Dewata Solutions

Category: Artificial Intelligence

  • Dewata AI Resmi Terdaftar di Ditjen AHU sebagai PT Dewata Artificial Intelligence

    Dewata AI Resmi Terdaftar di Ditjen AHU sebagai PT Dewata Artificial Intelligence

    Legalitas yang memperkuat kepercayaan dan mempercepat kolaborasi produk AI di Indonesia.

    Ringkasan: Dewata AI kini resmi berbadan hukum sebagai Perseroan Perorangan dengan nama PT Dewata Artificial Intelligence. Langkah ini mengokohkan fondasi hukum untuk memperluas layanan, menjalin kolaborasi yang lebih strategis, dan meningkatkan kepercayaan pengguna di Indonesia.

    Di balik pengumuman legal ini, ada arah yang lebih besar: membangun produk AI yang dekat dengan kebutuhan lokal, transparan dalam pengelolaan data, dan gesit dalam pengembangan fitur. Dewata AI berangkat dari keyakinan sederhana namun penting: siapa pun yang paham konteks bisnisnya berhak memanfaatkan AI tanpa harus menjadi programmer terlebih dulu.

    Kenapa Ini Penting

    Mendaftarkan entitas di Ditjen AHU bukan sekadar formalitas administratif. Bagi klien korporasi, lembaga publik, maupun komunitas, status hukum menghadirkan kepastian tentang siapa yang bertanggung jawab, bagaimana tata kelola diterapkan, serta bagaimana hak dan kewajiban dipenuhi. Ini mempermudah due diligence, mempercepat proses pengadaan, dan membuka akses ke kemitraan yang sebelumnya mensyaratkan legalitas perseroan.

    Dengan struktur Perseroan Perorangan, Dewata AI dapat bergerak lincah: proses pengambilan keputusan lebih cepat, fokus produk tetap terjaga, dan akuntabilitas tidak dikompromikan. Bagi ekosistem, ini sinyal bahwa pengembangan dilakukan secara berkelanjutan: mulai dari perekrutan talenta, kolaborasi riset, hingga standardisasi proses operasional. Status ini juga memudahkan pengelolaan keuangan yang rapi dan transparan, dari penagihan hingga pelaporan pajak, sehingga semua pihak yang bekerja sama mendapat kepastian operasional.

    Apa Itu Dewata AI?

    Dewata AI adalah software untuk membuat chatbot hanya dengan prompt. Pengguna cukup menuliskan instruksi, gaya bahasa, dan tujuan percakapan tanpa perlu menulis kode. Pendekatan prompt-first menempatkan kebutuhan bisnis sebagai titik awal, bukan teknologinya. Hasilnya, iterasi menjadi lebih cepat: kamu bisa menguji beberapa versi prompt, membandingkan respons, lalu memilih kombinasi yang paling relevan dengan karakter brand.

    Dalam praktiknya, Dewata AI membantu merancang persona chatbot, menetapkan batasan jawaban, dan mengatur nada komunikasi agar konsisten di berbagai kanal. Bayangkan tim layanan pelanggan yang ingin tetap ramah, to the point, namun tegas saat menjelaskan kebijakan. Dengan Dewata AI, kepribadian itu dapat dikunci sejak awal melalui prompt yang jelas, sehingga percakapan terasa natural dan terjaga.

    Kamu juga bisa memperkaya konteks chatbot dengan referensi konten yang relevan, seperti ringkasan FAQ atau poin kebijakan publik yang memang boleh dibagikan ke pengguna. Tujuannya bukan sekadar menjawab, melainkan membantu pengguna memahami informasi dengan benar dan cepat. Ketika kebutuhan berubah, cukup perbarui prompt dan konteksnya, tanpa perlu menulis ulang logika yang kompleks.

    Kunjungi: https://dewataai.com

    Dampak bagi Pelanggan dan Mitra

    Legalitas perseroan mempertegas komitmen layanan jangka panjang. Pelanggan korporasi mendapat kepastian mengenai proses onboarding vendor, sementara mitra integrasi memiliki pijakan yang jelas untuk menyusun perjanjian teknis maupun komersial. Bagi komunitas dan institusi pendidikan, status ini membuka ruang kolaborasi edukatif: mulai dari lokakarya perancangan prompt hingga pengembangan kurikulum yang relevan dengan kebutuhan industri.

