Channel ini menyajikan materi seputar Data Science & Artificial Intelligence, Networking & Cyber Security, serta Database & Programming. Seluruh materi disusun secara sistematis untuk membantu Anda memahami konsep, teknologi, dan praktik yang digunakan di dunia teknologi informasi, mulai dari tingkat dasar hingga lanjutan.
Setiap pembahasan berfokus pada pengembangan keterampilan melalui materi yang mudah dipahami, relevan dengan kebutuhan industri, dan disampaikan untuk tujuan edukasi. Seluruh konten mengedepankan penerapan teknologi secara legal, etis, dan bertanggung jawab, sehingga dapat menjadi referensi belajar bagi pelajar, mahasiswa, maupun profesional.
Playlist video terkait:
▪ Data Science & Artificial Intelligence https://dailymotion.com/playlist/xcwmlu
▪ Networking & Cyber Security https://dailymotion.com/playlist/xcwmsm
▪ Database & Programming https://dailymotion.com/playlist/xcwmsi
PEMBAHASAN MATERI
Playlist Materi Ilmu Komputer berisi kumpulan video pembelajaran, tutorial, penjelasan konsep, studi kasus, demo, dan pembahasan lengkap seputar berbagai bidang dalam ilmu komputer. Materi yang disajikan mencakup dasar hingga tingkat lanjut, mulai dari pemrograman, pengelolaan database, jaringan komputer, keamanan siber, sistem operasi, pengembangan perangkat lunak, arsitektur komputer, hingga berbagai teknologi yang digunakan dalam dunia komputasi modern.
Temukan pembahasan mengenai komputer dan pemrograman, algoritma, struktur data, PHP, JavaScript, Python, Laravel, MySQL, PostgreSQL, API, rekayasa perangkat lunak, database, jaringan komputer, administrasi server, cloud computing, virtualisasi, Linux, Windows Server, keamanan jaringan, cyber security, ethical hacking, kriptografi, keamanan aplikasi, DevOps, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), machine learning, serta berbagai konsep, teknologi, dan praktik terbaik di bidang ilmu komputer. Playlist ini cocok bagi pelajar, mahasiswa, programmer, web developer, software engineer, administrator sistem, profesional IT, maupun siapa saja yang ingin mempelajari dan memperdalam wawasan di dunia ilmu komputer secara menyeluruh.
CONTACT US
▪ Email support@mycoding.id
▪ WhatsApp https://wa.me/6281274309663
▪ Telegram https://t.me/mycodingxd
OFFICIAL LINKS
▪ Web https://mycoding.id
▪ Blog https://blog.mycoding.id
▪ News https://en.mycoding.id
▪ Apps https://play.google.com/store/apps/dev?id=5237501547073493079
SOCIAL MEDIA
▪ https://linkedin.com/company/mycodingxd
▪ https://facebook.com/mycodingxd
▪ https://instagram.com/mycodingxd
▪ https://tiktok.com/@mycodingxd
▪ https://twitter.com/mycoding_xd
▪ https://pinterest.com/mycoding_xd
CHANNEL LINKS
▪ YouTube https://safelink.asia/youtube
▪ DailyMotion https://safelink.asia/dailymotion
▪ WhatsApp https://safelink.asia/whatsapp
▪ Telegram https://safelink.asia/telegram
Powered by https://linkedin.com/company/401XDGroup
#DataScience #ArtificialIntelligence #CyberSecurity #Networking #Programming #Database
Setiap pembahasan berfokus pada pengembangan keterampilan melalui materi yang mudah dipahami, relevan dengan kebutuhan industri, dan disampaikan untuk tujuan edukasi. Seluruh konten mengedepankan penerapan teknologi secara legal, etis, dan bertanggung jawab, sehingga dapat menjadi referensi belajar bagi pelajar, mahasiswa, maupun profesional.
