PROLOG ERROR YANG TERJADI DI PC

coding :

pc1.pl :
mulai:-
                inisialisasi,
                data_pengamatan,
                aturan(Nomor,Alasan),
                jawaban(Alasan,Jawab),
                write(Jawab),nl,
                write('Aturan yang dipakai adalah '),
                write(Nomor),nl,nl,
                retractall(observation(_)).
mulai:-
                write('Maaf tidak dapat membantu!'),nl,nl,
                retractall(observation(_)).
inisialisasi:-
                write('**Antaramuka Sistem Pakar dengan PROLOG**'),nl,
                consult('c:/users/galih400/documents/prolog/pc2.pl'),
                judul(Judul),write(Judul),nl,nl,
                tulis_pesan,nl.
tulis_pesan:-
                pesan(Pesan),
                write(Pesan),nl,fail.
tulis_pesan:-
                nl.

data_pengamatan:-
                pertanyaan(Tanya,Obs),
                write(Tanya),nl,
                read(Yatidak),
                Yatidak=y,
                assert(observation(Obs)),
                fail.
data_pengamatan.

pc2.pl :

judul('*Nyalakan PC*').

pesan('Diasumsikan PC Error').

pesan('Jawab pertanyaan berikut dengan y atau n').

pertanyaan('Apakah lampu CPU menyala?', pc_lampu).

pertanyaan('Apakah saat menyalakan PC terdapat suara CPU?', pc_hidup).

pertanyaan('Apakah harddisk sudah digunakan dalam jangka lama?', pc_harrdisk).

pertanyaan('Apakah memori cukup dari yang di rekomendasikan?', pc_ram).

aturan(1, tidak_ada_listrik):-

                not(observation(pc_lampu)),

                not(observation(pc_hidup)).

aturan(2, pc_lambat):-

                observation(pc_ram),

                not(observation(pc_harddisk)),

                observation(pc_lampu),

                observation(pc_hidup).

aturan(3, hang):-

                observation(pc_lampu),

                observation(pc_hidup),

                observation(pc_harddisk),

                not(observation(pc_ram)).

jawaban(tidak_ada_listrik,'tidak ada listrik yang masuk ke cpu').

jawaban(pc_lambat,'harddisk yang sudah lama digunakan mengurangi kecepatan rpmnya').

jawaban(hang,'ram yang tidak cukup untuk menjalankan banyak task membuat hang').

note : pc1.pl digunakan untuk pendeklarasi dan compile file pc2.pl

METODE PENCARION BLIND SEARCH

Blind Search.

Blind seach adalah pencarian yang tidak mempedulikan hal lain setelah sesuatu yang di carinya ditemukan, blind search hanya mengenal tiga bagian yaitu masalah --> pencarian --> solusi.

model pencarian blind search yang tidak memiliki informasi awal, model pencarian ini memiliki 3 ciri – ciri utama yaitu:
1. Membangkitkan simpul berdasarkan urutan.
2. Kalau ada solusi maka solusi akan ditemukan.
3. Hanya memiliki informasi tentang node yang telah dibuka (node selanjutnya tidak diketahui).

Contoh : pencarian gelas merah dalam box yang berisi gelas kuning, gelas hijau, gelas biru, dan gelas merah. ketika menemukan gelas biru akan tetap mencari, hingga saat menemukan gelas merah makanya pencarian akan berhenti.

SPEECH RECOGNITION

Pengertian Speech Recognition

Pengenalan suara (voice recognition) dibagi menjadi dua jenis, yaitu speech recognition dan speaker recognition. Speech recognition adalah proses identifikasi yang dilakukan komputer untuk mengenali kata yang diucapkan oleh seseorang tanpa mempedulikan identitas orang terkait dengan melakukan konversi sebuah sinyal akustik, yang ditangkap oleh audio device (perangkat input suara). Pola kerja Pengenalan Ujaran (speech recognition) adalah mencocokkan sinyal akustik yang diterima dengan data yang tersimpan dalam template ataupun database. Proses pencocokan memiliki dua model utama yaitu Model Akustik yang terdiri dari fonem yang memiliki nilai tertentu yang diambil dari sinyal akustik dan Model Bahasa berupa metode yang mengestimasikan satu kata diikuti oleh serangkaian kata lainnya.

Speaker recognition yang merupakan pengenalan identitas yang diklaim oleh seseorang dari suaranya (ciri khusus dapat berupa intonasi suara, tingkat kedalaman suara, dan sebagainya). Implementasi speech recognition misalnya perintah suara untuk menjalankan aplikasi komputer.