    Dari sisi operasional, Dewata AI membantu tim memangkas waktu tunggu dari ide ke implementasi. Alih-alih menunggu siklus pengembangan yang panjang, tim konten atau produk dapat langsung memformulasikan prompt, menguji di lingkungan terbatas, lalu menyempurnakannya berdasarkan umpan balik nyata. Kecepatan belajar ini berdampak positif pada kepuasan pengguna akhir dan kualitas keputusan bisnis.

    Komitmen Legal & Keamanan

    PT Dewata Artificial Intelligence (Perseroan Perorangan) telah terdaftar di Ditjen AHU. Praktik kepatuhan dan pengelolaan data mengikuti kebijakan yang berlaku serta pedoman internal pelanggan. Prinsip utamanya adalah transparansi dan kehati-hatian: data yang diproses sebaiknya data yang memang diizinkan untuk digunakan, dan setiap organisasi dianjurkan menerapkan kontrol akses serta kebijakan retensi yang sesuai kebutuhan.

    Untuk menelusuri status entitas di basis data resmi pemerintah, gunakan portal AHU melalui halaman pencarian ini: ptp.ahu.go.id/profil/cari?q=dewata+artificial+intelligence.

    Dokumentasi penggunaan dan kebijakan akan terus diperbarui di situs resmi. Pengguna disarankan meninjau pedoman tersebut sebelum mengoperasikan chatbot dalam skala besar, khususnya untuk kasus yang melibatkan informasi sensitif. Dengan cara ini, adopsi AI dapat berlangsung bertanggung jawab dan selaras dengan regulasi setempat.

    Komunitas & Dukungan

    Ingin diskusi use case, tanya jawab teknis ringan, atau mengikuti update fitur terbaru? Bergabunglah dengan komunitas Dewata AI di Discord. Kamu bisa berbagi praktik terbaik, menyampaikan masukan produk, dan mendapatkan bantuan dari tim maupun sesama pengguna.

    Gabung di sini: https://discord.com/invite/U6TVcwySJf

    Penutup

    Dengan legalitas sebagai PT Dewata Artificial Intelligence, Dewata AI menegaskan visi untuk menghadirkan produk AI yang bermanfaat, aman, dan skalabel. Fokusnya tetap sama: membuat tim non-teknis mampu menciptakan chatbot yang relevan dan bernilai, sementara tim teknis tetap punya ruang untuk eksperimen yang lebih dalam.

    Jika kamu ingin menghadirkan pengalaman percakapan yang konsisten dan kontekstual untuk pasar Indonesia, ini saat yang tepat untuk mulai. Mulailah dari prompt sederhana, ukur dampaknya, lalu iterasi setahap demi setahap hingga kamu menemukan konfigurasi yang paling pas untuk brand-mu.

    Call to Action: Coba sekarang di dewataai.com dan kirimkan feedback agar kami bisa mempercepat fitur yang paling kamu butuhkan.

  • Cluely, Aplikasi AI Curang yang Viral, Kini Diburu Startup Lawan

    Cluely, Aplikasi AI Curang yang Viral, Kini Diburu Startup Lawan

    Bayangin kamu lagi interview kerja atau ujian online, tapi diam-diam ada jendela browser tersembunyi yang bantuin kamu jawab semua pertanyaan. Nah, itulah janji dari Cluely, aplikasi AI yang minggu lalu viral banget.

    Cluely mengklaim dirinya undetectable alias nggak bisa dideteksi, dan bisa dipakai buat “curangin segalanya” dari tes akademik sampai meeting bisnis. Gila, kan?

    Tapi tunggu dulu. Beberapa startup sekarang mulai gerah, dan langsung bikin teknologi buat ngebongkar siapa aja yang pakai Cluely.

    Validia dan Proctaroo: Penantang Serius Cluely

    Salah satu yang paling cepat gerak adalah Validia, startup asal San Francisco. Mereka baru aja rilis tool gratis bernama Truely, yang langsung trigger alarm kalau ada aktivitas mencurigakan dari Cluely.

    Di sisi lain, ada juga Proctaroo dari Rhode Island, yang bilang kalau platform mereka bisa mendeteksi aplikasi tersembunyi seperti Cluely.

    “Kami bisa lihat aplikasi yang berjalan dan proses latar belakang saat sesi pengawasan aktif. Cluely bukan pengecualian,” kata Adrian Aamodt, CEO Proctaroo, sambil nyebut model bisnis Cluely itu “nggak etis.”

    Cluely Gak Gentar: “Kita Bisa Masuk ke Hardware!”

    Apa Cluely gentar? Nope.

    Roy Lee, co-founder sekaligus CEO Cluely, ngerasa semua alat pendeteksi itu cuma kayak upaya gagal ngelawan cheater di dunia game. Udah berkali-kali coba, tetap aja ada celah.

