Home

  • Kabar Gembira, Kini Berlangganan Netray Bisa Melalui Gopay

    Kabar Gembira, Kini Berlangganan Netray Bisa Melalui Gopay

    Kemudahan dan kenyamanan pengguna menjadi hal yang penting bagi Netray. Oleh karena itu, Netray terus berupaya memperbaiki dan melakukan pembaharuan fitur secara berkala guna memahami kebutuhan pengguna. Kini Netray telah menyediakan alternatif pembayaran melalui GoPay. 

    Untuk menikmati fitur-fitur unggulan Netray, kamu hanya perlu membuat akun dan melakukan registrasi. Dengan berlangganan (subscribe), kamu dapat memilih fitur layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu sehingga akan lebih efektif dan ekonomis. Seperti apa langkah-langkahnya? Simak tutorial berikut.

    Cara Berlangganan Netray

    1.Masuk halaman Netray kemudian klik Register

    2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi.

    3. Pilih Trial untuk melakukan demo terlebih dahulu atau pilih Subscribe jika ingin langsung berlangganan.

    4. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, email, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik persetujuan kebijakan privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.

    5. Klik Next dan kamu akan dialihkan ke halaman berikut. Pilih layanan yang sesuai dengan kebutuhanmu (Add to cart)

    7. Pastikan pesananmu sudah sesuai (lihat bagian Order Summary). Kamu dapat mengubah jumlah keyword dan jangka waktu sesuai kebutuhan. Jika tidak, Netray akan otomatis menggunakan pengaturan standar (1 keyword dan 1 bulan). Kemudian klik Subscribe. Dengan mengeklik subscribe kamu dianggap setuju dengan Ketentuan Kebijakan Privasi Netray dan Syarat dan Ketentuan Netray.

    8. Kamu akan dialihkan ke halaman faktur yang berisi detail pesananmu dan berapa jumlah uang yang harus dibayar. Lalu klik Payment. Faktur ini juga akan otomatis dikirimkan ke emailmu.

    9. Klik Continue dan pilih cara pembayaran melalui GoPay. Klik Pay Now dan akan muncul Order ID beserta QR Code. Buka aplikasi Gojek atau aplikasi dompet digital lain. Scan QR code yang tertera pada layar monitor. Cek detail pembayaran di aplikasi lalu klik Pay. Masukan Pin dan transaksi kamu berhasil.

    11. Klik I Already Paid untuk memastikan bahwa kamu telah melakukan pembayaran. Lalu dalam beberapa detik, Netray akan membawamu pada halaman Dashboard.

    Selamat, fitur yang kamu beli telah aktif. Klik Create Topic untuk mulai membuat topikmu.

    Perlu kamu tahu bahwa setiap satu keyword hanya mengakomodasi satu kali pemrosesan data. Artinya, kamu tidak dapat mengubah atau mengganti keyword setelah mengeklik Create Topik. Jika kamu ingin lebih fleksibel, kamu dapat beralih ke paket premium Netray. Di paket premium kamu bebas mengubah atau mengganti keywordmu meski hanya memiliki satu slot keyword. Jika ada pertanyaan, silakan hubungi Kontak Netray.

  • Mau Coba Netray Secara Gratis, Ini Fitur yang Dapat Kamu Cicipi di Paket Trial

    Mau Coba Netray Secara Gratis, Ini Fitur yang Dapat Kamu Cicipi di Paket Trial

    Sejak Juli 2020 lalu, Media Monitoring Netray telah dibuka untuk pengguna mandiri. Media monitoring berbasis analisis big data dan kecerdasan buatan ini tak hanya mengakomodasi kepentingan bisnis dan korporasi, tetapi juga dapat digunakan untuk kepentingan perorangan, sebagai sumber penelitian. Netray juga menyediakan paket Trial untuk kamu yang ingin mencoba Netray secara gratis. Agar kamu dapat memanfaatkan fitur Netray Trial secara maksimal simak tutorial berikut ini.

    1. Masuk halaman Netray kemudian klik Register

    2. Lalu kamu akan dialihkan ke halaman registrasi. Pilih Trial untuk melakukan demo.

    3. Isi data diri (nama lengkap, nama pengguna, e-mail, password, dan nomor telepon). Pastikan semua data terisi dengan benar lalu klik Persetujuan Kebijakan Privasi dan konfirmasi bahwa kamu bukanlah bot.

    5. Klik Register untuk mendaftarkan akunmu pertama kali. Akun yang sudah pernah didaftarkan tidak bisa mendaftar kembali. Klik Login untuk masuk jika sudah punya akun.

    6. Buka email kamu untuk melihat link aktivasi yang dikirimkan Netray dan lakukan verifikasi akun. Berikut tampilan dashboard-mu setelah berhasil verifikasi.

    Untuk paket Trial, kamu hanya bisa mencoba fitur Twitter dan News. Instagram dan Facebook akan aktif apabila kamu telah meng-upgrade akunmu ke premium (Upgrade Membership) atau berlangganan Netray.

    7. Klik menu profil di pojok kanan lalu pilih Edit Profil. Lengkapi profilmu terlebih dahulu agar kamu dapat mengaktifkan fitur Twitter dan News. Jika sudah, klik Submit.

    8. Fitur monitoring Twitter dan News sudah aktif. Kamu dapat mulai memasukkan topik yang kamu inginkan.

    Lalu bagaimana cara membuat topik dan membaca data di dashboard Netray? Simak tips dan triknya berikut.

    Membuat Topik di Dashboard Netray (Trial)

    1. Klik menu Create Topic. Masukkan judul topikmu pada kolom Name kemudian masukkan keywords topikmu pada kolom Keyword. Kamu punya 2 slot keyword yang dapat kamu maksimalkan.

    Tips: Jangan menggunakan keyword yang terlalu umum karena akan menyulitkanmu dalam melakukan analisis (misal; penyakit, pemerintah, pandemi dsb). Gunakanlah keyword yang spesifik (misal; covid-19, psbb, atau nama brand). Akan tetapi, jangan terlalu spesifik (psbb di Bandung) karena data yang akan ditampilkan hanyalah data yang mengandung rangkaian kata tersebut. Alternatif terbaik adalah dengan memanfaatkan fitur penggabungan. Gunakan tanda && di antara dua kata yang wajib ada dalam data (misal psbb && bandung). Keyword ini akan lebih spesifik dan maksimal daripada keywordpsbb di bandung‘ (terlalu spesifik) ataupun ‘psbb’ saja atau ‘bandung‘ saja (akan menyangkut semua topik tentang pssb dan topik tentang bandung).

    2. Jika semua sudah lengkap terisi klik Save. Dalam beberapa detik, dashboard Netray akan muncul. Crawling data akan berjalan beberapa menit tergantung frekuensi kemunculan topik. Untuk paket Trial, Netray membatasi jumlah data maksimal hingga 2000 dengan periode seminggu ke belakang. Meskipun topik yang dicari mungkin mengandung banyak data, Netray akan berhenti setelah mengumpulkan jumlah tersebut.

    Fitur Apa Saja yang Dapat Diakses Ketika Mencoba Netray Trial?

    Kamu dapat mengakses semua fitur yang ada di menu Overview. Selanjutnya, Account Monitoring, Social Network Analysis, Reporting, dan Comparing hanya bisa kamu dapatkan apabila kamu melakukan upgrade ke premium.

    Nah, di Overview ini apa saja sih yang bisa ditampilkan Netray untuk kamu?

    1. Data Statistik : meliputi total Impression, Potential Reach, Account (Male or Female), Persebaran Perangkat, Total Tweets.
    2. Grafik Peak Time : frekunsi sebuah topik diperbincangkan dalam sebuah periode.
    3. Sentiment Trend : kurva untuk melihat perbandingan sentimen di tiap periode.
    4. Tweets : semua tweet yang berhubungan dengan kata kunci. Kamu dapat melihat lebih detail dengan mengeklik View All Tweets. Kamu juga dapat memfilter tweet mana yang ingin kamu lihat berdasarkan sentimen (negative/neutral/positive) atau berdasarkan urutan (paling populer, paling baru, hinga yang paling lawas). Jika ingin melihat tweet mana yang paling mempengaruhi perbincangan topik secara umum lakukan filter berdasarkan yang paling populer. Jika ingin melihat akun yang paling awal memperbincangkan topik gunakan filter Older. Ini akan berguna ketika kamu mencari tahu inisiator sebuah topik atau tagar yang sedang trending.
    5. Top Words : kosakata populer yang paling banyak muncul dalam tweet warganet. Kamu juga dapat mengeklik masing-masing kata untuk melihat apa saja tweet yang mengandung kata tersebut dalam topik terkait.
    6. Top Accounts : akun yang paling berpengaruh dalam perbincangan topik, baik berdasarkan pada impresi yang diperoleh (sort by Popular) atau berdasarkan frekuensi kemunculannya (sort by Count).
    7. Top Entitas : People, Organization, Facilities, Complains, Locations.
    8. Popular Media : video atau gambar populer yang berhubungan dengan kata kunci topik.

  • Kontroversi Revisi UU TNI: Kekhawatiran Selubungi Media dan Warganet TikTok

    Kontroversi Revisi UU TNI: Kekhawatiran Selubungi Media dan Warganet TikTok

    Revisi Undang-Undang Nomor 34 Tahun 2004 tentang Tentara Nasional Indonesia (TNI) tengah menjadi sorotan publik dan media. Salah satu perubahan utama adalah perluasan peran prajurit aktif TNI dalam pemerintahan, memungkinkan mereka menduduki lebih banyak jabatan di kementerian dan lembaga negara dibandingkan sebelumnya.

    Pada 18 Maret 2025, Komisi I DPR dan pemerintah sepakat membawa revisi ini ke rapat paripurna untuk disahkan. Kemudian pada 20 Maret 2025 RUU ini resmi disahkan sebagai undang-undang setelah mendapat persetujuan dalam rapat paripurna DPR. 

    Tiga poin utama revisi UU TNI meliputi: penambahan jumlah kementerian dan lembaga yang dapat ditempati prajurit aktif dari 10 menjadi 16, perpanjangan usia pensiun, serta penguatan peran TNI dalam operasi militer selain perang. Beberapa instansi yang masuk dalam daftar tersebut antara lain Kementerian Pertahanan, Badan Intelijen Negara (BIN), Badan Siber dan Sandi Negara, Lemhannas, SAR Nasional, BNN, dan Mahkamah Agung. 

    Lembaga dan Kementerian tersebut antara lain Kementerian Koordinator Bidang Politik dan Keamanan, Pertahanan Negara, Sekretaris Militer Presiden, Intelijen Negara, Sandi Negara, Lembaga Ketahanan Nasional, Dewan Pertahanan Nasional, Search and Rescue (SAR) Nasional, Narkotika Nasional, dan Mahkamah Agung. Kemudian setelah rencana revisi ini lembaga tambahannya yakni Badan Nasional Pengelola Perbatasan, Kementerian Kelautan dan Perikanan, Badan Nasional Penanggulangan Bencana, Badan Nasional Penanggulangan Terorisme, Badan Keamanan Laut, Kejaksaan Republik Indonesia.

    Gambar 1. Statistik pemberitaan revisi UU TNI

    Netray memantau pemberitaan media online selama sepekan terakhir dengan kata kunci ‘RUU TNI’ dari tanggal 14 – 20 Maret 2-25. Hasilnya, ditemukan 1.132 artikel dari 122 media. Kemudian untuk mengetahui topik apa yang mendominasi selama sepekan pemantauan Netray menggunakan fitur Hot Issue.

    Gambar 2. Hot Topics dalam isu revisi UU TNI

    Seperti yang terlihat pada grafik di atas, nama momen pengesahan RUU ini pada rapat paripurna DPR menjadi yang paling banyak disorot media. Khususnya sorotan tertuju pada Utut Adianto memperoleh porsi pemberitaan yang cukup besar. Utut adalah Ketua Komisi I DPR RI sekaligus Ketua Panja RUU TNI. Utut yang mengarahkan jalannya pembahasan revisi UU TNI berperan penting dalam menyampaikan laporannya terkait pembahasan tingkat 1 RUU TNI sekaligus menanyakan persetujuan anggota terkait RUU tersebut menjadi UU. Dari kemunculan nama tersebut dapat disimpulkan bahwa media massa cukup masif memberitakan proses pengesahan RUU TNI ini. Kabar ini seperti yang dituliskan dari Tribun Bengkulu dan Suara

    Gambar 3. Sampel berita

    Aksi Penolakan Revisi UU TNI dari Mahasiswa dan Masyarakat

    Pada grafik Hot Issue terlihat kata aksi massa muncul cukup menonjol. Ini imbas dari pengesahan RUU TNI yang dilakukan secepat kilat dan tidak melibatkan rakyat. Mahasiswa hingga masyarakat Indonesia ramai-ramai berdemo di berbagai daerah.

    Gambar 4. Sampel berita aksi demo

    Salah satunya dari Universitas Trisakti. Mereka sudah menggelar aksi sejak Rabu, 19 Februari 2025 di depan Gedung DPR RI. Mahasiswa Trisakti dengan tegas menyatakan tuntutan mereka terhadap revisi UU TNI. Mereka menolak seluruh rancangan revisi undang-undang tersebut dan mendesak pencopotan serta penghentian penempatan perwira aktif TNI-Polri dalam jabatan sipil saat ini. Selain itu, mereka menuntut terwujudnya supremasi sipil serta mendesak pemerintah untuk tidak sekadar menyampaikan agenda reformasi, tetapi benar-benar menjalankannya. Mahasiswa juga menolak segala bentuk militerisasi dalam pemerintahan sipil dan menuntut komitmen pemerintah dalam menjaga nilai-nilai demokrasi serta hak asasi manusia (HAM).

    Gambar 5. Sampel berita aksi demo

    Bahkan sebelumnya, pada hari Selasa (18/03) mahasiswa di Makassar telah melakukan unjuk rasa. Sejumlah mahasiswa yang tergabung dalam Gerakan Aktivis Mahasiswa (GAM) Makassar menggelar aksi unjuk rasa di Jalan AP Pettarani pada pukul 14.00 WITA untuk menolak revisi Undang-Undang (RUU) TNI yang tengah dibahas di DPR RI. Ketua GAM, La Ode Ikra Pratama, menyampaikan bahwa pembahasan RUU ini dilakukan secara tertutup di sebuah hotel, yang menurut mereka sangat merugikan masyarakat. Para aktivis mahasiswa di Makassar menilai revisi ini berpotensi mengembalikan konsep dwifungsi ABRI seperti pada masa Orde Baru, sehingga dianggap sebagai ancaman serius bagi demokrasi di Indonesia.

    Gambar 6. Sampel berita aksi demo

    Tak hanya mahasiswa, civitas akademika dan dosen di Yogyakarta turut menunjukkan keresahannya. Seperti UGM menggelar aksi penolakan RUU TNI pada 18 Maret 2025 di Balairung. Dosen FH UGM, Herlambang P. Wiratraman, dalam orasinya menegaskan bahwa revisi UU TNI berisiko mengikis supremasi sipil dan membuka ruang bagi militer di pemerintahan.

    Gambar 7. Sampel berita aksi demo

    Demo semakin memanas jelang hari pengesahan RUU TNI pada 20 Maret 2025. Bahkan para demonstran ada yang memulai protesnya sejak dini hari. Demonstran ini berasal dari Koalisi Masyarakat Sipil, mahasiswa, dan warga sipil menutup Gerbang Pancasila di belakang gedung DPR RI sejak Kamis (20/3/2025) dini hari. Mereka mendirikan tenda dan bermalam sebagai aksi penolakan terhadap pengesahan RUU TNI dalam rapat paripurna. Hal in seperti yang tampak diberitakan IDNTimes.

