Try Netray, Free Trial!
Subscribe
Search
Home Blog Page 10

Urgensi Pemanfaatan Media Monitoring bagi Pemerintah

Ananditya Paradhi
-
0
Urgensi Pemanfaatan Media Monitoring bagi Pemerintah

Mengapa media monitoring/pemantauan media sangat penting bagi pemerintah? Baik itu pemantauan media massa daring konvensional atau media sosial (medsos) yang bersifat personal. Singkatnya,  dengan memantau media, pemerintah dapat menemukan berjibun aktivitas masyarakat berbagi informasi, berita, opini, hingga pandangan dalam berbagai macam format secara virtual. Memanfaatkan media monitoring bagi pemerintah menjadi hal urgent mengingat media adalah produk budaya masyarakat kiwari.

Setiap level pemerintahan membutuhkan media monitoring, terutama untuk meningkatkan pelayanan birokrasi dan manajemen risiko. Termasuk untuk mengikuti perkembangan berita politik, pemerintahan, dan administratif di semua bidang. Pemerintah juga mampu menemukan masalah yang akan menjadi prioritas penanganan di tengah lautan perbincangan di dunia maya. Sehingga mampu memberikan pelayanan yang prima kepada masyarakat.

Tidak hanya pemerintahan dalam arti birokrasi dan pelayanan publik, lembaga legislatif sebagai lembaga pembuat aturan atau kebijakan juga bisa memanfaatkan media monitoring secara intensif. Contohnya guna mendapatkan analisis dan laporan dengan cepat ketika ingin merumuskan aturan perundang-undangan tertentu. Masyarakat sebagai subyek regulasi juga mampu memantau implikasi kebijakan secara lebih luas dan langsung.

Layanan media monitoring bagi pemerintah mampu menyaring segudang konten yang terbit melalui surat kabar digital, situs web, dan lini masa media sosial hampir setiap hari. Berdasarkan kata kunci, layanan ini mampu mengumpulkan, menyampaikan, dan memberi peringatan kepada otoritas setempat terkait isu-isu penting yang mempengaruhi roda pemerintahan.

Gambar 1. Ilustrasi media monitoring bagi pemerintah oleh Karolina Grabowska dari Pixabay

Manfaat Layanan Media Monitoring bagi Pemerintah

Sebelum penjelasan yang lebih detail terkait urgensi media monitoring bagi pemerintah, kita simak dulu apa saja manfaat yang bisa diambil. Pemanfaat media monitoring bagi pemerintah mungkin tidak banyak berbeda dengan lembaga lain seperti bisnis atau akademik. Akan tetapi hal-hal ini akan sangat krusial jika pemerintah ingin mendapatkan hasil yang maksimal saat menggunakan media monitoring.

  • Memahami Pandangan Masyarakat
    Memeriksa pandangan masyarakat secara mendalam sangat penting untuk memahami persepsi publik. Ditengah volume perbincangan masyarakat yang sangat masif di media sosial, menemukan persepsi yang sederhana menjadi tantangan tersendiri.
  • Memberi Awareness
    Memberikan kesadaran kepada pemangku kepentingan dalam momen penting, terutama selama proses pengambilan kebijakan, merupakan manfaat khusus media monitoring bagi pemerintah. Nuansa yang terjadi bisa sangat kompleks sehingga perlu cara meminimalkan resistensi dan memastikan transparansi dalam proses tersebut.
  • Mengawasi Jalannya Program
    Mengawasi pelaksanaan program secara teliti, termasuk campaign media pada periode tertentu. Respons publik kerap membanjiri media dan diperlukan ketelitian untuk memilah-milah supaya strategi komunikasi berjalan sesuai rencana dan target tercapai dengan efektif.
  • Menjadi Tanggung Jawab Politik
    Kebijakan yang telah ditetapkan menjadi tanggung jawab politik untuk dipertanggungjawabkan kepada masyarakat melalui mekanisme akuntabilitas yang transparan dan konsisten. Pemerintah harus memastikan bahwa publik terinformasi dengan baik untuk setiap kebijakan yang diambil.
  • Merespon Isu Sesuai Target
    Mengumpulkan informasi tentang isu tertentu melalui liputan media massa membantu memastikan bahwa respons yang diberikan relevan, cepat, dan sesuai dengan kebutuhan target audiens. Terkadang isu yang penting malah tersembunyi di tengah-tengah riuhnya media.
  • Mitigasi Manajemen Risiko
    Media sosial menjadi alat strategis dalam mitigasi risiko dengan memantau percakapan publik, mendeteksi potensi krisis, dan merancang langkah pencegahan secara proaktif. Sama seperti di luar, krisis di media juga memiliki tanda-tanda awal yang perlu dikelola sebelum menjadi masalah besar di kemudian hari.

Urgensi Media Monitoring bagi Pemerintah

Selain mendatangkan manfaat yang tak sedikit, media monitoring ternyata memiliki potensi yang tak terkira. Seluruh elemen pemerintahan, baik lembaga-lembaga eksekutif maupun legislatif, menghasilkan liputan media dalam jumlah besar. Jadi, tak hanya bersifat keluar, monitoring dapat digunakan untuk mendapatkan insight ke dalam pemerintahan itu sendiri.

Potensi-potensi ini yang membuat media monitoring menjadi penting bagi otoritas pemerintah. Pemerintah jadi memiliki kapasitas untuk menyaring keramaian media dan menyampaikan konten yang penting. Misalnya, dalam kurun waktu tertentu pemerintah sedang menerbitkan sebuah aturan yang pada gilirannya memunculkan reaksi pro kontra di masyarakat.

Dengan memanfaatkan media monitoring, pemerintah dapat melakukan pengecekan media selama proses penerbitan aturan tersebut. Hal ini bahkah mencakup kapasitas untuk menjawab pro kontra yang muncul dari masyarakat dengan cepat dan akurat.

Keriuhan media tersebut tentu saja penuh dengan halangan dan rintangan. Tak sedikit dari konten-konten di media tersebut tidak memiliki bobot kualitas untuk ditanggapi ulang oleh pemerintah. Melalui media monitoring, pemerintah juga dapat menyaring, mengukur, bahkan mengabaikannya. Sehingga respons balik dari pemerintah bisa tepat guna dan tepat sasaran.

media monitoring bagi pemerintah
Gambar 2. Ilustrasi media monitoring bagi pemerintah oleh ApexDigitalAgency from Pixabay

Lantas layanan media monitoring yang seperti apa yang cocok untuk membantu pemangku kepentingan menjalankan roda pemerintahan? Tentu saja layanan tersebut harus inovatif, informatif, akurat, dan memberi lapisan pengetahuan tambahan yang mampu memperkaya analisis. Lebih baik lagi jika layanan monitoring tersebut dikerjakan oleh pakar ahli di bidangnya.

Penyedia layanan juga harus bersifat inklusif dan kolaboratif. Kebutuhan dari klien menjadi hal yang utama terlepas dari level klien dalam birokrasi pemerintahan. Baik dari penentu kebijakan hingga street level bureaucracy. Aksesibilitas juga menjadi poin penting, baik akses ke dalam layanan hingga akses ke media yang dipantau.

Dan yang paling penting adalah layanan yang memberi kepercayaan dan kepastian. Layanan media monitoring bagi pemerintah harus mampu memberikan data ideal agar pemangku kebijakan secara pasti bisa mengelola segala macam situasi.

Tak banyak layanan media monitoring yang mampu mencapai standar untuk bekerjasama dengan pemerintah seperti yang disebutkan sebelumnya. Terlebih iklim media semakin hari semakin rumit untuk dijelajahi. Media monitoring dituntut untuk terus berkembang sesuai dengan spesifikasi dan permintaan. Spesifikasi pemantauan khusus pemerintah tentu berbeda dengan sektor lainnya. Dengan pemerintah, layanan tersebut dituntut dapat memantik diskusi berdasarkan potong-potongan informasi untuk mengungkap isu baru, membantu menetapkan prosedur, dan mengambil tindakan.

Maka dari itu Netray Media Monitoring hadir guna menjawab tantangan tersebut. Sebagai layanan media monitoring yang telah hadir sejak tahun 2017 menjadi bukti bahwa Netray memiliki cukup banyak pengalaman untuk menghandle tugas-tugas pemerintahan yang kompleks.