    Yang lebih mindblowing, Lee bilang Cluely mungkin bakal bikin produk hardware sendiri. Mulai dari kacamata pintar, layar transparan, kalung perekam suara, sampai chip otak!

    “Teknologinya udah trivial, tinggal eksekusi aja,” ujar Lee, walaupun kita tahu banyak produk AI hardware kayak Humane AI Pin yang gagal di pasaran.

    Cluely Mulai ‘Cuci Dosa’?

    Setelah dapet banyak kritik, Cluely akhirnya bersih-bersih konten di website-nya. Nggak ada lagi janji-janji curangin ujian atau interview kerja. Sekarang mereka cuma bilang bisa bantu “cheating” buat hal-hal kayak sales call atau rapat.

    Lee juga bilang mereka lagi rebranding buat nyasar pasar yang lebih luas dan “berdampak besar.”

    “Kita pengen bantu orang manfaatin AI semaksimal mungkin, mulai dari pasar besar, lalu meluas,” katanya.

    🤔 Jadi, AI Buat Ngecheat atau Bantu Produktivitas?

    Kisah Cluely ini jadi semacam mirror buat kita semua. Sejauh mana kita bisa (dan boleh) manfaatin AI?

    Apakah AI kayak Cluely itu alat bantu atau alat curang? Apakah startup seperti Validia dan Proctaroo bisa benar-benar jadi “penjaga moral digital”? Atau semua ini cuma awal dari evolusi baru kerja manusia + mesin?

  • ChatGPT 2025: Evolusi Sang Chatbot AI yang Menggemparkan Dunia

    ChatGPT 2025: Evolusi Sang Chatbot AI yang Menggemparkan Dunia

    Sejak pertama kali diluncurkan pada November 2022, ChatGPT chatbot cerdas buatan OpenAI telah menjelma dari sekadar alat bantu menulis jadi ikon revolusi AI global. Dalam waktu kurang dari tiga tahun, ChatGPT sudah digunakan oleh lebih dari 400 juta orang tiap minggu. Tapi, apa yang bikin ChatGPT 2025 begitu spesial?

    Yuk kita kulik evolusinya!

    2024: Tahun Gebrakan dan Drama

    Tahun 2024 jadi titik balik penting bagi OpenAI. Mulai dari:

    • Kolaborasi strategis dengan Apple lewat fitur “Apple Intelligence”
    • Peluncuran model GPT-4o yang bisa bicara dan menghasilkan gambar
    • Debut dari Sora, AI yang bisa bikin video dari teks

    Namun, tahun ini juga penuh turbulensi:

    • Mundurnya tokoh penting seperti Ilya Sutskever dan CTO Mira Murati
    • Gugatan hukum dari media besar soal pelanggaran hak cipta
    • Elon Musk menggugat OpenAI agar berhenti jadi perusahaan profit

    Di balik semua drama itu, OpenAI tetap tancap gas.

    ChatGPT 2025: Apa Saja yang Baru?

    1. Model AI Teranyar: GPT-4.1 dan o3/o4 Mini

    OpenAI meluncurkan model baru seperti GPT-4.1, o3, dan o4-mini.

    Fitur unggulannya?

    • Reasoning model yang makin cerdas, bisa browsing, coding, sampai bikin gambar
    • Model Flex Processing buat tugas ringan dengan biaya lebih murah
    • Sayangnya, masih rentan halusinasi alias informasi ngaco

    2. Fitur Sosial Media: ChatGPT Bakal Jadi Platform Sendiri?

    OpenAI kabarnya sedang mengembangkan media sosial tandingan. Apakah ini akan jadi “Instagram versi AI”? Belum jelas, tapi arahannya bikin penasaran.

    3. Fitur Baru: Image Library & Voice Assistant

    • Ada tab baru bernama “Library” untuk mengakses gambar-gambar AI buatan sendiri
    • Voice assistant makin natural, bisa ngobrol real-time tanpa banyak interupsi

    4. Personalisasi Karakter ChatGPT

    Sekarang kamu bisa atur kepribadian ChatGPT kamu:

    Mau yang gen Z, cerewet, atau suportif? Tinggal pilih.

    5. Langganan Plus Gratis untuk Mahasiswa

    OpenAI kasih akses ChatGPT Plus gratis untuk mahasiswa di AS dan Kanada. Peluang emas buat generasi pelajar Gen Z!