    Berbagai aksi penolakan juga muncul di kota-kota besar di Indonesia seperti Medan, Padang, Bengkulu, Yogyakarta, Malang, Bali, Kalimantan Timur dan lainnya. Aktivis Aksi Kamisan di Medan menggelar demo menolak revisi UU TNI yang disahkan DPR RI pada Kamis (20/3/2025). Mereka berorasi di Lapangan Merdeka, membawa spanduk, bahkan membuang jaket loreng TNI. Nikita Situmeang menilai revisi ini sebagai langkah mundur reformasi militer karena membuka kembali ruang bagi dwifungsi TNI, mengancam supremasi sipil, serta mengabaikan reformasi peradilan militer yang masih memberi impunitas bagi anggota TNI.

    Gambar 8. Sampel berita aksi demo

    Lalu ada puluhan mahasiswa Bengkulu menggelar demo di depan DPRD Provinsi Bengkulu, Kamis (20/3/2025), menolak RUU TNI yang dinilai mencederai wewenang TNI. Mereka membakar ban dan membentangkan spanduk foto korban HAM sebagai bentuk protes. Massa juga mengkritik DPR dan pemerintah karena dianggap menyelesaikan revisi UU TNI secara terburu-buru tanpa transparansi dan partisipasi publik.

    Gambar 9. Sampel berita aksi demo

    Demo penolakan pengesahan RUU TNI berlangsung ricuh di berbagai daerah, termasuk Jakarta dan Semarang. Di Senayan, Jakarta, massa aksi merobohkan pagar Gedung MPR/DPR pada Kamis (20/3/2025) dan membakar ban di depan gedung sebagai bentuk protes. Sambil berorasi, mereka mengecam keputusan yang dianggap merugikan.

    Kericuhan ini juga menyebabkan beberapa mahasiswa Universitas Indonesia (UI) terluka. Koordinator Bidang Sosial Politik BEM FH UI, Muhammad Bagir Shadr, mengungkapkan bahwa tiga mahasiswa harus dilarikan ke RS Tarakan dan RS Pelni untuk mendapatkan perawatan. Salah satu di antaranya bahkan sempat tidak sadarkan diri sebelum akhirnya siuman. Bagir menjelaskan bahwa insiden terjadi saat para mahasiswa berusaha masuk ke gedung DPR secara damai, namun mereka justru mendapat respons represif dari aparat kepolisian, termasuk pemukulan dengan pentungan.

    Gambar 10. Sampel berita aksi demo

    Batas Usia Pensiun yang tercantum dalam revisi UU TNI juga cukup banyak menjadi bahasan media massa. Tepatnya pada pasal 53 yang mengatur perpanjangan usia pensiun prajurit. Bintara dan tamtama pensiun di usia 55 tahun, perwira hingga kolonel di 58 tahun, sementara perwira tinggi bintang empat bisa bertugas hingga 63 atau maksimal 65 tahun. Ketua DPR Puan Maharani menyebut perubahan ini sebagai bentuk keadilan dalam masa bakti prajurit. Hal ini seperti yang dituliskan portal Tribun News pada gambar di bawah.

    Gambar 11. Sampel berita batas usia

    Kekhawatiran Publik terhadap Kembalinya Dwifungsi TNI

    Hal yang paling dikhawatirkan publik dari revisi UU TNI adalah kembalinya dwifungsi TNI/ABRI. Dwifungsi TNI merupakan konsep yang memberi militer dua peran yakni menjaga keamanan dan terlibat dalam politik serta pemerintahan yang pernah terjadi pada masa Orde Baru. Salah satunya dari Komisi Nasional Hak Asasi Manusia. Komisioner Komnas HAM Saurlin P. Siagian, ia menyatakan RUU TNI berpotensi mengembalikan dwifungsi dan militerisme. Saurlin menyampaikan bahwa kajian Komnas HAM menemukan beberapa masalah, di antaranya perluasan kewenangan TNI dalam penegakan hukum yang bertentangan dengan prinsip demokrasi dan berisiko menimbulkan pelanggaran HAM. Selain itu, usulan perubahan terkait perluasan jabatan sipil bagi prajurit aktif dianggap bertentangan dengan reformasi TNI dan dapat menciptakan ambiguitas dalam penegakan hukum.

    Gambar 12. Sampel berita dwifungsi

    Kemudian dari sisi pemerintahan, terdapat Anggota DPD RI, Hilmy Muhammad yang mengkritik pengesahan RUU TNI karena dinilai mengancam demokrasi dan reformasi militer. Ia menyoroti potensi kembalinya dwifungsi TNI yang dapat mengaburkan batas antara peran militer dan sipil, serta merugikan pembangunan daerah dengan menempatkan aktor militer dalam pemerintahan sipil. Hal ini dikhawatirkan akan menggeser kebijakan dari kebutuhan masyarakat ke pendekatan keamanan.

    Gambar 13. Sampel berita dwifungsi

    Meski demikian pemerintah cukup yakin bahwa UU TNI ini tidak akan menimbulkan diwfungsi. Hal ini seperti yang diungkapkan Ketua DPR Puan Maharani. Puan menegaskan bahwa tiga pasal dalam RUU TNI, termasuk kedudukan TNI, usia pensiun, dan jabatan sipil prajurit aktif, telah dibahas dengan masyarakat tanpa pelanggaran. Ia juga menepis kekhawatiran bahwa revisi ini akan menghidupkan kembali dwifungsi ABRI.

    Gambar 14. Sampel berita dwifungsi

    Hal serupa diungkapkan Menkopolkam Budi Gunawan. Ia menegaskan bahwa revisi UU TNI tidak bertujuan mengembalikan dwifungsi ABRI, melainkan memperjelas batasan jabatan TNI di kementerian dan lembaga. Ia menyebut revisi ini menyesuaikan peran TNI dengan perkembangan zaman serta memperkuat profesionalisme dalam pertahanan.

    Gambar 15. Top portal berita dengan topik revisi UU TNI

    Media yang paling aktif memberitakan isu ini adalah Tribun News, yang telah menerbitkan 173 artikel terkait. Di posisi kedua, CNN Indonesia mengikuti dengan 134 artikel, sementara Portal Suara menyusul dengan 53 artikel.

    Opini Warganet TikTok 

    Gambar 16. Statistik unggahan TikTok revisi UU TNI

    Netray juga memantau media sosial TikTok untuk menjaring opini pubilk terhadap isu ini. Dengan menggunakan kata kunci  ruu tni, revisi uu tni, dan ruutni dengan perioe pemantauan yang sama. Hasilnya, sebanyak 231 unggahan video TikTok muncul dari dari 191 pengguna membahas topik ini.

    Gambar 17. Intensitas unggahan TikTok

    Intensitas unggahan video pada awal periode pemantauan belum terlalu banyak baru pada 17 Maret terlihat peningkatan signifikan. Pada hari tersebut banyak unggahan yang membahas soal rapat revisi UU TNI di Fairmont Hotel. Hari-hari setelahnya unggahan semakin meningkat dan memuncak pada 20 Maret sebanyak 86 unggahan muncul pada hari pengesahan UU TNI.

    Gambar 18. Impresi user TikTok topik revisi UU TNI

    Unggahan terpopuler datang dari akun @Profesor A.I yang terlihat menampilkan animasi buatan AI mengenai burung garuda yang sakit ditemani harimau, gajah dan orangutan. Garuda tersebut terlihat sering dikendarai tikus-tikus dengan menggunakan rantai. Ketika sang garuda sakit, tikus-tikus tersebut sibuk berkumpul menyembah raja tikus. Unggahan ini sebagai sindiran simbolik Indonesia yang sedang mengalami krisis serta para koruptor yang menguntungkan kepentingan diri sendiri yang diambil dari negara.

    Gambar 20. Opini @profesor.ai

    Kemudian unggahan populer selanjutnya berasal dari akun Axel @acjoo. Ia terlihat membuat konten bersama Andovi Da Lopez. Ia berpendapat bahwa pada 20 Maret 2025 ada peraturan baru yang bisa mempersulit rakyat dan rakyat harus mematuhi aturan ini. Pasal yang berpotensi menjadi masalah adalah pasal 7 ayat 2, bahwa tentara boleh ikut campur urusan internet jika ada yang dianggap berbahaya. Masalahnya tidak ada patokan jelas apa yang membuat negara dalam bahaya dan bisa disalahgunakan pemerintah supaya mereka jadi anti-kritik. Dan yang rapat pembahasan tersebut dilakukan diam-diam di Hotel Fairmont, Jakarta dalam sistem kebut semalam. Hingga publik tak bisa mengakses draft revisi UU TNI tersebut menunjukan tak ada transparansi dari pemerintah dalam merevisi UU.

    Gamabr. 21. Opini @axel

    Opini warganet selanjutnya datang dari @virdindach_. Ia tak mengatakan apa-apa hanya menunjukan ekspresi sedih dan galau atas disahkannya revisi UU TNI. Ia hanya menyematkan emotikon mawar layu yang menandakan kesedihan dan kekecewan yang tentu ditujukan kepada pemerintah Indonesia. Unggahannya ini berhasil meraih 108,6 ribu likes, 2,6 ribu komentar, dan dibagikan ulang sebanyak 5,3 ribu kali.

    Gambar 22. Opini @virdindach

    Akun @detik.com juga berhasil menduduki peringkat keempat populer. Berita yang berhasil menarik perhatian warganet adalah terkait perwakilan KontraS yang menggeruduk rapat Komisi I DPR RI. Mereka tampak berteriak sambil meminta rapat dihentikan karena dilakukan secara diam-diam dan tertutup. Unggahan ini berhasil menarik perhatian warganet dengan 160.8ribu likes, 7.5ribu komentar  dan dibagikan ulang 4ribu kali

    Gambar 23. Unggahan @detik.com

    Sedangkan akun @hidden.cam7 tampak berbeda ia justru sangat mendukung UU TNI disahkan. Dalam unggahannya ia menulis bahwa RUU TNI harus disahkan bagaimanapun cara dan prosesnya dan yang terpenting adalah hasil akhirnya. Opini yang bertentangan dengan dominasi publik ini mampu meraih 162,7 ribu likes,  10.1ribu komentar, dan dibagikan ulang  2.7 ribu kali. 

    Revisi UU TNI 2025 akhirnya disahkan DPR pada 20 Maret 2025 setelah menuai berbagai penolakan. Publik, terutama mahasiswa dan akademisi, menolak karena dianggap membuka peluang dwifungsi TNI dan militerisasi sipil. Namun pemerintah membantah kekhawatiran ini. Sementara itu, di TikTok, mayoritas warganet mengkritik proses pengesahan yang dianggap terburu-buru dan minim transparansi. Mereka menilai revisi ini sebagai langkah mundur bagi demokrasi.

    Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di analysis.netray.id. Untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.

    Editor: Ananditya Paradhi

  • API dalam AI, Kunci di Balik AI yang Kita Gunakan Sehari-hari

    API dalam AI, Kunci di Balik AI yang Kita Gunakan Sehari-hari

    Setiap hari, tanpa kita sadari, manusia berinteraksi dengan kecerdasan buatan (AI). Seperti saat bertanya kepada Google Assistant tentang cuaca hari ini, menerima rekomendasi lagu dari Spotify, atau menggunakan fitur pengenalan wajah untuk membuka ponsel. Di balik pengaplikasian AI yang beragam ini, ada teknologi canggih yang bekerja di balik layar untuk membuat semua itu berjalan lancar. 

    Salah satu elemen kunci yang memungkinkan teknologi AI berfungsi dengan lancar adalah API (Application Programming Interface). API dalam AI berperan sebagai jembatan yang menghubungkan berbagai aplikasi, perangkat, dan sistem dengan teknologi AI, sehingga pengguna dapat merasakan manfaat kecerdasan buatan dengan mudah.

    Apa Itu API dalam AI? Definisi dan Fungsi

    API, atau Application Programming Interface, adalah sebuah perantara yang memungkinkan dua sistem atau aplikasi berkomunikasi satu sama lain. API dalam AI berfungsi sebagai “jembatan” yang menghubungkan berbagai perangkat lunak sehingga bisa bertukar data atau menjalankan perintah tertentu tanpa harus mengetahui detail internal dari sistem yang terhubung. 

    Untuk memahami konsep API dalam AI dengan lebih sederhana, bayangkan API seperti pelayan di restoran. Ketika Anda ingin memesan makanan, Anda memberikan pesanan kepada pelayan (API), yang kemudian menyampaikan permintaan Anda ke dapur (server atau sistem lain). Setelah makanan siap, pelayan akan membawanya kembali kepada Anda. Dalam hal ini, API bertindak sebagai penghubung antara pengguna dan sistem yang menyediakan layanan atau data.

    api dalam ai
    Gambar 1. Ilustrasi API

    API dalam AI memiliki beberapa fungsi utama yang penting dalam dunia teknologi, antara lain:

    1. Memungkinkan Integrasi Antar Sistem – API dalam AI memungkinkan aplikasi berbeda untuk saling berkomunikasi tanpa harus membangun ulang fitur yang sudah ada.
    2. Mempercepat Pengembangan Aplikasi – Developer dapat menggunakan API dalam AI yang sudah tersedia daripada membangun fitur dari awal.
    3. Menghubungkan Layanan Pihak Ketiga – API dalam AI memungkinkan aplikasi untuk memanfaatkan layanan eksternal seperti pembayaran online, peta digital, atau analisis data AI.

    Dengan API dalam AI, pengembang tidak perlu membangun seluruh sistem dari nol. Mereka cukup menggunakan API yang sudah tersedia untuk menghubungkan aplikasi mereka dengan layanan lain, sehingga mempercepat pengembangan dan meningkatkan efisiensi.

    Cara Kerja API dalam AI 

    API dalam AI bekerja dengan cara menghubungkan dua sistem yang berbeda sehingga dapat saling berkomunikasi dan bertukar data. Proses ini biasanya melibatkan mekanisme request (permintaan) dan response (tanggapan), di mana satu sistem mengirimkan permintaan melalui API dalam AI, dan API meneruskannya ke sistem lain yang akan memprosesnya sebelum memberikan respons kembali.

    API dalam AI memiliki mekanisme dasar, yakni Request dan Response. Berikut adalah ilustrasi cara kerja API dalam beberapa langkah:

    1. Client (Pengguna/Aplikasi) mengirimkan permintaan ke API dalam AI dengan format yang telah ditentukan, misalnya permintaan untuk mengambil data cuaca dari suatu layanan.
    2. API dalam AI menghubungkan client dengan server yang memiliki data atau layanan yang diminta. API dalam AI akan meneruskan permintaan ini ke sistem yang sesuai.
    3. Server memproses permintaan tersebut, mencari data yang dibutuhkan, atau menjalankan perintah yang diberikan.
    4. Server mengirimkan respons kembali melalui API dalam AI, biasanya dalam format seperti JSON atau XML, yang kemudian diterima oleh client.
    5. Client menampilkan atau menggunakan data tersebut, misalnya menampilkan informasi cuaca kepada pengguna dalam aplikasi.

    Jenis-Jenis API dalam AI

    Beberapa jenis API di bawah ini adalah API yang populer untuk disandingkan dengan teknologi kecerdasan buatan. Ada yang berbasis web hingga memiliki efisiensi tinggi.