Speech Recognition juga merupakan sistem yang digunakan untuk mengenali perintah kata dari suara manusia dan kemudian diterjemahkan menjadi suatu data yang dimengerti oleh komputer. Pada saat ini, sistem ini digunakan untuk menggantikan peranan input dari keyboard dan mouse. Keuntungan dari sistem ini adalah pada kecepatan dan kemudahan dalam penggunaannya. Kata – kata yang ditangkap dan dikenali bisa jadi sebagai hasil akhir, untuk sebuah aplikasi seperti command & control, penginputan data, dan persiapan dokumen. Parameter yang dibandingkan ialah tingkat penekanan suara yang kemudian akan dicocokkan dengan template database yang tersedia. Sedangkan sistem pengenalan suara berdasarkan orang yang berbicara dinamakan speaker recognition. Pada makalah ini hanya akan dibahas mengenai speech recognition karena kompleksitas algoritma yang diimplementasikan lebih sederhana daripada speaker recognition. Algoritma yang akan diimplementasikan pada bahasan mengenai proses speech recognition ini adalah algoritma FFT (Fast Fourier Transform), yaitu algoritma yang cukup efisien dalam pemrosesan sinyal digital (dalam hal ini suara) dalam bentuk diskrit. Algoritma ini mengimplementasikan algoritma Divide and Conquer untuk pemrosesannya. Konsep utama algoritma ini adalah mengubah sinyal suara yang berbasis waktu menjadi berbasis frekuensi dengan membagi masalah menjadi beberapa upa masalah yang lebih kecil. Kemudian, setiap upa masalah diselesaikan dengan cara melakukan pencocokan pola digital suara.

Sejarah Speech Recognition

Teknologi Speech Recognition yang dikembangkan sejak sepuluh tahun lalu menghadapi dua pilihan, yakni menangkap percakapan terputus (kata per kata) atau percakapan tersambung (per kalimat). Komputer sebenarnya lebih mudah memahami suara untuk kata per kata, yang di antara masing-masing kata terdapat jeda, namun kebanyakan orang lebih menyukai jika teknologi ini mampu menangkap sebuah percakapan normal. Biometrik, termasuk di dalamnya speech recognition, secara umum digunakan untuk identifikasi dan verifikasi. Identifikasi ialah mengenali identitas subyek, dilakukan perbandingan kecocokan antara data biometric subyek dalam database berisi record karakter subyek. Sedangkan verifikasi adalah menentukan apakah subyek sesuai dengan apa yang dikatakan terhadap dirinya. Biometrik merupakan suatu metoda untuk mengenali manusia berdasarkan pada satu atau lebih ciri-ciri fisik atau tingkah laku yang unik. Biometric Recognition atau biasa disebut dengan Sistem pengenalan biometric mengacu pada identifikasi secara otomatis terhadap manusia berdasarkan psikological atau karakteristik tingkah laku manusia. Ada beberapa jenis teknologi biometric antara lain suara (speech recognition).

Program Speech Recognition pada generasi awal berusaha untuk menerapkan sebuah aturan gramatikal dan sintaktikal dari sebuah percakapan. Jika kata-kata yang diucapkan masuk ke dalam aturan yang baku, program dapat menentukan kata-kata tersebut. Aksen, dialek, dan gaya berbahasa seseorang sangat mempengaruhi bagaimana sebuah kata atau frase diucapkan. Sistem berbasis aturan ini dianggap tidak berhasil, karena tidak mampu menangani variasi berbahasa. Hal ini juga menjelaskan mengapa program Speech Recognition generasi awal tidak dapat menangani percakapan bersambung, karena Anda harus berbicara kata perkata secara terpisah. Sebagai jalan keluar dari permasalahan ini, program Speech Recognition mutakhir memakai sistem permodelan statistika yang lengkap dan rumit. Sistem ini menggunakan fungsi probabilitas (kemungkinan) dan matematika untuk memutuskan hasil yang paling mendekati. Dua model yang paling banyak digunakan saat ini adalah Hidden Markov Model dan jaringan syaraf (neural networks). Kedua metode melibatkan fungsi matematika yang kompleks, mengambil informasi yang diketahui, memprosesnya di dalam sistem untuk menemukan informasi yang tersembunyi.

Metode Hidden Markov Model mulai diperkenalkan dan dipelajari pada akhir tahun 1960, metode yang berupa model statistik dari rantai Markov ini semakin banyak dipakai pada tahun-tahun terakhir terutama dalam bidang speech recognition, seperti dijelaskan oleh Lawrence R. Rabiner dalam laporannya yang berjudul “A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition”. Proses dalam dunia nyata secara umum menghasilkan observable output yang dapat dikarakterisasikan sebagai signal. Signal bisa bersifat diskrit (karakter dalam alfabet) maupun kontinu (pengukuran temperatur, alunan musik). Signal bisa bersifat stabil (nilai statistiknya tidak berubah terhadap waktu) maupun nonstabil (nilai signal berubah-ubah terhadap waktu). Dengan melakukan pemodelan terhadap signal secara benar, dapat dilakukan simulasi terhadap sumber dan pelatihan sebanyak mungkin melalui proses simulasi tersebut. Sehingga model dapat diterapkan dalam sistem prediksi, sistem pengenalan, maupun sistem identifikasi. Secara garis besar model signal dapat dikategorikan menjadi 2 golongan yaitu : model deterministik dan model statistikal. Model deterministik menggunakan nilai-nilai properti dari sebuah signal seperti : amplitudo, frekuensi, fase dari gelombang sinus. Sedangkan model statistikal menggunakan nilai-nilai statistik dari sebuah signal seperti: proses Gaussian, proses Poisson, proses Markov, dan proses Hidden Markov.