Editor: Winda Trilatifah

Contoh Pemanfaatan Big Data di Pemerintahan: Implementasi hingga Tantangan

Hasinadara P
-
0
Contoh Pemanfaatan Big Data di Pemerintahan: Implementasi hingga Tantangan

Di era digital ini, big data (data besar) menjadi komoditas berharga layaknya tambang emas. Jika digali dan diolah dengan tepat, tentu membawa manfaat yang berlimpah. Tak hanya berguna bagi dunia bisnis, pemerintah bisa melihat contoh pemanfaatan big data yang selama ini sudah mendatangkan banyak keuntungan di sektor usaha. 

Lautan data yang berlimpah apabila dikelola dengan tepat dapat menjadi kunci untuk membuka berbagai peluang. Antara lain sebelum meningkatkan kualitas layanan publik, merumuskan kebijakan yang lebih tepat sasaran, dan membangun pemerintahan yang lebih akuntabel.

Dengan pemerintah membangun kebijakan berbasis big data, maka secara umum akan membawa manfaat sebagai berikut. Pertama, meningkatkan pelayanan publik; big data bisa memberikan informasi kepada pemerintah mengenai kebutuhan dan keluhan masyarakat sehingga pelayanan publik bisa lebih baik. Kedua, meningkatkan efisiensi operasional; big data bisa membantu pemerintah memangkas birokrasi yang tidak perlu dan alokasi sumber daya yang lebih tepat sasaran. 

Ketiga, mencegah kebocoran anggaran; analisa keuangan dari big data bisa membantu pemerintah mendeteksi kemungkinan adanya korupsi atau penyelewengan dana. Keempat, membuat kebijakan berbasis data; dengan data besar, pemerintah bisa mendapatkan informasi akurat mengenai kondisi lapangan yang dibutuhkan untuk membuat keputusan. Kelima, mendeteksi dini bencana; pemanfaatan sensor dan internet of things (IoT) menghasilkan big data yang bisa dianalisa untuk memprediksi bencana alam.

Contoh Pemanfaatan Big Data Berbentuk Program Pemerintahan

Pemerintah Indonesia beberapa tahun silam ini telah menyadari betapa pentingnya teknologi ini. Berbagai program yang menjadi contoh pemanfaatan big data mulai digulirkan pemerintah antara lain seperti seperti: 

Satu Data Indonesia, program ini bertujuan untuk mengintegrasikan data dari berbagai instansi pemerintah untuk menciptakan satu sumber data yang terpusat yang tertuang dalam Peraturan Presiden Nomor 39 Tahun 2019 . Datanya pun dapat diakses oleh publik melalui situs data.go.id. 

E-KTP atau KTP elektronik menyimpan berbagai data pribadi warga negara Indonesia, seperti nama, alamat, dan sidik jari. Data ini dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti membuka rekening bank, mendaftar layanan publik, dan mengikuti pemilu.

Sistem perpajakan, sistem pemungutan pajak dengan big data mempermudah penyimpanan data tanpa batas yang sebelumnya hanya menggunakan database management system. Layanan e-filing, e-faktur, dan e-bupot telah tersedia guna pengisian dan perhitungan pajak yang lebih efisien dan terintegrasi.

Pelayanan Kesehatan,  contoh pemanfaatan data besar dalam dunia medis ini digunakan untuk melacak penyebaran penyakit dan meningkatkan kualitas layanan kesehatan yang tersimpan dalam database BPJS Kesehatan.

Roadmap Big Data Nasional, pada tahun 2022, pemerintah meluncurkan Roadmap Big Data Nasional 2020-2024 yang bertujuan untuk mendorong pemanfaatan big data secara efektif dan efisien dalam berbagai sektor.

Strategi Nasional Kecerdasan Buatan (Stranas KA) 2020-2045 , rancangan yang dibuat oleh Badan Riset dan Inovasi Nasional (BRIN) untuk memajukan teknologi AI di berbagai sektor.

contoh pemanfaatan big data
Gambar 1. Contoh pemanfaatan big data oleh pemerintah dalam bentuk kebijakan (sumber)

Meski telah menghasilkan kebijakan dan program terkait big data, pemerintah masih harus menghadapi beberapa tantangan guna mewujudkan keberhasilan pengelolaan data, seperti:

Ketersediaan Data: Data yang dibutuhkan pemerintah memang banyak tersedia, namun seringkali tersebar di berbagai lembaga dan instansi. Ini membuat integrasi data menjadi tantangan tersendiri. Prinsip berbagi data (data sharing) dan data terbuka (open data) menjadi penting untuk diimplementasikan.

Sumber Daya Manusia (SDM): Analisis data besar membutuhkan SDM yang kompeten. Pemerintah perlu menyiapkan SDM yang ahli dalam analitik data, memiliki kemampuan pemrograman tingkat tinggi, dan berpikir kreatif serta inovatif 

Keamanan dan Privasi Data: Keamanan data warga negara menjadi perhatian utama. Pemerintah perlu memiliki regulasi dan infrastruktur yang kuat untuk memastikan keamanan data serta privasi terjaga.

Teknologi dan Infrastruktur: Big data membutuhkan infrastruktur teknologi yang memadai untuk menyimpan, mengolah, dan menganalisis data. Investasi pada infrastruktur dan teknologi pendukung data dengan volume yang masif masih perlu ditingkatkan.

Selain yang telah dipaparkan, kemungkinan masih ada lagi contoh pemanfaatan big data yang sudah dilakukan oleh pemerintah. Sedikit perpektif dari luar, Netray Media Monitoring sendiri telah memantau sejumlah isu government di media massa dan media sosial. Hasil pemantauan tersebut dapat disimak di blog Netray dan bagi yang tertarik dengan teknologi ini dapat mengunjungi situs Netray untuk mencoba secara gratis.

Editor: Ananditya Paradhi

Analisis Media Sosial dengan AI: Membantu Bisnis Lebih Cepat Berkembang

Hasinadara P
-
0
Analisis Media Sosial dengan AI: Membantu Bisnis Lebih Cepat Berkembang

Indonesia termasuk negara yang penduduknya sangat aktif menggunakan sosial media. Pada Januari 2024 terdapat kurang lebih 139 juta pengguna atau sebanding dengan 49,9 persen dari total populasi Indonesia. Dengan rerata penggunaan internet pada smartphone kurang lebih 4 jam 45 menit setiap individunya dan sebagian besar digunakan untuk mengakses media sosial.

Berdasarkan fakta tersebut, memantau sosial media tentu menjadi pertimbangan utama dari pebisnis ketika ingin melihat respons masyarakat terhadap produk atau merek yang mereka keluarkan. Namun mengingat data sosial media yang begitu besar tentu membutuhkan analisis sosial media dengan bantuan kecerdasan buatan atau AI agar lebih efisien. 

Sebelum berlanjut pada pertanyaan seberapa penting analisis media bagi bisnis, mari kita tilik definisi analisis media sosial. Analisis media sosial merupakan proses mengumpulkan dan menganalisis data dari berbagai platform media sosial untuk memahami pola, tren, dan wawasan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan bisnis, pemasaran, atau penelitian.

Mengapa Analisis Media Sosial Penting untuk Bisnis?

Analisis media sosial saat ini mulai dipandang sebagai proses yang penting bagi bisnis karena dapat memahami perilaku audiens, melacak kinerja bisnis, serta mengoptimalkan strategi. Dengan menggunakan alat dan teknik yang tepat, bisnis dapat memperoleh wawasan yang berharga dari data media sosial. Berikut beberapa keuntungan jika menggunakan analisis sosial media untuk bisnis Anda.

Memahami Audiens: Analisis media sosial membantu pebisnis memahami demografi, minat, dan perilaku audiens mereka di media sosial. Pebisnis pun dapat membuat konten yang lebih relevan dan menargetkan kampanye pemasaran dengan lebih efektif.

Membangun Brand Awareness: Analisis media sosial membantu bisnis melacak seberapa banyak orang membicarakan brand mereka dan bagaimana sentimennya.

Mengukur Efektivitas Kampanye: Analisis media sosial memungkinkan pebisnis melacak kinerja kampanye pemasaran di media sosial. Hal tersebut dapat dilihat melalui metrik seperti jangkauan (seberapa banyak orang yang melihat konten), impresi (berapa kali konten dilihat), klik (seberapa banyak orang mengklik tautan, dan konversi (seberapa banyak orang melakukan tindakan, seperti membeli atau bergabung milis).

Membangun Komunitas: Analisis media sosial membantu pebisnis memahami apa yang disukai dan tidak disukai audiens, sehingga dapat membangun komunitas yang lebih kuat dan meningkatkan interaksi dengan merek yang dimiliki.

