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.
Buat Project Machine Learning
Setelah menguasai fundamental, memahami workflow, dan menguasai tools machine learning, selanjutnya kamu bisa mulai latihan membuat berbagai project machine learning seperti:
Kamu bisa memanfaatkan berbagai dataset asli dari sumber-sumber yang bisa diakses secara publik seperti Towards Data Science.
Apa itu backend as a service (BaaS) dan bagaimana ini membantu pengembangan aplikasi mobile?
Backend as a Service (BaaS) adalah layanan cloud yang menyediakan infrastruktur backend untuk aplikasi mobile. BaaS membantu pengembangan aplikasi dengan cara:
- Menyediakan database dan penyimpanan file yang dapat diakses melalui API
- Menangani autentikasi pengguna dan manajemen sesi
- Menyediakan layanan push notification
- Memungkinkan integrasi dengan layanan pihak ketiga
- Menyediakan analitik dan pemantauan kinerja aplikasi
- Mengurangi waktu dan biaya pengembangan dengan menghilangkan kebutuhan untuk membangun dan mengelola infrastruktur backend sendiri
Tipe Machine Learning Adalah:
Data yang diolah memiliki label. Jenis ini memiliki dua tipe yaitu klasifikasi dan regresi, jenis ini biasa digunakan pada aplikasi yang memprediksi kejadian di masa mendatang berdasarkan data historis.
Reinforcement Learning
Biasa digunakan untuk robotik, navigasi, dan pembuatan game. Memiliki tiga komponen utama yaitu agen atau pembuat keputusan, lingkungan atau yang berinteraksi dengan agen, dan aksi yaitu hal yang bisa dilakukan agen.
Mobile App VS Mobile Web
Ketika Anda ingin mendapatkan informasi terbaru, pastinya Anda akan mengakses informasi tersebut melalui smartphone atau Anda akan mengaksesnya melalui web browser dan bahkan ada yang sampai menginstal aplikasi berita untuk mencari informasi terbaru.
Sadar tidak sadar, bahwa Anda sudah menggunakan mobile apps dan mobile web secara langsung di perangkat Anda. Meskipun demikian, kedua hal tersebut adalah sesuatu yang berbeda.
Oleh karena itu, berikut ini adalah perbedaan mobile app dan mobile web. Simak sebagai berikut :
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
Apa perbedaan antara aplikasi native dan aplikasi hybrid?
Aplikasi native dikembangkan khusus untuk platform tertentu (seperti iOS atau Android) menggunakan bahasa pemrograman dan alat pengembangan yang spesifik untuk platform tersebut. Mereka umumnya menawarkan kinerja yang lebih baik dan akses penuh ke fitur perangkat. Di sisi lain, aplikasi hybrid dikembangkan menggunakan teknologi web (HTML, CSS, JavaScript) dan kemudian dibungkus dalam container native. Mereka dapat berjalan di berbagai platform dengan satu basis kode, tetapi mungkin memiliki kinerja yang sedikit lebih rendah dibandingkan aplikasi native.
Tips Belajar Machine Learning
Ada beberapa tips yang bisa kamu lakukan jika tertarik untuk mulai mempelajari machine learning, diantaranya:
Rekomendasi Tempat Belajar Machine Learning dengan Mentor Expert
Jika kamu ingin mempelajari lebih banyak mengenai machine learning, kamu bisa belajar di Bootcamp Data Science Digital Skola. Kelas data science Digital Skola cocok untuk pemula untuk mempersiapkan skill dan portofolio agar lebih siap kerja. Berikut bocoran beberapa materi yang akan diajarkan:
Tidak hanya belajar hardskill, kamu juga akan dibantu mengasah softskill, membangun portofolio, membentuk professional branding hingga mendapatkan bantuan penyaluran kerja. Cari tahu info lengkapnya dengan klik button di bawah ini!
Dalam era digital ini, akses ke layanan kesehatan semakin mudah berkat adanya aplikasi JKN Mobile. Baik Anda pengguna Android atau iPhone, aplikasi ini dapat dengan mudah diunduh dan digunakan. Berikut adalah panduan lengkap untuk mengunduh dan menggunakan aplikasi JKN Mobile.
Jika Anda adalah pengguna Android dan ingin menggunakan aplikasi ini, berikut adalah panduan lengkap cara men-download dan menginstal Aplikasi JKN Mobile Bagi Pengguna Android.