Suatu model HMM secara umum memiliki unsur-unsur sebagai berikut:

• N, yaitu jumlah state dalam model. Secara umum state saling terhubung satu dengan yang lain, dan suatu state bisa mencapai semua state yang lain dan sebaliknya (disebut model ergodic). Namun hal tersebut tidak mutlak, terdapat kondisi lain dimana suatu state hanya bisa berputar ke diri sendiri dan berpindah ke satu state berikutnya, hal ini bergantung pada implementasi dari model.

• M, yaitu jumlah observation symbol secara unik pada tiap statenya, misalnya: karakter dalam alfabet, dimana state adalah huruf dalam kata.

• State Transition Probability { } -> ij A a

• Observation Symbol Probability pada state j, { } () -> j Bb k

• Initial State Distribution -> i p p

Dengan memberikan nilai pada N, M, A, B, dan p , HMM dapat digunakan sebagai generator untuk menghasilkan urutan observasi. dimana tiap observasi t o adalah salah satu simbol dari V, dan T adalah jumlah observasi dalam suatu sequence.

Skema Utama dan Algoritma Speech Recognition

Untuk mengubah percakapan menjadi teks on-screen atau perintah tertentu, komputer melakukan beberapa langkah yang kompleks. Ketika berbicara, Anda mengeluarkan getaran di udara. Kemudian, analog-to-digital converter (ADC) yang ada di soundcard menerjemahkan gelombang analog ini menjadi data digital yang dapat dimengerti oleh komputer. Untuk melakukan hal tersebut, sistem Speech Recognition melakukan sampling atau digitizing suara dengan cara mengambil ukuran yang paling pas dari gelombang. Sistem menyaring suara yang telah didigitalkan tersebut dan membuang gangguan (noise), dan kadang-kadang memisahkannya ke dalam pita frekuensi yang berbeda. Frekuensi adalah panjang gelombang suara, yang terdengar oleh telinga manusia sebagai tinggi nada (pitch) yang berbeda.

Sistem ini juga menormalkan suara, atau mengaturnya ke dalam tingkat volume yang tetap, terkadang juga mendatarkan suara. Manusia tidak berbicara dalam kecepatan yang sama sehingga suara harus diatur dengan kecepatan yang sama dengan sampel-sampel template suara yang tersimpan dalam komputer. Langkah selanjutnya adalah memecah sinyal menjadi bagian-bagian kecil, dengan durasi seperseratus detik, atau bahkan seperseribu pada kasus bunyi-bunyi konsonan atau mati. Konsonan memberhentikan produksi suara dengan menghalangi aliran gelombang pada bidang vokal, seperti “p” atau “t”.

Program di komputer kemudian mencocokkan bagian-bagian kecil ini dengan fonem yang dikenal dalam bahasa tertentu. Fonem adalah elemen terkecil dalam sebuah bahasa, merepresentasikan suara yang kita hasilkan, dan merangkainya ke dalam bentuk ujaran yang memiliki makna. Tahap berikutnya kelihatan sederhana, tapi pada dasarnya merupakan proses yang paling susah diselesaikan, sekaligus merupakan inti dari sebagian besar penelitian di bidang Speech Recognition. Komputer memeriksa fonem-fonem dalam konteks (hubungan) dengan fonem-fonem lain yang menyertainya. Komputer menjalankan alur (plot) melalui sebuah model statistika yang kompleks, dan membandingkannya dengan koleksi kata, frase, dan kalimat yang telah dikenal. Program Speech Recognition selanjutnya menentukan apa yang mungkin dikatakan oleh pengguna, dan juga mengetikkannya sebagai teks atau mengeluarkannya sebagai perintah pada komputer.

Terdapat 4 langkah utama dalam sistem pengenalan suara:

• Penerimaan data input

• Ekstraksi, yaitu penyimpanan data masukan sekaligus pembuatan database untuk template.

• Pembandingan / pencocokan, yaitu tahap pencocokan data baru dengan data suara (pencocokan tata bahasa) pada template atau database.

• Validasi identitas pengguna.

Gambar 1. Skema Speech Recognition

Secara umum, speech recognizer memproses sinyal suara yang masuk dan menyimpannya dalam bentuk digital. Hasit proses digitalisasi tersebut kemudian dikonversi dalam bentuk spektrum suara yang akan dianalisa dengan membandingkannya dengan template suara pada database sistem.

Gambar 2. Spektrum Suara

Sebelumnya, data suara masukan dipilah-pilah dan diproses satu per satu berdasarkan urutannya. Pemilahan ini dilakukan agar proses analisis dapat dilakukan secara paralel. Proses yang pertama kali dilakukan ialah memproses gelombang kontinu spektrum suara ke dalam bentuk diskrit. Langkah berikutnya ialah proses kalkulasi yang dibagi menjadi dua bagian :

• Transformasi gelombang diskrit menjadi array data.

• Untuk masing-masing elemen pada aiTay data, hitung "ketinggian" gelombang (frekuensi).

Objek permasaiahan yang akan dibagi adalah masukan berukuran n, berupa data diskrit gelombang suara.

Ketika mengkonversi gelombang suara ke dalam bentuk diskrit, gelombang diperlebar dengan cara memperinci berdasarkan waktu. Hal ini dilakukan agar proses algontma seianjutnya (pencocokan) lebih mudah diiakukan. Namun, efek buruknya ialah array of array data yang terbentuk akan lebih banyak.