Mengidentifikasi Peluang Baru: Analisis media sosial dapat membantu pebisnis menemukan peluang baru untuk mengembangkan bisnis. Pebisnis dapat menemukan tren baru, mengidentifikasi influencer yang relevan, dan menemukan peluang untuk berkolaborasi dengan merek lain.

Gambar 1. Ilustrasi analisis media sosial oleh Racool_studio on Freepik

Analisis Media Sosial Menggunakan Teknologi Kecerdasan Buatan

Jika sudah tahu manfaat menggunakan analisis media sosial guna meningkatkan bisnis, maka selanjutnya mencari tahu tools yang tepat. Analisis media sosial dapat dilakukan dengan menggunakan AI (Kecerdasan Buatan). AI menawarkan kemampuan yang lebih canggih dan efisien dalam mengumpulkan, memproses, dan menganalisis data. Berikut adalah cara AI digunakan dalam analisis media sosial:

  • Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Turunan dari teknologi ini berupa Analisis Sentimen, Ekstraksi Entitas, dan Analisis Topik. Analisis Sentimen yakni AI yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan emosi atau sentimen (positif, negatif, netral) dalam teks. Kemudian Ekstraksi Entitas yaitu mengenali entitas seperti nama merek, produk, lokasi, gender dan lainnya.  Lalu Analisis Topik yakni mengidentifikasi topik yang sering dibahas dalam kumpulan data besar.

  • Pembelajaran Mesin (Machine Learning)

Teknologi Machine Learning bisa memprediksi tren berdasarkan pola historis dan data, pengklasifikasian unggahan berdasarkan kategori tertentu (misalnya, promosi, keluhan, pujian). Selain itu salah satu bagian penting dari Pembelajaran Mesin untuk bisnis adalah Visi Komputer (Computer Vision). Melalui teknologi ini pelaku bisnis dapat menganalisis konten visual untuk mengenali objek, teks, wajah, dan konteks dalam gambar dan video yang unggah di media sosial.

  • Analisis Jaringan Sosial

Analisis Jaringan Sosial atau Pemetaan Jaringan mengidentifikasi dan memvisualisasikan hubungan antara pengguna di media sosial. Lalu Identifikasi Influencer yaitu mengidentifikasi pengguna yang memiliki pengaruh besar dalam jaringan sosial.

  • Automasi dan Chatbots

Otomatisasi tugas rutin seperti merespons pertanyaan pelanggan atau mengelola konten tentu akan sangat membantu pebisnis menjalankan usahanya. Kemudian ada Chatbots bisa digunakan untuk berinteraksi dengan pengguna setiap saat seperti  memberikan bantuan pelanggan, hingga mengumpulkan data.

Saat ini mungkin sudah banyak tersedia tools analisis media sosial yang bisa anda gunakan. Salah satunya adalah Netray Media Monitoring. Netray dikembangkan dengan memanfaatkan semua teknologi AI yang paling maju. Mulai dari NLP hingga SNA. Selain itu, Tim Netray juga sangat terbuka apabila Anda ingin menambah fitur ke dalam alat analisis bisnis sesuai dengan kebutuhan Anda.

Editor: Ananditya Paradhi

Adopsi AI Berbasis LLM di Sektor Ekonomi dan Finansial

Ananditya Paradhi
-
0
Adopsi AI Berbasis LLM di Sektor Ekonomi dan Finansial

Sudah seperti sebuah keharusan apabila sektor ekonomi mengadopsi teknologi kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan aktivitasnya. Relasi AI dengan urusan pengelolaan kesejahteraan ini bahkan bisa dibilang sebagai hubungan simbiosis mutualisme. Sebab, tantangan dan potensi sektor ekonomi pada akhirnya juga dapat mendorong pengembangan teknologi AI itu sendiri.

Salah satu endorsement sektor ekonomi adalah pengembangan model bahasa sebagai arsitektur kecerdasan buatan seperti Large Language Model (LLM). Model bahasa AI ini memiliki potensi dan kegunaan yang berlimpah terutama untuk membantu pelaku ekonomi memahami dinamika pasar. Antara lain dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi yang mampu memprediksi pasar, risk assessment, respons pelanggan, dan lain sebagainya.

Menurut laporan dari The Alan Turing Institute tahun 2024, setidaknya potensi pasar pengadopsian AI berbasis LLM di sektor finansial diprediksi sebesar $40 miliar pada akhir dekade ini. Potensi tersebut dijawab dengan pengembangan sejumlah aplikasi AI oleh sejumlah pihak. Salah satunya adalah aplikasi BloombergGPT yang dikembangkan oleh perusahaan media dan finansial Bloomberg asal New York, Amerika Serikat.

Model ini memiliki sejumlah power sebab Bloomberg memiliki data training di bidang ekonomi dan finansial sejak beberapa dekade lalu yang diakomodir Bloomberg Terminal. Sebuah platform perangkat lunak yang menyediakan akses ke berbagai jenis data keuangan, berita pasar, analisis, alat perdagangan, dan informasi lainnya kepada para profesional keuangan. Hal ini memungkinkan BloombergGPT memahami dan menghasilkan teks yang sangat relevan dengan konteks keuangan. 

Dengan mengintegrasikan Bloomberg GPT ke dalam Bloomberg Terminal, para profesional keuangan dapat memperoleh manfaat tambahan yang signifikan dalam analisis dan pengambilan keputusan mereka, seperti tools analitik yang maju, insight otomatis, dan alur kerja yang lebih efisien bagi para pengguna. 

Aplikasi BloombergGPT dapat menjalankan sejumlah fungsi seperti analisis sentimen, klasifikasi berita, entity recognition, automasi layanan pelanggan, membuat laporan keuangan, dan meningkatkan analisis data dalam ekosistem Bloomberg. 

Memanfaatkan teknik machine learning yang canggih, Bloomberg GPT dapat menangani kompleksitas bahasa keuangan, menawarkan peningkatan produktivitas yang signifikan, dan mengubah cara data keuangan diproses dan dianalisis. Model ini berpotensi menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih tepat dan peningkatan efisiensi pasar dalam industri keuangan.

Pemanfaatan LLM Selain BloombergGPT

Tentu saja BloombergGPT tidak bermain di dalam kolam sendiri tanpa pesaing. AI co-pilot bernama FinGPT hadir untuk membantu publik dalam melakukan analisis finansial dan investasi. Model ini dikembangkan oleh tim peneliti dan teknisi di University of Illinois Urbana-Champaign. Proyek ini merupakan bagian dari upaya mereka untuk menerapkan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP) tingkat lanjut ke sektor keuangan. Tujuannya untuk meningkatkan cara menangani kerja keuangan seperti analisis sentimen, prediksi pasar, dan penilaian risiko.

llm
Gambar 1. Ilustrasi bisnis Image by freepik

FinGPT mengaku bahwa servis mereka akan jauh lebih terjangkau dibandingkan dengan pesaing. Aksesibilitas juga menjadi isu penting bagi FinGPT karena mereka menginginkan aplikasi yang mudah digunakan oleh semua orang bahkan yang tidak memiliki latar belakang bisnis dan finansial sama sekali. Dengan mengotomatisasi dan meng-upgrade sejumlah fungsi, FinGPT dapat secara signifikan memangkas waktu dan load analisis keuangan yang rumit, melakukan prediksi pasar yang lebih baik, dan berinvestasi lebih strategis.

LLM di sektor ekonomi tak hanya menangani tugas dan kerja finansial secara umum. Untuk task yang lebih spesifik terdapat model bernama TradingGPT yang dapat mengemulasi behavior dari seorang trader. Sistem ini dirancang khusus untuk memahami seluk-beluk pasar perdagangan saham dan dana, sehingga memungkinkan sistem ini untuk memahami dan memanfaatkan informasi penting dari berbagai lapisan data keuangan yang kompleks untuk mendorong strategi perdagangan yang terinformasi.

Pengembangan TradingGPT juga dirancang secara khusus, yakni dilatih dengan data keuangan yang luas, termasuk data historis harga komoditas, berita pasar, laporan ekonomi, dan pola-pola perdagangan. Pelatihan khusus ini memungkinkan model untuk memahami dan menghasilkan wawasan yang relevan dengan perdagangan dan analisis pasar.

