan antar objek, kemudian mengelompokkan item tersebut berdasarkan apa yang membuatnya berbeda dari item lainnya. Meskipun klasifikasi dapat menghasilkan kelompok seperti "rendang", "nasi goreng", "gyoza", dan "ramen", pengelompokkan dapat mengidentifikasi kelompok seperti "masakan Indonesia" dan "masakan Jepang".
Neural networks adalah seperangkat algoritma yang mensimulasikan aktivitas otak manusia. Metode data mining ini sangat berguna dalam aplikasi pengenalan pola kompleks yang melibatkan Deep Learning, yaitu cabang dari Machine Learning yang lebih maju.
Melalui metode analisis prediktif, informasi historis untuk membangun model grafis atau matematis akan dimanfaatkan untuk memperkirakan hasil di masa yang akan datang. Metode ini bertujuan untuk mendukung angka yang tidak diketahui di masa depan berdasarkan data yang ada saat ini.
Baca Juga: Manajemen Data: Pengertian, Contoh, Serta Tujuannya dalam Perkembangan Bisnis
Berikut ini adalah cara organisasi dan perusahaan di beberapa industri menggunakan data mining sebagai bagian dari aplikasi analitik.
Bank dan perusahaan kartu kredit menggunakan alat data mining untuk membangun model risiko keuangan, mendeteksi transaksi penipuan, serta memeriksa aplikasi pinjaman dan kredit. Data mining juga memainkan peran kunci dalam pemasaran dan mengidentifikasi peluang penjualan potensial dengan pelanggan yang sudah ada.
Layanan streaming seperti YouTube atau Spotify melakukan data mining untuk menganalisis apa yang ditonton atau didengarkan oleh penggunanya. Data tersebut kemudian dapat digunakan untuk membuat rekomendasi yang dipersonalisasi berdasarkan kebiasaan menonton dan mendengarkan setiap pengguna.
Data mining dapat digunakan untuk membantu dokter mendiagnosis kondisi medis, merawat pasien, serta menganalisis X-ray dan hasil pencitraan medis lainnya. Penelitian medis juga sangat bergantung pada penambangan data, Machine Learning, dan bentuk analitik lainnya.
Untuk mempelajari data mining dengan lebih mendalam, kamu bisa mengikuti kursus-kursus yang ada di GreatNusa. Ada banyak sekali kursus mengenai data yang dapat kamu ikuti, baik yang berbayar maupun gratis. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
