MENGGALI POTENSI MENUAI PRESTASI

MENGGALI POTENSI MENUAI PRESTASI

Kita sebegai generasi penerus bangsa, alangkah baiknya kita belajar dengan tekun. Dan harus mempunyai NIAT yang sungguh-sungguh, supaya nanti kita kelak menjadi orang yang sukses. Alangkah baiknya jika mencari prestasi itu dimasa dini dari mulai TK, SD, SMP, SMK dan seterusnya. Gali lah prestasi anda sedalam mungkin karena dengan menggali prestasi kita bisa menjadi orang yang sukses, insyaAlloh dengan semangat belajar yang sungguh-sungguh kita pun menjadi manusia yang tak sia-sia di alam dunia ini, khususnya di akhirat.

            Apalagi sekarang kita akan menghadapi DUNIA MEA (Masyarakat Ekonomi Asean), atau yang sering di kenal dengan pasar Bebas. Cobalah renungkan sudah mendapatkan apa kita di negara ini?, apakah sudah banyak ilmu yang didapat? Bayangkan saja ketika orang-orang dari luar negeri menyerbu kita dengan membawa tekhnik masing-masing yang sudah mereka siapkan dengan matang dari jauh-jauh hari, apakah kita sekarang akan diam saja? Tentunya tidak kan!

            Maka dari itu, sekarang saatnya kita menggali prestasi, potensi dan inovasi yang tentunya itu semua bisa menjadikan kita petunjuk untuk menghadapi MEA tersebut,  sekarang kita mulai dari hal yang terkecil, yaitu sebagai contoh kita mulai mengoreksi diri kita sendiri. Renungkan apakah diri kita sendiri sudah merasa ok? Sudah kah siap dengan menghadapi MEA? Nah, sekarang saatnya kita mencari potensi di luar sana, salah satunya di desa kita sendiri. Carilah apa yang bisa dijadikan potensi di desa kita untuk menjadi peluag usaha yang sangat menguntungkan, supaya kita tidak kalah dari negara-negara lain. Tak apa dar hal sepele tetapi mempunyai hasil yang sangat memuaskan, sungguh menarik bukan?

            Ayo... kita sebagai generasi muda saatnya menggali potensi serta prestasi dan kreatifitas, carilah apa bakat kita saat ini, apakah menjadi seorang penulis? Penyanyi? atau apalah yang penting bisa menemukan bakat kita sendiri, setelah kita menemukan bakat kita, kembangkan lah bakat kita semenarik mungkin supaya DUNIA melihat bakat kita. Lalu setelah kita mengembangkannya dan setelah kita sukses jangan lah sombong tetaplah jadi diri anda sendiri yang baik.

            Oke sekarang kita kembali lagi membahas tentang penggalian prestasi oke! Tahukah anda apa yang dimaksud dengan prestasi? Ya itu dia, iya itu prestasi itu seperti itu... seratus buat anda seribu buat saya. Jangan terlalu serius karena yang serius juga belum tentu benar.

            Bayangkan kawan, ketika orang-orang dari luar negara kita datang ke indonesia, sedang apakah kita nanti? Apa yang akan kita lakukan? Apakah kita hanya menggigit jempol kita? Tentunya tida kan, mereka pastinya datang ke indonesia itu sudah siap untuk bersaing dengan negara lain, nah sekarang tinggal kita. Apakah kita sudah siap bersaing dengan negara-negara lain? Siapkan mental, fisik kita dari sekarang supaya nanti setelah menghadapi MEA tidak kaget,

            Ingat!!! Belajar itu tidak hanya di sekolah saja, di rumah, lingkungan, bahkan di wc pun bisa tempat untuk belajar. Banyak yang menceritakan belajar di wc itu cepat mengerti dan cepat cerdas, itu menurut guru saya juga seperti itu, dikira saya itu bohong atau hanya gurauan semata, tetapi setelah saya mencobanya ternyata benar, memang benar tidak masuk ke otak. Hahahah, tapi memang itu mitos semata, bahwa belajar itu tidak hanya di sekolah saja.

            Jadilah anak bangsa indonesia yang berguna bagi Nusa Bangsa!

karya : Cece Sutisna

MENAKLUKAN TANTANGAN IMPLEMENTASI IOT DAN BIG DATA DI PERUSAHAAN

MENAKLUKAN TANTANGAN IMPLEMENTASI IOT DAN BIG DATA DI PERUSAHAAN

Memang menggiurkan untuk menerapkan internet off things (IoT) dan big data di lingkungan perusahan. Namun saat ini masih banyak tantangan yang menghadang.