Selain tiga sistem di atas, di luar sana masih banyak lagi pengembangan LLM di sektor finansial dan ekonomi seperti pre-trained NLP FinBERT, InvestLM yang fokus di isu investasi, model bahasa FLANG, dan LLM buatan Tiongkok yakni BBT-Fin dan XuanYuan 2.0. Akan tetapi pada dasarnya pengembangan LLM di bidang finansial mengarah ke model yang dapat menangani kerja dan tugas yang merata atau yang terspesialisasi secara spesifik.

Meskipun belum menyasar ke bidang ekonomi dan finansial, Netray saat ini juga memiliki pengembangan aplikasi berbasis LLM dalam lini produk teknologinya. Salah satunya adalah fitur percakapan medis (medical chat) yang terintegrasi ke dalam layanan bantuan kesehatan AI Care. Atau pembaca bisa mencoba produk Netray lain seperti Netray Media Monitoring, Netray Translate, dan Netray Meeting Transcribe.

Editor: Winda Trilatifah

Mengenal Teknologi Speech Recognition: Sejarah hingga Manfaat dalam Kehidupan Sehari-hari

Hasinadara P
-
0
Mengenal Teknologi Speech Recognition: Sejarah hingga Manfaat dalam Kehidupan Sehari-hari

Sudah menjadi pengetahuan umum apabila berbicara lebih cepat daripada mengetik dalam memproduksi kata. Bayangkan Anda harus menulis email atau naskah panjang yang menghabiskan banyak waktu. Jelas akan lebih mudah apabila Anda cukup berbicara melalui mikrofon yang hasilnya tercatat dalam bentuk teks di sebuah dokumen. Maka dari itu saat ini tersedia teknologi pengenalan suara atau speech recognition guna mempersingkat waktu dalam menyelesaikan pekerjaan Anda.

Pengenalan suara, atau yang dikenal dengan istilah ASR (Automatic Speech Recognition) atau pengenalan ucapan, merupakan teknologi yang memungkinkan komputer untuk memahami serta mengubah ucapan manusia menjadi teks. Teknologi ini menggunakan berbagai teknik pemrosesan sinyal dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengubah suara menjadi teks atau untuk mengenali perintah suara tertentu.

Sejarah Teknologi Speech Recognition

Mesin yang bisa mengenali suara manusia pertama kali muncul pada tahun 1952. Bell Labs mengembangkan “Audrey” (Automatic Digit Recognizer)  yang mampu mengenali angka yang diucapkan dari 0 hingga 9. Sepuluh tahun kemudian IBM memperkenalkan “Shoebox” yang mampu mengenali kosakata terbatas. Selama sepuluh tahun tersebut banyak pula teknologi pengenalan suara yang diciptakan berbagai laboratorium seperti Amerika Inggris hingga Jepang.

Kemudian pada tahun 1980an, James dan Janet Baker mengembangkan sistem DRAGON, menggunakan metode statistik yang dikenal sebagai Hidden Markov Models. Hal ini memungkinkan pengenalan ucapan dengan jumlah kosakata yang lebih banyak dari sebelumnya. Hingga tahun 90an HMV menjadi metode yang banyak digunakan dalam mengembangkan pengenalan suara.

Lalu tahun 1987 IBM memperkenalkan “Tangora,” sebagai sebuah sistem pengenalan suara yang dapat mengenali sekitar 20.000 kata. Tahun 1990-an pengenalan suara mulai diterapkan dalam produk komersial. Dragon NaturallySpeaking merupakan salah satu perangkat lunak pengenalan suara pertama yang sukses di pasar.

Gambar 1. Poster promosi teknologi speech recognition (computerhistory)

Tahun 2000an menjadi masa yang semakin cemerlang bagi teknologi ini .Kemajuan dalam pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP) membantu meningkatkan kemampuan pengenalan suara. Kemudian sekitar tahun 2010 algoritma pembelajaran mendalam (deep learning) mulai diterapkan pada pengenalan suara, yang menghasilkan peningkatan signifikan pada akurasi dan digunakan hingga sekarang.

Untuk menghasil teknologi pengenalan suara yang sempurna diperlukan beberapa tahapan. Pertama, rekaman suara yaitu ketika pengguna berbicara ke mikrofon pada perangkat, seperti ponsel, komputer, atau lainnya. Selanjutnya, pre-processing yakni saat perangkat membersihkan suara rekaman dari gangguan seperti desis hingga suara bising.

Tahap ketiga, feature extraction yatu dimulainya program mengambil elemen penting dari suara, seperti frekuensi dan amplitudo. Kemudian, tahap, model recognition yakni proses ketika model bahasa yang sudah dilatih dengan data suara digunakan untuk mengenali pola-pola ucapan yang telah diekstrak. Terakhir adalah tahap decoding, model menerjemahkan pola suara menjadi kata-kata hingga menjadi teks yang merupakan representasi dari ucapan pengguna.

Pemanfaatan speech recognition tentu membawa banyak manfaat bagi kehidupan manusia diantaranya memberi berbagai kemudahan dan keuntungan ketika berinteraksi dengan perangkat elektronik dan dunia digital. Berikut beberapa manfaat nyata dari teknologi ini:

1. Peningkatan Produktivitas dan Kenyamanan:

  • Asisten Virtual: Teknologi ini menjadi dasar dari asisten virtual pintar seperti Google Assistant, Siri, dan Alexa. Seperti mengontrol perangkat pintar, melakukan panggilan telepon, mengatur alarm, dan menjalankan berbagai fungsi lainnya hanya dengan menggunakan suara.
  • Dikte Teks: Speech recognition membuat transkripsi rekaman audio menjadi lebih mudah. Misalnya  mengubah pidato, rapat, kuliah, dan wawancara menjadi teks tertulis dalam waktu yang lebih singkat

2. Aksesibilitas yang Lebih Baik:

  • Pengguna dengan Keterbatasan Fisik: Teknologi ini menjadi alat bantu yang luar biasa bagi pengguna yang mengalami kesulitan mengetik atau menggunakan keyboard. Mereka dapat berinteraksi dengan komputer dan perangkat elektronik lainnya menggunakan suara.
  • Pendidikan dan Pembelajaran: Siswa dengan kesulitan belajar membaca dan menulis dapat memanfaatkan speech recognition untuk membantu mereka belajar dan berpartisipasi aktif di kelas.

3. Komunikasi yang Lebih Mudah dan Efektif:

  • Penerjemahan Real-Time: Speech recognition memungkinkan penerjemahan bahasa secara langsung (real-time), sehingga memudahkan komunikasi dan menjembatani hambatan bahasa.
  • Kontrol Perangkat Elektronik Hands-Free: Anda dapat mengontrol perangkat elektronik seperti TV, lampu pintar, dan termostat dengan suara, meningkatkan kenyamanan dan keamanan terutama saat sedang sibuk

4. Peningkatan Kreativitas dan Kolaborasi:

  • Ide dan Catatan Suara: Dengan speech recognition,merekam ide, catatan, dan pemikiran dapat dilakukan secara langsung, tanpa perlu repot-repot mengetik.
  • Presentasi dan Ceramah Interaktif: Teknologi ini dapat digunakan untuk membuat presentasi dan ceramah yang lebih interaktif dengan menggabungkan kontrol suara untuk slide atau media presentasi lainnya.

Meski telah berkembang pesat, teknologi pengenalan suara masih menghadapi beberapa tantangan antara lain. Variasi ucapan dan aksen, karena bahasa lisan memiliki variasi yang luas. Orang bisa berbicara dengan cepat, lambat, nada tinggi, rendah, dan memiliki aksen daerah yang berbeda. Kemudian gangguan latar belakang seperti suara bising di sekitar pembicara, misal suara kendaraan, keramaian, atau musik, dapat mengganggu akurasi pengenalan.

Selanjutnya, kosakata dan frasa yang tidak baku sebab terkadang bahasa lisan menggunakan kata-kata slang, istilah teknis, atau frasa yang tidak baku. Sistem speech recognition perlu terus diperbaharui dengan kosakata terbaru agar bisa mengimbangi perkembangan bahasa. Lalu, pemahaman konteks tersebab bahasa lisan tidak selalu lugas dan bisa memiliki makna ganda tergantung konteks pembicaraan. Sistem speech recognition yang ideal tidak hanya mengenali kata-kata, tetapi juga bisa memahami maksud pembicaraan.

