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 gimana caranya Netflix bisa tahu persis film apa yang bakal Anda suka?
00:04Atau Spotify, kok bisa ya bikin playlist yang pas banget buat kita?
00:08Nah, jawabannya itu ada di bahasa data.
00:10Bahasa yang tersembunyi tapi powerful banget.
00:13Hari ini kita bakal coba belajar alfabetnya.
00:15Dan kita akan lihat kalau kekuatan sebenarnya itu ada di detail-detail yang paling kecil.
00:19Nah, kutipan ini penting banget.
00:21Kenapa? Soalnya ini langsung ke jantung permasalahannya.
00:24Kalau Anda sehari-hari berkutat dengan data, machine learning,
00:27apalagi pakai tools kayak TensorFlow atau Torch,
00:30ya Anda sebenarnya lagi ngobrol pakai bahasa ini.
00:33Dan fondasi dari semua obrolan itu ya Array.
00:36Array itu bisa dibilang batu-bata dasar di Python yang kita pakai buat ngebangun semuanya.
00:41Oke, jadi gimana caranya biar kita bisa fasih berbahasa data?
00:44Ya, sama kayak belajar bahasa biasa, kita harus kenal dulu sama kata bendanya,
00:48yaitu skalar dan vektor.
00:50Terus nanti kita belajar kata kerjanya, operasi-operasi yang bisa kita lakuin.
00:54Yuk, kita mulai dari dasarnya.
00:55Nah, ini dia dua kata benda pertama kita.
00:57Skalar dan vektor.
00:59Anggap aja ini kayak atomnya dunia data.
01:01Bener-bener blok bangunan paling dasar dari semuanya.
01:04Oke, lihat deh bedanya.
01:05Keliatannya sepele kan?
01:06Skalar itu cuma angka, besaran doang.
01:09Kayak jaraknya 5,83 km.
01:12Udah.
01:12Tapi, vektor nambahin satu detail kecil yang super penting.
01:16Arah.
01:17Jadi, bukan cuma seberapa jauh, tapi juga kemana.
01:19Nah, detail kecil inilah perbedaan antara besaran doang sama besaran plus arah
01:23yang jadi kunci dari semua kekuatan aljabar linier.
01:26Yuk, kita dalemin lagi soal arah ini.
01:29Kita bakal lihat gimana satu detail, satu detail yang kecil banget,
01:32bisa jadi pembeda antara dunia satu dimensi dan dua dimensi.
01:36Dan detail itu cuma sepasang kurung siku.
01:39Coba perhatiin kodenya.
01:40Kiri sama kanan mirip banget kan?
01:42Yang kiri itu vektor baris, yang kanan vektor kolom.
01:46Bedanya di mana coba?
01:47Cuma di kurung sikunya.
01:48Yang kanan ada kurung siku double.
01:51Detail yang gampang banget kelewat kan?
01:52Tapi, lihat deh hasilnya, waktu kita cek dimensinya pakai Ndim.
01:56Yang satu cuma satu dimensi.
01:57Eh, yang satunya lagi jadi dua dimensi.
02:00Ini, ini poin yang mau saya tekenin banget.
02:02Sepasang kurung siku.
02:04Keliatannya sepele.
02:05Nggak ada artinya.
02:06Tapi dalam bahasa data, detail sekecil ini bisa jadi pemisah antara dua dunia yang berbeda.
02:11Ini bener-bener contoh nyata.
02:13Kalau dalam data, detail itu segalanya.
02:15Nah, di sini kita bisa lihat artinya secara visual.
02:18Vektor baris yang satu dua itu, secara geometri, cuma kayak garis di satu sumbu aja.
02:22Satu dimensi.
02:23Tapi begitu kita tambahin kurung siku ekstra, itu jadi vektor kolom.
02:26Boom!
02:26Dia jadi sebuah titik di bidang dua dimensi.
02:28Titik di koordinat 1,2.
02:30Beda banget kan?
02:31Dari garis, jadi titik.
02:32Dari satu dimensi, jadi dua dimensi.
02:34Gara-gara apa?
02:35Ya itu tadi.
02:35Cuma gara-gara detail kecil di kurung sikunya.
02:38Oke, jadi kita udah lihat gimana detail kecil bisa ngubah dimensi.
02:41Sekarang, gimana kalau kita pakai blok-blok bangunan ini buat bikin sesuatu yang lebih besar?
02:46Sesuatu yang lebih kompleks dan berguna?
02:48Nah, inilah matriks.
02:49Ini langkah selanjutnya.
02:51Sebenarnya, Anda semua pasti udah sering lihat matriks tanpa sadar.
02:54Pernah buka Excel atau Google Sheets?
02:56Nah, itu dia.
02:57Tabel data itu pada dasarnya adalah sebuah matriks.
03:00Cuma kumpulan dari vektor-vektor yang kita susun rapi jadi baris dan kolom.
03:04Siap buat kita olah.
03:05Oke, teori cukup.
03:07Pertanyaan paling pentingnya kan?
03:08Terus, buat apa ini semua?
03:09Nah, sekarang kita bakal lihat gimana kita bisa pakai matriks buat nyelesaikan masalah.
03:14Masalah yang mungkin dulu bikin kepala kita pusing pas pelajaran matematika.
03:17Tapi sekarang, kita selesaikan dengan cara yang jauh lebih keren dan efisien.
03:20Kita masuk ke contoh klasik, sistem persamaan linear.
03:24Ingat kan yang ini?
03:24Dulu di sekolah kita pusing-pusing nyari nilai X, Y, Z, pakai cara substitusi, eliminasi.