    • REST (Representational State Transfer) API berbasis web yang menggunakan protokol HTTP dengan metode seperti GET, POST, PUT, dan DELETE. REST bersifat ringan dan fleksibel, banyak digunakan dalam layanan seperti Google Maps dan OpenWeather.
    • SOAP (Simple Object Access Protocol) API berbasis XML dengan standar keamanan tinggi, sering digunakan dalam layanan perbankan dan enterprise. Meskipun lebih kompleks, SOAP lebih aman untuk memproses data sensitif.
    • GraphQL API yang memungkinkan client meminta data secara spesifik, mengurangi pengambilan data yang tidak diperlukan. Lebih fleksibel dan efisien, digunakan oleh Facebook dan aplikasi modern lainnya.

    Contoh Ilustrasi Cara Kerja API

    Sebagai contoh, jika seseorang ingin mencari informasi cuaca melalui aplikasi smartphone:

    1. Aplikasi cuaca mengirimkan permintaan ke API penyedia layanan cuaca, seperti OpenWeather.
    2. API meneruskan permintaan tersebut ke server penyedia layanan untuk mencari data yang relevan.
    3. Server mengirimkan respons dalam bentuk JSON berisi informasi seperti suhu, kelembaban, dan kondisi cuaca.
    4. API menyampaikan respons ini kembali ke aplikasi cuaca.
    5. Aplikasi menampilkan informasi cuaca kepada pengguna dalam bentuk yang mudah dibaca.

    Dengan cara kerja yang sistematis ini, API memungkinkan berbagai aplikasi dan layanan digital untuk bekerja secara efisien tanpa harus membangun sistem dari nol, sehingga mempercepat inovasi dalam dunia teknologi.

    Gambar 2. Ilustrasi API

    Peran API dalam AI dalam Kecerdasan Buatan 

    API dalam AI memiliki peran penting dalam perkembangan dan penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam berbagai aspek kehidupan. Dengan API dalam AI, teknologi AI dapat diintegrasikan ke dalam berbagai aplikasi dan layanan tanpa harus membangun model AI dari nol. Berikut beberapa peran utama API dalam kecerdasan buatan:

    1. Mempermudah Akses ke Model AI

    API memungkinkan pengembang untuk menggunakan kecerdasan buatan yang sudah dikembangkan oleh perusahaan teknologi besar tanpa harus memahami detail kompleks algoritma di baliknya. Misalnya, API dari OpenAI, Google AI, dan IBM Watson menyediakan akses ke model AI canggih seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan visi komputer.

    2. Memungkinkan Analisis Data yang Cepat dan Akurat

    Dalam banyak industri, API dalam AI digunakan untuk menganalisis data dalam jumlah besar dengan cepat dan akurat. Contohnya, API AI dalam bidang kesehatan dapat menganalisis hasil pemindaian medis untuk mendeteksi penyakit lebih dini, sementara dalam e-commerce, AI digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan dan memberikan rekomendasi produk yang lebih relevan.

    3. Mendukung Pengenalan Suara dan Gambar

    API dalam AI memungkinkan fitur pengenalan suara dan gambar yang semakin banyak digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Contohnya, Google Speech-to-Text API memungkinkan konversi suara menjadi teks, sedangkan Google Vision API dapat mengenali objek dan teks dalam gambar. Teknologi ini diterapkan dalam asisten virtual, sistem keamanan berbasis wajah, dan aplikasi pencarian berbasis gambar.

    4. Meningkatkan Pengalaman Pengguna melalui Chatbot dan Asisten Virtual

    Chatbot dan asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan ChatGPT menggunakan API untuk menghubungkan pengguna dengan kecerdasan buatan yang memahami dan merespons percakapan secara alami. API NLP (Natural Language Processing) membantu chatbot memahami konteks dan memberikan respons yang lebih relevan dan manusiawi.

    5. Mengotomatiskan dan Mengoptimalkan Proses Bisnis

    Banyak perusahaan menggunakan API berbasis AI untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya dilakukan secara manual, seperti analisis dokumen, penerjemahan bahasa, dan deteksi penipuan dalam transaksi keuangan. Dengan menggunakan AI melalui API, bisnis dapat meningkatkan efisiensi dan mengurangi biaya operasional.

    Contoh API yang Sering Digunakan dalam AI

    Berbagai API berbasis kecerdasan buatan telah dikembangkan untuk mendukung berbagai aplikasi dalam kehidupan sehari-hari. Berikut beberapa contoh API dalam AI yang banyak digunakan:

    • Google Cloud AI API
      API ini menyediakan berbagai layanan berbasis AI, seperti Vision AI untuk analisis gambar, Speech-to-Text untuk konversi suara ke teks, dan Natural Language API untuk analisis bahasa. Banyak digunakan dalam aplikasi pencarian, asisten virtual, dan pemrosesan data teks.
    • IBM Watson API
      Salah satu API AI terkemuka yang menawarkan layanan seperti Watson Assistant untuk chatbot cerdas, Watson Discovery untuk analisis dokumen, dan Watson Visual Recognition untuk identifikasi objek dalam gambar. Banyak digunakan di bidang bisnis dan kesehatan.
    • OpenAI API (ChatGPT & DALL·E)
      API ini digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dan pembuatan konten berbasis AI. ChatGPT API memungkinkan integrasi chatbot pintar ke dalam aplikasi, sementara DALL·E API digunakan untuk menghasilkan gambar berdasarkan teks.
    • Amazon AI (AWS AI Services)
      Amazon menyediakan berbagai API AI melalui layanan AWS, seperti Amazon Rekognition untuk analisis gambar dan video, Amazon Polly untuk mengubah teks menjadi suara, dan Amazon Lex untuk chatbot berbasis NLP.
    • Microsoft Azure AI API
      API ini mencakup layanan seperti Azure Cognitive Services, yang mencakup pengenalan wajah, analisis sentimen, dan penerjemahan bahasa secara otomatis. Banyak digunakan dalam aplikasi bisnis dan pengembangan perangkat lunak.

    API dalam AI memungkinkan pengembang dan perusahaan untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam aplikasi mereka tanpa harus membangun model AI dari nol, sehingga mempercepat inovasi dan meningkatkan efisiensi teknologi.

    Gambar 3. Ilustrasi Keuntungan API

    Keuntungan Menggunakan API dalam AI

    API dalam AI mempermudah integrasi teknologi AI ke dalam berbagai aplikasi tanpa perlu membangun model dari nol. Berikut adalah beberapa keuntungannya:

    1. Menghemat Waktu dan Biaya Pengembangan

    Dengan API, pengembang bisa langsung menggunakan model AI yang sudah tersedia tanpa harus melakukan riset dan pelatihan dari awal, sehingga lebih hemat waktu dan biaya.

    1. Mudah Diintegrasikan ke Berbagai Aplikasi

    API AI dapat digunakan di berbagai platform dan bahasa pemrograman, memudahkan integrasi ke chatbot, aplikasi mobile, atau sistem layanan pelanggan.

    1. Akses ke Teknologi AI Terkini

    Penyedia API terus memperbarui teknologi mereka, sehingga pengguna dapat memanfaatkan inovasi terbaru tanpa perlu melakukan pengembangan sendiri.

    1. Skalabilitas yang Lebih Baik

    API berbasis cloud memungkinkan bisnis menyesuaikan skala penggunaan AI sesuai kebutuhan tanpa harus menambah infrastruktur sendiri.

    1. Mendukung Otomasi dan Efisiensi

    Berbagai tugas seperti analisis teks, pemrosesan gambar, dan deteksi anomali dapat diotomatisasi, meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja.

    1. Meningkatkan Pengalaman Pengguna

    API AI memungkinkan pengalaman yang lebih personal, seperti rekomendasi produk atau konten berdasarkan preferensi pengguna.

    1. Mempermudah Pengambilan Keputusan Berbasis Data

    API membantu menghubungkan kecerdasan buatan (AI) dengan berbagai aplikasi, sehingga teknologi ini bisa digunakan dengan lebih mudah dan cepat. Dengan API, pengembang tidak perlu membuat AI dari nol, sehingga lebih hemat waktu dan biaya.

    Sebagai pengembang teknologi kecerdasan buatan, Netray juga menyediakan API bagi siapapun yang ingin mengintegrasikan AI ke dalam aplikasi dunia nyata tanpa harus khawatir tentang penskalaan algoritma atau harus mempelajari detail algoritma machine learning. Kunjungi laman Netray Artificial Intelligence guna menemukan informasi yang Anda butuhkan.

    Editor: Ananditya Paradhi

  • Regulasi dan Edukasi AI Generatif bagi Anak Usia Sekolah

    Regulasi dan Edukasi AI Generatif bagi Anak Usia Sekolah

    Regulasi dan edukasi AI generatif menjadi hal krusial seiring dengan berkembangnya kecerdasan buatan dalam dunia pendidikan. AI generatif diketahui memberi manfaat yang banyak bagi proses belajar mengajar. Dengan tools yang tepat, guru bisa menciptakan materi pembelajaran yang lebih kreatif dan menarik menggunakan video, gambar, dan animasi atau membuat soal latihan, kuis, dan simulasi yang disesuaikan dengan materi pelajaran. 

    Bagi siswa, AI generatif membantu memahami materi pelajaran, memberikan sumber referensi tambahan, hingga menghasilkan jawaban atas soal-soal akademik. Namun, tanpa regulasi yang jelas dan edukasi yang memadai, AI generatif bisa menjadi bumerang bagi perkembangan intelektual siswa, terutama mereka yang masih berada di jenjang sekolah dasar hingga menengah atas. Maka dari itu penting untuk memikirkan regulasi dan edukasi AI generatif baik saat ini atau ke depannya.

    AI Generatif dalam Pendidikan: Manfaat dan Risiko

    Sebelum membahas dampak buruk dari penyalahgunaan AI generatif bagi perkembangan siswa didik akibat kurangnya regulasi dan edukasi AI generatif, kita simak terlebih dulu banyak manfaat penggunaan AI dalam dunia pendidikan jika digunakan dengan bijak. Beberapa manfaatnya antara lain:

    1. Membantu Pemahaman Materi AI dapat digunakan sebagai alat bantu bagi siswa untuk memahami konsep-konsep yang sulit. Misalnya, AI bisa menjelaskan konsep matematika atau ilmu pengetahuan dengan cara yang lebih interaktif dan mudah dipahami.
    2. Memberikan Referensi Tambahan AI generatif dapat digunakan untuk mencari referensi tambahan yang relevan dengan topik pembelajaran. Hal ini dapat memperkaya wawasan siswa dan membantu mereka memahami suatu topik secara lebih komprehensif.
    3. Meningkatkan Kreativitas Dalam bidang seni dan literasi, AI bisa menjadi alat bantu yang memicu kreativitas siswa dalam menulis, menggambar, atau membuat musik.

    Namun, di balik manfaat tersebut, terdapat risiko yang perlu diwaspadai, seperti:

    1. Ketergantungan Berlebihan pada AI Jika siswa terbiasa menggunakan AI untuk menyelesaikan soal-soal tanpa memahami konsepnya, mereka akan kehilangan kemampuan berpikir kritis dan analitis. Hal ini dapat menghambat perkembangan kognitif mereka.
    2. Penyalahgunaan dalam Penilaian Akademik AI bisa digunakan untuk mengerjakan tugas-tugas akademik tanpa usaha nyata dari siswa. Hal ini berpotensi merusak sistem evaluasi dan pembelajaran di sekolah.
    3. Kesalahan Informasi AI generatif tidak selalu menghasilkan jawaban yang benar. Jika siswa tidak memiliki dasar pengetahuan yang kuat, mereka bisa menerima informasi yang salah tanpa menyadarinya.

    Kasus yang Menggambarkan Pentingnya Regulasi dan Edukasi AI Generatif

    Salah satu contoh nyata dibutuhkannya regulasi dan edukasi AI generatif adalah kasus yang terjadi di beberapa negara, ketika siswa mulai menggunakan AI generatif seperti ChatGPT untuk mengerjakan tugas sekolah tanpa benar-benar memahami materinya. Di Amerika Serikat, beberapa universitas dan sekolah menengah atas telah melaporkan peningkatan kasus plagiarisme dan tugas-tugas yang dikerjakan sepenuhnya oleh AI. Hal ini memicu perdebatan tentang bagaimana institusi pendidikan harus menanggapi fenomena ini.

    Di Korea Selatan, pemerintah bahkan mengeluarkan peraturan bagi sekolah untuk membatasi penggunaan AI dalam lingkungan akademik dan mengembangkan sistem deteksi penggunaan AI dalam tugas-tugas sekolah. Ini menunjukkan bahwa tanpa regulasi yang jelas, AI bisa dengan mudah disalahgunakan dan menghambat perkembangan intelektual siswa.

    Kasus lain terjadi di Inggris, seorang siswa ketahuan menggunakan AI generatif untuk menulis esai yang kemudian mendapatkan nilai tinggi. Setelah diselidiki, guru menemukan bahwa siswa tersebut tidak memahami isi dari esainya sendiri. Hal ini menegaskan bahwa tanpa edukasi yang tepat, siswa bisa tergoda untuk menggunakan AI sebagai jalan pintas tanpa memperoleh manfaat pembelajaran yang seharusnya.

    Regulasi yang Dibutuhkan dalam Penggunaan AI dalam Pendidikan

    Untuk menghindari penyalahgunaan AI dalam pendidikan, diperlukan regulasi yang jelas dan komprehensif yang mengatur penggunaan teknologi ini secara bertanggung jawab. Beberapa langkah yang dapat diambil antara lain:

    1. Menetapkan Batasan Penggunaan AI dalam Pembelajaran AI dapat digunakan sebagai alat bantu dalam memahami konsep, tetapi tidak boleh digunakan sebagai pengganti proses berpikir siswa. Sekolah perlu menetapkan aturan yang melarang penggunaan AI dalam ujian dan tugas-tugas tertentu.
    2. Mengembangkan Pedoman Penggunaan AI di Sekolah Pemerintah dan institusi pendidikan perlu menyusun pedoman yang mengatur bagaimana AI dapat digunakan dalam proses belajar-mengajar. Pedoman ini harus mencakup etika penggunaan AI serta batasan dalam penggunaannya.
    3. Mengintegrasikan AI ke dalam Kurikulum secara Bertanggung Jawab AI sebaiknya diajarkan sebagai bagian dari kurikulum untuk membantu siswa memahami cara kerja teknologi ini. Dengan demikian, siswa tidak hanya menjadi pengguna pasif tetapi juga memiliki pemahaman kritis terhadap AI.
    4. Meningkatkan Kesadaran Guru dan Orang Tua Guru dan orang tua memiliki peran penting dalam mengawasi penggunaan AI oleh siswa. Mereka harus diberikan edukasi mengenai potensi dan risiko AI agar dapat membimbing anak-anak dalam menggunakan teknologi ini secara bijak.

