Aplikasi Mobile Learning Adalah

Sebagai sarana penyebar informasi

Aplikasi mobile yang paling utama adalah dikembangkan sebagai media informasi, baik informasi sekitar hingga di dunia.

Penyebaran informasi ini bisa dilakukan dengan mudah dengan adanya aplikasi mobile yang dirancang berbasis website. Contoh aplikasi yang dikembangkan adalah portal berita, majalah elektronik, dan lain sebagainya.

Belajar Fundamental Machine Learning

Untuk bisa menguasai machine learning, kamu harus menguasai juga skill fundamental dari machine learning seperti:

Bagaimana cara mengoptimalkan kinerja aplikasi mobile?

Untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi mobile, Anda dapat:

- Meminimalkan penggunaan sumber daya dengan mengoptimalkan kode dan aset

- Menggunakan caching untuk mengurangi permintaan jaringan

- Mengoptimalkan gambar dan media lainnya untuk ukuran file yang lebih kecil

- Menerapkan lazy loading untuk konten yang tidak segera diperlukan

- Menggunakan threading untuk operasi yang memakan waktu

- Mengurangi penggunaan animasi yang berat

- Melakukan profiling dan pengujian kinerja secara teratur

- Mengoptimalkan penggunaan memori dan menghindari kebocoran memori

- Menggunakan API dan library yang efisien

Apa itu Progressive Web Apps (PWA) dan apa keuntungannya?

Progressive Web Apps (PWA) adalah aplikasi web yang menggunakan teknologi modern untuk memberikan pengalaman mirip aplikasi native kepada pengguna. Keuntungan PWA meliputi:

- Dapat diakses melalui browser web tanpa perlu diunduh dari app store

- Dapat berfungsi offline atau dengan koneksi internet yang lemah

- Memerlukan ruang penyimpanan yang lebih sedikit dibandingkan aplikasi native

- Mudah diperbarui tanpa perlu tindakan dari pengguna

- Dapat diinstal di layar beranda perangkat seperti aplikasi native

- Kompatibel dengan berbagai platform dan perangkat

Bagaimana cara meningkatkan visibilitas aplikasi di app store?

Untuk meningkatkan visibilitas aplikasi di app store, Anda dapat:

- Melakukan optimasi App Store (ASO) dengan menggunakan kata kunci yang relevan dalam judul dan deskripsi aplikasi

- Membuat ikon dan screenshot yang menarik

- Mendorong pengguna untuk memberikan ulasan dan peringkat positif

- Memperbarui aplikasi secara teratur dengan fitur baru dan perbaikan bug

- Menggunakan video preview untuk mendemonstrasikan fitur aplikasi

- Memanfaatkan kampanye pemasaran di luar app store untuk meningkatkan unduhan

- Berpartisipasi dalam program promosi app store jika tersedia

Contoh Aplikasi Berbasis Mobile Terpopuler

Tips Belajar Machine Learning

Ada beberapa tips yang bisa kamu lakukan jika tertarik untuk mulai mempelajari machine learning, diantaranya:

Peran Machine Learning Bagi Profesi Data Adalah:

Machine learning merupakan aspek krusial bagi profesi data, berikut beberapa profesi yang membutuhkan teknologi machine learning:

Machine learning dan data science adalah dua bidang yang saling terkait. Peningkatan penguasaan praktik machine learning dapat membantu data science tetap update dengan tren teknologi yang berkembang. Kinerja machine learning berasal dari data yang diberikan dan bergantung pada algoritma untuk mengolahnya.

Hal tersebut menjadikan machine learning sebagai skill yang harus dikuasai sebagai standar Data Scientist dalam melaksanakan pekerjaan dan tanggung jawabnya. Seorang Data Scientist harus memahami proses machine learning demi prediksi data yang lebih berkualitas. Hal ini akan mendorong machine learning berperan kuat dalam menyediakan wawasan dan pemecahan masalah non-standar ketika mengoperasikan hasil pengolahan data.

Dalam bidang data analytics, machine learning adalah sarana otomatisasi yang dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam secara lebih cepat dan komprehensif. Cara kerjanya tidak jauh dari fungsi machine learning serta data analytics. Machine learning merupakan bagian dari AI yang memanfaatkan algoritma dalam menganalisis data. Algoritma akan beroperasi tanpa kenal waktu sembari memahami data secara holistik. Kaitannya dengan data analytics adalah kesempatan untuk memperoleh batasan dalam pemahaman informasi penting.

Machine learning analytics mempunyai cara kerja praktis dan membuka peluang terhadap perkembangan data, yaitu:

BACA JUGA: Storytelling dalam Data Analytics dan Business Intelligence

Tidak hanya menangani tugas penerapan dan integrasi data, machine learning juga menyajikan model menuju aplikasi dan layanan di berbagai sistem informasi secara bersamaan. Hal ini menjadikannya elemen penting dari praktik MLOps yang baik. Sebagian perusahaan ternyata ikut mengerahkan tenaga profesional yang mengerjakan kebutuhan machine learning dalam data architect, yaitu Machine Learning Architect. Tanggung jawab profesi tersebut meliputi:

Bantu Pengambilan Keputusan

Algoritma machine learning bisa membantu perusahaan untuk membuat keputusan yang lebih baik berdasarkan data dan memberikan insight berdasarkan hasil analisis data.