Gambar 3. Contoh Hasit Konversi Sinyal Diskrit

Dari tiap elemen array data tersebut, dikonversi ke dalam bentuk bilangan biner. Data biner tersebut yang nantinya akan dibandingkan dengan template data suara.

Proses divide and conquer :

• Pilih sebuah angkaN, dimana N merupakan bilangan bulat kelipatan 2.Bilangan ini berfungsi untuk menghitung jumlah elemen transformasi FFT.

• Bagi dua data diskrit secara (dengan menerapkan algoritma divide and conquer) menjadi data diskrit yang lebih kecii berukuran N = N,.N2.

• Objek data dimasukkan ke dalam table (sebagai elemen tabel).

• Untuk setiap eiemen data, dicocokkan dengan data pada template (pada data template juga dilakukan pemrosesan digitaiisasi menjadi data diskrit, dengan cara yang sama dengan proses digitaiisasi data masukan bam yang ingin dicocokkan).

• Setiap upa masalah disatukan kembali dan dianalisis secara keseluruhan, kecocokan dari segi tata bahasa dan apakah data yang diucapkan sesuai dengan kata yang tersedia pada template data.

• Verifikasi data. Jika sesuai, proses iebih lanjut, sesuai dengan aplikasi yang mengimplementasikan algoritma ini.

Implementasi teknologi Speech Recognition

Hardware yang dibutuhkan dalam implementasi Speech Recognition :

• Sound card : Merupakan perangkat yang ditambahkan dalam suatu Komputer yang fungsinya sebagai perangkat input dan output suara untuk mengubah sinyal elektrik, menjadi analog maupun menjadi digital.

• Microphone : Perangkat input suara yang berfungsi untuk mengubah suara yang melewati udara, air dari benda orang menjadi sinyal elektrik.

• Komputer atau Komputer Server : Dalam proses suara digital menterjemahkan gelombang suara menjadi suatu simbol biasanya menjadi suatu nomor biner yang dapat diproses lagi kemudian diidentifikasikan dan dicocokan dengan database yang berisi berkas suara agar dapat dikenali.

Contoh Implementasi teknologi Speech Recognition :

Contoh yang paling sederhana pemanfaatan teknologi Speech Recognition adalah voice dial yang sempat menjadi fitur andalan ponsel-ponsel high-end akhir dekade yang lalu. Sedangkan pengaplikasian mutakhir teknologi ini dapat dijumpai pada layanan call center, kemudian secara otomatis komputer akan memberikan solusinya. Penerapan Speech Recognition juga dapat ditemukan pada beberapa aplikasi komputer yang memungkinkan Anda mengetik dokumen tanpa harus memencet tombol-tombol keyboard. Cukup dengan mendiktekan kalimat-kalimat, kemudian secara otomatis komputer akan mengetikkannya untuk Anda. Banyak software yang dirancang untuk mengetikkan apa yang Anda katakan melalui microphone, seperti iListen untuk komputer Mac, dan software ViaVoice keluaran IBM.

Kesimpulan

Speech recognition merupakan salah satu jenis bimetrik recognition, yaitu proses computer mengenali suara lalu di convert menjadi digital. Pengenalan pola suara adalah salah satu aplikasi yang berkembang saat ini. System ini mengizinkan kita untuk berkomunikasi antara manusia dengan memasukkan data ke computer. Salah satu fungsinya ialah untuk mengontrol industry manufaktur, mengontrol mesin dengan berbicara pada mesin itu.

Algoritma yang di implementasikan untuk masalah pengenalan suara ini adalah algoritma devide and conquer. Proses awalnya ialah menkonversi data spectrum suara ke dalam bentuk digital dan mengubah dalam bentuk diskrit. Dari bentuk diskrit itulah yang kemudian mengaplikasikan algoritma divide and conquer untuk mengoptimalkan waktu pencocokan speech recognition.

ARTIKEL GRAFIK KOMPUTER DAN PENGOLAHAN CITRA

PENGERTIAN ILMU GRAFIK KOMPUTER

Grafika komputer atau Grafik komputer (bahasa inggris: computer graphics) adalah bagian dari ilmu komputer yang berkaitan dengan pembuatan dan manipulasi gambar (visual) secara digital. Bentuk sederhana dari grafika komputer adalah grafika komputer 2D yang kemudian berkembang menjadi grafika komputer 3D, pemrosesan citra (image processing), dan pengenalan pola (pattern recognition). Grafika komputer sering dikenal juga dengan istilah visualisasi data

PEMBAGIAN BIDANG ILMU GRAFIK KOMPUTER

Ilmu komputer mempunyai dua cabang ahli yaitu pemrosesan citra (image processing), dan pengenalan pola (pattern recognition). Grafik komputer sering dikenal juga dengan istilah visualisasi data. Bagian dari grafika komputer meliputi:

1. Geometri : mempelajari cara menggambarkan permukaan bidang
2. Animasi : mempelajari cara menggambarkan dan memanipulasi gerakan
3. Rendering : mempelajari algoritma untuk menampilkan efek cahaya
4. Citra (Imaging) : mempelajari cara pengambilan dan penyuntingan gambar.

