Untitled

<div id="judul-konten">
    <h2 style="font-size: 50px;">Bayesian Statistik Dalam Sekilas</h2>

    <div id="sejarah-container">
      <div id="sejarah-content">
        <center><img src="1 (1).png" alt="Thomas Bayes"></center>
        <p>Teori Bayesian diperkenalkan pada sekitar tahun 1950 dan dinamai dari penemunya, yaitu Thomas Bayes. Konsep ini secara luas digunakan dalam studi ilmu statistika yang mengandalkan teorema atau aturan Bayes. Teori Bayesian adalah kerangka kerja probabilitas yang mempertimbangkan probabilitas suatu kejadian (hipotesis) berdasarkan kejadian lain (bukti). Pada dasarnya, teorema ini menyatakan bahwa kemungkinan suatu kejadian di masa depan dapat diprediksi dengan mempertimbangkan kejadian yang telah terjadi sebelumnya. Penerapan teori ini telah menjadi aspek integral dalam berbagai disiplin ilmu, terutama dalam analisis statistik dan pengambilan keputusan.</p>

        <p>Metode Bayesian didasarkan pada konsep-konsep berikut:</p>
        <ol>
          <li>Penggunaan aturan probabilitas secara langsung untuk melakukan inferensi terhadap parameter.</li>
          <li>Pernyataan probabilitas mengenai parameter diartikan sebagai "derajat keyakinan." Distribusi prior memungkinkan setiap individu untuk memilih prior mereka sendiri, yang mencerminkan bobot relatif yang diberikan pada parameter tersebut dan mengukur sejauh mana setiap parameter dapat diterima atau dipercayai sebelum percobaan dilakukan.</li>
          <li>Setelah memperoleh data, kepercayaan atau penerimaan terhadap parameter disesuaikan menggunakan teorema Bayes, menghasilkan distribusi posterior. Distribusi posterior memberikan bobot relatif pada setiap parameter setelah data diperoleh dan diperhitungkan dari dua sumber, yaitu distribusi prior dan data pengamatan.</li>
        </ol>
        <p>Metode Bayesian didasarkan pada teorema Bayes, yang menyatakan bahwa probabilitas suatu kejadian A yang bersyarat pada nilai B yang telah diketahui dapat dihitung dengan rumus berikut:</p>
        <p><strong>P(A|B)P(B) = P(A,B) = P(B|A)P(A)</strong></br> dimana P(A|B) adalah probabilitas gabungan kejadian A dan B.</br>Membagi kedua sisi dengan P(B), didapatkan: </br><strong>P(A|B) = P(B|A)P(A)/P(B)</strong></p>
        <p>Teori Bayesian memberikan manfaat berupa pengambilan keputusan yang lebih akurat, modelisasi yang fleksibel, pengelolaan ketidakpastian, pengembangan model statistik canggih, dan kontribusi pada bidang pembelajaran mesin. Penerapannya dalam perkembangan ilmu membantu para peneliti dalam analisis data yang kompleks, pengambilan keputusan berdasarkan bukti, dan memahami fenomena-fenomena yang rumit, berkontribusi pada kemajuan ilmu pengetahuan secara umum.</p>
        <p>Sumber: SEKILAS TENTANG BAYESIAN STATISTIK. (2018, December 8). School of Computer Science. https://socs.binus.ac.id/2018/12/08/sekilas-tentang-bayesian-statistik/</p>
      </div>
    </div>
  </div>

  <br>
  <br>
  <br>

  <div id="judul-konten">
    <h2 style="font-size: 45px;">Apa Itu Machine Learning </br>Dan Contoh Penerapannya Dalam Kehidupan</h2>

    <div id="sejarah-container">
      <div id="sejarah-content">
        <center><img src="2.jpg" alt="machine learning"></center>
        
        <h2>Apa itu Machine Learning?</h2>
        <p>Machine Learning adalah subdisiplin ilmu dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan ilmu komputer yang terfokus pada pemanfaatan data serta algoritma untuk mengemulasi proses pembelajaran manusia dengan meningkatkan akurasi seiring berjalannya waktu. Machine Learning menjadi komponen integral dalam perkembangan ilmu data yang sedang pesat, memanfaatkan metode statistik dan algoritma yang telah dilatih untuk melakukan klasifikasi, prediksi, dan mengeksplorasi wawasan berharga dalam proyek penambangan data. Wawasan ini memiliki dampak signifikan pada pengambilan keputusan dalam aplikasi dan dunia bisnis, dengan harapan dapat memengaruhi metrik pertumbuhan utama. Mengingat pertumbuhan terus-menerus dalam volume data dan peningkatan permintaan akan ilmuwan data di pasar, mereka diharapkan untuk membantu mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang relevan dan menyusun strategi pengumpulan data yang sesuai. Algoritma machine learning sering kali dikembangkan menggunakan kerangka kerja seperti TensorFlow dan PyTorch untuk mempercepat penyusunan solusi.</p>

        <h2>Cara kerja Machine Learning</h2>
        <p>UC Berkeley memecah sistem pembelajaran algoritma machine learning menjadi tiga komponen penting.</p>