    Makin Canggih, Makin Kontroversial

    Dengan popularitas ChatGPT yang terus meroket, tantangan pun ikut membesar:

    • Masalah privasi dan fitnah: ChatGPT pernah menuduh orang melakukan kejahatan yang tidak mereka lakukan.
    • Tuduhan plagiat dan pelanggaran hak cipta: Terutama setelah viralnya gambar-gambar ala Studio Ghibli buatan AI.
    • Tekanan dari regulator Eropa dan persaingan dari Tiongkok seperti DeepSeek.

    ChatGPT FAQs 2025: Jawaban Cepat Buat Kamu yang Masih Bingung

    Apa itu ChatGPT? Chatbot AI berbasis GPT-4 yang bisa bantu kamu nulis, ngoding, dan cari info.

    Gratis atau bayar? Ada versi gratis dan berbayar (ChatGPT Plus). Versi Plus punya fitur dan model lebih canggih.

    Versi terbaru? Saat ini GPT-4o jadi model default. Tapi GPT-4.1 dan o3 lagi naik daun.

    Bisa bikin gambar? Yes! ChatGPT sekarang bisa bikin gambar, edit foto, bahkan bikin video lewat Sora.

    Ada aplikasinya? Ada! Bisa diakses lewat web, iOS, dan Android.

    Apakah ChatGPT itu chatbot biasa? Nggak. Ini chatbot canggih yang pakai machine learning dan bisa terus belajar.

    Kesimpulan: Apa Artinya Semua Ini Buat Kamu?

    ChatGPT 2025 bukan sekadar chatbot dia jadi alat bantu belajar, kerja, hiburan, bahkan kreativitas. Tapi, kita juga perlu bijak dan kritis dalam menggunakannya.

    Apakah ini masa depan teknologi? Bisa jadi.

    Apakah kita siap hidup berdampingan dengan AI yang makin pintar? Jawabannya ada di tangan kita sendiri.

  • Startup AI Baru Ingin Otomatiskan Semua Pekerjaan Manusia

    Startup AI Baru Ingin Otomatiskan Semua Pekerjaan Manusia

    Di dunia startup Silicon Valley, ada kalanya sebuah ide terdengar begitu ekstrem hingga bikin orang bertanya-tanya: ini startup beneran atau cuma satire?

    Kasus terbaru datang dari Mechanize, startup yang diluncurkan oleh Tamay Besiroglu, peneliti AI ternama sekaligus pendiri lembaga riset nirlaba Epoch AI. Setelah pengumumannya di platform X (sebelumnya Twitter), ia langsung jadi sasaran kritik baik karena misi perusahaannya maupun dampaknya terhadap reputasi Epoch.

    Seorang direktur di Epoch bahkan bercanda sinis di X: “Yay, hadiah ulang tahun yang sempurna: krisis komunikasi.”

    Visi Ekstrem: Otomatisasi Ekonomi Secara Menyeluruh

    Mechanize diperkenalkan lewat sebuah postingan di X oleh Besiroglu dengan tujuan yang terdengar nyaris mustahil: “otomatisasi penuh atas seluruh pekerjaan” dan “otomatisasi penuh ekonomi.” Yap, ini berarti mengganti pekerja manusia dengan agen AI dalam semua lini pekerjaan, jika memungkinkan.

    Startup ini ingin menyediakan data, sistem evaluasi, dan lingkungan digital yang memungkinkan otomasi pekerjaan apapun.

    Besiroglu bahkan memperkirakan potensi pasar Mechanize berdasarkan total upah pekerja saat ini. “Pasarnya luar biasa besar: total upah tahunan di AS sekitar $18 triliun, dan secara global mencapai $60 triliun,” tulisnya.

    Namun, dijelaskan kepada TechCrunch, ia meluruskan bahwa fokus awal mereka adalah pekerjaan kantoran, bukan pekerjaan fisik yang memerlukan robotika.

    Reaksi Keras dan Keraguan

    Respon dari komunitas teknologi tidak ramah. Pengguna X, Anthony Aguirre, menulis: “Saya sangat menghormati karya di Epoch, tapi ini mengecewakan. Otomatisasi tenaga kerja memang jadi incaran besar perusahaan raksasa. Tapi saya pikir, ini justru kerugian besar bagi manusia.”

    Yang bikin situasi makin panas: reputasi Epoch sebagai lembaga riset yang netral ikut dipertaruhkan. Epoch dikenal sebagai pihak independen yang menganalisis dampak ekonomi AI dan menguji performa model AI dari berbagai pihak.