APLIKASI GRAFIK KOMPUTER

·        Antarmuka pengguna (Graphical User Interface - GUI)

·        Peta (Cartography)

·        Kesehatan

·        Perancangan objek (Computer Aided Design - CAD)

·        Sistem multimedia

·        Presentasi grafik

·        Presentasi saintifik

·        Pemrosesan citra

·        Simulasi

PENGERTIAN PENGOLAHAN CITRA

Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Teknik pengolahan citra dilakukan dengan mentrasformasikan citra menjadi citra lain, misalnya: pemanfaatan citra (image compression). Pengolahan citra merupakan proses awal (preprocessing) dari komputer visi. Pengelompokkan data numerik dan simbolik (termasuk citra) dilakukan secara otomatis oleh komputer agar suatu objek dalam citra dapat dikenali dan diinterpreasi. Pengenalan pola adalah tahapan selanjutnya atau analisis dari pengolahan citra. Citra ada 2 macam:
1. Citra Kontinyu. Dihasilkan dari sistem optik yang menerima sinyal analog. Contoh: mata manusia, kamera analog.
2. Citra Diskrit / Citra Digital dibentuk dari pixel-pixel yang tergabung dalam satu kesatuan yang membentuk sebuah citra yang hanya dapat dibuka dengan komputerisasi.

OPERASI PENGOLAHAN CITRA

Operasi yang dilakukan untuk mentransformasikan suatu citra menjadi citra lain dapat dikategorikan berdasarkan tujuan transformasi maupun cakupan operasi yang dilakukan terhadap citra.

Berdasarkan tujuan transformasi operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut :

• Peningkatan Kualitas Citra (Image Enhancement)

Operasi peningkatan kualitas citra bertujuan untuk meningkatkan fitur tertentu pada citra.

• Pemulihan Citra (Image Restoration)

Operasi pemulihan citra bertujuan untuk mengembalikan kondisi citra pada kondisi yang diketahui sebelumnya akibat adanya pengganggu yang menyebabkan penurunan kualitas citra.

Berdasarkan cakupan operasi yang dilakukan terhadap citra, Operasi pengolahan citra dikategorikan sebagai berikut :

• Operasi titik, yaitu operasi yang dilakukan terhadap setiap piksel pada citra yang keluarannya hanya ditentukan oleh nilai piksel itu sendiri.
• Operasi area, yaitu operasi yang dilakukan terhadap setiap piksel pada citra yang keluarannya dipengaruhi oleh piksel tersebut dan piksel lainnya dalam suatu daerah tertentu. Salah satu contoh dari operasi berbasis area adalah operasi ketetanggaan yang nilai keluaran dari operasi tersebut ditentukan oleh nilai piksel-piksel yang memiliki hubungan ketetanggaan dengan piksel yang sedang diolah.
• Operasi global, yaitu operasi yang dilakukan tehadap setiap piksel pada citra yang keluarannya ditentukan oleh keseluruhan piksel yang membentuk citra.

Manfaat Grafik Komputer Dalam Kehidupan Sehari-hari :

1. Bidang hiburan. Seperti pada film, grafik komputer menghasilkan efek animasi yang baik.
2. Bidang perancangan. Dikenal adanya software desain grafis seperti auto cad, 3D MAX semuanya akan berlangsung secara mudah dan lebih spesifik dalam perancangan yang akan dibuat. Memperkecil tingkat kesalahan sehingga akan menghasilkan suatu model yang sama seperti aslinya.
3. Bidang pendidikan. Grafik komputer pada pendidikan digunakan untuk mempresentasikan objek-objek pada siswa secara nyata, dapat melalui power point ataupun software lainnya.

Manfaat Pengolahan Citra Dalam Kehidupan Sehari-hari :

1. Bidang kesehatan, digunakan untuk rontgen tubuh manusia yang berfungsi untuk mengetahui ada atau tidaknya kelainan di tubuh.
2. Bidang visual, bisa digunakan untuk pemotretan lewat satelit, GPS, foto kamera dan lain-lain.
3. Bidang hiburan, Gambar gambar kartun, yang dibuat bisa bergerak.

Kesimpulan :

Grafik komputer (bahasa inggris: computer graphics) adalah bagian dari ilmu komputer yang berkaitan dengan pembuatan dan manipulasi gambar (visual) secara digital dan Pengolahan Citra (Image Processing) merupakan proses memperbaiki kualitas citra agar mudah diinterpretasi oleh manusia atau komputer. Keduanya sangat berpengaruh besar dalam kegunaannya masing-masing. 

Sumber :

https://id.wikipedia.org/wiki/Pengolahan_citra

https://id.wikipedia.org/wiki/Grafika_komputer#Referensi

http://amaliyahnovinda.blogspot.com/2014/09/pengertian-grafik-komputer-dan.html

MENGAPA E-COMMERCE BANYAK MUNCUL BESERTA DAMPAK NEGATIF DAN POSITIF

Tidak dapat dipungkiri bahwa e-commerce di Indonesia mengalami perkembangan yang cukup pesat. Hal tersebut ditandai dengan pertumbuhan pengguna teknologinya juga yang meningkat.