Dewasa ini, para peneliti terus berupaya mengatasi tantangan dengan mengembangkan algoritma yang lebih canggih dan menggunakan data latih yang lebih besar dan beragam. Sehingga meningkatkan akurasi untuk hasil yang lebih baik. Netray sendiri saat ini juga mengembangkan teknologi ini dalam bentuk meeting transcript. Apabila Anda tertarik dengan produk teknologi pengenalan suara, Anda dapat mengunjungi situs ini.

Editor: Ananditya Paradhi

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Ketika Komputer Memahami Bahasa Manusia

Hasinadara P
-
0
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Ketika Komputer Memahami Bahasa Manusia

Jika Anda sehari-hari sering menggunakan Google Translate untuk menerjemahkan teks berbasa asing, atau memakai fitur auto-correct pada saat mengetik pesan pada smartphone, maka pada dasarnya Anda sedang memanfaatkan teknologi yang bernama NLP atau Natural Language Processing. Atau yang diartikan dalam bahasa Indonesia sebagai pemrosesan bahasa alami.

NLP adalah teknologi yang memungkinkan perangkat komputasi, seperti komputer atau smartphone, bisa memahami dan mengolah bahasa baik lisan maupun tulisan layaknya manusia. Dengan kata lain, pemrosesan bahasa alami bertujuan untuk menjembatani komunikasi antara manusia dan komputer menggunakan bahasa sehari-hari.

Sebagai sebuah teknologi digital, tentu saja terdapat sejumlah tahap atau proses bagi NLP untuk memahami teks bahasa Indonesia. Proses pertama yakni tahap pra-pemrosesan yang bertujuan untuk membersihkan teks dari noise dan inkonsistensi, seperti tanda baca, kapitalisasi, dan singkatan. Tahap selanjutnya adalah tokenisasi; proses ketika teks dipecah menjadi unit-unit dasar, seperti kata atau frasa. Lalu masuk tahap stemming dan lemmatization; proses saat kata-kata direduksi menjadi bentuk dasarnya, menghilangkan awalan dan akhiran untuk mendapatkan akar kata. 

Setelahnya yaitu proses part-of-speech (POS) tagging; setiap kata diberi label berdasarkan kategori tata bahasanya, seperti kata benda, kata kerja, atau kata sifat. Kemudian tahap parsing; proses menganalisis struktur kalimat untuk memahami hubungan antar kata dan frasa. Ditambah dengan tahap semantik yaitu proses ketika sistem mempelajari makna kata dan kalimat berdasarkan konteks dan pengetahuan umum. Terakhir tahap pembuatan bahasa alami (NLG), sistem menghasilkan teks baru berdasarkan informasi yang diberikan.

nlp
Gambar 1. Ilustrai pemrosesan bahasa alami Image by freepik

Penerapan Tekonologi NLP

Dengan proses yang panjang dan canggih di balik layar, fungsi NLP tentu saja tak hanya sebatas menghadirkan fitur auto-correct atau aplikasi penerjemahan saja. Berikut ini adalah sejumlah contoh penerapan pemrosesan bahasa alami dalam aktivitas digital sehari-hari: 

  1. Otomatisasi Tugas Berulang: NLP dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas seperti pengklasiifikasian email, analisis data teks, dan laporan.
  2. Analisis Data Besar: NLP memungkinkan analisis teks dalam jumlah besar dengan cepat. Misalnya, analisis sentimen pada ribuan unggahan media sosial dalam waktu singkat, memberikan wawasan yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis.
  3. Pencarian Informasi yang Efisien: Teknologi pencarian berbasis NLP dapat memberikan hasil pencarian yang lebih relevan dan akurat dengan memahami konteks dan maksud dari pertanyaan pengguna seperti Google Search
  1. Terjemahan Otomatis: NLP dapat digunakan untuk menerjemahkan dokumen secara otomatis, mengurangi kebutuhan untuk terjemahan manual dan mempercepat komunikasi lintas bahasa.
  1. Chatbots dan Asisten Virtual: Chatbots dan asisten virtual yang didukung oleh pemrosesan bahasa alami dapat menangani pertanyaan dan permintaan pelanggan dengan cepat, menyediakan  layanan 24/7, sehingga mengurangi beban kerja tim layanan pelanggan.
  1. Pengolahan Dokumen Hukum dan Medis: NLP dapat digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari dokumen hukum atau medis yang panjang, membantu profesional untuk menemukan informasi yang relevan lebih cepat.
  1. Penyimpulan Teks: Pemrosesan bahasa alami dapat merangkum dokumen panjang atau artikel menjadi ringkasan yang lebih singkat, memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mendapatkan inti dari informasi tanpa harus membaca keseluruhan dokumen.
  2. Manajemen Informasi: Dengan kemampuan untuk mengelompokkan dan mengkategorikan konten secara otomatis, NLP membantu dalam pengelolaan informasi dan dokumen yang lebih efisien.

Penerapan NLP yang sudah menyentuh berbagai bidang ilmu ini tentu memiliki tantangan tersendiri terutama mencakup berbagai aspek teknis, linguistik, dan etis. Beberapa tantangan tersebut antara lain ambiguitas bahasa misalnya kata-kata yang memiliki lebih dari satu makna, seperti “bank” yang bisa berarti lembaga keuangan atau tepi sungai. Lalu pemahaman konteks yaitu ketika sistem memahami makna kata atau frasa berdasarkan konteks kalimat sebelumnya. 

Kemudian bahasa yang beragam karena setiap bahasa memiliki struktur dan aturan yang berbeda. Dialek dan gaya bahasa atau variasi dalam cara orang berbicara dan menulis dalam bahasa yang sama. Data sparsity; beberapa bahasa atau domain mungkin tidak memiliki cukup data yang tersedia untuk melatih model NLP dengan baik atau data yang ada mungkin memiliki bias, kesalahan, serta tidak lengkap.

Bagi Netray, NLP menjadi teknologi yang penting untuk mengembangkan lini kecerdasan buatan (AI). Beberapa produk mesin pintar Netray menggunakan pemrosesan bahasa alami sebagai sumber tenaga utama. Seperti pada servis Netray Media Monitoring dan Netray Translate.

Editor: Ananditya Paradhi

Tips Menjaga Reputasi Brand dan Mengelola Sentimen Negatif

Dhita Arimbi
-
0
Tips Menjaga Reputasi Brand dan Mengelola Sentimen Negatif

Menjaga reputasi brand atau citra bisnis di era digital saat ini menjadi hal yang sangat penting, terutama bagi pelaku bisnis yang terjun di pasar digital. Pasalnya, di era informasi yang serba cepat ini, bukan tidak mungkin apabila citra brand yang telah dibangun sejak lama menjadi buruk dalam waktu sekejap sehingga sentimen negatif harus dikelola dengan baik agar tidak berdampak serius pada bisnis secara berkelanjutan.

Reputasi brand adalah persepsi atau pandangan publik terhadap suatu merek, yang terbentuk melalui pengalaman, opini, dan interaksi konsumen maupun pihak lain dengan merek tersebut. Reputasi ini mencakup berbagai aspek, seperti kualitas produk atau layanan, nilai-nilai yang dipegang merek, etika bisnis, hingga cara merek berkomunikasi dan berinteraksi dengan audiensnya. Dalam dunia bisnis yang kompetitif, reputasi brand menjadi aset tak ternilai yang memengaruhi keberlangsungan bisnis.

Reputasi brand yang baik dapat meningkatkan kepercayaan konsumen, loyalitas pelanggan, serta memperkuat daya saing di pasar. Sebaliknya, reputasi yang buruk—yang bisa disebabkan oleh kualitas produk yang rendah, pelayanan yang mengecewakan, atau kontroversi tertentu—dapat merusak citra merek dan mengurangi kepercayaan publik. Akibatnya, konsumen beralih ke kompetitor, penjualan menurun, dan bisnis menghadapi risiko kerugian besar. Oleh karena itu, menjaga reputasi brand adalah komponen penting dalam strategi bisnis yang berkelanjutan.