03:29Nah, aljabar linear punya cara yang jauh lebih elegan.
03:32Caranya gini secara konsep.
03:34Pertama, kita terjemahin dulu semua persamaan itu ke dalam bahasa matriks.
03:39Jadi bentuknya AX sama dengan C.
03:41Kedua, buat nyari nilai X, kita perlu memindahkan A ke sisi lain.
03:46Nah, di dunia matriks, caranya itu pakai yang namanya inverse.
03:48Gak usah pusingin detailnya, karena ini bagian terbaiknya.
03:51Langkah ketiga, kita tinggal suruh Python buat nyariin solusinya.
03:55Cukup satu fungsi aja.
03:56Lihat deh perbandingannya.
03:57Di kiri, itu persamaan aljabar yang kita kenal.
03:59Kelihatan ribet kan?
04:00Nah, di kanan, itu versi Python-nya.
04:03Jauh lebih rapi, lebih terstruktur.
04:05Matriks A, itu isinya semua angka di depan X, Y, Z.
04:08Vektor C, itu angka hasilnya yang di kanan sama dengan.
04:11Udah, terus buat nyelesain, cuma satu baris perintah.
04:14La dot solve A, C.
04:16Dan hasilnya, jeng-jeng-jeng, langsung keluar.
04:19X sama dengan 1, Y sama dengan 2, Z sama dengan 3, selesai.
04:24Cuma dengan satu perintah, la solve.
04:26Masalah yang tadinya kelihatan rumit, langsung beres.
04:28Inilah kerennya kalau kita bisa ngubah masalah jadi bahasa aljabar linear.
04:32Biarin komputer yang kerja keras.
04:34Oke, nyelesain persamaan itu keren.
04:35Tapi, itu baru pemanasan.
04:37Kalau cuma buat itu, ibaratnya kita punya teleskop super canggih,
04:41tapi cuma dipakai buat baca koran di seberang jalan.
04:43Kekuatan sejati aljabar linear itu jauh lebih dalam.
04:46Yaitu buat nemuin pola-pola dan fitur-fitur yang tersembuli di lautan data.
04:50Sekarang, pertanyaannya jadi lebih berat.
04:52Bukan lagi gimana cara nyari nilai X,
04:54tapi gimana kalau kita nggak punya persamaan sama sekali.
04:57Gimana kalau yang kita punya cuma data mentah yang bejibun,
05:00dan kita mau cari tahu,
05:01apa sih karakteristik paling penting dari data ini?
05:03Apa sih pola utamanya?
05:04Nah, buat ngejawab pertanyaan-pertanyaan tadi,
05:07kita butuh senjata baru yang lebih canggih.
05:09Namanya, eigenvector dan eigenvalue.
05:12Oke, oke, saya tahu, namanya kedengeran serem dan rumit.
05:15Tapi tenang, idenya sebenarnya sangat kuat dan cukup intuitif kok.
05:19Gini deh, cara gampangnya.
05:20Bayangin Anda punya peta sebuah kota,
05:23terus petanya Anda tarik, Anda regangkan ke satu arah.
05:25Hampir semua jalan di peta itu bakal berubah arah kan?
05:28Jadi miring-miring.
05:29Tapi, pasti ada beberapa jalan lurus.
05:31Misalnya, jalan utama dari utara ke selatan,
05:33yang walaupun diregangin,
05:35arahnya tetap aja utara-selatan.
05:36Dia cuma jadi lebih panjang.
05:38Nah, jalan utama itulah eigenvectornya.
05:40Dia adalah sumbu yang stabil,
05:42yang arahnya nggak berubah.
05:43Terus, seberapa jauh dia jadi lebih panjang?
05:45Itulah eigenvalue-nya.
05:47Gampang kan?
05:48Jadi, intinya cuma gini.
05:49Kalau kita punya transformasi A,
05:51dan kita kenain ke eigenvectornya V,
05:53hasilnya itu cuma si V yang dikali sama sebuah angka,
05:56yaitu eigenvalue-nya.
05:57Nah, arahnya sama persis.
05:59Nggak berubah sama sekali.
06:01Inilah yang bikin mereka spesial.
06:02Mereka itu sumbu-sumbu yang paling stabil di dalam data.
06:05Nah, ini nyambung lagi ke tema utama kita.
06:07Detail.
06:08Dengan eigenvector,
06:09Netflix bisa nemuin jalan utama selera nonton kita.
06:12Dia bisa nemuin genre-genre fundamental,
06:13kayak komedi satir,
06:15atau sci-fi psikologis,
06:16yang sebenarnya jadi inti dari apa yang kita suka.
06:19Bahkan, kadang kita sendiri nggak sadar.
06:21Eigenvector ini kayak filter super canggih,
06:23yang bisa misahin semua noise,
06:24dan cuma nyisahin detail-detail yang beneran penting.
06:27Jadi, coba kita renungkan sejenak.
06:29Di awal kita lihat gimana detail paling sepele,
06:32cuma sepasang kurung siku,
06:33bisa mengubah dunia sebuah vektor dari satu dimensi jadi dua dimensi.
06:37Nah, kalau detail sekecil itu aja dampaknya segitu besar,
06:40coba bayangin,
06:41kebenaran fundamental apa aja
06:42yang bisa diungkap sama alat sekuat eigenvector
06:44dari data yang ada di sekeling kita siap hari.
06:46Mulai dari rekomendasi film sampai pengenalan wajah,
06:49di beliknya ada eigenvector yang diam-diam bekerja,
06:51mencari detail paling penting yang membentuk dunia digital kita.
06:54Coba deh pikirkan soal itu.
06:57selamat menikmati.
Komentar