Menurut data statistik yang dikutip dari Datamaya.com, “Lebih dari 50% pengguna smartphone melihat smartphone mereka setidak-tidaknya 1x dalam 1 jam, dan lebih dari 10% darinya mengecek smartphone mereka setiap beberapa menit”,  sehingga bisa ditarik kesimpulan bahwa e-commerce bisa menjadi peluang yang menjanjikan.

Meski sebelumnya sempat menuai pro dan kontra mengingat banyaknya penipuan pada bisnis online, namun dari waktu ke waktu e-commerce pada akhirnya bisa diterima oleh masyarakat.

Lebih dari itu, tidak sedikit masyarakat justru menjadi pelanggan dari bisnis yang menggunakan internet. Saat ini bahkan banyak situs bisnis online yang tidak hanya resmi tetapi juga diiklankan di televisi. Ini tentunya menjadi bukti nyata bahwa e-commerce tidak hanya berkembang tetapi juga diterima oleh masyarakat dunia.

Lalu, untuk Indonesia sendiri, ada faktor faktor yang mendukung perkembangan e-commerce sebagai berikut :

1. Jumlah Penduduk Indonesia dan Karakter Konsumtif

Indonesia merupakan negara dengan jumlah penduduk yang padat. Dengan demikian kebutuhan masyarakat Indonesia akan toko tentu saja semakin bertambah. Apalagi, karakter masyarakat Indonesia itu sendiri terbilang konsumtif dalam berbelanja.

Dengan demikian, jumlah penduduk serta karakter masyarakat Indonesia yang konsumtif menjadi faktor pertama yang mendorong perkembangan e-commerce di Indonesia.

Apabila hal ini tidak segera disadari dengan cepat, lambat laun hal ini dapat merugikan diri sendiri karena tidak berfokus pada apa yang menjadi kebutuhan, tapi lebih mementingkan keinginan semata.

2. Bertambahnya Pengguna Smartphone dan Internet di Indonesia

Indonesia termasuk negara dengan jumlah pengguna internet yang cukup tinggi. Ini menjadi faktor lainnya yang mendorong perkembangan e-commerce di Indonesia. Apalagi, kemacetan di Indonesia akibat semakin banyaknya penduduk serta semakin banyaknya pengguna kendaraan pribadi pada akhirnya menjadikan masyarakat Indonesia khususnya pengguna internet untuk memilih berbelanja secara online.

Apalagi, pengguna smartphone di Indonesia semakin banyak saja. Ini tentunya semakin mempermudah masyarakat untuk mengakses internet serta berbelanja secara online.

3. E-Commerce Lebih Praktis dan Menjangkau Cakupan yang Lebih Luas

Faktor lain yang juga mempengaruhi perkembangan e-commerce di Indonesia adalah kemudahan yang diberikan oleh bisnis online dibanding toko offline. Apalagi transaksinya dianggap lebih mudah, termasuk proses berbelanja yang lebih menghemat waktu. Hal ini dianggap lebih praktis, cepat dan mudah karena berbagai  mobilitas masyarakat Indonesia (khususnya Jakarta dan kota besar) yang umumnya dipadati dengan berbagai aktivitas.

Lebih dari itu e-commerce juga memiliki cakupan yang lebih luas, bisa di akses oleh seluruh masyarakat di Indonesia bahkan di dunia. Hal ini yang mendasari bahwa e-commerce bisa menjadi primadona dan menjadi pilihan banyak orang.

E-commerce menjadi industri yang perkembangannya dianggap sangat cepat. Ini tentunya tidak lepas dari faktor pendukung di atas yang membuat e-commerce di Indonesia menjadi menarik di mana masyarakat terjun di dalamnya.

Namun tentu saja, kita harus selalu berhati-hati dalam aktivitas belanja online karena akan selalu ada celah yang bisa dimanfaatkan oleh orang-orang yang tidak bertanggung jawab untuk mendapatkan keuntungan semata hanya untuk dirinya sendiri. Oleh karena itu, kunci dari semua ini adalah kewaspadaan dan ketelitian dalam memilih.

Dampak positifnya, yaitu :

1. Revenue Stream (aliran pendapatan) baru yang mungkin lebih menjanjikan yang tidak bisa ditemui di sistem transaksi tradisional.
2. Dapat meningkatkan market exposure (pangsa pasar).
3. Menurunkan biaya operasional(operating cost).
4. Melebarkan jangkauan (global reach).
5. Meningkatkan customer loyality.
6. Meningkatkan supplier management.
7. Memperpendek waktu produksi.
8. Meningkatkan value chain (mata rantai pendapatan).