    Edukasi AI yang Perlu Diterapkan di Sekolah

    Selain regulasi, edukasi tentang AI juga harus ditingkatkan agar civitas akademika memahami potensi, tantangan, dan dampak yang mungkin timbul dari perkembangan teknologi ini. Beberapa langkah yang bisa diambil antara lain:

    1. Mengintegrasikan AI dalam Kurikulum Pendidikan: Materi tentang kecerdasan buatan perlu diajarkan sejak dini dalam mata pelajaran teknologi atau informatika. Kurikulum harus mencakup konsep dasar AI, etika penggunaannya, serta aplikasinya dalam berbagai bidang.
    2. Mendorong Pemikiran Kritis terhadap AI: Siswa harus diajarkan untuk tidak menerima informasi dari AI secara mentah-mentah. Mereka perlu dilatih untuk memverifikasi informasi dan memahami bahwa AI bisa saja menghasilkan jawaban yang tidak akurat.
    3. Mendorong Penggunaan AI yang Etis dan Bertanggung Jawab: Siswa perlu memahami bahwa AI adalah alat bantu, bukan pengganti pemikiran manusia. Selain itu, penting untuk menanamkan kesadaran sosial dan etika melalui seminar, diskusi publik, serta kampanye media sosial.
    4. Meningkatkan Literasi AI untuk Pendidik dan Masyarakat: Mengadakan pelatihan bagi guru, dosen, dan masyarakat umum untuk meningkatkan pemahaman mereka tentang AI, baik dari sisi teknis maupun etika penggunaannya. Tujuannya adalah meningkatkan kesadaran tentang bagaimana AI bekerja sehingga mereka bisa memberi arahan yang tepat terhadap peserta didik.
    5. Kolaborasi dengan Industri dan Peneliti: Membangun kemitraan antara lembaga pendidikan, perusahaan teknologi, dan peneliti untuk menyediakan sumber daya dan materi pembelajaran yang relevan dan mutakhir. Ini juga dapat mencakup program magang atau proyek kolaboratif yang memungkinkan siswa mendapatkan pengalaman langsung.
    6. Pengembangan Platform Edukasi Online: Membuat platform digital yang menyediakan kursus, video, dan materi pembelajaran tentang AI yang dapat diakses oleh siapa saja, kapan saja. Platform ini dapat mencakup topik mulai dari dasar-dasar AI hingga aplikasi lanjutan.
    7. Dukungan Pemerintah dan Kebijakan yang Mendukung: Pemerintah dapat berperan dengan menyediakan dana, insentif, dan kebijakan yang mendukung program edukasi AI, termasuk penelitian dan pengembangan di bidang ini.

    Perkembangan AI generatif membawa peluang sekaligus tantangan dalam dunia pendidikan. Diperlukan regulasi dan edukasi AI generatif yang jelas dan tepat guna memastikan bahwa AI digunakan secara bertanggung jawab, sehingga dapat meningkatkan kualitas pendidikan tanpa mengorbankan perkembangan intelektual dan kemandirian berpikir siswa. Pemerintah, sekolah, dan orang tua harus bekerja sama dalam menciptakan lingkungan belajar yang sehat dan mendukung perkembangan siswa secara optimal di era digital ini.

    Apabila Anda juga termasuk orang yang concern dengan edukasi AI generatif, Anda bisa mencoba produk Netray Artificial Intelligence. Produk layanan ini mudah diimplementasikan sehingga memungkinkan Anda mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam berbagai macam hal. Temukan solusi terbaik untuk kebutuhan Anda bersama Netray sekarang!

    Editor: Winda Trilatifah

  • Optimalisasi AI Dan Web Crawling: Mengubah Data Menjadi Insight Berharga

    Optimalisasi AI Dan Web Crawling: Mengubah Data Menjadi Insight Berharga

    Di era digital, informasi berkembang dengan sangat cepat, dan kemampuan untuk mengakses serta menganalisis data dalam jumlah besar menjadi semakin penting. AI dan Web Crawling memainkan peran besar karena dapat melakukannya secara lebih efisien. Web crawling, teknologi yang memungkinkan pengumpulan data secara otomatis dari berbagai situs web, kini semakin canggih dengan bantuan kecerdasan buatan (AI). Dengan AI, proses crawling tidak hanya menjadi lebih cepat, tetapi juga lebih cerdas dalam mengidentifikasi, menyaring, dan menganalisis data yang relevan.

    Lantas, bagaimana secara teknis AI dapat meningkatkan kapasitas dan kapabilitas web crawling? Bagaimana pula teknologi ini dapat dimanfaatkan untuk SEO, pemantauan brand, dan analisis pasar? Simak pembahasannya dalam artikel berikut.

    Apa Itu Web Crawling?

    Web crawling adalah proses otomatis untuk mengakses, membaca, dan mengumpulkan data dari halaman web. Teknologi ini digunakan oleh berbagai mesin pencari seperti Google, serta oleh perusahaan yang ingin mengumpulkan data dari internet untuk berbagai keperluan, seperti riset pasar atau analisis kompetitor.

    Proses ini dilakukan oleh web crawler atau bot, yang bekerja dengan cara:

    1. Mengunjungi halaman web melalui URL.
    2. Membaca dan menyalin konten dari halaman tersebut.
    3. Mengikuti tautan (link) ke halaman lain untuk mengumpulkan data.

    Namun, dengan miliaran halaman web yang terus diperbarui, web crawler tradisional memiliki keterbatasan dalam mengidentifikasi informasi yang benar-benar relevan. Di sinilah peran AI dalam web crawling menjadi krusial.

    Bagaimana AI Meningkatkan Web Crawling?

    Kecerdasan buatan (AI) membawa web crawling ke level yang lebih tinggi dengan berbagai kemampuan seperti meningkatkan efisiensi, menyaring data secara otomatis, hingga melakukan analisis mendalam terhadap informasi yang dikumpulkan. 

    Dengan AI, crawler tidak hanya sekadar mengumpulkan data, tetapi juga memahami konteks, mengidentifikasi tren, dan menyajikan insight yang lebih relevan. Hal ini memungkinkan perusahaan dan mesin pencari untuk bekerja lebih efektif dalam mengolah miliaran halaman web dengan cara yang lebih terstruktur dan cepat. 

    1. Peningkatan Kecepatan dan Efisiensi

    Web crawler berbasis AI dapat mengoptimalkan rute crawling, menghindari halaman yang tidak relevan, dan mempercepat proses pengumpulan data dengan lebih efisien dibandingkan metode tradisional.

    2. Kemampuan Menyaring dan Mengklasifikasikan Data

    AI mampu membedakan data yang penting dan yang tidak relevan, sehingga hasil crawling lebih akurat. Misalnya, AI bisa mengenali dan memisahkan berita, ulasan, atau percakapan media sosial yang bernilai bagi analisis brand.

    3. Analisis Sentimen Otomatis

    Selain mengumpulkan data, AI dapat langsung menganalisis sentimen dalam teks, misalnya untuk melihat apakah suatu brand sedang mendapat respons positif atau negatif di media online.

    4. Pemantauan Tren dan Perubahan Pasar

    Dengan AI, web crawler dapat mendeteksi pola dan tren dari data yang dikumpulkan, sehingga membantu bisnis dalam memahami perubahan pasar secara real-time.

    ai dan web crawling
    Gambar 1. Ilustrasi ai dan web crawling Image by gt39 from Pixabay

    Manfaat AI dan Web Crawling dalam Berbagai Bidang

    Teknologi AI dan web crawling telah menjadi alat yang sangat berguna di berbagai sektor bisnis. Dengan kemampuannya untuk mengumpulkan, menyaring, dan menganalisis data dalam jumlah besar secara otomatis, teknologi ini memberikan wawasan mendalam yang dapat digunakan untuk strategi pemasaran, pemantauan brand, hingga analisis tren industri. Berikut beberapa manfaat utama AI dan web crawling di berbagai bidang:

    1. Riset SEO & Analisis Kompetitor

    Dalam dunia digital marketing, SEO (Search Engine Optimization) adalah faktor utama yang menentukan visibilitas sebuah website di mesin pencari. AI dan web crawling memungkinkan bisnis untuk melakukan riset SEO yang lebih mendalam dengan cara:

    • Mengidentifikasi kata kunci yang digunakan oleh kompetitor.
    • Menganalisis backlink dan strategi konten pesaing.
    • Memantau perubahan algoritma mesin pencari dan tren pencarian.

    Dengan menggunakan teknologi AI dalam web crawling, strategi SEO menjadi lebih akurat dan efisien, memungkinkan bisnis untuk mempertahankan daya saing di dunia digital yang terus berubah.

    2. Pemantauan Brand dan Reputasi Online

    Di dunia digital, reputasi brand dapat berubah dengan sangat cepat. Sebuah ulasan negatif atau komentar viral di media sosial bisa berdampak besar pada citra perusahaan. Oleh karena itu, pemantauan brand secara real-time menjadi sangat penting, dan AI serta web crawling berperan besar dalam proses ini.

    • Melacak penyebutan brand di berbagai media online, termasuk berita dan media sosial.
    • Menganalisis opini publik terhadap brand dengan teknologi AI.
    • Mengidentifikasi potensi krisis reputasi sebelum berkembang lebih luas.

    Dengan adanya AI dan web crawling, pemantauan brand dapat dilakukan lebih cepat dan akurat, memastikan perusahaan tetap memiliki kontrol atas reputasi digital mereka.

    3. Analisis Pasar dan Tren Konsumen

    Dalam dunia bisnis, memahami pasar dan perilaku konsumen adalah kunci untuk memenangkan persaingan. AI dan web crawling memberikan wawasan mendalam mengenai preferensi pelanggan serta tren industri dengan cara:

    • Mengumpulkan data dari berbagai sumber untuk memahami kebutuhan pelanggan.
    • Menganalisis pola perilaku pelanggan berdasarkan data dari media sosial, forum, dan website e-commerce.
    • Memprediksi tren pasar berdasarkan data historis dan real-time.

    Dengan kemampuan untuk mengumpulkan dan menganalisis data secara otomatis, AI dan web crawling memberikan keunggulan kompetitif bagi bisnis dalam memahami pasar dan merancang strategi yang lebih efektif.

    Netray: Solusi AI dan Web Crawling untuk Bisnis Anda

    Jika Anda mencari solusi yang dapat menggabungkan kecerdasan buatan (AI) dengan web crawling untuk analisis data yang lebih mendalam, Netray adalah jawabannya. Dengan teknologi web crawling cerdas, Netray mampu mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai sumber secara efisien, memastikan bahwa setiap informasi yang dikumpulkan relevan dan bernilai.

    Didukung oleh AI-powered analytics, tools ini tidak hanya mengolah data mentah tetapi juga memahami sentimen publik serta mengidentifikasi tren pasar secara otomatis. Selain itu, fitur monitoring real-time memungkinkan pengguna untuk melacak penyebutan brand di berbagai media digital secara langsung, sehingga memudahkan pemantauan reputasi dan respons terhadap isu yang berkembang. 

    Bagi bisnis yang ingin mendalami strategi SEO atau riset kompetitor, Netray juga menawarkan SEO & market insights yang membantu dalam memahami tren industri dan menganalisis pergerakan pasar. Baik untuk pemantauan brand, analisis pasar, maupun pengembangan strategi digital, Netray Web Crawler & Netray AI dapat memberikan insight yang Anda butuhkan untuk mengambil keputusan yang lebih tepat dan efektif.

    Web crawling yang didukung AI telah mengubah cara bisnis mengumpulkan dan menganalisis data. Dengan kecepatan, kecerdasan, dan akurasi yang lebih tinggi, AI memungkinkan bisnis untuk menggali informasi dari internet dengan lebih efektif—baik untuk riset SEO, pemantauan brand, maupun analisis pasar.

    Jika Anda ingin memanfaatkan kekuatan AI dan Web Crawling untuk mendukung bisnis Anda, saatnya beralih ke Netray. Temukan bagaimana teknologi ini dapat membantu Anda dalam mengambil keputusan berbasis data secara lebih cepat dan akurat!

    Editor: Ananditya Paradhi

  • Penundaan Pengangkatan CASN: Media Soroti Efisiensi, Warganet Resah

    Penundaan Pengangkatan CASN: Media Soroti Efisiensi, Warganet Resah

    Pengangkatan Calon Aparatur Sipil Negara (CASN) 2024 yang seharusnya menjadi awal perjalanan ribuan peserta menuju karier sebagai abdi negara, justru berubah menjadi ketidakpastian. Keputusan pemerintah menunda pengangkatan hingga Oktober 2025 mengejutkan banyak pihak, terutama mereka yang telah berjuang melewati seleksi panjang dengan penuh harapan.

    Alasan utama penundaan pengangkatan CASN adalah ketidaksiapan anggaran dan administrasi di berbagai instansi daerah. Banyak pemerintah daerah mengaku belum mampu menanggung beban keuangan untuk menggaji pegawai baru, memaksa mereka meminta pengunduran Terhitung Mulai Tanggal (TMT). Selain itu, penyesuaian formasi dengan kebutuhan lapangan masih belum rampung, sehingga alokasi pegawai dinilai belum optimal.

    Selain itu, pemerintah ingin melakukan pengangkatan CASN secara serentak demi efisiensi dan pemerataan. Jika dilakukan bertahap, dikhawatirkan akan terjadi ketimpangan dalam distribusi pegawai, terutama di sektor-sektor penting seperti kesehatan dan pendidikan. Pengumuman resmi terkait penundaan pengangkatan Calon Aparatur Sipil Negara (CASN) 2024 ini dikeluarkan pada 7 Maret 2025 melalui Surat Menteri PANRB Nomor B/1043/M.SM.01.00/2025.

    Gambar 1. Sta

    Netray melakukan pemantauan di media online untuk mengetahui bagaimana media massa memberitakan isu ini. Dengan menggunakan kata kunci penundaan cpns ditemukan 523 artikel dari 60 media selama periode 6-12 Maret 2025. Intensitas pemberitaan pada awal periode atau 6 Maret 2025 atau sehari setelah diumumkannya cukup tinggi, sejumlah 91 artikel. Kemudian puncak pemberitaan terjadi pada 10 Maret 2025 sebanyak 95 artikel. Isu ini mendapat sorotan yang cukup besar dari media massa. Jumlah tersebut mencerminkan tingginya intensitas pemberitaan dan menunjukkan bahwa penundaan pengangkatan CASN menjadi perhatian publik. 

    Gambar 2. Intensitas pemberitaan topik penundaan pengangkatan casn

    Untuk mengetahui topik apa yang paling banyak disorot media massa, Netray menggunakan fitur hot issue. Terlihat bahwa kosakata efisiensi anggaran menjadi bahasan paling besar dalam grafik tersebut. Hal ini menunjukkan bahwa fokus isu yang paling sering menjadi angle pemberitaan adalah apakah pengunduran ini merupakan konsekuensi dari efisiensi anggaran pemerintahan Presiden Prabowo Subianto .

    Gambar 3. Grafik hot issue

    Dari sejumlah artikel, Menteri Pendayagunaan Aparatur Negara dan Reformasi Birokrasi (MenPAN RB) Rini Widyantini menegaskan bahwa penundaan tersebut bukan karena penghematan anggaran negara. Selain itu, pemerintah telah memastikan bahwa anggaran untuk belanja pegawai tidak termasuk dalam efisiensi anggaran. Pihaknya juga menambahkan bahwa pemerintah ingin melakukan pengangkatan ASN ini secara serentak di seluruh provinsi di Indonesia. Maka dari itu pemerintah memerlukan waktu untuk menyesuaikan data mengenai formasi, jabatan, dan penempatan ASN serta PPPK. Rini pun juga menyatakan bahwa tujuan penyamaan TMT (Terhitung Mulai Tanggal atau pelantikan resmi PNS) adalah agar pengangkatan ASN selaras secara nasional untuk mencapai program prioritas. Hal ini seperti yang dituliskan portal Kompas dan Tribun Kupang.