Playlist video terkait:
▪ Data Science & Artificial Intelligence https://dailymotion.com/playlist/xcwmlu
▪ Networking & Cyber Security https://dailymotion.com/playlist/xcwmsm
▪ Database & Programming https://dailymotion.com/playlist/xcwmsi
PEMBAHASAN MATERI
Playlist Materi Ilmu Komputer berisi kumpulan video pembelajaran, tutorial, penjelasan konsep, studi kasus, demo, dan pembahasan lengkap seputar berbagai bidang dalam ilmu komputer. Materi yang disajikan mencakup dasar hingga tingkat lanjut, mulai dari pemrograman, pengelolaan database, jaringan komputer, keamanan siber, sistem operasi, pengembangan perangkat lunak, arsitektur komputer, hingga berbagai teknologi yang digunakan dalam dunia komputasi modern.
Temukan pembahasan mengenai komputer dan pemrograman, algoritma, struktur data, PHP, JavaScript, Python, Laravel, MySQL, PostgreSQL, API, rekayasa perangkat lunak, database, jaringan komputer, administrasi server, cloud computing, virtualisasi, Linux, Windows Server, keamanan jaringan, cyber security, ethical hacking, kriptografi, keamanan aplikasi, DevOps, Internet of Things (IoT), kecerdasan buatan (AI), machine learning, serta berbagai konsep, teknologi, dan praktik terbaik di bidang ilmu komputer. Playlist ini cocok bagi pelajar, mahasiswa, programmer, web developer, software engineer, administrator sistem, profesional IT, maupun siapa saja yang ingin mempelajari dan memperdalam wawasan di dunia ilmu komputer secara menyeluruh.
CONTACT US
▪ Email support@mycoding.id
▪ WhatsApp https://wa.me/6281274309663
▪ Telegram https://t.me/mycodingxd
OFFICIAL LINKS
▪ Web https://mycoding.id
▪ Blog https://blog.mycoding.id
▪ News https://en.mycoding.id
▪ Apps https://play.google.com/store/apps/dev?id=5237501547073493079
SOCIAL MEDIA
▪ https://linkedin.com/company/mycodingxd
▪ https://facebook.com/mycodingxd
▪ https://instagram.com/mycodingxd
▪ https://tiktok.com/@mycodingxd
▪ https://twitter.com/mycoding_xd
▪ https://pinterest.com/mycoding_xd
CHANNEL LINKS
▪ YouTube https://safelink.asia/youtube
▪ DailyMotion https://safelink.asia/dailymotion
▪ WhatsApp https://safelink.asia/whatsapp
▪ Telegram https://safelink.asia/telegram
Powered by https://linkedin.com/company/401XDGroup
#DataScience #ArtificialIntelligence #CyberSecurity #Networking #Programming #Database
Kategori
🤖
TeknologiTranskrip
00:00Pernah kepikiran nggak sih apa yang sebenarnya terjadi di balik layar waktu kita atau orang lain ngajuin pinjaman ke bank?
00:05Hmm, itu bukan sekedar tebakan atau untung-untungan lho.
00:08Dalam pembahasan kali ini, kita bakal bongkar habis-habisan prosesnya.
00:11Kita akan pakai studi kasus nyata buat lihat gimana sih data science itu bisa mengubah yang tadinya cuma intuisi jadi
00:16sebuah keputusan yang nilainya bisa miliaran rupiah.
00:19Nah, buat bank, ini tuh pertanyaan hidup mati bisa dibilang.
00:23Coba bayangin, ribuan aplikasi masuk tiap hari.
00:25Satu aja keputusan salah, wih, itu bisa berarti kehilangan keuntungan gede atau yang lebih parah ya rugi bandar.
00:31Jadi pertanyaannya, gimana cara mereka mengarungi lautan risiko ini dengan selamat?
00:34Jawabannya, udah bukan lagi pakai virasat atau main tebak-tebakan kayak lihat bola kristal.
00:39Zaman sekarang, di balik layar itu ada sebuah proses yang super sistematis, semacam buku panduan yang mengubah tebakan jadi keputusan
00:46yang objektif, yang basisnya ya science.
00:48Dan inilah yang kita sebut data science.
00:51Tujuannya sebenarnya simple banget loh, yaitu mengubah kalimat, hmm kayaknya nasabah ini bisa dipercaya deh.
00:56Menjadi, data menunjukkan ada probabilitas 95% nasabah ini bakal lunasin pinjamannya.