Cara Menjaga Reputasi Brand dari Sentimen Negatif

Konsumen secara alami cenderung memilih produk dari merek dengan reputasi baik, karena reputasi mencerminkan kredibilitas, kualitas, dan nilai yang ditawarkan. Di era digital, hubungan antara reputasi brand dan konsumen semakin terlihat jelas melalui sentimen publik, khususnya di media sosial. Sentimen positif terhadap brand, seperti ulasan baik atau rekomendasi konsumen, menunjukkan reputasi yang kuat, sedangkan sentimen negatif, seperti kritik yang meluas atau keluhan yang tidak ditangani, dapat menurunkan citra brand secara drastis.

menjaga reputasi brand
Gambar 1. Ilustrasi bisnis menjaga reputasi brand oleh Ronald Carreño dari Pixabay

Menjaga reputasi brand agar terhindar dari sentimen negatif menjadi salah satu tantangan utama bagi pelaku bisnis di era modern. Jika tidak dikelola dengan baik, sentimen negatif dapat berkembang menjadi krisis yang serius, berpotensi merusak citra perusahaan, menurunkan kepercayaan konsumen, hingga menyebabkan kerugian besar atau bahkan kebangkrutan. Untuk melindungi dan memperkuat reputasi brand, diperlukan langkah-langkah strategis yang efektif dan berkelanjutan, seperti berikut ini:

  1. Pengoptimalan Situs Web

Mengoptimalkan situs web menjadi langkah yang penting dalam membangun citra atau menjaga reputasi brand. Dalam langkah ini diperlukan riset untuk mencari kata kunci yang relevan. Lalu, kata kunci ini dapat dikembangkan di dalam situs web yang disediakan sehingga dapat menarik audiens untuk mengunjungi web dan mengenal brand. 

  1. Pemantauan Aktivitas Online

Memantau secara rutin untuk melihat aktivitas yang berkaitan dengan brand, seperti ulasan atau komentar pelanggan di media sosial juga perlu dijalankan. Hal ini dapat dilakukan dengan cara memanfaatkan alat analisis media sosial atau media monitoring untuk mempermudah dalam melacak dan menganalisa ulasan atau komentar pelanggan di media sosial. 

  1. Tanggap terhadap Umpan Balik

Tanggapi dengan cepat setiap umpan balik, baik positif maupun negatif, yang diberikan oleh konsumen atau pengguna. Respons yang cepat dan berempati terhadap keluhan atau masalah yang muncul dapat membantu memperbaiki persepsi konsumen dan membangun hubungan yang positif.

  1. Berkomunikasi dengan Jujur

Tidak memberikan informasi yang sesat atau menipu kepada audiens, seperti memberikan janji yang tidak dapat dipenuhi. Selain itu, jangan pernah menyembunyikan informasi atau kesalahan. Apabila melakukan kesalahan segera tindak lanjuti dan akui kesalahan dengan memberikan solusi yang memadai.  

  1. Memberikan Pelayanan Unggul

Hal yang tidak kalah penting adalah memastikan pelanggan mendapatkan pelayanan yang unggul. Pastikan produk yang ditawarkan memiliki kelebihan atau melebihi ekspektasi pelanggan sehingga dapat membuat mereka terkesan dengan produk yang kita tawarkan. 

  1. Mengelola Krisis dengan Bijak

Krisis bisa datang kapan saja dalam dunia bisnis. Dalam menangani hal tersebut, diperlukan tindakan yang bijak agar reputasi brand di mata konsumen terlihat positif. Hadapi krisis tersebut dengan cepat tanggap dan bertanggungjawab. 

  1. Evaluasi

Terus pantau reputasi brand secara online dan lakukan evaluasi terhadap strategi menjaga reputasi brand yang telah diterapkan. Apabila diperlukan, revisi strategi dan sesuaikan dengan hasil analisis dari umpan balik tersebut. 

Mengelola Reputasi Brand yang Terlanjur Memiliki Sentimen Negatif

Menjaga reputasi brand adalah kunci keberlangsungan bisnis, namun ada kalanya brand menghadapi sentimen negatif, baik akibat kesalahan internal maupun faktor eksternal. Ketika reputasi brand terganggu, pelaku bisnis harus segera mengambil langkah-langkah strategis untuk memulihkan citra perusahaan dan mencegah dampak lebih buruk. Mengubah sentimen negatif menjadi positif membutuhkan pendekatan yang tepat, konsisten, dan responsif. Berikut adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan untuk mengelola reputasi brand dengan efektif.

  1. Analisis Situasi

Gunakan survei, ulasan pelanggan, media sosial, atau data lainnya untuk mengidentifikasi sumber masalah mengapa brand memiliki citra negatif. Apakah masalahnya terkait produk, layanan, komunikasi, atau reputasi? Evaluasi dampak dengan menentukan sejauh mana sentimen negatif memengaruhi brand, seperti penurunan penjualan atau loyalitas pelanggan.

  1. Tingkatkan Kualitas Produk/Layanan

Pastikan produk atau layanan memenuhi ekspektasi pelanggan. Tangani keluhan atau kekurangan yang menjadi penyebab utama sentimen negatif. Berinovasi untuk memberikan nilai tambah.

  1. Komunikasi yang Transparan

Akui kesalahan secara jujur (jika ada) dan berikan komitmen untuk memperbaikinya sesegera mungkin untuk menghindari sentimen negatif yang semakin tinggi. Berikan pembaruan tentang langkah-langkah yang diambil untuk menangani masalah dan hindari sikap defensif atau menyalahkan pihak lain.

  1. Kelola Krisis dengan Cepat dan Efektif

Respons dengan cepat terhadap keluhan, baik di media sosial, ulasan online, atau email pelanggan. Siapkan tim khusus untuk menangani krisis komunikasi.

  1. Perkuat Brand Identity dengan Nilai Positif

Fokus pada nilai-nilai brand seperti kepercayaan, keberlanjutan, atau inovasi. Gunakan cerita positif untuk membangun kembali kepercayaan, seperti cerita tentang inisiatif sosial atau kontribusi komunitas.

  1. Libatkan Pelanggan dalam Proses Perubahan

Mintalah masukan dari pelanggan tentang perbaikan apa yang mereka harapkan. Libatkan pelanggan dalam kampanye, seperti uji coba produk baru atau program loyalitas.

  1. Manfaatkan Media untuk Membangun Narasi Positif

Lakukan kampanye PR untuk membagikan berita positif tentang brand. Gunakan influencer atau duta brand untuk memperkuat pesan positif. Bangun hubungan yang baik dengan media untuk liputan yang lebih adil.

  1. Pantau Sentimen Secara Berkala

Gunakan alat analitik untuk memantau sentimen pelanggan di media sosial dan platform lain secara berkala dan perbarui strategi berdasarkan data yang didapatkan.

Gambar 2. Ilustrasi image brand oleh Peggy und Marco Lachmann-Anke from Pixabay

Membangun image brand dan reputasi produk dalam jangka panjang tentu bukan menjadi hal yang mudah dan memberikan tantangan tersendiri. Diperlukan strategi yang tepat dan efektif agar tercipta reputasi brand yang positif. Netray yang merupakan media monitoring dapat membantu pelaku bisnis dalam membangun reputasi yang baik. 

Dengan memanfaatkan sejumlah teknologi yang telah dirancang dengan maksimal, seperti AI hingga web crawler, Netray mampu menganalisis ulasan atau komentar online konsumen sebagai sumber opini atas citra atau image brand. Harapannya pelaku bisnis bisa memitigasi kondisi yang mengarah pada reputasi buruk yang berasal dari sentimen negatif konsumen.

Editor: Winda Trilatifah

Mengenal Large Language Model, Sistem Pemrosesan Bahasa Di Balik ChatGPT

Winda Trilatifah
-
0
Mengenal Large Language Model, Sistem Pemrosesan Bahasa Di Balik ChatGPT

Large language model (LLM) adalah sistem kecerdasan buatan menggunakan teknologi transformasi yang dilatih dengan volume data yang besar untuk memahami, menghasilkan, dan memanipulasi bahasa alami dalam berbagai konteks dan tugas. Teknologi ini mengubah kata dalam kalimat menjadi token yang kemudian dipahami secara serempak (multi head attention), mengerti relasi antar kata, hingga akhirnya dapat memahami teks lebih cepat, dalam, dan efisien.

Sederhananya, sistem ini memberikan mesin kemampuan untuk membaca, menulis, dan memahami teks dengan cara yang mirip dengan manusia, tetapi dengan skala yang jauh lebih besar. Dengan menggunakan teknologi seperti transformasi, LLM dapat digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari menerjemahkan teks hingga menjawab pertanyaan dan menghasilkan teks baru yang koheren. 

Konsep model bahasa berukuran besar sebenarnya sudah ada sejak beberapa tahun yang lalu, tetapi mulai menarik perhatian publik setelah kemunculan model seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer) yang diperkenalkan oleh OpenAI pada 2018 (GPT 1) dalam bentuk produk bernama ChatGPT. Eksistensi ChatGPT pada akhirnya menjadikan istilah “large language model” ini semakin populer dan memperkuat tren atau minat pengembangan model ini.