            Internet off things dan Big data merupakan dua hal yang tak dapat di pisahkan. IoT menciptakan volume yang besar, membentuk big data. Peranti-peranti IoT, terutama sensor, mengalirkan data secara terus menerus ( real time) maupun dalam priode tertentu. Kemudian data yang terkumpul diolah dan di analisis sehingga menghasilkan informasi yang di manfaatkan oleh bisnis atau organisasi.

                Sebagai ilustrasi, mari kita lihat penerapan IoT/big data di UPS, perusahaan pengiriman yang berkantor pusat di amerika srikat. UPS menggunakan sensor-sensor data dan analitis big data untuk menghemat pengeluaran, meningkatkan episiensi dan meminimalakan dampak lingkungan. Sensor dipasang di setiap mobil armada untuk memonitor kecepatan, konsumsi bahan bakar, jarak tempuh, jumlah pemberhentian, dan kesehatan mesinnya. Setiap mobil di pasang dua ratus sensor, dan UPS memiliki armada sejumlah 80 ribu mobil yang beroperasi setiap hari. Volume data yang besar ini kemudian di analisis sehingga menghasilkan infomasi yang bermanfaat bagi UPS.

                Sensor atau peranti IoT yang dipakai oleh UPS sajah sudah begitu banyak maka tidak mengherankan bila populasi peranti IoT itu di seluruh dunia sangatlah besar dan terus bertambah dari waktu ke waktu. Menurut Cisco, pada bulan pebruari 2015, jumlah obyek IoT tersebut sudah mencapai 14,8 miliar dan diharapkan naik hingga 50 miliar pada tahun 2020.

                Cisco memang sangat optimis dengan perkembangan IoT. Sementara EMC dan IDC agak lebih konservatif memperkirakan jumlah peranti IoT. Keduannya memperkirakan hanya ada sekitar 32 miliar perangkat IoT pada tahun 2020 dan Gartner meramalkan lebih sedikit lagi yaitu hanya 26 miliar obyek ditahun yang sama.

                Berapa jumlah data yang dihasilkan? Volume keseluruhannya Big data-bukan hanya IoT-diseluruh dunia, menurut IDC pada tahun 2013 saja sudah mencapai 4,4 zettabite (ZB). Satu Zettabite sama dengan satu triliun gigabite. Sementara pada tahun 2020, volume big data diprediksi akan mencapai 44 ZB.

                Penerapan IoT oleh perusahaan memberikan peluang peningkatan pendapatan, pemangkasan biaya, peningkatan episiesi, dan menambah kepuasan pelnggan. Tetapi penerapannya tidak semudah membalikan tangan, terutama untuk saat ini tantangan utamanya terletak pada pengolahan dan analisis (big) data yang di hasilkan, dibutuhkan platform untuk pengumpulan, pengolahan, dan analisis dengan cara yang lebih efektip biaya dan scalable.

Tantangan analisis data

                Big data memiliki karakteristik 3V, yaitu volume, velocity, dan variety. Tantangan pengolahaan dan analisis data yang berasal dari sensor-sensor IoT berkaitan terutama dengan volume dan velocity, dan sebagai variety. Hal ini tergantung pada penerapan IoT-nya.

Beberapa contoh penerapan IoT seperti:

1.       Smart city, smart transport,  atau “smart” lainnya. Pada kasus smart city, berbagai jenis IoT dipasang dihampir setiap sudut kota. Ada sensor-sensor yang di tempatkan ditempat parkir, sehingga penduduk dapat mengetahui tempat parkir yang masih lowong via smartphone mereka. Pada skema smart city juga ada sensor-sensor yang menyala-matikan lampu jalan/taman, sensor suhu, sensor kebersihan udara, dan lain-lain.

2.       Pengawasan secara real time mengenai apa yang sedang dilakukan oleh “thing”, yaitu kondisi operasinya, isu-isunya, bebannya, konfigurasibya, dan lain-lain. Thing dalam hal ini dapat berupa apa saja, entah itu mesin yang sedang beroperasi, kondisi pasien di suatu unit gawat darurat, reaktor nuklir, dan lain-lain. Data yang diperoleh diolah secara real time, karena informasi yang dibutuhkan juga yang bersifat saat itu juga atau real time. Dengan demikian, perusahaan/organisasi dapat bertindak secara real time juga sesuai dengan masukan informasi yang mereka peroleh.

3.       Predictive maintenance yaitu untuk memberikan informasi bila produk atau layanan akan mengalami masalah. Deteksi dini dibutuhkan agar potensi masalah dapat di antisivasi terlebih dahulu sebelum benar-benar terjadi. Atau, bila masalah terlanjur muncul, penyelesaian atau perbaikannya bisa lebih cepat. Langkah ini merupakan upaya preventif yang dapat ditetapkan, misalnya untuk mesin-mesin dipabrik. Dengan demikian, perusahaan dapat mencegah terjadinya kerusakan pada mesin dan aktivitas operasional pabrik dapat berjalan tanpa gangguan.