    Ini bukan pertama kalinya Epoch tersandung kontroversi. Desember lalu, terungkap bahwa OpenAI mendukung pembuatan salah satu benchmark Epoch yang kemudian digunakan untuk meluncurkan model GPT o3. Banyak yang merasa seharusnya hal ini dikomunikasikan secara lebih transparan.

    Saat Mechanize diumumkan, pengguna X lainnya, Oliver Habryka, berkomentar sinis: “Ini seperti konfirmasi bahwa riset Epoch dipakai langsung untuk dorong pengembangan frontier AI.”

    Siapa Saja di Balik Mechanize?

    Mechanize mendapat dukungan dari nama-nama besar: Nat Friedman, Daniel Gross, Patrick Collison, Jeff Dean, dan lainnya. Salah satu investor yang mengonfirmasi partisipasinya adalah Marcus Abramovitch, Managing Partner di AltX (hedge fund kripto), yang menyebut tim Mechanize sebagai yang “paling visioner dalam memahami AI.”

    Apakah Ini Benar-Benar Buruk untuk Manusia?

    Besiroglu bersikeras bahwa kehadiran agen AI untuk menggantikan pekerjaan manusia justru akan memperkaya umat manusia lewat pertumbuhan ekonomi besar-besaran. Ia mengutip papernya sendiri yang menunjukkan bahwa otomatisasi total bisa melahirkan kemakmuran, standar hidup yang lebih tinggi, dan layanan baru yang belum terpikirkan.

    Tapi… kalau semua pekerjaan diambil alih AI, siapa yang membeli produk dan jasa mereka? Besiroglu menjawab bahwa dalam skenario seperti ini, penghasilan manusia akan datang dari sumber lain: dividen, properti, dan bantuan sosial.

    Dengan kata lain: kita hidup dari saham, real estate, atau subsidi. Kalau tidak? Yah, semoga saja agen AI-nya membayar pajak.

    Masalah Nyata yang Ingin Diselesaikan

    Meski visinya ekstrem, masalah yang ingin diselesaikan Mechanize itu nyata. Saat ini, AI agent masih belum mumpuni: sering gagal menyelesaikan tugas, tidak konsisten, dan tidak bisa merencanakan jangka panjang.

    Besiroglu bukan satu-satunya yang mencoba memperbaiki ini. Salesforce, Microsoft, OpenAI, dan sederet startup lainnya sedang berlomba membangun platform AI agent yang andal.

    Kesimpulan

    Mechanize mungkin terdengar seperti mimpi buruk distopia bagi sebagian orang. Tapi di balik kontroversinya, startup ini menyoroti satu pertanyaan penting: bagaimana masa depan kerja di era AI? Mungkin, di masa depan, setiap orang bakal punya tim agen AI pribadi. Tapi untuk saat ini, kita masih butuh manusia buat memastikan teknologi itu jalan seperti seharusnya.

    Source: Tech Crunch

  • Apa Itu Machine Learning? Penjelasan Simpel yang Bikin Kamu Gampang Paham

    Apa Itu Machine Learning? Penjelasan Simpel yang Bikin Kamu Gampang Paham

    Apa Itu Machine Learning?

    Kalau kamu pernah dengar istilah machine learning atau ML tapi masih bingung itu sebenarnya apa, kamu nggak sendiri. Banyak orang masih mengira machine learning itu cuma buat ilmuwan atau engineer super jenius. Padahal, konsep dasarnya cukup simpel dan sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari.

    Definisi Singkat Machine Learning

    Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence atau AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Artinya, alih-alih diberi instruksi detail, mesin diberi data dan algoritma, lalu dia “belajar” sendiri pola atau informasi dari situ.

    Contoh gampangnya?
    Pernah lihat rekomendasi film di Netflix yang terasa pas banget sama selera kamu? Atau iklan di Instagram yang tiba-tiba muncul setelah kamu ngobrol soal suatu produk? Itu hasil kerja dari machine learning.

    Cara Kerja Machine Learning

    Bayangkan kamu mau ngajarin anak kecil membedakan antara kucing dan anjing. Kamu kasih banyak foto kucing dan anjing, lalu jelaskan ciri-cirinya. Setelah cukup banyak data, si anak bisa menebak gambar baru dengan cukup akurat.

    Nah, machine learning kerja dengan cara serupa:

    1. Input data: Data mentah seperti gambar, teks, atau angka.

    2. Training model: Komputer memproses data pakai algoritma tertentu.

    3. Prediksi: Setelah belajar, komputer bisa memprediksi atau mengklasifikasikan data baru.

    Ada tiga jenis utama machine learning:

    • Supervised learning: Diberi data dan jawabannya (contoh: klasifikasi email spam atau bukan).