    Gambar 4. Sampel berita efisiensi

    Kritik Penundaan Pengangkatan CASN dari Pengamat Kebijakan Publik

    Pengangkatan Calon Pegawai Negeri Sipil (CPNS) akan digelar sendiri serentak pada Oktober, sementara pengangkatan calon Pegawai Pemerintah dengan Perjanjian Kerja (PPPK) akan digelar pada Maret 2026. Terkait pengangkatan serentak ternyata topik ini juga cukup banyak dibahas media massa. Pengamat Kebijakan Publik Trubus Rahardiansyah mempertanyakan apa urgensi pemerintah harus melakukan pengangkatan secara serentak sehingga harus memundurkan jadwal dari  yang seharusnya. Menurutnya, keputusan tersebut hanya mencerminkan upaya pemerintah untuk bersembunyi di balik alasan efisiensi. Padahal, pengangkatan CPNS dan PPPK adalah kebutuhan yang sudah diatur dalam undang-undang.

    Gambar 5. Sampel berita

    Selain Trubus, Pimpinan Ombudsman Republik Indonesia, Robert Na Endi Jaweng turut bersuara. Ia menilai ada potensi kesalahan administrasi akibat penundaan pengangkatan CASN 2024 hingga Oktober 2025 untuk CPNS dan Maret 2026 untuk PPPK. Menurutnya, penundaan ini bisa mengganggu pelayanan publik, terutama di sektor kesehatan, karena banyak tenaga kesehatan yang belum diangkat.

    Robert meminta pemerintah mengukur dampak negatifnya dan mencari solusi, seperti kompensasi atau kebijakan khusus. Ia juga menekankan pentingnya transparansi agar peserta bisa bersiap menghadapi kondisi ekonomi mereka. Sebagai solusi, ia menyarankan pengangkatan CASN dilakukan bertahap di instansi yang sudah siap, mengingat 395 dari 602 instansi sebenarnya sudah siap melaksanakan pengangkatan. Hal ini seperti yang dituliskan portal CNN Indonesia.

    Gambar 6. Sampel berita

    Penundaan ini berpotensi merugikan negara hingga triliunan rupiah. Direktur Eksekutif Celios sekaligus pengamat ekonomi, Bhima Yudhistira, mengungkapkan bahwa penundaan pengangkatan CASN dari Maret ke Oktober 2025 dapat menyebabkan kerugian lebih dari Rp6,76 triliun. Kerugian tersebut terjadi karena banyak peserta yang telah meninggalkan pekerjaan lama tetapi belum menerima gaji sebagai ASN, mengakibatkan hilangnya pendapatan sekitar Rp27 juta per orang. Selain itu, penundaan ini juga berisiko memperburuk kondisi ekonomi dengan meningkatkan angka pengangguran semu, terutama di tengah lonjakan PHK di sektor swasta.

    Gambar 7. Sampel berita

    Respon Pemerintah dan Ancaman Aksi Demo

    Selain berbagai polemik yang muncul, media massa juga menyoroti langkah Presiden Prabowo Subianto dalam menangani penundaan pengangkatan CASN 2024. Presiden Prabowo dikabarkan akan menerbitkan Instruksi Presiden (Inpres) untuk menyelesaikan masalah tersebut. MenPAN RB Rini Widyantini mengonfirmasi hal ini setelah melaporkan isu tersebut kepada Presiden di Istana Kepresidenan pada 10 Maret 2025.

    Gambar 8. Sampel berita prabowo

    Sementara itu, Wakil Presiden Gibran Rakabuming Raka juga turut merespons polemik ini. Ia mengimbau semua pihak untuk tetap tenang terkait penundaan pengangkatan CASN dan PPPK 2024. Gibran menegaskan bahwa pemerintah telah menyiapkan solusi, meskipun belum merinci langkah-langkah konkret yang akan diambil. Ia memastikan bahwa kementerian terkait akan memberikan informasi lebih lanjut dalam waktu dekat.

    Gambar 9. Samppel berita

    Akibat dari penundaan ini memicu demo para CASN dan PPPK salah satunya di Riau. Ratusan pegawai yang tergabung dalam Forum Aliansi CPNS dan PPPK Riau, yang telah dinyatakan lulus pada 2024, menggelar aksi unjuk rasa di gedung DPRD Riau pada Senin (10/3/2025). Para demonstran membawa spanduk berisi tuntutan dan keluhan terkait belum diangkatnya mereka sebagai CPNS dan PPPK, meskipun beberapa di antaranya telah mengabdi selama puluhan tahun. 

    Gambar 10. Samppel berita

    Begitu juga di Palembang. Meski belum menggelar aksi, CASN dan PPPK di Palembang berencana menggelar aksi unjuk rasa di jalan sebagai protes terhadap kebijakan pemerintah yang menunda pengangkatan mereka. Ketua Forum Honorer K2 Kota Palembang, Tri Andriansyah Putra, menyatakan bahwa jika tidak ada perubahan kebijakan dari pemerintah dan BKN, aksi tersebut kemungkinan akan dilakukan dalam waktu dekat.

    Gambar 11. Samppel berita

    Portal berita yang paling gencar memberitakan isu ini adalah Tribunnews dengan 44 artikel, disusul oleh Kompas dengan 41 artikel, dan JPNN yang turut aktif melaporkan dengan 35 artikel. Tingginya jumlah pemberitaan ini menunjukkan besarnya perhatian media terhadap polemik penundaan pengangkatan CASN dan PPPK 2024.

    Gambar 12. Jajaran portal populer

    Reaksi Warganet di Media Sosial TikTok

    Selain melalui media pemberitaan, Netray juga memantau perbincangan di media sosial TikTok untuk menangkap opini warganet terkait polemik ini. Dengan kata kunci “CASN” dan “CPNS” dalam periode pemantauan yang sama, ditemukan 259 unggahan video yang berhasil menarik perhatian besar. Video-video tersebut telah ditonton sebanyak 34,8 juta kali dan mendapatkan 1,5 juta impresi berupa likes, komentar, dan share, menunjukkan betapa luasnya dampak isu ini di kalangan warga digital.

    Gambar 13. Statistik unggahan tiktok penundaan pengangkatan casn

    Kritik tajam terhadap kebijakan penundaan pengangkatan CASN 2024 juga disuarakan oleh akun @subhannursobah. Ia menilai keputusan ini sebagai tindakan zalim dan tidak masuk akal karena mengabaikan nasib para calon ASN yang telah meninggalkan pekerjaan sebelumnya, terutama bagi mereka yang memiliki keluarga untuk dinafkahi. Menurutnya, kebijakan ini seperti “test the water”—dikeluarkan terlebih dahulu, lalu dibatalkan jika mendapat banyak penolakan. Unggahannya pun mendapat respons besar dari warganet, dengan 6,5 ribu komentar, 84,9 ribu likes, dan dibagikan ulang hingga 13,2 ribu kali.

    Gambar 14. Opini warganet tiktok

    Pendapat kontra juga disampaikan oleh aktris sekaligus Anggota Komisi VI DPR, Rieke Diah Pitaloka. Melalui tagar #JanganTundaPengangkatanCPNS, ia menyuarakan keprihatinannya terhadap para CASN yang telah mengundurkan diri dari pekerjaan sebelumnya, sehingga kehilangan penghasilan dan harus menunggu pengangkatan selama 6 bulan hingga 1 tahun. Sebagai bentuk dukungan, Rieke turut mendampingi perwakilan CASN dalam mengajukan surat audiensi kepada Kemenpan-RB dan BKN guna menyuarakan aspirasi mereka.

    Selain itu, akun @kutobojonegoro membagikan unggahan mengenai aksi unjuk rasa tenaga honorer yang menolak penundaan pengangkatan CASN dan PPPK. Dalam aksi tersebut, mereka mendesak Menpan-RB untuk mencabut surat edaran terkait penyesuaian jadwal pengangkatan CASN dan PPPK tahun anggaran 2024.PPK. Mereka mendesak MenpanRB untuk mencabut surat edaran tentang penyesuaian jadwal pengangkatan CASN dan PPPK TA. 2024

    Gambar 15. Unggahan akun @kutobojonegoro

    Sementara itu, akun @warganet.id menyoroti pernyataan Syukur Mandar, seorang kuasa hukum, yang mengungkapkan kekecewaannya terhadap Presiden Prabowo. Ia menilai keputusan Prabowo untuk menunda pengangkatan CASN sebagai tindakan yang tidak adil, bahkan menyebutnya sebagai bentuk ketidakpedulian terhadap para calon aparatur negara.

    Gambar 16. Unggahan akun @warganet.id

    Aksi protes juga terlihat dalam unggahan akun @gadisdesa_rd, yang menampilkan demonstrasi di NTB. Dalam aksi tersebut, massa dengan lantang menyuarakan kritik tajam terhadap Menpan-RB Rini Widyantini. Video ini mendapat perhatian besar di media sosial, dengan 13,2 ribu likes, 1,2 ribu komentar, dan dibagikan ulang sebanyak 836 kali.

    Gambar 17. Unggahan akun @gadisdesa_rd

    Di sisi lain, akun @kharis5014 turut mengungkapkan kekecewaannya terhadap MenPAN RB dan Komisi II DPR RI. Ia menekankan bahwa pemerintah harus lebih bijak dalam mengambil keputusan agar tidak merugikan rakyat. Dalam unggahannya, ia juga bercerita bahwa dirinya telah mengajukan resign sejak Januari dan merasa dilema, bahkan malu, jika harus menarik kembali pengunduran dirinya akibat kebijakan yang berubah-ubah.

    Gambar 18. Opini warganet

    Di sisi lain, beberapa akun dengan impresi tertinggi turut mendominasi perbincangan. Akun Dhani C-CPNS mencatat 285,1 ribu impresi, diikuti oleh Rieke Diah Pitaloka dengan 167,2 ribu, serta kompas.com yang meraih 122,4 ribu impresi.

    Gambar 19. Jajaran akun populer

    Penundaan pengangkatan CASN 2024 hingga Oktober 2025 menimbulkan ketidakpastian dan protes dari berbagai pihak. Pemerintah beralasan sebagai bentuk penyelarasan, tetapi kebijakan ini berpotensi merugikan negara dan para calon pegawai. Polemik yang berkembang mendorong Presiden Prabowo untuk menerbitkan Inpres sebagai solusi. Pemerintah perlu segera mengambil langkah konkret agar kepercayaan publik tetap terjaga.

    Simak analisis terkini dan mendalam lainnya di website Netray untuk melakukan pemantauan terhadap isu yang sedang berkembang sesuai kebutuhan secara real time, Anda dapat berlangganan atau menggunakan percobaan gratis di netray.id.

    Editor: Ananditya Paradhi

  • Web Crawling untuk SEO: Cara Kerja, Manfaat, dan Optimasi

    Web Crawling untuk SEO: Cara Kerja, Manfaat, dan Optimasi

    Dalam dunia digital, web crawling untuk SEO menjadi faktor krusial dalam menentukan apakah sebuah halaman bisa muncul di hasil pencarian Google. Tanpa web crawling, mesin pencari tidak dapat menemukan dan mengindeks halaman website, sehingga konten yang telah dibuat tidak akan muncul di pencarian dan kehilangan potensi trafik organik.

    Web crawling merupakan tahap awal dalam sistem kerja mesin pencari. Proses ini melibatkan bot atau crawler yang menjelajahi internet untuk mengumpulkan informasi dari berbagai halaman web. Pemahaman mendalam mengenai cara kerja web crawling dan bagaimana mengoptimalkannya dapat membantu website Anda mendapatkan peringkat lebih tinggi di hasil pencarian Google.

    Apa Itu Web Crawling dalam SEO?

    Web crawling untuk SEO adalah proses otomatis dari bot atau crawler mesin pencari, seperti Googlebot, untuk menjelajahi halaman-halaman di internet dengan mengikuti tautan dari satu halaman ke halaman lainnya. Tujuan dari crawling adalah untuk menemukan, membaca, dan mengumpulkan data dari berbagai halaman web, seperti seorang pustakawan yang mengelompokkan buku di perpustakaan.

    Cara Kerja Web Crawling untuk SEO (Googlebot)

    Googlebot adalah crawler milik Google yang bertanggung jawab untuk menemukan dan mengambil halaman web agar bisa masuk ke dalam indeks Google. Cara kerjanya adalah sebagai berikut:

    • Menjelajahi Web – Mengunjungi halaman berdasarkan daftar URL yang diketahui atau ditemukan melalui tautan.
    • Menganalisis Konten – Membaca teks, gambar, meta tag, serta struktur halaman untuk menilai relevansi dan kualitasnya.
    • Menemukan Halaman Baru – Menganalisis tautan dalam halaman untuk memperluas cakupan crawling.
    • Mengirim Data ke Indeks Google – Informasi yang dikumpulkan diproses lebih lanjut untuk ditampilkan dalam hasil pencarian.

    Jika Googlebot tidak bisa menjelajahi suatu halaman karena masalah teknis (misalnya halaman diblokir oleh robots.txt atau terlalu lambat dimuat), maka halaman tersebut tidak akan muncul di hasil pencarian Google. Oleh karena itu, dalam optimasi mesin pencari, web crawling untuk SEO tidak hanya bergantung pada isi konten, tetapi juga performa website yang baik.

    Gambar 1. Ilustrasi web crawling untuk SEO Image by Olalekan Oladipupo from Pixabay

    Perbedaan Antara Web Crawling dan Web Indexing dalam SEO

    Crawling adalah langkah pertama yang memastikan mesin pencari menemukan halaman web. Sementara indexing adalah langkah kedua yang menentukan apakah halaman tersebut akan muncul dalam hasil pencarian atau tidak. 

    AspekWeb CrawlingWeb Indexing
    DefinisiProses bot menjelajahi dan mengumpulkan data dari halaman webProses penyimpanan dan pengorganisasian data agar bisa muncul di hasil pencarian
    PelakuDilakukan oleh crawler seperti GooglebotDilakukan oleh sistem indeks mesin pencari
    TujuanMenemukan dan membaca halaman webMemproses, menyimpan, dan menentukan relevansi halaman untuk pencarian
    Hasil AkhirData dikirim ke sistem Google untuk dianalisisHalaman yang relevan bisa muncul di hasil pencarian

    Jika website tidak bisa di-crawl, maka tidak akan bisa diindeks, dan ini bisa berdampak negatif terhadap SEO. Optimasi yang baik memastikan crawling dan indexing berjalan lancar, sehingga meningkatkan peluang peringkat tinggi di hasil pencarian!

    Bagaimana Web Crawling Mempengaruhi SEO?

    Web crawling adalah langkah awal dalam proses SEO. Jika bot mesin pencari seperti Googlebot tidak bisa menjelajahi website dengan baik, maka halaman tersebut tidak akan diindeks dan tidak muncul di hasil pencarian. 

    Semakin mudah website di-crawl, semakin cepat terindeks. Struktur website yang baik membantu bot memahami konten dengan lebih baik. Jika halaman sering di-crawl, update konten bisa lebih cepat terdeteksi oleh Google. Sebaliknya, jika web crawling terhambat, maka peringkat SEO akan turun karena halaman tidak terindeks atau butuh waktu lama untuk muncul di hasil pencarian.

    Faktor yang Membantu Web Crawling untuk SEO

    Agar website lebih mudah dicrawl dan diindeks, pastikan hal-hal berikut:

    • Gunakan Sitemap XML → Membantu bot menemukan semua halaman penting.
    • Optimalkan Struktur Internal Link → Link yang baik mempermudah Googlebot menjelajahi website.
    • Pastikan Kecepatan Website Cepat → Bot lebih suka website yang cepat diakses.
    • Gunakan URL yang SEO-Friendly → Hindari URL dengan parameter rumit.
    • Hindari Kesalahan dalam Robots.txt → Jangan sampai halaman penting diblokir oleh robots.txt.
    • Gunakan Tag Meta Robots dengan Benar → Hindari penggunaan noindex jika ingin halaman muncul di pencarian.