GPT-1 memiliki sekitar 117 juta parameter yang merupakan jumlah yang signifikan pada saat itu. Jumlah ini mengalami pembaharuan yang signifikan pada GPT-3 (2020) yang memiliki 175 miliar parameter. Sejak saat itu, large language model menjadi subjek utama penelitian dan pengembangan di dunia kecerdasan buatan. Bahkan menjadi arus mainstream pengembangan kecerdasan buatan gugus linguistik.

Lalu apakah ada model bahasa lain selain LLM? Semisal bagaimana dengan model-model bahasa yang lebih kecil? Jawaban singkatnya tentu saja ada. Beberapa model populer sebelum era LLM seperti model berbasis aturan (rule-based) dan model berbasis statistik seperti model bahasa n-gram sebetulnya juga masih digunakan dalam berbagai aplikasi.

Namun, karena memiliki keterbatasan dalam memahami dan memproduksi bahasa manusia yang kompleks, mereka hanya digunakan dalam aplikasi tertentu yang tidak memerlukan keakuratan tinggi atau mempertimbangkan ukuran model dan kecepatan pemrosesan sebagai faktor utama. 

Sebaliknya, LLM dipilih karena memiliki kemampuan yang lebih baik dalam pemahaman bahasa. Model-model besar memiliki kapasitas untuk memahami konteks bahasa manusia dengan lebih baik, termasuk nuansa, konteks, dan bahasa non-literal. Sehingga memungkinkan pembuatan konten yang lebih berkualitas dan lebih mirip dengan teks manusia, baik dalam hal kejelasan maupun kreativitas. 

Selain itu, LLM mendukung efisiensi karena dengan satu model besar, Anda dapat menangani berbagai tugas pemrosesan bahasa alami tanpa perlu membangun model terpisah untuk setiap tugas. Ini dapat menghemat waktu dan sumber daya komputasi. LLMs juga dapat digunakan untuk berbagai tugas pemrosesan bahasa alami, termasuk analisis sentimen, klasifikasi teks, pemahaman pertanyaan, dan masih banyak lagi.

large language model
Gambar 1. Ilustrasi mesin pintar oleh Pete Linforth dari Pixabay

Implementasi Large Language Model, Tak Melulu ChatGPT

Penggunaan large language model telah diimplementasikan dalam berbagai produk dan aplikasi di berbagai industri seperti berikut:

  1. Asisten Virtual dan Chatbot: Produk seperti Google Assistant, Amazon Alexa, dan chatbot perusahaan menggunakan large language model untuk memahami pertanyaan dan permintaan pengguna serta memberikan respons yang sesuai.
  2. Penerjemahan Otomatis: Layanan seperti Google Translate mengandalkan large language model untuk meningkatkan akurasi dan kualitas penerjemahan antar bahasa.
  3. Produksi Konten: Platform blogging, media sosial, dan situs web berita menggunakan large language model untuk menghasilkan konten, mengedit artikel, dan menyajikan berita.
  4. Analisis Sentimen: Perusahaan memanfaatkan large language model untuk menganalisis sentimen publik terhadap merek, produk, atau layanan mereka di media sosial dan platform daring lainnya.
  5. Rekomendasi Produk: Situs e-commerce menggunakan large language model untuk menganalisis preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi produk yang sesuai.
  6. Pengenalan Suara: Aplikasi pengenalan suara seperti Siri, Cortana, dan lainnya menggunakan large language model untuk memahami perintah suara pengguna.
  7. Analisis Teks Hukum dan Medis: Di bidang hukum dan kesehatan, large language model digunakan untuk menganalisis dokumen hukum dan catatan medis untuk mencari informasi penting.
  8. Pendidikan dan Pelatihan: Platform pembelajaran online menggunakan large language model untuk memberikan umpan balik kepada siswa, membuat konten pembelajaran yang disesuaikan, dan menyediakan bantuan belajar.
  9. Penelitian dan Pengembangan: Para peneliti dan pengembang menggunakan large language model untuk melakukan penelitian dalam berbagai bidang seperti linguistik, sastra, dan ilmu komputer.
  10. Analisis Data: Large language model digunakan untuk menganalisis dan merangkum data besar dari berbagai sumber, seperti survei, ulasan produk, dan berita.

Netray tengah mengembangkan produk berbasis large language model untuk memberikan Anda hasil yang lebih baik dalam menangani nuansa bahasa yang kompleks dan konteks yang luas. Ikuti update dari Netray dan nantikan manfaat yang luar biasa dari penggunaan model berbasis LLM bersama Netray.

Editor: Ananditya Paradhi

Lebih dari Sekedar Data: Pengertian, Cara Kerja, dan Keuntungan Bisnis Menggunakan Web Crawling

Hasinadara P
-
0
Lebih dari Sekedar Data: Pengertian, Cara Kerja, dan Keuntungan Bisnis Menggunakan Web Crawling

Apakah Anda ingin meningkatkan efisiensi dan akurasi pengumpulan data untuk keperluan bisnis Anda? Atau ingin mendapatkan informasi terkait pesaing, tren pasar, dan sentimen publik dari ranah internet? Maka web crawling adalah jawabannya!

Web crawling atau pengindeksan web adalah proses menelusuri dan mengindeks konten dari halaman dan situs web secara otomatis yang dilakukan oleh program komputer. Program komputer ini disebut dengan web crawler atau spiderbot.

Web crawler untuk pengambilan data, sering disebut sebagai scraper, bekerja dengan mengikuti beberapa langkah utama untuk mengekstrak informasi yang dibutuhkan dari situs web. Berikut penjelasan mendetail terkait cara kerjanya:

1. Inisialisasi: Langkah pertama adalah dengan menentukan situs web atau halaman yang ingin diambil datanya. URL awal (seed URLs) dipilih berdasarkan data yang diperlukan.

2. Mengirim Permintaan (Request): Web crawler mengirimkan permintaan HTTP ke server web menggunakan URL yang telah ditentukan guna mengambil konten halaman web.

3. Mengambil dan Menyimpan Respons (Response): Server web merespons dengan mengirimkan konten dari halaman web. Konten halaman kemudian disimpan dalam bentuk mentah untuk diproses lebih lanjut.

4. Memahami dan Memproses Konten (Parsing): Crawler menganalisis konten HTML untuk mengekstrak informasi spesifik. Informasi yang dibutuhkan, seperti teks, gambar, tautan, dan lainnya diekstrak dari HTML yang telah diurai.

5. Menyimpan Data: Data yang telah diekstrak diatur dalam struktur yang diinginkan, misal dalam format JSON, CSV. Data tersebut kemudian disimpan ke basis data untuk dianalisis atau penggunaan lebih lanjut.

6. Ekstraksi Tautan Baru: Jika web crawler harus mengumpulkan data dari beberapa halaman, ia akan mengekstrak semua hyperlink dari halaman ini dan menambahkannya ke daftar URL yang akan dikunjungi berikutnya.

7. Penanganan Kesalahan:  Crawler yang baik mampu menangani kesalahan seperti halaman tidak ditemukan (404), kesalahan server (500), atau permintaan yang ditolak (403). Jika permintaan gagal, crawler bisa mencoba mengulang permintaan setelah beberapa waktu atau melanjutkan ke URL berikutnya.

9. Rate Limiting dan Throttling: Untuk menghindari overloading server target, crawler mengatur interval antara permintaan untuk memastikan bahwa server tidak terlalu terbebani.

10. Mengulangi Proses: Proses ini diulangi untuk setiap URL dalam daftar hingga semua halaman yang dibutuhkan telah dikunjungi dan datanya diekstraksi.

Gambar 1. Ilustrasi web crawling by James Osborne from Pixabay

Implementasi dan Keuntungan Web Crawling untuk Bisnis

Setelah mengetahui cara kerjanya ternyata web crawling juga memiliki keuntungan yang begitu penting dalam dunia bisnis semakin beragam dan kompetitif ini. Berikut keuntungan menggunakan web crawling dalam bisnis:

1. Riset Pasar dan Analisis Kompetitor:

Melacak harga dan ketersediaan produk: Pebisnis dapat menggunakan web crawling untuk memantau harga produk pesaing di berbagai situs web e-commerce. Hal ini dapat membantu mereka menentukan harga produk mereka secara kompetitif dan mengoptimalkan keuntungan.