    • Unsupervised learning: Hanya diberi data tanpa label (contoh: pengelompokan pelanggan).

    • Reinforcement learning: Belajar dari trial-and-error dengan sistem reward (contoh: robot belajar jalan sendiri).

    Kenapa Machine Learning Penting?

    Machine learning bikin komputer bisa melakukan tugas kompleks yang dulunya cuma bisa dilakukan manusia. Ini membuka banyak kemungkinan baru, seperti:

    • Deteksi penyakit lewat gambar medis

    • Pendeteksian penipuan kartu kredit

    • Kendaraan otonom (self-driving cars)

    • Chatbot pintar seperti ChatGPT 😉

    Menurut laporan McKinsey Global Institute, adopsi AI dan machine learning bisa menambah nilai ekonomi global hingga $13 triliun pada tahun 2030.

    Machine Learning di Kehidupan Nyata

    Beberapa aplikasi machine learning yang mungkin sering kamu temui:

    • Spotify merekomendasikan lagu yang cocok sama mood kamu

    • Kamera HP yang bisa mengenali wajah atau memperbaiki pencahayaan otomatis

    • Google Maps yang bisa prediksi kemacetan di jalan

    • Filter spam di email

    Jadi sebenarnya, tanpa kamu sadari, kamu sudah hidup berdampingan dengan machine learning tiap hari.

    Siapa yang Perlu Belajar Machine Learning?

    Nggak cuma developer atau data scientist aja. Kalau kamu:

    • Tertarik dunia teknologi atau startup

    • Mau kerja di bidang AI atau data

    • Ingin ngerti tren masa depan digital

    …belajar dasar-dasar machine learning bisa jadi investasi masa depan kamu.

    Ada banyak sumber gratis dan mudah diakses untuk mulai belajar, seperti Coursera, YouTube, atau bahkan artikel seperti ini.

  • Proyek Machine Learning Seru untuk Mahasiswa IT yang Mau Jadi Expert

    Proyek Machine Learning Seru untuk Mahasiswa IT yang Mau Jadi Expert

    Kalau kamu mahasiswa IT yang tertarik mendalami dunia Artificial Intelligence (AI), khususnya machine learning, sekarang adalah waktu yang pas buat mulai ngulik lewat proyek nyata. Bukan cuma untuk tugas kuliah atau skripsi, tapi juga buat nambah portofolio biar makin dilirik recruiter!

    Berikut ini beberapa ide proyek machine learning yang seru, menantang, dan pastinya relevan untuk kamu yang ingin leveling up jadi ML expert. Semua proyek ini bisa dijalankan dengan Python dan library populer seperti Scikit-learn, TensorFlow, atau PyTorch.

    1. Deteksi Emosi dari Teks Chat atau Sosial Media

    Pernah kepikiran bikin sistem yang bisa baca emosi dari chat atau tweet? Ini dia salah satu proyek yang paling aplikatif. Kamu bisa melatih model Natural Language Processing (NLP) untuk mengklasifikasikan emosi seperti senang, marah, sedih, atau netral dari teks.

    Tools: Python, NLTK, Hugging Face Transformers
    Dataset: Emotion Dataset dari Kaggle

    ✅ Skill yang diasah: Text preprocessing, klasifikasi, NLP

    2. Prediksi Harga Saham atau Kripto

    Buat kamu yang suka dunia investasi, proyek ini bisa jadi win-win: belajar machine learning sambil ngulik market. Kamu bisa pakai time-series analysis untuk memprediksi harga Bitcoin, Ethereum, atau saham tertentu.

    Tools: Pandas, Prophet, LSTM dengan Keras
    Dataset: Yahoo Finance API, CoinGecko API

    ✅ Skill yang diasah: Analisis data waktu, deep learning, visualisasi
    Menurut Bloomberg, penggunaan AI untuk prediksi pasar akan terus meningkat dalam 5 tahun ke depan, terutama oleh investor ritel dan hedge fund.

    3. Sistem Rekomendasi Film atau Musik

    Pernah pakai Spotify atau Netflix? Di balik itu ada sistem rekomendasi yang bisa kamu tiru! Kamu bisa mulai dari model sederhana berbasis content atau collaborative filtering.

    Tools: Scikit-learn, Surprise, TensorFlow Recommenders
    Dataset: MovieLens, Last.fm

    ✅ Skill yang diasah: Matrix factorization, similarity metric, recommender system

    4. Pendeteksi Penyakit dari Citra Medis

    Kalau kamu tertarik di bidang health tech, proyek ini sangat powerful. Contohnya, kamu bisa melatih model untuk mendeteksi pneumonia dari X-ray paru-paru.