    Dampak Buruk Jika Website Tidak Bisa Di-crawl dengan Baik

    • Halaman Tidak Muncul di Hasil Pencarian → Jika Google tidak bisa men-crawl, maka halaman tidak bisa diindeks dan tidak akan muncul di pencarian.
    • Trafik Organik Menurun → Website yang sulit di-crawl akan kehilangan potensi pengunjung dari mesin pencari.
    • Perubahan Tidak Terdeteksi → Jika Googlebot jarang men-crawl website, update konten mungkin tidak segera muncul di Google. 
    • Peringkat SEO Menurun → Jika crawling terhambat, algoritma Google mungkin menilai website kurang relevan.

    Jika ingin website muncul di Google dan mendapatkan trafik tinggi, pastikan web crawling berjalan lancar dan dioptimasi dengan tepat! 

    web crawling untuk SEO
    Gambar 2. Ilustrasi web crawling untuk SEO Image by Werner Moser from Pixabay

    Tools untuk Mengecek Web Crawling & Indeksasi SEO

    Agar website bisa muncul di hasil pencarian Google, penting untuk memastikan bahwa halaman-halamannya dapat di-crawl dan diindeks dengan baik. Berikut adalah beberapa tools yang bisa digunakan untuk memantau dan menganalisis proses crawling serta indeksasi:

    1. Google Search Console (Gratis)

    Fungsi Utama:

    • Mengecek halaman mana yang sudah di-crawl dan diindeks oleh Google.
    • Melihat error crawling seperti 404 Not Found atau Blocked by robots.txt.
    • Memantau performa website di hasil pencarian Google.

    Cara Menggunakan:

    • Masuk ke Google Search Console dan tambahkan website Anda.
    • Gunakan fitur Coverage Report untuk melihat halaman yang terindeks.
    • Gunakan URL Inspection Tool untuk mengecek status indeksasi halaman tertentu.
    1. Screaming Frog SEO Spider (Freemium)

    Fungsi Utama:

    • Menganalisis bagaimana bot crawler menjelajahi website Anda.
    • Menemukan masalah seperti broken links, redirects, dan duplikat konten.
    • Mengecek apakah ada halaman yang tidak bisa di-crawl karena robots.txt atau meta noindex.

    Cara Menggunakan:

    • Download Screaming Frog di screamingfrog.co.uk.
    • Masukkan URL website dan jalankan analisis.
    • Periksa tab Response Codes, Directives, dan Indexability untuk melihat masalah crawling.
    1. Ahrefs Site Audit (Berbayar)

    Fungsi Utama:

    • Mengecek apakah ada halaman yang sulit di-crawl oleh Google.
    • Mendeteksi error SEO teknis yang bisa mempengaruhi indeksasi.
    • Memberikan saran perbaikan untuk meningkatkan kualitas crawling.

    Cara Menggunakan:

    • Masuk ke Ahrefs dan pilih fitur Site Audit.
    • Jalankan audit website untuk mendapatkan laporan crawling. 
    • Perhatikan bagian Crawlability untuk melihat masalah seperti redirect errors, blocked pages, dan canonical issues.

    Optimalkan Indeksasi Website dengan Netray Web Crawling

    Web crawling memainkan peran krusial dalam SEO karena merupakan langkah pertama bagi mesin pencari untuk menemukan, memahami, dan mengindeks halaman website. Jika website tidak dapat di-crawl dengan baik, maka peluang muncul di hasil pencarian Google akan menurun, mengurangi visibilitas dan trafik organik. 

    Untuk memastikan website Anda mendapatkan peringkat terbaik di Google, optimalkan faktor-faktor yang memengaruhi web crawling untuk SEO, seperti struktur internal link, kecepatan website, penggunaan sitemap XML, dan konfigurasi robots.txt yang tepat. 

    Ingin memaksimalkan performa website Anda dengan web crawling untuk SEO? Gunakan Netray Web Crawling untuk memantau, menganalisis, dan mengoptimalkan indeksasi website Anda. Dapatkan insight mendalam dan tingkatkan visibilitas bisnis Anda di mesin pencari. Hubungi kami sekarang!

    Editor: Ananditya Paradhi

  • Mengungkap Cara Kerja di Balik Mesin Penerjemah, dari Sejarah, Algoritma, hingga Tantangan Zaman

    Mengungkap Cara Kerja di Balik Mesin Penerjemah, dari Sejarah, Algoritma, hingga Tantangan Zaman

    Dalam era globalisasi, penerjemahan berbasis AI memainkan peran penting dalam berbagai aspek kehidupan. Teknologi ini mempermudah komunikasi lintas bahasa, memungkinkan orang dari berbagai negara untuk saling berinteraksi tanpa hambatan bahasa. Implementasi teknologi ini secara praktis berupa mesin penerjemah.

    Mesin penerjemah merupakan teknologi yang digunakan untuk mengonversi teks atau ucapan dari satu bahasa ke bahasa lain secara otomatis. Dengan berkembangnya penerjemahan berbasis AI, alat ini kini mampu menangkap konteks dan struktur kalimat dengan lebih baik dibandingkan metode lama yang hanya menerjemahkan kata per kata.

    Dalam berbagai bidang, mesin penerjemah ini memiliki banyak manfaat. Dalam sektor pendidikan, mesin penerjemah mempercepat akses literatur asing, sementara di bisnis, teknologi ini mendukung komunikasi dan terjemahan dokumen. Selain itu, penerjemahan berbasis AI membantu melestarikan bahasa langka dengan menerjemahkannya ke bahasa yang lebih umum.

    Peran AI dalam Penerjemahan Otomatis

    Mesin penerjemah saat ini dibangun menggunakan teknologi AI yang semakin canggih. Teknologi AI yang mendukung mesin penerjemah mencakup berbagai metode, seperti Machine Learning (ML), yang memungkinkan sistem belajar dari jutaan data teks untuk mengenali pola bahasa dan meningkatkan akurasi terjemahan. Neural Networks dan Deep Learning lebih lanjut membantu mesin memahami konteks serta struktur kalimat secara alami, sehingga hasil terjemahan tidak sekadar menerjemahkan kata per kata. Selain itu, Natural Language Processing (NLP) berperan dalam memahami tata bahasa, sintaksis, dan makna kalimat, memungkinkan mesin menangkap nuansa serta struktur bahasa dengan lebih baik. 

    Dengan perkembangan teknologi ini, mesin penerjemah semakin mendekati cara manusia memahami bahasa, meskipun masih menghadapi beberapa tantangan, seperti pemahaman konteks budaya dan idiom yang kompleks.

    Gambar 1. Ilustrasi mesin penerjemah

    Sejarah Singkat Penerjemahan Mesin

    Teknologi mesin penerjemah telah mengalami perkembangan pesat sejak pertama kali dikonsepkan. Dari metode berbasis aturan hingga kecerdasan buatan (AI), penerjemahan otomatis terus berevolusi untuk menghasilkan terjemahan yang semakin akurat. Berikut adalah perjalanan sejarah penerjemahan mesin dari masa ke masa.

    1. Awal Mula Penerjemahan Mesin

    Konsep mesin penerjemah pertama kali muncul pada pada tahun 1949, ketika Warren Weaver, seorang ilmuwan Amerika, mengusulkan gagasan tentang penerjemahan otomatis menggunakan komputer. Namun, eksperimen pertama yang berhasil dilakukan adalah proyek Georgetown-IBM pada tahun 1954, yang sukses menerjemahkan 60 kalimat dari bahasa Rusia ke bahasa Inggris.

    1.  Era Penerjemahan Berbasis Aturan (Rule-Based Machine Translation – RBMT)

    Pada tahun 1960-an hingga 1980-an, metode penerjemahan berbasis aturan mulai berkembang. Sistem ini bekerja dengan mengandalkan kamus bilingual dan seperangkat aturan linguistik yang dirancang secara manual. Namun, pendekatan ini memiliki keterbatasan karena sulitnya menangani variasi bahasa dan kompleksitas tata bahasa yang berbeda.

    1.  Pergeseran ke Penerjemahan Berbasis Statistik (Statistical Machine Translation – SMT)

    Pada awal 1990-an, pendekatan penerjemahan berbasis statistik (SMT) mulai menggantikan metode berbasis aturan. SMT tidak lagi mengandalkan aturan yang dibuat manusia, tetapi menggunakan analisis statistik dari data besar teks bilingual untuk menemukan pola penerjemahan yang paling mungkin. Metode ini memungkinkan penerjemahan yang lebih akurat dibandingkan sistem berbasis aturan. Salah satu contoh penerapan SMT adalah versi awal Google Translate, yang mulai diperkenalkan pada tahun 2006.

    1. Revolusi Penerjemahan Berbasis AI (Neural Machine Translation – NMT)

    Kemudian pada pertengahan 2010-an, penerjemahan berbasis AI melalui Neural Machine Translation (NMT) menjadi standar baru dalam industri. NMT menggunakan jaringan saraf tiruan yang meniru cara otak manusia bekerja dalam memahami dan menerjemahkan bahasa. Teknologi ini memungkinkan penerjemahan yang lebih alami, memahami konteks dengan lebih baik, dan mengurangi kesalahan terjemahan dibandingkan sebelumnya. Saat ini, sistem seperti Google Translate, DeepL, dan Microsoft Translator menggunakan pendekatan NMT untuk memberikan hasil terjemahan yang semakin mendekati bahasa manusia.

    Cara Kerja Algoritma Mesin Penerjemah Modern

    Mesin penerjemah modern mengandalkan penerjemahan berbasis AI untuk menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan alami. Teknologinya telah berkembang dari metode berbasis aturan ke jaringan saraf tiruan. Berikut cara kerjanya:

    1. Penggunaan Neural Machine Translation (NMT)

    Metode Neural Machine Translation (NMT) menjadi standar utama dalam penerjemahan berbasis AI. Berbeda dari pendekatan sebelumnya, NMT menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memahami hubungan antar kata, frasa, dan konteks dalam kalimat. Teknologi ini memungkinkan mesin penerjemah untuk menghasilkan terjemahan yang lebih alami, bukan sekadar menerjemahkan kata per kata.

    1. Pelatihan Model dengan Korpus Besar

    Agar mampu menerjemahkan dengan akurat, model NMT dilatih menggunakan korpus (kumpulan teks) bilingual atau multilingual, yaitu kumpulan teks dalam berbagai bahasa. Dengan analisis terhadap miliaran kata dari dokumen, buku, artikel, hingga percakapan, mesin penerjemah dapat mempelajari pola bahasa dan makna yang sesuai dalam berbagai konteks.

    1. Proses Encoder-Decoder

    Dalam sistem NMT, proses penerjemahan dilakukan melalui dua tahap utama:

    • Encoder: Model membaca dan mengubah teks sumber menjadi representasi angka atau vektor yang mewakili makna kalimat.
    • Decoder: Model menerjemahkan vektor tersebut ke dalam bahasa target dengan mempertimbangkan konteks keseluruhan, bukan hanya kata secara terpisah.
    1. Peran Attention Mechanism

    Salah satu inovasi penting dalam penerjemahan berbasis AI adalah Attention Mechanism, yang memungkinkan model fokus pada bagian tertentu dari kalimat saat menerjemahkan. Teknologi ini membantu meningkatkan akurasi dengan mempertimbangkan elemen tata bahasa yang kompleks, seperti struktur kalimat dan makna kata dalam konteks tertentu.

    1. Peningkatan dengan Model Transformer

    Model Transformer, yang digunakan dalam sistem seperti Google Translate dan DeepL, menjadi terobosan dalam mesin penerjemah. Dengan kemampuan memproses seluruh kalimat sekaligus dan mempertimbangkan hubungan antar kata dalam konteks yang luas. Transformer menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dibandingkan pendekatan sebelumnya.

    1. Adaptasi dengan Machine Learning dan Feedback Pengguna

    Model penerjemahan berbasis AI terus belajar dan berkembang melalui Machine Learning serta umpan balik dari pengguna. Dengan data baru yang terus ditambahkan dan dievaluasi, kualitas terjemahan dapat ditingkatkan seiring waktu. Hal ini memungkinkan sistem lebih memahami ekspresi idiomatik, istilah teknis, hingga aspek kultural

    Tantangan dalam Penerjemahan AI

    Meskipun penerjemahan berbasis AI telah berkembang pesat, teknologi ini masih menghadapi berbagai tantangan yang memengaruhi akurasi dan kealamian terjemahan. Berikut adalah beberapa tantangan utama dalam pengembangan mesin penerjemah:

    1. Kesulitan Memahami Konteks

    AI sering kesulitan menangkap konteks penuh dari sebuah kalimat, terutama jika ada makna ganda atau istilah yang bergantung pada situasi. Misalnya, kata “bisa” dalam bahasa Indonesia dapat berarti “dapat melakukan sesuatu” atau “racun ular,” tergantung konteksnya.

    1. Penerjemahan Ekspresi Idiomatik dan Nuansa Budaya

    Ekspresi idiomatik seperti “raining cats and dogs” dalam bahasa Inggris sulit diterjemahkan secara harfiah karena memiliki makna kiasan. Selain itu, perbedaan budaya dapat menyebabkan kesalahan dalam menerjemahkan sapaan, humor, atau istilah yang khas dalam suatu masyarakat.

    1. Ketidaksempurnaan dalam Tata Bahasa dan Sintaksis

    Meskipun mesin penerjemah berbasis AI semakin canggih, masih ada kesalahan dalam struktur kalimat, terutama dalam bahasa yang memiliki aturan tata bahasa kompleks seperti Jepang, Arab, atau Jerman.

    1. Keterbatasan dalam Bahasa Langka atau Dialek Lokal

    Bahasa dengan jumlah penutur sedikit atau dialek yang jarang terdokumentasi sering kali memiliki korpus data yang terbatas untuk melatih model AI. Akibatnya, terjemahan untuk bahasa-bahasa ini masih kurang akurat dibandingkan dengan bahasa yang lebih umum digunakan.

    1. Masalah Keamanan dan Privasi

    Penerjemahan otomatis yang berbasis cloud dapat berisiko dalam hal keamanan data, terutama ketika menerjemahkan dokumen sensitif atau rahasia bisnis. Beberapa layanan penerjemahan mungkin menyimpan data pengguna, yang berpotensi menimbulkan kebocoran informasi.

    1. Ketergantungan pada Data Pelatihan

    Hasil terjemahan AI sangat bergantung pada data pelatihan yang digunakan. Jika data tersebut mengandung bias atau kurang bervariasi, mesin penerjemah dapat menghasilkan terjemahan yang kurang akurat atau bahkan diskriminatif terhadap kelompok tertentu.

    Masa Depan Mesin Penerjemah

    Dengan kemajuan kecerdasan buatan, mesin penerjemah diprediksi akan semakin canggih dan akurat. AI terus berkembang, meningkatkan kualitas terjemahan serta memperluas penggunaannya di berbagai bidang.

    Model penerjemahan AI ke depan akan lebih memahami konteks kalimat, termasuk makna ganda, ekspresi idiomatik, dan nuansa budaya. Teknologi seperti large language models (LLM) akan membantu mengurangi kesalahan dalam menerjemahkan frasa kompleks dan istilah teknis.

    Saat ini, banyak bahasa langka atau dialek belum mendapat dukungan AI yang baik. Dengan peningkatan teknik machine learning dan data pelatihan yang lebih luas, mesin penerjemah akan lebih mampu menangani bahasa yang kurang populer serta variasi dialek dalam suatu bahasa.