4.       Pengoptimalan ”thing”, yaitu informasi yang diperoleh dapat digunakan untuk peningkatan konfigurasi, perbaikan interaksi mesin atau lainnya dengan manusia, peningkatan efisiensi energi, dan lain-lain.

5.       Keperluan analytic, misalnya untuk menemukan kekurangan suatu desain yang ada sekarang sehingga dapat diperbaiki di versi selanjutnya.

Penerapan setiap jenis internet of tings tersebut menghadapi tantangan dari sisi penyimpanan, pengintegrasian, dan analisis datanya. Tantangan juga dapat muncul disisi vilocity seperti pengolahan data yang harus dilakukan saat itu juga. Ada pula tantangan yang datang dari volume, karena begitu besar data yang harus di analisis.

Dan tantangan variety terjadi bila data berasal dari berbagai sumber dengan format berbeda. Contohnya pada implementasi smart city atau “smart” lainnya, data yang diperoleh dri sensor-sensor yang dipasang adalah beragam jenisnya karena dari sumber yang beragam pula. Disini tantangannya lebih ke variety, selai tentunya tantangan dari sisi volume dan velocity.

Tantangan paling utama sebenarnya ada pada tujuan dari penerpan IoT itu sendiri, yakni mendapatkan informasi secara real time. Informasi secara real time dibutuhkan agar bisnis dapat mendeteksi dan beraksi secara cepat terhadap peluang atau ancaman yang muncul. Untuk memenuhi kebutuhan ini diperlukan kemampuan melaksanakan analisis data secara real time. Real time analytics semacam ini menimbulkan beberapa tantangan seperti:

·         Pengolahan data streaming secara cepat

·         Penyimpanan data streaming pada database operasional

·         Upaya untuk mengorelasikan data streaming dengan data yang ada di database operasional.

Sebuah perusahaan di Boston, yaitu prelet (www.prelet.com), telah mengembangkan analytics engine yang kurang lebih telah memenuhi persyaratan di atas. Engine ini dapat menganalisis sejumlah besar data streaming secara cepat. Prelat memanfaatkannya untuk mendeteksi anomali pada data streaming. Ada nya anomali menunjukan hadirnya potensi ketidak-beresan pada suatu operasi, sehingga pengguna dapat berekasi untuk melakukan tindakan preventif agar masalah tidak jadi muncul.

Analytic engine dari prelet ini telah dipakai disejumlah penerapan IoT, seperti untuk pengelolan kemacetan lalu lintas ( Traffic congestion management) dann monitoring sensor turbin angin.

Pemilihan atau pembuatan tool data analytic yang di hasilkan dari IoT untuk keperluan bisnis memang tidak lah mudah dan menjadi tantangan tersendiri. Tool semcam ini tidak harus dikembangkan sendiri oleh perusahaan karena beberapa vendor telah membuatnya. Ada vendor yang membuat tool untuk integerasi data saja, penyimpanan data, analytic data, dan persentasi data hasil analisis. Tetapi ada pula vendor yang menyediakan tool secara lengkap, mulai dari integrasi data sampai analitis dan presentasi data, seperti oracle, SAP, IBM, Microsoft, IBM, dan software AG.

Tantangan lain bagi perusahaan yang menerapkan IoT/big data secara intensif adalah kebutuhan SDM yang ahli di bidang analisis data ( data scientist).  Walaupun mungkin data scientist tidak mengembangkan analytic tool sendiri, ia yang akan memilih aneka tool yang akan di pakai, menyeleksi, dan mengorganisasi data yang akan di analisis. SMD dengan kemampuan ini masih sangat langka.

Hambatan lain bagi para pengguna IoT saat ini adalah standar. Standar masih menjadi biang kegalauan bagi para penerap IoT. Sampai kini belum ada standar yang bisa dijadikan pegangan, yaitu menjamin pertukaran data di antara peranti dan aplikasi secara mudan dan aman baik melalui jaringan kabel maupun nirkabel.

Begitu besarnya potensi ekonomi IoT menyebabkan banyak pihak ingin membikin standar sendiri untuk IoT. Selain oneM2M, ada banyak badan standar yang masing-masing berusaha untuk meningkatkan jumlah pengikutnya, seperti AllSeen Alliance, google the physical web, industrial internet conostrium, open interconnect consortium, dan thread.

Meski banyak hambatan yang menghadang, sudah banyak perusahaan yang menerapkan IoT/big data seperti contoh UPS di atas. Bagaimana dengan anda?