    Tools: TensorFlow, Keras, OpenCV
    Dataset: Chest X-Ray dari NIH

    ✅ Skill yang diasah: Computer vision, image classification, CNN

    5. Chatbot Cerdas untuk Layanan Mahasiswa

    Bikin chatbot berbasis AI yang bisa jawab pertanyaan umum mahasiswa—mulai dari jadwal kuliah sampai informasi beasiswa. Cocok banget untuk kampus atau startup edutech.

    Tools: Rasa, Dialogflow, Flask
    Dataset: Buat sendiri atau ambil dari FAQ kampus

    ✅ Skill yang diasah: NLP, intent classification, deployment

    Tips Memulai Proyek Machine Learning

    • Mulai dari yang kecil dulu. Jangan buru-buru bikin deep learning kalau basic-nya belum kuat.

    • Cari dataset yang menarik buat kamu. Biar semangat terus ngulik!

    • Upload hasil proyek ke GitHub atau Kaggle. Ini penting banget buat portofolio.

    • Buat dokumentasi yang jelas. Anggap saja seperti bikin blog atau laporan mini.

    Penutup: Jalan Menuju ML Expert Dimulai dari Proyek Nyata

    Teori itu penting, tapi praktik akan bikin kamu jauh lebih paham. Dengan mengerjakan proyek-proyek machine learning yang seru dan menantang, kamu nggak cuma belajar coding, tapi juga belajar berpikir sebagai seorang data scientist.

    Jadi, tunggu apa lagi? Pilih salah satu ide di atas dan mulai sekarang. Siapa tahu, proyek kecilmu hari ini jadi startup AI besar di masa depan 😉

  • Model AI Reasoning Terbaru OpenAI Justru Makin Sering Halusinasi

    Model AI Reasoning Terbaru OpenAI Justru Makin Sering Halusinasi

    OpenAI Punya Model AI Baru, Tapi Masih Sering “Ngaco”

    OpenAI baru saja meluncurkan model AI terbarunya: o3 dan o4-mini, yang diklaim sebagai model “reasoning” tercanggih sejauh ini. Tapi ada satu masalah besar: model ini justru lebih sering halusinasi dibanding generasi sebelumnya.

    Makin Canggih, Tapi Makin Banyak Ngaco?

    Halusinasi di AI adalah saat model “mengarang” informasi yang salah seolah-olah benar. Ini merupakan salah satu tantangan paling sulit dalam pengembangan AI, dan sejauh ini, setiap model baru biasanya membawa peningkatan akurasi.

    Namun hasil uji internal OpenAI menunjukkan hal sebaliknya. Model o3 dan o4-mini ternyata lebih sering halusinasi dibanding model reasoning lama seperti o1, o1-mini, dan o3-mini. Bahkan, mereka juga kalah dari model non-reasoning seperti GPT-4o dalam hal akurasi.

    OpenAI: Kami Belum Tahu Kenapa

    Dalam laporan teknisnya, OpenAI menyebut masih diperlukan riset lebih lanjut untuk memahami alasan mengapa model reasoning terbaru ini makin sering membuat klaim yang tidak akurat. Di satu sisi, o3 dan o4-mini memang unggul dalam tugas seperti pemrograman dan matematika. Tapi karena model ini membuat lebih banyak pernyataan secara keseluruhan, jumlah klaim yang salah juga ikut meningkat.

    Sebagai contoh, dalam uji PersonQA milik OpenAI, yaitu benchmark internal untuk mengevaluasi pengetahuan model tentang individu, o3 halusinasi pada 33% pertanyaan. Ini hampir dua kali lipat dari o1 (16%) dan o3-mini (14,8%). O4-mini mencatat hasil lebih buruk, dengan tingkat halusinasi mencapai 48%.

    Contoh Halusinasi: “Saya Jalankan Kode di MacBook”

    Penelitian dari Transluce, sebuah laboratorium riset AI nonprofit, juga menemukan bahwa o3 suka mengarang proses yang katanya dilakukan untuk menjawab pertanyaan. Dalam satu contoh, o3 mengklaim telah menjalankan kode di MacBook Pro 2021 di luar ChatGPT, lalu menyalin hasilnya ke jawabannya. Padahal kenyataannya, hal itu tidak mungkin dilakukan oleh model ini.