Algoritma machine learning bisa digunakan untuk mempersonalisasi layanan dan produk untuk pelanggan, sehingga bisa meningkatkan kepuasan pelanggan.

Algoritma machine learning bisa digunakan di berbagai sektor atau industri bahkan bisa diterapkan di perusahaan skala kecil hingga besar.

Bagaimana cara menangani kompatibilitas lintas platform dalam pengembangan aplikasi mobile?

Untuk menangani kompatibilitas lintas platform dalam pengembangan aplikasi mobile, beberapa pendekatan yang dapat digunakan meliputi:

- Menggunakan framework pengembangan lintas platform seperti React Native, Flutter, atau Xamarin

- Menerapkan desain responsif yang dapat menyesuaikan dengan berbagai ukuran layar dan resolusi

- Menggunakan API dan fitur yang kompatibel dengan berbagai versi OS

- Melakukan pengujian ekstensif pada berbagai perangkat dan versi OS

- Menggunakan layanan cloud untuk mengelola perbedaan backend antara platform

- Mempertimbangkan penggunaan Progressive Web Apps untuk kompatibilitas maksimum

- Mengimplementasikan deteksi fitur untuk menyesuaikan fungsionalitas berdasarkan kemampuan perangkat

- Mempertahankan basis kode yang terpisah untuk komponen spesifik platform jika diperlukan

Machine learning yang merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence (AI) semakin banyak digunakan di berbagai industri. Tak heran, sebab teknologi ini dapat melakukan berbagai otomatisasi untuk percepatan proses bisnis dan pelayanan optimal kepada konsumen. Dalam machine learning terdapat komponen-komponen yang memungkinkan komputer mempelajari pola data dan kemudian membuat prediksi atau keputusan tanpa arahan pengguna. Salah satu komponennya adalah algoritma.

Algoritma machine learning adalah serangkaian instruksi atau prosedur matematis yang digunakan untuk mengembangkan model machine learning. Semakin bagus algoritma yang digunakan, maka akan semakin baik prediksi dan keputusan yang dibuat oleh machine learning. Ibarat manusia, semakin banyak dan baik informasi dan pengetahuan yang didapatkan, maka ia akan semakin pintar. Oleh karena itu, pemilihan algoritma machine learning harus sesuai dengan kebutuhannya.

Berdasarkan kegunaannya, secara garis besar algoritma machine learning dibagi menjadi 3 kategori yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Yuk, kita bahas satu persatu.

Supervised learning adalah jenis algoritma machine learning yang menggunakan data-data berlabel. Ibarat manusia, ketika balita dikenalkan dengan berbagai buah-buahan sekaligus dengan nama-namanya, misalnya ini pisang, ini apel, ini jeruk, dan seterusnya. Dengan demikian, balita akan mampu mengklasifikasikan yang mana pisang, jeruk, maupun apel. Begitupun machine learning dengan algoritma supervised learning dapat menjalankan tugas klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.

Machine learning digunakan untuk memprediksi pola. Pola tersebut sudah memiliki contoh data yang lengkap. Dengan demikian, pola yang terbentuk merupakan hasil dari mempelajari data yang lengkap tersebut.

Apabila kita memasukkan data baru, setelah melakukan extract transform load (ETL) kita akan memperoleh info feature dari sampel baru. Lalu, feature tersebut di-compare dengan pattern classification dari model yang didapatkan dari data berlabel. Setelah proses meng-compare semua label selesai, label yang memiliki persentase paling banyak akan diambil sebagai prediksi akhir.

Algoritma supervised learning ini dibagi lagi menjadi beberapa kategori berdasarkan tujuan dibentuknya, yaitu klasifikasi dan regresi/prediksi numerik. Untuk tujuan klasifikasi, algoritmanya terdiri dari neural networks, random forest, KNN, SVM, decision trees, random forest, dll. Sedangkan untuk tujuan regresi terdiri dari linear regression, neural networks, decision trees, SVM, dll.

Contoh penggunaannya, misalnya, perusahaan ingin mengetahui apakah pelanggan akan membeli sebuah produk atau tidak. Data yang dimiliki yaitu riwayat pembelian, riwayat aktivitas di website, jenis kelamin, usia, dan jumlah pendapatan pelanggan. Data ini diberi label “ya” atau “tidak” berdasarkan apakah pelanggan membeli produk yang dimaksud atau tidak. Dengan data yang tersedia algoritma supervised learning membuat model untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk yang dimaksud atau tidak.