    Teknologi penerjemahan juga berkembang ke terjemahan suara secara real-time. Dengan fitur speech-to-text dan text-to-speech, komunikasi lintas bahasa menjadi lebih lancar. Selain itu, augmented reality (AR) memungkinkan terjemahan tampil langsung di layar saat pengguna melihat teks dalam bahasa asing.

    Mesin penerjemah masa depan juga akan lebih personal dan adaptif. AI dapat menyesuaikan terjemahan berdasarkan gaya bahasa dan konteks tertentu, seperti akademik, bisnis, atau percakapan sehari-hari.

    Keamanan dan privasi data juga menjadi perhatian. Model penerjemahan yang beroperasi secara offline atau menggunakan enkripsi tingkat tinggi akan dikembangkan untuk melindungi dokumen penting.

    Meskipun AI semakin canggih, penerjemah manusia tetap berperan dalam mengoreksi dan menyesuaikan hasil terjemahan agar lebih akurat dan sesuai budaya. Di masa depan, teknologi ini akan menjadi alat bantu yang mempercepat kerja penerjemah manusia, bukan menggantikannya.

    Meskipun AI semakin canggih, penerjemah manusia tetap berperan penting dalam mengoreksi dan menyesuaikan hasil terjemahan untuk memastikan keakuratan dan kesesuaian budaya. Di masa depan, teknologi ini akan lebih berfungsi sebagai alat bantu yang mempercepat kerja penerjemah manusia daripada menggantikan mereka sepenuhnya.

    Perkembangan mesin penerjemah, terutama dengan penerjemahan berbasis AI, telah meningkatkan akses informasi lintas bahasa di berbagai bidang. Meski masih menghadapi tantangan seperti pemahaman konteks dan bahasa langka, inovasi terus meningkatkan akurasi dan adaptabilitasnya.

    Jika Anda ingin merasakan langsung keunggulan teknologi penerjemahan berbasis AI, cobalah Netray Translate. Dengan dukungan AI canggih, Netray Translate mampu menghasilkan terjemahan yang lebih akurat, membantu Anda dalam berbagai kebutuhan, mulai dari akademik, bisnis, hingga komunikasi sehari-hari. Jangan ragu untuk menjelajahi teknologi ini dan optimalkan pengalaman menerjemahkan Anda!

    Editor: Ananditya Paradhi

  • 7 Alat Berbasis AI Terbaik untuk Manajemen Reputasi Online

    7 Alat Berbasis AI Terbaik untuk Manajemen Reputasi Online

    Dalam dunia digital yang semakin cepat, reputasi online menjadi faktor krusial bagi individu maupun bisnis. Publik secara alami cenderung memilih suatu hal dengan reputasi baik, karena reputasi mencerminkan kredibilitas, kualitas, dan nilai yang ditawarkan. Oleh karena itu, menggunakan alat berbasis AI terbaik untuk manajemen reputasi menjadi langkah penting agar selalu menarik perhatian publik dan terhindar dari kontroversi negatif.

    Manajemen reputasi adalah usaha untuk membentuk dan memelihara citra publik yang positif bagi suatu, bisnis, organisasi, maupun individu. Manajemen reputasi kerap dilakukan dengan memantau dan menganalisis konten dari berbagai media massa dan media sosial (media monitoring). Namun kuantitas konten dewasa ini kerap menjadi ganjalan dari media monitoring jika dilakukan secara manual dan tradisional.

    Teknologi kecerdasan buatan (AI) kini telah merubah cara kita memantau, menganalisis, dan mengelola reputasi digital secara lebih efisien. Teknologi bisa memilah sentimen seperti sentimen positif yang berasal dari ulasan, rekomendasi, dan pemberitaan yang baik. Sedangkan sentimen negatif, seperti kritik atau keluhan dapat menurunkan reputasi secara drastis. Berikut adalah beberapa alat berbasis AI terbaik yang wajib Anda miliki untuk menjaga citra dan kredibilitas di dunia maya.

    1. Netray – Pemantauan Media Sosial dan Berita

    Netray adalah alat media monitoring berbasis AI yang mampu menganalisis jutaan data dari media sosial, portal berita, dan forum. Kemampuan analisis Netray ini merupakan pengembangan dari fitur NLP (Natural Language Processing). Tidak hanya memiliki kecerdasan buatan yang sudah cukup maju, layanan Netray juga didukung oleh fitur lain seperti web crawler dan pengolahan big data.

    Sebagai alat berbasis AI terbaik, Netray dapat:

    • Menganalisis sentimen publik dengan mengidentifikasi opini yang bersifat positif, negatif, atau netral berdasarkan pola bahasa yang digunakan dalam berbagai percakapan di media sosial, portal berita, dan forum diskusi online.
    • Memantau tren yang berkaitan dengan merek atau individu dengan menganalisis data dari berbagai sumber digital secara real-time, mengidentifikasi pola yang sedang berkembang, serta memberikan wawasan yang dapat membantu bisnis atau individu dalam mengambil keputusan strategis terkait citra dan reputasi mereka.
    • Mendeteksi potensi krisis reputasi secara real-time dengan memantau lonjakan percakapan negatif, mengidentifikasi sumber utama permasalahan, serta memberikan peringatan dini agar tindakan mitigasi dapat segera dilakukan sebelum dampaknya semakin luas.

    2. Brandwatch – Analisis Tren dan Percakapan Global

    Brandwatch memanfaatkan AI untuk menyaring miliaran data online, membantu bisnis memahami bagaimana merek mereka dibicarakan di dunia digital. Alat ini bekerja secara global yang artinya mampu menangkap sebagian besar perbincangan di seluruh dunia. Keunggulan dari Brandwatch adalah:

    • Menganalisis percakapan yang terjadi di berbagai belahan dunia dengan pendekatan berbasis kecerdasan buatan, memungkinkan bisnis untuk memahami sentimen dan opini publik secara lebih komprehensif.
    • Menggunakan algoritma AI untuk mengidentifikasi pola dari data historis dan memprediksi tren yang mungkin muncul di masa depan, membantu bisnis dalam merancang strategi proaktif.
    • Memungkinkan integrasi dengan berbagai platform digital untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan terkait dengan reputasi bisnis. Brandwatch sangat cocok digunakan untuk brand berskala global.

    3. Talkwalker – Pelacakan Sentimen Multi-Channel

    Talkwalker menawarkan pemantauan media sosial, berita, blog, dan bahkan siaran TV/radio dengan AI yang canggih. Fitur utamanya meliputi:

    • Menggunakan AI untuk mendeteksi peningkatan volume percakapan dengan sentimen negatif, memungkinkan tindakan mitigasi lebih cepat sebelum eskalasi lebih lanjut terjadi.
    • Sebagai salah satu alat berbasis AI terbaik, Talkwalker memungkinkan pemantauan reputasi secara otomatis di berbagai bahasa untuk mengidentifikasi sentimen dan tren secara lebih akurat. Talkwalker memastikan bahwa setiap perubahan signifikan dalam opini publik dapat terdeteksi lebih cepat dan traceable.
    • Menggunakan analisis visual berbasis AI untuk secara otomatis mendeteksi, melacak, dan mengenali logo serta citra merek di berbagai platform digital, membantu bisnis memahami bagaimana identitas visual mereka digunakan dan dipersepsikan di dunia maya.

    4. Hootsuite Insights – Otomasi Manajemen Sosial Media

    Tak hanya menjadi alat manajemen media sosial yang berfokus pada penjadwalan dan pengelolaan konten, Hootsuite juga memiliki fitur khusus. Fitur bernama Hootsuite Insights menggunakan AI untuk mengoptimalkan strategi media sosial dan reputasi online. Dengan alat ini, Anda bisa:

    • Menggunakan AI untuk secara otomatis mengawasi setiap penyebutan merek di berbagai platform digital, memastikan bahwa bisnis dapat merespons dengan cepat terhadap opini publik.
    • Melakukan analisis mendalam terhadap interaksi audiens dengan merek, termasuk tingkat keterlibatan serta sentimen yang mendominasi percakapan mereka.
    • Menyesuaikan strategi konten berdasarkan data AI dengan menganalisis tren keterlibatan audiens, preferensi pengguna, serta efektivitas konten sebelumnya untuk memastikan bahwa setiap unggahan memiliki dampak maksimal dalam meningkatkan reputasi dan visibilitas merek.

    5. Reputology – Manajemen Ulasan dan Feedback

    Ulasan negatif di platform seperti Google Reviews, Yelp, atau TripAdvisor bisa memengaruhi reputasi bisnis. Alat semacam Reputology dapat membantu Anda mengatasi masalah semacam ini. Caranya adalah dengan:

    • Reputology sebagai salah satu alat berbasis AI terbaik mampu menganalisis sentimen ulasan pelanggan dengan mengidentifikasi opini positif, negatif, atau netral, membantu bisnis memahami tren umpan balik dan merancang strategi respons yang lebih efektif.
    • Menggunakan kecerdasan buatan untuk menyusun rekomendasi tanggapan yang paling sesuai berdasarkan pola komunikasi sebelumnya, membantu bisnis merespons ulasan pelanggan secara lebih efektif.
    • Mengintegrasikan laporan ke dalam dashboard manajemen reputasi dengan menyajikan data analitik secara real-time, memungkinkan bisnis untuk melacak tren, menilai efektivitas respons terhadap ulasan, serta mengoptimalkan strategi perbaikan reputasi berdasarkan wawasan berbasis AI.

    6. ChatGPT & Jasper AI – Pembuatan Konten PR dan Respons Krisis

    Sebagai alat berbasis AI terbaik dalam bidang pembuatan konten dan respons PR, ChatGPT dan Jasper AI mampu membantu bisnis dan individu dalam menyusun pernyataan pers, merespons krisis dengan cepat, serta mengoptimalkan strategi komunikasi digital untuk menjaga reputasi online.

    • Menghasilkan draft pernyataan pers atau respons resmi dalam waktu singkat dengan bantuan AI, memastikan komunikasi yang cepat dan sesuai dengan situasi yang dihadapi.
    • Sebagai salah satu alat berbasis AI terbaik, ChatGPT dan Jasper AI dapat menyusun respons PR yang efektif untuk menangani isu reputasi dengan cepat dan tepat sasaran.
    • ChatGPT dan Jasper AI sebagai alat berbasis AI terbaik membantu mengoptimalkan strategi komunikasi digital dengan menganalisis data interaksi audiens, menghasilkan konten yang relevan, serta memberikan rekomendasi komunikasi yang lebih efektif untuk meningkatkan reputasi online.

    7. Clearscope & SurferSEO – Pengoptimalan Konten untuk SEO Positif

    Reputasi online juga ditentukan oleh hasil pencarian di Google. Clearscope dan SurferSEO membantu dengan:

    • Menggunakan AI untuk menganalisis kata kunci yang paling relevan dan memberikan rekomendasi guna meningkatkan visibilitas konten di mesin pencari.
    • Clearscope dan SurferSEO membantu dalam peningkatan peringkat konten yang mencerminkan citra positif dengan menganalisis kata kunci yang relevan dan memberikan rekomendasi berbasis AI untuk mengoptimalkan strategi SEO.
    • Sebagai salah satu alat berbasis AI terbaik, analisis AI dapat meningkatkan performa SEO secara keseluruhan dengan mengoptimalkan strategi konten dan meningkatkan visibilitas di mesin pencari.

    Dengan semakin berkembangnya teknologi AI, manajemen reputasi online menjadi lebih mudah dan efektif. Menggunakan alat-alat berbasis kecerdasan buatan, seperti Netray, akan membantu Anda memantau citra merek, menganalisis sentimen publik, serta mengambil langkah proaktif dalam menjaga reputasi online. Jangan ragu untuk mengadopsi teknologi Netray, Anda bisa mencoba versi trialnya!, demi menjaga kredibilitas di dunia maya!

    Editor: Winda Trilatifah

  • Menganalisis Sumber Berita Negatif untuk Mengidentifikasi Masalah

    Menganalisis Sumber Berita Negatif untuk Mengidentifikasi Masalah

    Penyebaran berita negatif dapat berdampak besar pada reputasi individu, perusahaan, maupun instansi pemerintah. Informasi negatif yang menyebar luas dapat memicu krisis komunikasi, menurunkan kepercayaan publik, dan bahkan memengaruhi keputusan bisnis. Oleh karena itu, penting untuk memahami bagaimana menganalisis sumber berita negatif guna mengidentifikasi akar masalah dan mengatasi dampaknya.

    Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menganalisis sumber berita negatif adalah analisis sentimen. Teknik ini memungkinkan kita untuk memilah dan memahami sentimen dari berbagai sumber berita. Namun, untuk benar-benar mengidentifikasi asal muasal berita negatif, analisis sentimen perlu dikombinasikan dengan teknik lain seperti analisis jaringan penyebaran, web crawling, analisis temporal, dan analisis metadata.

    Apa Itu Analisis Sentimen?

    Analisis sentimen adalah proses otomatis untuk menentukan apakah suatu teks memiliki sentimen positif, negatif, atau netral. Teknik ini sering digunakan dalam media monitoring untuk memahami opini publik terhadap suatu topik atau merek. Analisis sentimen memanfaatkan teknologi algoritma AI untuk memproses data teks dari unggahan konten di jagat maya.

    Metode yang biasa digunakan dalam analisis sentimen meliputi: Pendekatan Berbasis Kamus (Lexicon-Based Approach) yang menggunakan daftar kata yang telah dikategorikan berdasarkan sentimen positif atau negatif. Metode Machine Learning menggunakan algoritma pembelajaran mesin seperti Naïve Bayes, SVM, atau deep learning untuk mengklasifikasikan sentimen berdasarkan data latih. Terakhir yakni metode Natural Language Processing (NLP) yang menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengekstrak makna dari teks dan menilai sentimen yang terkandung di dalamnya.

    Dalam konteks berita negatif, analisis sentimen membantu memilah artikel atau unggahan yang memiliki nada negatif sehingga memudahkan dalam proses pemantauan. Memahami sentimen berita dengan menganalisis sumber berita negatif dapat memberikan gambaran jelas tentang bagaimana media dan publik memandang situasi yang sedang dihadapi organisasi, yang bisa berdampak langsung pada reputasi dan keberlanjutan bisnis.

    menganalisis sumber berita negatif
    Gambar 1. Ilustrasi menganalisis sumber berita negatif Image by Krzysztof Pluta from Pixabay

    Langkah Analisis Sentimen untuk Menganalisis Sumber Berita Negatif

    1. Mengidentifikasi Berita Negatif

    Langkah pertama dari menganalisis sumber berita negatif adalah dengan mengumpulkan berita dari berbagai sumber seperti portal berita, media sosial, dan blog menggunakan alat media monitoring. Dengan analisis sentimen, kita dapat menyaring berita yang memiliki muatan negatif dan mengecualikan yang bersifat netral atau positif.

    2. Melakukan Analisis Temporal

    Setelah berita negatif terdeteksi, kita dapat menganalisis kapan berita tersebut pertama kali muncul. Teknik time series analysis membantu dalam memahami pola kemunculan berita dan bagaimana respons publik berkembang dari waktu ke waktu.

    Beberapa pertanyaan yang bisa dijawab dengan analisis temporal seperti kapan berita negatif pertama kali muncul? Seberapa cepat berita ini menyebar? Atau apakah ada lonjakan perhatian pada waktu tertentu?

    3. Menelusuri Sumber Berita Pertama

    Untuk mengetahui dari mana berita negatif berasal, kita dapat menggunakan:

    • Web Crawling & Media Monitoring: Menggunakan web crawler untuk mengumpulkan data dari berbagai situs berita dan media sosial.
    • Analisis Metadata: Menganalisis informasi penulis, domain situs, timestamp, dan sumber asal.
    • Analisis Jaringan Penyebaran: Melihat bagaimana berita menyebar dari satu platform ke platform lain menggunakan teknik graph analysis.