Dampak negatifnya, yaitu :

1. Kehilangan segi finansial secara langsung karena kecurangan. Seorang penipu mentransfer uang dari rekening satu ke rekening lainnya atau dia telah mengganti semua data finansial yang ada.
2. Pencurian informasi rahasia yang berharga. Gangguan yang timbul bisa menyingkap semua informasi rahasia tersebut kepada pihak-pihak yang tidak berhak dan dapat mengakibatkan kerugian yang besar bagi si korban.
3. Kehilangan kesempatan bisnis karena gangguan pelayanan. Kesalahan ini bersifat kesalahan non-teknis seperti aliran listrik tiba-tiba padam.
4. Penggunaan akses ke sumber oleh pihak yang tidak berhak. Misalkan seorang hacker yang berhasil membobol sebuah sistem perbankan. Setelah itu dia memindahkan sejumlah rekening orang lain ke rekeningnya sendiri.
5. Kehilangan kepercayaan dari para konsumen. Ini karena berbagai macam faktor seperti usaha yang dilakukan dengan sengaja oleh pihak lain yang berusaha menjatuhkan reputasi perusahaan tersebut.
6. Kerugian yang tidak terduga. Disebabkan oleh gangguan yang dilakukan dengan sengaja, ketidakjujuran, praktek bisnis yang tidak benar, kesalahan faktor manusia, kesalahan faktor manusia atau kesalahan sistem elektronik.

PENGARUH INTERNET MARKETING BAGI PERUSAHAAN PT.TVI EXPRESS

Teknologi internet saat ini cukup berkembang pesat didukung pula dengan meningkatnya pengguna internet. Teknologi internet ini digunakan untuk mencari informasi, meningkatkan informasi yang ingin mereka ketahui, bahkan untuk mencari pendapatan tambahan. Pengguna internet pun mulai memanfaatkan teknologi tersebut. Mereka semakin mengenal lebih jauh terhadap perkembangan teknologi yang semakin canggih dimana ruang lingkupnya sudah meluas hingga mendominasi kegiatan sehari-hari baik di kantor, di sekolah maupun di rumah.

Pada awalnya, teknologi tersebut berkembang dari mesin yang kita sebut dengan pc/komputer, lalu berkembang munculnya teknologi telekomunikasi yang kita kenal dengan telepon seluler (handphone), dan mulai terjadi pembauran perkembangan teknologi dikenal dengan istilah digital mobile yaitu teknologi handphone dan internet, seperti teknologi lainnya yaitu munculnya I-Pad, Tablet, dan lainnya. 

Internet tidak hanya berfungsi sebagai mesin pencari dan penyebar informasi tetapi sudah meluas dan berkembang penggunaannya melalui sarana media komunikasi sosial (social networking media) seperti Friendster, Facebook, Twitter dan akun sosial media lainnya. Teknologi internet ini digunakan sebagai lahan untuk berbisnis dimana perusahaan dapat memberikan pelayanan khusus dan pengguna (customer) bisa mendapatkan kebutuhan sesuai yang diinginkannya. 

Berkembangnya teknologi internet ternyata berdampak terhadap perkembangan ekonomi di dalam suatu negara. Dampak tersebut terlihat dalam suatu perusahaan, dimana perkembangan teknologi internet justru sangat mendukung dari segi mobilitas, efektifitas dan efisiensi perusahaan.

Dilihat dari segi efektifitas dan efisiensinya, teknologi internet memudahkan dalam melakukan pencarian segala informasi dengan biaya pengeluaran yang minimal, dan meningkatkan biaya profit produksi tenaga kerja pada perusahaan sehingga berpengaruh terhadap pengembangan teknik marketing perusahaan. Teknik ini dibutuhkan supaya lebih cepat dan mudah dalam mendapatkan konsumen.

Keuntungan menggunakan teknologi internet ini dilihat oleh para produsen untuk berinisiatif meningkatkan biaya profit produksi pemasarannya dengan melalui teknologi internet saja yaitu dengan menggunakan network marketing/direct selling online. Teknik pemasaran melalui teknologi internet membawa munculnya sebuah sistem pemasaran bisnis internet yang dipasarkan secara online. Sistim bisnis online pada media internet ini banyak digunakan oleh para produsen lainnya untuk memberikan janji kesuksesan dan keberhasilan juga menawarkan kekayaan dalam waktu yang singkat yang dapat menggiurkan para user/pengguna internet.

Kegiatan pemasaran melalui sistim bisnis online yang menggunakan media internet dikenal dengan istilah Internet Marketing. Umumnya meliputi dengan hal-hal yang berhubungan dengan pembuatan produk periklanan, pencarian prospek atau pembeli termasuk dalam penulisan kalimat-kalimat pemasaran atau copywriting. Contohnya seperti kegiatan pembuatan desain web (web design), periklanan dengan menggunakan banner, promosi perusahaan lewat mesin pencari informasi (search engine), surat elektronik (e-mail), iklan melalui surat elektronik (e-mail advertising), pemasaran afiliasi (affiliate marketing), advertensi interaktif (interactive advertising), dan lain-lain. 

Media internet dipakai sebagai alat komunikasi marketing secara online. Istilah yang dipakai dari komunikasi marketing secara online sering disebut dengan online marketing communication. Dimana, unsur dari komunikasi marketing dalam internet tersebut meliputi: iklan, sales promotion, public relations, direct marketing dan personal selling.