    Neil Chowdhury, peneliti Transluce yang juga mantan pegawai OpenAI, mengatakan bahwa jenis reinforcement learning yang digunakan untuk seri o mungkin justru memperparah masalah yang biasanya dikurangi oleh proses post-training standar.

    Sarah Schwettmann, co-founder Transluce, menambahkan bahwa tingkat halusinasi yang tinggi pada o3 bisa membuatnya kurang bermanfaat dalam aplikasi dunia nyata.

    Cocok untuk Ngoding, Tapi Masih Banyak Bug

    Meski begitu, beberapa pihak tetap menjajal model ini. Kian Katanforoosh, dosen di Stanford dan CEO startup edukasi Workera, mengatakan bahwa timnya sedang menguji o3 dalam alur kerja pemrograman mereka. Hasilnya cukup positif, namun o3 sering menghasilkan tautan situs web palsu. Link yang diberikan tidak dapat diakses atau tidak relevan.

    Solusi: Tambahkan Fitur Pencarian Web?

    Salah satu pendekatan yang menjanjikan untuk mengurangi halusinasi adalah memberi akses pencarian web ke model. Contohnya, GPT-4o versi browsing mampu mencapai akurasi hingga 90% pada benchmark SimpleQA milik OpenAI. Fitur pencarian seperti ini berpotensi meningkatkan keakuratan model reasoning, setidaknya jika pengguna bersedia agar prompt mereka diproses melalui layanan pihak ketiga.

    Namun jika setiap peningkatan kemampuan reasoning justru memperburuk tingkat halusinasi, tantangan ini bisa menjadi masalah besar untuk pengembangan AI ke depan.

    “Mengatasi halusinasi di semua model kami masih menjadi fokus utama dalam riset, dan kami terus bekerja untuk meningkatkan akurasi serta keandalannya,” ujar juru bicara OpenAI, Niko Felix, kepada TechCrunch.

    Kesimpulan: Makin Pintar, Tapi Belum Bisa Diandalkan 100%

    Dalam satu tahun terakhir, industri AI mulai beralih ke pengembangan reasoning model karena teknik pada model tradisional mulai mengalami penurunan efektivitas. Reasoning dianggap bisa meningkatkan performa tanpa perlu pelatihan data dan komputasi yang sangat besar. Tapi kalau efek sampingnya adalah makin banyak informasi palsu, ini jadi trade-off yang harus dicari solusinya segera.

    Source: Tech Crunch

  • OpenAI Gagal Akuisisi Cursor, Beralih ke Windsurf Senilai $3 Miliar

    OpenAI Gagal Akuisisi Cursor, Beralih ke Windsurf Senilai $3 Miliar

    Ketika kabar bahwa OpenAI sedang dalam pembicaraan untuk mengakuisisi perusahaan AI coding Windsurf senilai 3 miliar dolar AS tersebar, banyak orang yang mengikuti industri ini langsung bertanya-tanya: “Mengapa tidak membeli Anysphere, pembuat Cursor, saja?”

    Padahal, OpenAI Startup Fund sudah menjadi investor di Anysphere, perusahaan di balik Cursor, sejak putaran pendanaan awal mereka pada akhir tahun 2023. Anysphere sendiri sering dikenal dengan nama produknya, yaitu Cursor. Menurut laporan CNBC, OpenAI sebenarnya sudah sempat mendekati Anysphere pada tahun 2024 dan kembali mencoba di awal tahun ini untuk membahas kemungkinan akuisisi. Namun, pembicaraan tersebut tidak mencapai kesepakatan. Sebaliknya, Anysphere kini sedang menjajaki pendanaan baru dengan valuasi sekitar 10 miliar dolar AS, seperti yang dilaporkan oleh Bloomberg bulan lalu.

    Langkah OpenAI yang kemudian memilih melanjutkan pembicaraan akuisisi dengan perusahaan pembuat asisten coding lainnya menunjukkan betapa pentingnya bagi perusahaan pembuat ChatGPT ini untuk menguasai pangsa pasar pembuatan kode. Windsurf saat ini menghasilkan pendapatan berulang tahunan (ARR) sekitar 40 juta dolar AS, menurut laporan TechCrunch pada Februari. Sementara itu, Cursor dari Anysphere dilaporkan memiliki ARR sekitar 200 juta dolar AS.

    Meskipun OpenAI baru saja meluncurkan agen Codex CLI, yang juga mampu menulis dan mengedit kode, upaya akuisisi terhadap Windsurf menunjukkan bahwa perusahaan ini tidak ingin menunggu sampai produk mereka sendiri berhasil mendapatkan cukup banyak pengguna.

    Source: Tech Crunch