    Dengan teknik ini, kita dapat mengidentifikasi sumber pertama yang menerbitkan berita negatif, apakah berasal dari media arus utama, blog, atau akun anonim di media sosial.

    4. Memetakan Pola Penyebaran Berita Negatif

    Setelah mengetahui sumber berita pertama, kita perlu melihat bagaimana berita tersebut menyebar. Analisis jaringan sosial (Social Network Analysis/SNA) dapat membantu dalam:

    • Mengidentifikasi akun atau situs yang paling banyak menyebarkan berita.
    • Melihat siapa yang menjadi pusat penyebaran (influencer, media, atau bot).
    • Menentukan bagaimana interaksi dan engagement terhadap berita negatif.

    Dengan memetakan pola penyebaran, kita dapat mengetahui apakah berita ini berkembang secara organik atau ada pola penyebaran yang disengaja (misalnya melalui buzzer atau bot otomatis).

    Studi Kasus: Krisis Reputasi di Media Sosial

    Sebagai contoh, sebuah perusahaan mengalami krisis reputasi akibat berita negatif yang menyebar di media sosial. Dengan menggunakan analisis sentimen, mereka menemukan bahwa mayoritas komentar terkait merek mereka bersifat negatif dalam beberapa hari terakhir.

    Langkah yang diambil:

    1. Mengumpulkan Data – Menggunakan media monitoring untuk mengumpulkan berita dan unggahan media sosial terkait perusahaan.
    2. Menganalisis Sentimen – Menentukan seberapa besar proporsi sentimen negatif dibanding positif dan netral.
    3. Melakukan Analisis Temporal – Melihat kapan lonjakan sentimen negatif terjadi dan siapa yang pertama kali menyebarkannya.
    4. Melakukan Analisis Jaringan – Mengidentifikasi siapa saja yang menyebarkan berita tersebut dan bagaimana interaksi yang terjadi.

    Dari hasil analisis, ditemukan bahwa berita negatif pertama kali muncul dari sebuah blog kecil sebelum diangkat oleh media besar dan menyebar luas. Dengan informasi ini, perusahaan dapat mengambil langkah strategis seperti mengklarifikasi isu, bekerja sama dengan media, atau melakukan kampanye PR untuk mengembalikan citra mereka.

    Contoh Kasus Persebaran Berita Negatif yang Berasal dari Tempat yang Tak Terduga

    1. Kasus McDonald’s dan Hoaks di Media Sosial

    Pada 2018, McDonald’s menghadapi berita negatif terkait hoaks yang menyebar di media sosial. Sebuah unggahan di Facebook menyatakan bahwa perusahaan tersebut mendukung gerakan tertentu yang kontroversial. Yang mengejutkan, setelah tim internal menganalisis sumber berita negatif, hoaks ini ternyata pertama kali berasal dari forum kecil di luar negeri, bukan dari pelanggan atau media besar. Dalam hitungan hari, berita tersebut menyebar luas dan memaksa McDonald’s untuk mengeluarkan pernyataan resmi guna mengklarifikasi masalah.

    1. Kasus Pencemaran Nama Baik Taylor Swift

    Taylor Swift pernah menghadapi pemberitaan negatif tentang dirinya yang berasal dari forum anonim di internet (seperti Reddit dan 4chan). Isu tersebut kemudian diangkat oleh media tabloid dan menyebar luas seolah-olah berasal dari sumber yang kredibel. Dalam kasus ini, informasi negatif tidak berasal dari media besar atau pesaing, tetapi dari diskusi kecil di forum daring yang berkembang menjadi rumor global.

    Gambar 2. Ilustrasi menganalisis sumber berita negatif Image by Prayad Kosasaeng from Pixabay
    1. Kasus United Airlines dan Video Viral Tak Terduga

    Pada 2017, United Airlines menghadapi krisis besar ketika video seorang penumpang yang diseret keluar dari pesawat menjadi viral. Video ini pertama kali dibagikan oleh seorang penumpang anonim di Twitter, bukan oleh media besar atau jurnalis. Dalam hitungan jam, berita ini diliput oleh media global dan menyebabkan United Airlines mengalami penurunan nilai saham serta kritik besar dari publik.

    1. Kasus Samsung dan Isu Baterai Meledak

    Samsung Galaxy Note 7 mengalami skandal besar terkait baterai yang mudah meledak. Awalnya, laporan insiden ini hanya muncul di forum teknologi kecil dan media lokal, tetapi kemudian berkembang menjadi pemberitaan global setelah video insiden beredar di YouTube dan media sosial. Samsung lalai menganalisis sumber berita negatif sehingga isu ini menjadi skandal hingga saat ini.

    Apabila Anda membutuhkan tools guna menganalisis sumber berita negatif, Anda bisa memanfaatkan fitur analisis sentimen yang dimiliki Netray Media Monitoring. Dengan analisis sentimen yang mendalam dan laporan yang komprehensif, Netray memungkinkan Anda untuk memahami reaksi audiens secara real-time dan menyesuaikan strategi pemberitaan negatif. Dengan menggunakan pendekatan yang terintegrasi dan Netray, organisasi dan individu dapat lebih proaktif dalam mengelola reputasi mereka, mengidentifikasi akar masalah, serta merancang strategi komunikasi yang lebih efektif dalam menangani berita negatif.

    Editor: Winda Trilatifah

  • 5 Kesalahan dalam Media Monitoring yang Harus Dihindari

    5 Kesalahan dalam Media Monitoring yang Harus Dihindari

    Media monitoring adalah proses pemantauan, analisis, dan interpretasi penyebutan brand, industri, atau topik tertentu di berbagai platform, termasuk berita online, media sosial, forum, dan blog. Dengan strategi yang tepat, media monitoring dapat membantu bisnis mengelola reputasi, memahami pelanggan, dan mengantisipasi potensi krisis. Namun, tidak semua orang memahami bagaimana cara memanfaatkan media monitoring dengan maksimal sehingga tidak bisa mendapatkan manfaatnya secara utuh. 

    Artikel ini akan membahas kesalahan umum dalam media monitoring serta cara menghindarinya agar strategi pemantauan media lebih efektif. Dengan mempelajari apa saja kesalahan dalam media monitoring yang sering terjadi, Anda akan merasakan manfaat media monitoring secara maksimal.

    1. Hanya Memantau Sebutan Brand Sendiri

    Kesalahan dalam media monitoring yang paling umum adalah mengabaikan faktor eksternal saat menggunakannya. Kebanyakan bisnis hanya fokus memantau penyebutan nama brand mereka sendiri tanpa memperhatikan kompetitor atau tren industri. 

    Padahal, monitoring kompetitor dan tren industri sama pentingnya dengan monitoring brand sendiri, bahkan bisa lebih strategis dalam beberapa aspek.

    • Menemukan Peluang & Ancaman 

    Dengan memantau kompetitor, Anda bisa belajar dari kesalahan mereka atau mengadopsi strategi yang sukses.

    • Menyesuaikan Strategi Pemasaran 

    Tren industri membantu Anda memahami kebutuhan pelanggan dan menyesuaikan kampanye dengan perkembangan terbaru.

    • Menganalisis Posisi Brand 

    Melihat bagaimana brand Anda dibandingkan dengan kompetitor dari segi sentimen, visibilitas, dan inovasi.

    Jika hanya memantau brand sendiri, Anda kehilangan wawasan besar tentang industri dan pesaing yang bisa digunakan untuk meningkatkan strategi bisnis. Idealnya, bisnis perlu menyeimbangkan kedua aspek ini agar tetap kompetitif dan inovatif.

    kesalahan dalam media monitoring
    Gambar 1. Ilustrasi kesalahan dalam media monitoring Image by Vicki Hamilton from Pixabay

    2. Tidak Memantau Semua Saluran Media yang Relevan

    Memantau semua saluran yang relevan dalam media monitoring sangat penting, terutama di era digital ketika percakapan tentang brand dan industri terjadi di berbagai platform. Jika hanya fokus pada satu atau dua platform (misalnya Twitter dan media berita online), Anda bisa melewatkan percakapan penting di forum, TikTok, YouTube, atau grup komunitas. Berikut beberapa alasan mengapa penting untuk memantau semua saluran yang relevan:

    • Tren Bisa Dimulai dari Platform Tertentu

    Banyak tren yang berawal dari platform seperti Reddit atau TikTok sebelum akhirnya menyebar ke media berita dan sosial lainnya. Jika tidak dimonitor sejak awal, Anda bisa kehilangan momentum atau gagal mengantisipasi dampaknya. 

    • Menghindari Krisis Reputasi yang Tidak Terdeteksi

    Jika brand Anda mendapat perhatian negatif di satu platform tetapi tidak terpantau, isu bisa berkembang menjadi krisis besar sebelum Anda sempat merespons. 

    • Setiap Platform Memiliki Demografi Berbeda

    Pengguna Tik Tok berbeda dari pengguna LinkedIn, begitu juga dengan YouTube dan forum seperti Kaskus atau Reddit. Dengan memantau berbagai saluran, Anda bisa memahami audiens utama dan menyesuaikan strategi komunikasi..

    Memantau semua saluran media yang relevan bukan hanya tentang menghindari risiko, tetapi juga untuk memanfaatkan peluang yang mungkin muncul di berbagai platform digital. Gunakan tools seperti Google Alerts, Meltwater, atau Hootsuite untuk mencakup lebih banyak platform. Lalu, identifikasi di platform mana audiens Anda paling aktif.

    3. Mengabaikan Analisis Sentimen dan Konteks

    Hanya menghitung jumlah mention tanpa memahami apakah komentar tersebut positif, negatif, atau sarkastik juga merupakan kesalahan dalam media monitoring yang perlu diperhatikan. Tanpa analisis sentimen dan konteks, data hanya menjadi sekumpulan teks tanpa makna yang jelas. Ini bisa menyebabkan perusahaan atau individu salah dalam mengambil keputusan, gagal mengantisipasi krisis, dan kehilangan peluang strategis. 

    Analisis Sentimen: Mengukur Persepsi Publik

    • Mengklasifikasikan opini menjadi positif, negatif, atau netral.
    • Membantu deteksi dini krisis sebelum berkembang lebih besar.
    • Berguna untuk evaluasi kampanye, apakah mendapat respons baik atau buruk.

    Analisis Konteks: Memahami Alasan di Balik Sentimen

    • Kata-kata yang sama bisa memiliki arti berbeda tergantung pada situasi dan maksud pembicara.
    • Mencegah kesalahan interpretasi, misalnya membedakan kritik serius dari sarkasme.
    • Mengidentifikasi aktor dan motif di balik suatu opini (apakah berasal dari pelanggan asli atau akun bot).

    Analisis sentimen dan konteks sangat penting dalam media monitoring karena keduanya membantu memahami bagaimana suatu topik, merek, atau individu dibicarakan di berbagai platform media. Analisis sentimen membantu mengukur apakah sebuah opini bersifat positif atau negatif, sedangkan analisis konteks membantu memahami alasan di balik opini tersebut. Menggabungkan keduanya memungkinkan perusahaan atau individu merespons lebih akurat terhadap tren, krisis, atau peluang dalam media monitoring. 

    4. Tidak Menanggapi Krisis dengan Cepat

    Dalam dunia digital, krisis reputasi bisa berkembang dengan sangat cepat. Jika tidak ditangani segera, dampaknya bisa merusak citra brand, menurunkan kepercayaan pelanggan, dan bahkan mempengaruhi penjualan. Beberapa risiko jika tidak merespons krisis dengan cepat:

    • Isu kecil bisa berkembang menjadi skandal besar karena tidak segera diklarifikasi.
    • Pelanggan merasa diabaikan, sehingga memperburuk persepsi publik.
    • Media dan kompetitor bisa memanfaatkan situasi untuk memperburuk posisi brand.

    Menanggapi krisis dengan cepat bukan hanya soal memadamkan api, tetapi juga tentang menjaga reputasi, membangun kepercayaan, dan mengontrol narasi sebelum situasi memburuk. Brand bisa menghindari kesalahan dalam media monitoring ini dengan memberikan klarifikasi dengan cepat sehingga opini publik tak akan terbentuk berdasarkan asumsi atau informasi yang belum tentu benar.

    5. Tidak Menggunakan Data Media Monitoring untuk Pengambilan Keputusan

    Media monitoring bukan sekadar mengumpulkan data, tetapi juga harus digunakan untuk mendukung strategi bisnis dan komunikasi. Banyak perusahaan melakukan media monitoring, tetapi tidak benar-benar memanfaatkannya dalam pengambilan keputusan. Beberapa dampak negatif jika data media monitoring tidak digunakan secara optimal:

    • Strategi pemasaran tidak efektif karena tidak berdasarkan tren dan opini publik.
    • Kesempatan emas terlewat karena tidak mendeteksi potensi tren positif lebih awal.
    • Kurang memahami kebutuhan pelanggan sehingga strategi komunikasi kurang tepat. 
    • Kehilangan peluang untuk meningkatkan produk, layanan pelanggan, atau strategi pemasaran.

    Analisis pola dalam data dan gunakan insight tersebut untuk pengambilan keputusan strategis. Integrasikan hasil media monitoring ke dalam perencanaan pemasaran dan komunikasi.

    Gambar 2. Ilustrasi kesalahan dalam media monitoring Image by Gerd Altmann from Pixabay

    Cara Memanfaatkan Media Monitoring yang Efektif

    Untuk memanfaatkan media monitoring secara efektif, langkah pertama yang perlu dilakukan adalah menggunakan alat yang tepat, seperti Google Alerts, Mention, Talkwalker, atau Netray. Dengan bantuan alat ini, bisnis dapat mengumpulkan data yang relevan dan memahami bagaimana percakapan mengenai brand berkembang di berbagai platform.

    Namun, mengumpulkan data saja tidak cukup. Agar media monitoring benar-benar memberikan manfaat, penting untuk menganalisis tren serta pola percakapan dalam jangka panjang sehingga keputusan yang diambil lebih strategis dan berbasis fakta. 

    Selain itu, bisnis juga perlu menyiapkan respons cepat terhadap isu negatif sebelum masalah berkembang lebih besar dan sulit dikendalikan. Data yang diperoleh dari media monitoring tidak hanya berguna untuk mitigasi risiko, tetapi juga dapat dimanfaatkan sebagai bahan untuk inovasi bisnis serta penyempurnaan strategi pemasaran. Dengan kata lain, media monitoring bukan hanya tentang mengawasi apa yang terjadi, tetapi juga tentang bagaimana informasi tersebut digunakan untuk mengambil keputusan yang lebih baik. 

    Jika kesalahan dalam media monitoring yang seperti di atas dapat dihindari, bisnis akan lebih mudah dalam meningkatkan reputasi brand, memahami audiens, serta mengantisipasi potensi krisis yang mungkin muncul. Oleh karena itu, penting untuk terus mengevaluasi strategi media monitoring yang diterapkan,apakah sudah efektif, atau masih ada kekurangan yang perlu diperbaiki?

    Jika Anda ingin sistem pemantauan media yang lebih canggih dan komprehensif, Netray dapat menjadi solusi yang tepat. Dengan fitur analisis data yang mendalam dan pemantauan real-time di berbagai platform, Netray membantu bisnis memahami percakapan publik, mengelola reputasi, dan mengambil keputusan yang lebih strategis. Coba Netray sekarang dan maksimalkan strategi media monitoring Anda!

    Editor: Ananditya Paradhi