        <p>1. A Decision Process: Secara umum, algoritma machine learning digunakan untuk melakukan prediksi atau penggolongan berdasarkan data masukan. Dengan mempertimbangkan berbagai data, baik yang memiliki label maupun tidak, algoritma ini akan menghasilkan estimasi tentang pola dalam data.</p>
        
        <p>2. An Error Function: Fungsi Kesalahan digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana prediksi model sesuai dengan data yang diketahui. Ketika data yang sudah diketahui ada, fungsi kesalahan dapat membandingkannya dengan prediksi model untuk menilai seberapa akurat model tersebut.</p>
        
        <p>3. A Model Optimization Process: Jika model dapat disesuaikan lebih baik dengan data uji, bobot dalam model akan disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara data yang sudah diketahui dan perkiraan model. Algoritma akan mengulangi proses ini secara otomatis dan terus-menerus, memperbarui bobotnya hingga mencapai tingkat akurasi yang diinginkan.</p>
        
        <h2>Contoh-contoh penerapan Machine Learning yang umumnya digunakan:</h2>
        <ol>
          <li>Fitur autosuggest dalam Google search</li>
          <li>Rekomendasi video di platform seperti Youtube, Netflix, dan Spotify</li>
          <li>Fitur Home di media sosial seperti Facebook, Instagram, dan Twitter</li>
          <li>Aplikasi Chatbot</li>
          <li>Rekomendasi produk dalam E-Commerce</li>
          <li>Pengiklanan yang disesuaikan di Facebook dan Instagram</li>
          <li>Penyaring email spam.</li>
          <li>Pengkategorian email</li>
          <li>Fitur quick reply</li>
          <li>Konversi ucapan menjadi teks</li>
          <li>Speech recognition (pengenalan ucapan)</li>
          <li>Face detection (deteksi wajah)</li>
          <li>Asisten virtual seperti Cortana, Siri, dan Google Now</li>
          <li>Serta teknologi mobil otonom (self-driving car)</li>
        </ol>
      </div>
    </div>
  </div>

  <br>
  <br>
  <br>

  <div id="judul-konten">
    <h2 style="font-size: 45px;">Sekilas Tentang </br>Integrated Development Environment (IDE)</h2>

    <div id="sejarah-container">
      <div id="sejarah-content">
        <p>Secara singkat, Integrated Development Environment(IDE) adalah sebuah software yang memfasilitasi pembangunan dan pengembangan aplikasi lain. Biasanya IDE terdiri dari:</p>
        <ol>
          <li>Editor, fasilitas ini gunanya untuk menuliskan kode yang dapat diterjemahkan oleh mesin komputer sebagai kode programming.</li>
          <li>Compiler, merupakan alat yang bertugas untuk mengolah dan menjalankan kode program yang telah ditulis di dalam Editor. Compiler berperan dalam menerjemahkan kode yang ditulis oleh pengembang menjadi bahasa mesin yang dapat dijalankan oleh komputer, sehingga memungkinkan eksekusi program dengan hasil yang diharapkan.</li>
          <li>Debuger, berfungsi untuk mengecek jalannya kode program untuk mencari/mendebug kesalahan dari program.</li>
          <li>Frame atau Views, komponen yang berfungsi sebagai tempat untuk menampilkan visualisasi dari hasil eksekusi perintah-perintah dalam kode program yang dijalankan oleh Compiler.</li>
        </ol>
        <p>Beberapa Integrated Development Environment (IDE) yang paling terkenal menurut berbagai sumber adalah Microsoft Visual Studio dan Visual Studio Code, Eclipse, Suite JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm), NetBeans, Aptana Studio, AWS Cloud9, Xcode, dan Code Blocks.</p>
        <img src="3.jpg" alt="top ide"><img>
        
        <h2>Mengapa IDE digunakan?</h2>
        <p>Integrated Development Environment (IDE) membantu pengembang meningkatkan efisiensi proses pembuatan program dengan menyediakan berbagai fitur yang mendukung penulisan kode, pengujian, dan pengelolaan proyek secara efektif dan efisien. IDE membantu mempermudah pekerjaan developer dengan menyediakan berbagai fitur yang mendukung dalam penulisan kode, pengujian, dan pengelolaan proyek. Sebelum IDE banyak digunakan, pengembang harus susah-susah mengatur alat-alat dan belajar cara menggunakan berbagai alat tersebut. IDE membantu pengembang baru untuk lebih mudah memahami alat-alat yang digunakan oleh tim. Selain itu, IDE juga menyediakan fitur-fitur yang membantu pengembang seperti menyelesaikan kode otomatis dan memunculkan kode secara otomatis sehingga menghemat waktu.</p>
        <p>IDE juga membantu pengembang dalam mengorganisir pekerjaan mereka dan menemukan kesalahan dalam kode mereka. Karena semua alat yang diperlukan terdapat dalam satu tempat, pengembang tidak perlu beralih antar aplikasi. IDE juga sering menyorot kode dengan warna-warni yang memudahkan pengembang dalam membaca kode.</p>
        <p>Walau bisa saja pengembang membuat alat mereka sendiri dengan menggabungkan berbagai utilitas dengan editor teks, namun di lingkungan perusahaan, IDE modern yang sudah siap digunakan lebih sering digunakan karena lebih efisien dan menghemat waktu.</p>
      </div>
    </div>
  </div>