01:01Kelihatan kan bidanya?
01:03Yang satu itu harapan, yang satu lagi itu kepastian.
01:06Oke, jadi ini dia peta jalannya.
01:08Setiap proyek data science yang beneran solid, pasti akan ngikutin langkah-langkah ini.
01:11Dan ini bukan jalan lurus ya, tapi sebuah siklus yang terus berputar.
01:15Nah, kita bakal telusuri satu per satu langkah ini pakai studi kasus kita.
01:18Siap? Yuk, kita mulai dari yang pertama.
01:19Nah, langkah pertama, dan ini, jujur, paling krusial dari semuanya.
01:24Kita harus paham dulu, masalah bisnisnya apa.
01:27Anggap aja, ini kayak ngebangun fondasi gedung.
01:29Kalau fondasinya miring atau salah, ya mau sebagus apapun gedungnya dibangun, ujung-ujungnya bagal amruk juga.
01:35Nah, di kasus kita, ini masalah spesifik yang lagi dihadapi si bank.
01:38Proses mereka yang sekarang tuh lama banget dan subjektif.
01:41Ini bikin dua masalah besar.
01:42Satu, mereka nolak nasabah yang sebenarnya bagus, jadi ya kehilangan potensi untung.
01:46Dua, mereka malah nyetujuin nasabah yang berisiko, yang akhirnya bikin rugi.
01:50Jadi tujuannya jelas, mereka butuh sistem yang lebih cerdas, yang cepat, akurat, dan objektif.
01:56Oke, masalahnya udah jelas kan? Baru deh kita bisa nentuin strateginya.
01:59Untuk kasus ini, pendekatannya adalah ngebangun sebuah model klasifikasi dari machine learning.
02:04Gampannya, anggap aja ini kayak mesin penyortil otomatis yang super duper cerdas.
02:07Dan tugas utama si model ini, ya sesimpel ini.
02:11Cuma dua, berdasarkan semua data pemohon yang masuk, si model bakal ngasih label.
02:15Jempol ke atas atau jempol ke bawah?
02:17Artinya, ini risiko tinggi atau risiko rendah?
02:19Udah.
02:20Dari situ, keputusan bisnisnya jadi gampang banget kan?
02:23Oke, rencana udah ada.
02:24Sekarang kita butuh bahan bakarnya.
02:26Apa itu?
02:27Tentu saja, data.
02:28Tapi ada tapinya nih, data mentah itu biasanya liar, acak-acakan, berantakan banget.
02:32Jadi, tahap ini tuh semuanya tentang menjinakan data itu.
02:35Mengubah kekacauan jadi sesuatu yang teratur dan siap diolah.
02:39Dan jangan pernah, sekali-kali, anggap remeh langkah ini ya.
02:42Ini penting banget.
02:42Para praktisi data sains tuh sering ngabisin segagian besar waktunya, ya di sini.
02:46Kenapa coba?
02:47Karena ada prinsip emas.
02:48Kualitas model kita itu nggak akan pernah bisa lebih bagus dari kualitas data yang kita kasih.
02:52Atau bahasa kasarnya, sampah masuk, ya sampai juga yang keluar.
02:55Nah, ini contoh konkretnya.
02:56Dan ini menarik banget.
02:57Buat kita, pengusaha, bisnesmen, wira swasta, ya itu semua artinya sama kan?
03:01Tapi buat komputer, enggak.
03:03Dia nggak tahu itu sama.
03:04Kitalah manusia yang harus nyasih tahu dia.
03:06Eh, ini semua artinya sama loh.
03:07Nah, proses inilah yang namanya standartisasi.
03:09Dan ini krusial banget biar si model bisa ngenalin pola secara konsisten.
03:12Dan inilah hasilnya setelah semua kerja keras bersih-bersih tadi.
03:16Sebuah tabel yang isinya data historis, udah rapi, bersih, terstruktur.
03:20Coba deh, anggap setiap baris ini sebagai sebuah cerita pendek dari masa lalu.
03:24Cerita tentang sebuah pinjaman, lengkap dengan detilnya, dan yang paling penting, akhir ceritanya.