Perusahaan yang mampu mengembangkan online marketing communication dalam melakukan akses informasi pasar, mengetahui cara pembentukan kemitraan usaha, mengetahui strategi bisnis, serta pembuatan dokumen-dokumen layanan bisnis secara elektronik (e-business service) adalah perusahaan yang telah siap untuk mengikuti tren pasar dan memanfaatkan media internet dalam mengembangkan bisnis yang dijalankannya. Dimana dalam buku Word of Marketing menjelaskan bahwa di tahun 2008 lalu, pengguna internet di seluruh dunia mencapai 750 juta orang dan sebanyak 50% (persen) pengguna internet berbelanja secara online. Model pemasaran e-business tersebut meliputi model pemasaran B2C dan B2B.

Dalam pelayanan bisnis secara elektronik (e-business service) sering disebut dengan istilah e-commerce (electronic commerce). E-commerce memperbolehkan para pemasarnya untuk menjual produk-produk dan jasa secara online. Dari proses tersebut konsumen baik luar negeri maupun dalam negeri mulai mengenal perdagangan barang dan jasa melalui internet.

Proses transaksi perdagangan barang dan jasa yang terjadi di internet merupakan hal yang baru bagi konsumen di Indonesia dimana umumnya konsumen lebih dominan untuk membeli barang secara langsung di toko ataupun pesanan melalui telepon. Dengan semakin terbukanya peluang dan murahnya akses internet, di dukung handalnya jasa kurir (TIKI, JNE, Pos Express dan lain-lain) dalam beberapa tahun terakhir ini mengubah perilaku konsumen dan trend pembelian online oleh konsumen di Indonesia. 

Terutama untuk di beberapa website seperti di Friendster dan Facebook, gejala e-commerce dapat pula dilihat di situs lain seperti Tokopedia.com, Ebay Indonesia dan tentunya Kaskus. Situs lokal tersebut awalnya hanya menjadi saluran promosi, dengan menyediakan kemampuan bertransaksi online dengan metode paypal ataupun Klik BCA. Contohnya: Bhinneka.com yang sejak tahun 2009 telah menjalin kerjasama dengan pihak BCA untuk mempermudah proses pembayaran secara elektronik yang selama ini tidak dapat dilakukan secara online.

Peluang tersebut telah dilihat oleh perusahaan TVI Express di Indonesia yaitu PT TVI Express Indonesia. TVI Express merupakan salah satu perusahaan tur dan travel yang cukup berkembang baik nasional maupun internasional, perusahaan ini mengembangkan strategi bisnis pemasarannya di bidang pemasaran online melalui media internet marketing dengan menggunakan network marketing/direct selling dimana sistemnya dapat digunakan oleh pengguna (konsumen) lainnya. Adapun perusahaan lain di Indonesia yang menggunakan teknik pemasaran internet marketing tetapi masih menggabungkan dengan teknik personal selling seperti perusahaan Oriflame, dan Sophie Martin Indonesia.

TVI Express Indonesia (Travel Venture International Express Indonesia) berada di bawah naungan TVI Express (Travel Venture International Express), merupakan sebuah perusahaan yang cukup eksis di Indonesia sejak tahun 2009 lalu. TVI Express memiliki aliansi dan mitra channel di seluruh dunia. PT TVI Express, menawarkan produk secara online yang bertautan dengan peluang bisnis global. Sistem bisnis ini diakui dan disahkan oleh para ahli di dunia, dan sistim ini mudah untuk diikuti oleh siapa saja asalkan identitas umurnya telah berusia diatas 18 (delapan belas) tahun atau warga negara yang sudah memiliki KTP (Kartu Tanda Penduduk).

Sistem yang dimiliki oleh TVI Express menggabungkan 3 (tiga) inti bisnis yang meliputi Tur dan Wisata, Internet dan Bisnis yang berbasis di rumah (Home Based Internet). Sistim ini merupakan sistim terbaru yang cukup diminati karena memiliki perkembangan yang pesat, karena dalam beberapa bulan (dari awal tahun 2009 hingga saat ini telah berkembang di Indonesia), banyak kalangan terlibat dalam bisnis ini dari kalangan politikus, selebritis, tokoh masyarakat dan para publik figure. Mereka pun tidak enggan untuk dijadikan ikon dari bisnis online travel TVI Express. TVI Express juga berkembang di daerah luar Jawa di Indonesia, dimana pertumbuhannya cukup menakjubkan yang tidak hanya berkembang secara jaringan (network) juga memberikan penghasilan tambahan bagi para sales dan member TVI Express.

Para mitra TVI Express Indonesia ada yang berasal dari kalangan menengah ke bawah, bila dilihat dari golongan kelas rakyat, mereka termasuk salah satu konsumen yang belum memahami lebih jauh mengenai penggunaan internet. Dalam TVI Express, mereka mau tidak mau diharuskan untuk belajar menggunakan sistem di web TVI Express yaitu dengan mengakses website TVI Express Indonesia yaitu melalui http://indotviexpress.wordpress.com/ dan melakukan hubungan transaksi secara online dalam memanfaatkan web TVI Express.

TVI Express memberikan berbagai kemudahan dan penawaran dalam menjalankan bisnis Tur dan Travel dari segi bisnis internet dan home based internet yang setiap saat dapat dilakukan kapan saja dan dimana saja, sehingga membuat peneliti ingin membahas lebih jauh bagaimana strategi internet marketing yang dijalankan oleh TVI Express (PT TVI Express Indonesia).