Menganalisis sentimen pelanggan: Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk mengumpulkan ulasan pelanggan dari berbagai sumber online, seperti media sosial, forum online, dan situs web. Analisis sentimen ini dapat membantu identifikasi guna meningkatkan produk atau layanan yang dimiliki, serta mendapatkan wawasan tentang apa yang disukai dan tidak disukai pelanggan.

Melacak tren industri: Pebisnis dapat menggunakan web crawling untuk memantau berita industri terkait, blog, dan situs web media sosial untuk mengidentifikasi tren baru dan peluang pasar. 

2. Pemasaran dan Penjualan:

Mengidentifikasi prospek potensial: Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk mengumpulkan informasi tentang prospek potensial, seperti alamat email, nomor telepon, dan informasi demografis. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk menargetkan prospek dengan kampanye pemasaran yang relevan.

Membuat konten yang ditargetkan: Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk mengidentifikasi topik yang diminati audiens target mereka. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk membuat konten blog, artikel, dan infografis yang relevan yang menarik minat prospek dan pelanggan.

Memantau kinerja media sosial: Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk melacak sebutan (mention) merek mereka di media sosial. Hal ini dapat membantu pebisnis mengidentifikasi sentimen pelanggan, melacak kinerja kampanye media sosial, dan terlibat dengan pelanggan/konsumen.

3. Layanan Pelanggan:

Menjawab pertanyaan yang sering diajukan (FAQ): Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk mengumpulkan pertanyaan umum yang diajukan pelanggan mereka di berbagai sumber online. Informasi ini kemudian dapat digunakan untuk membuat FAQ yang komprehensif di situs web mereka.

Memantau umpan balik pelanggan: Pebisnis dapat menggunakan web crawler untuk memantau respon serta umpan balik (feedback) merek mereka di media sosial dan situs web ulasan. Hal ini dapat membantu mereka mengidentifikasi masalah pelanggan dan menyelesaikannya dengan cepat dan efisien.

Dengan data yang kaya di tangan Anda, tak perlu kesulitan seperti menemukan jarum dalam jerami. Dengan web crawling Anda bisa menentukan secara spesifik informasi atau data apa yang diinginkan dalam waktu yang singkat. Jika ingin mencoba bagaimana web crawler bekerja secara nyata Anda dapat mencoba Netray web crawler. Tak hanya mampu menangkap informasi dari berbagai situs, kelebihannya anda juga dapat memantau opini warganet terkait bisnis dan kompetitor melalui media sosial seperti Twitter, Facebook, Instagram hingga TikTok.

Editor: Ananditya Paradhi

Mengenal Cara Kerja dan Implementasi Teknologi Speech to Text

Hasinadara P
-
0
Mengenal Cara Kerja dan Implementasi Teknologi Speech to Text

Jika Anda setiap harinya menonton video di Youtube kemudian mengaktifkan subtitle otomatis, maka anda telah menggunakan fitur speech to text. Atau ketika Anda menggunakan mikrofon ketika sedang mencari sesuatu melalui peramban Google di sebuah perangkat berbasis Android, Anda juga sedang memanfaatkan teknologi tersebut.

Lantas apa sebenarnya speech to text itu? Speech to Text (STT) adalah teknologi yang mengubah bahasa lisan menjadi teks melalui pemrosesan bahasa alami (natural language processing /NLP). Speech to text merupakan bagian dari dari teknologi Automatic Speech Recognition (ASR) atau biasa dikenal dengan Speech Recognition. 

ASR memanfaatkan kecerdasan buatan (AI) untuk mengubah ucapan manusia menjadi teks digital. ASR memanfaatkan kombinasi antara pemrosesan sinyal digital, linguistik, dan pembelajaran mesin untuk dapat mencapai akurasi tinggi dalam mengenali pola bicara manusia. Secara teknis, “speech recognition” menggambarkan tahap identifikasi kata-kata dari suara, sementara “speech to text” merujuk pada tahap konversi kata-kata tersebut menjadi teks tertulis.

Bagaimana Cara Kerja Teknologi Speech to Text

Gambar 1. Bagan teknologi speech to text

Teknologi speech to text melibatkan serangkaian langkah kompleks yang dilakukan oleh sistem komputer untuk mengubah ucapan manusia menjadi teks tertulis. Berikut adalah gambaran umum tentang bagaimana proses STT seperti yang digambarkan pada bagan di atas (Gambar 1):

  1. Perekaman suara: Ketika ucapan keluar dari mulut manusia menghasilkan getaran. STT kemudian menangkap getaran ini dan menerjemahkannya ke dalam bahasa digital melalui konverter analog ke digital
  2. Pra Pemprosesan: Suara yang ditangkap kemudian menjalani proses pembersihan dari gangguan suara seperti suara latar belakang angin, keramaian, dan lainnya
  3. Pengenalan Pola dan Fonetik: Suara yang telah dibersihkan kemudian dibandingkan dengan pola-pola tertentu yang tersimpan dalam database sistem. Pola ini berupa ciri khas bunyi huruf atau kata dalam suatu bahasa atau biasa disebut dengan fonem.
  4. Pemrosesan Fonetik: Fonem-fonem tersebut kemudian dijalankan melalui jaringan model matematika yang membandingkannya dengan kalimat, kata, dan frasa yang sudah ada
  5. Pembelajaran Mesin: Teknologi speech to text semakin canggih berkat penggunaan pembelajaran mesin (machine learning). Sistem STT dilatih dengan data audio dalam jumlah besar. Semakin banyak data yang diproses, semakin baik pula model bahasa dalam mengenali pola bicara, aksen, dan variasi bahasa yang berbeda.

Keutamaan Teknologi Speech to Text, Implementasi dalam Dunia Bisnis

STT memiliki manfaat seperti teknologi lainnya yakni mempermudah aktivitas manusia sehari-hari. Sehingga kini banyak developer yang mengembangkan teknologi speech to text dalam bentuk aplikasi. Aplikasi tersebut dapat dipergunakan secara luas termasuk dalam aktivitis ekonomi dan bisnis.

Berikut beberapa keuntungan ataupun manfaat jika menggunakan STT:

  1. Menghemat waktu: STT mampu menghadirkan transkrip yang akurat secara real-time. Misal pada rekaman suatu rapat atau sidang bisa diubah menjadi teks dalam waktu yang cepat sehingga bisa diakses atau dibaca ulang setelahnya.
  2. Menghemat biaya: Kini mulai banyak layanan STT dengan biaya terjangkau atau bahkan ada yang gratis. Biaya tersebut jauh lebih hemat dibandingkan menyewa jasa transkripsi manual.
  3. Meningkatkan aksesibilitas: STT dapat membantu individu dengan keterbatasan fisik yang kesulitan mengetik menggunakan keyboard. Teknologi ini yakni voice typing yang ada dalam smartphone atau pun microsoft word.
  4. Kemudahan Penggunaan: Banyak aplikasi dan perangkat yang dilengkapi dengan STT sehingga penggunaannya mudah dan dapat diintegrasikan dalam berbagai aktivitas sehari-hari.
  5. Mempermudah Komunikasi: STT juga bisa membantu penerjemahan langsung dan komunikasi lintas bahasa, sangat bermanfaat dalam lingkungan multibahasa atau saat bepergian ke luar negeri.

Teknologi STT dewasa ini mulai banyak digunakan untuk efisiensi pekerjaan agar lebih menghemat waktu. STT dapat digunakan untuk transkripsi rapat sehingga memudahkan jika ingin melihat kembali poin penting saat rapat, atau pun dapat digunakan pada karyawan yang saat itu berhalangan hadir bisa mengerti perkembangan perusahaan.

Salah satunya melalui Netray Meeting Transcript yakni sebuah teknologi berbasis AI yang dikembangkan oleh PT Atmatech Global Informatika. Automasi transkrip rapat ini bisa membantu pengerjaan yang biasanya dilakukan secara manual menjadi lebih efektif. Anda bisa mengunjungi situs Netray untuk mencari informasi terkait produk teknologi ini lebih dalam lagi. Jangan lupa juga untuk mengunjungi Analysis Netray.

Editor: Ananditya Paradhi

1...91011...148Page 10 of 148

Analyze recent conversation about any topic you can think of on Twitter, News Media, Instagram, TikTok, YouTube, and Babe.

Subscribe

To get email updates from Netray.

© Newspaper WordPress Theme by TagDiv