03:28Lunas atau macet?
03:29Inilah buku pelajaran yang bakal dibaca sama model kita buat pelajar.
03:33Nah, sekarang kita masuk ke bagian yang paling seru.
03:36Data kita udah bersih, udah siap.
03:38Saatnya kita pakai data ini buat ngebangun mesin prediksi kita sendiri.
03:41Semacam bola kristal versi data.
03:43Penting buat diingat ya,
03:44nggak ada yang namanya satu algoritma ajaib yang bisa nyelesain semua masalah.
03:47Nggak ada.
03:48Bagian dari seninya data sains itu, ya justru dieksperimennya.
03:51Seorang data saintis itu bakal nyomba berbagai macam pendekatan.
03:53Mulai dari yang relatif simple, kayak regresi logistik,
03:55sampai yang lebih kompleks kayak pohon keputusan,
03:57yang cara kerjanya niru cara manusia mikir.
03:59Buat nemuin, mana nih senjata yang paling ampuh buat masalah spesifik kita ini?
04:03Dan ini bara permulaan loh.
04:04Di dunia nyata, apalagi di sektor keuangan yang taruhannya gede banget,
04:08tingkat kerumitannya bisa, wah, melonjak drastis.
04:10Mereka bahkan bisa pakai matematika yang super canggih buat memodelkan ketidakpastian pasar.
04:14Ini cuma buat ngasih gambaran aja, seberapa dalam dan seberapa kuatnya bidang ini.
04:18Oke, model udah jadi.
04:20Terus, gimana kita tahu model ini bagus atau nggak?
04:22Nah, kita pakai alat yang namanya Matrix Kebingungan atau Confusion Matrix.
04:26Eits, namanya aja yang bikin bingung.
04:28Tapi fungsinya justru sebaliknya.
04:30Matrix ini nunjukin dengan jelas banget di mana model kita benar.
04:32Dan yang lebih penting, di mana dia salah.
04:34Contohnya nih, kotak disetujui dengan salah.
04:37Nah, ini dia kesalahan yang paling mahal buat bank.
04:39Dan tugas kita yang meminimalkan angka di kotak itu.
04:41Sebuah model prediksi, sehebat apapun, nggak ada gunanya kalau cuma disimpen di laptop data saintisnya kan?
04:47Nah, langkah terakhir ini adalah tentang melepaskan model ini ke dunia nyata.
04:50Memastikan dia beneran bisa bekerja dan terus-terusan ngasih nilai tambah.
04:54Jadi ada dua langkah kunci di sini yang menghidupkan si model.
04:57Pertama, penerapan.
04:58Modelnya diintegrasikan langsung ke sistem bank.
05:00Jadi bisa ngasih prediksi secara instan.
05:02Kedua, dan ini yang paling penting, umpan balik.
05:05Kita bikin semacam lingkaran pembelajaran, kinerja modelnya dipantau terus,
05:09data-data baru yang masuk dari dunia nyata dipakai lagi buat ngelatih dia,
05:12biar dia jadi makin pinter seiring waktu.
05:14Ini adalah proses yang nggak pernah ada akhirnya.
05:17Oke, jadi setelah semua kerja keras tadi, modelnya sekarang udah jalan, udah ngasih prediksi.
05:22Apakah itu artinya pekerjaan tim Kali Data Science-nya udah selesai?
05:25Bisa santai-santai sekarang?
05:26Jawabannya sama sekali belum.
05:28Bahkan tidak akan pernah selesai.
05:30Dan inilah inti dari semua yang kita bahas.
05:32Tujuan akhirnya itu bukan cuma ngebangun satu model yang sempurna terus udah, bukan.
05:36Tujuannya adalah membangun sebuah sistem yang hidup.
05:39Sistem yang terus belajar, baik dari keberhasilannya maupun dari kegagalannya.
05:43Sistem yang bisa beradaptasi dengan dunia yang terus berubah dan jadi lebih cerdas setiap harinya.
05:48Itulah kekuatan sejati dari data science di dunia nyata.
05:52Terima kasih telah menonton!
Komentar