Sebagai pengguna handphone Android, Anda dapat men-download aplikasi JKN Mobile secara langsung melalui tombol download di bawah ini, dan lanjutkan ke petunjuk Instalasi
Selain cara di atas, Anda juga bisa menemukan aplikasi JKN Mobile di Google Play Store. Ikon Google Play Store biasanya berada di layar utama atau di folder aplikasi ponsel Android Anda. Klik ikon tersebut untuk membuka Google Play Store.
Setelah masuk ke Google Play Store, Anda akan melihat kolom pencarian di bagian atas. Ketikkan "JKN Mobile" di kolom tersebut, lalu tekan tombol 'Enter' atau 'Search'.
Setelah hasil pencarian muncul, klik pada aplikasi yang dikembangkan oleh 'BPJS Kesehatan'. Anda akan melihat halaman detail aplikasi. Di halaman ini, klik tombol 'Install' atau 'Pasang' untuk mengunduh dan menginstal aplikasi.
Setelah Anda menekan tombol 'Install', unduhan akan dimulai. Anda bisa melihat proses unduhan di bagian notifikasi ponsel. Proses ini mungkin memerlukan waktu beberapa menit, tergantung pada koneksi internet Anda.
Setelah aplikasi berhasil terinstal, tombol 'Install' akan berubah menjadi 'Open' atau 'Buka'. Anda bisa klik tombol tersebut untuk membuka aplikasi JKN Mobile. Alternatif lainnya, Anda juga bisa menemukan dan membuka aplikasi tersebut di layar utama atau dalam folder aplikasi ponsel Anda.
Setelah aplikasi terbuka, Anda akan diminta untuk mendaftar atau masuk. Jika Anda sudah terdaftar sebagai peserta BPJS Kesehatan, masukkan Nomor Kartu BPJS Kesehatan atau NIK dan kata sandi Anda. Jika Anda belum terdaftar, silahkan klik link di bawah dan ikuti petunjuknya.
Setelah berhasil masuk, sekarang Anda bisa mulai menggunakan aplikasi JKN Mobile untuk memeriksa saldo, mengecek antrian, dan lainnya.
Itulah panduan lengkap cara men-download dan menginstal Aplikasi JKN Mobile untuk pengguna Android. Semoga panduan ini bisa membantu Anda. Selamat mencoba!
Jika Anda pengguna iPhone, berikut panduan lengkap untuk mengunduh dan menggunakan Aplikasi JKN Mobile di iPhone
Bila Anda pengguna handphone iPhone, aplikasi JKN Mobile dapat Anda unduh secara langsung melalui tombol di bawah ini, lalu Anda bisa lanjutkan ke petunjuk Instalasi
Aplikasi JKN Mobile juga bisa Anda temukan di Apple App Store. Ikon App Store biasanya berada di layar utama iPhone Anda. Klik ikon tersebut untuk membuka App Store.
Setelah masuk ke App Store, Anda akan melihat kolom pencarian di bagian bawah. Ketikkan "JKN Mobile" di kolom tersebut, lalu tekan tombol 'Search' atau 'Cari'.
Setelah hasil pencarian muncul, klik pada aplikasi yang dikembangkan oleh 'BPJS Kesehatan'. Anda akan melihat halaman detail aplikasi. Di halaman ini, klik tombol 'Get' atau 'Unduh' untuk mengunduh dan menginstal aplikasi.
Setelah Anda menekan tombol 'Get', unduhan akan dimulai. Proses ini mungkin memerlukan waktu beberapa menit, tergantung pada koneksi internet Anda.
Setelah aplikasi berhasil terinstal, ikonnya akan muncul di layar utama iPhone Anda. Klik ikon tersebut untuk membuka aplikasi JKN Mobile.
Setelah aplikasi terbuka, Anda akan diminta untuk mendaftar atau masuk. Jika Anda sudah terdaftar sebagai peserta BPJS Kesehatan, masukkan Nomor Kartu BPJS Kesehatan atau NIK dan kata sandi Anda. Jika Anda belum terdaftar, ikuti petunjuk di bawah ini.
Setelah berhasil masuk, sekarang Anda bisa mulai menggunakan aplikasi JKN Mobile untuk memeriksa saldo, mengecek antrian dan lainnya.
Semoga panduan ini dapat membantu Anda dalam menggunakan Aplikasi JKN Mobile di perangkat Iphone! Selamat mencoba!
Peserta BPJS Kesehatan diberikan kemudahan dengan hadirnya Aplikasi Mobile JKN; hal ini merupakan inovasi dan pengembangan yang dilakukan BPJS Kesehatan dalam memanfaatkan teknologi informasi serta mengikuti perkembangan jaman. Aplikasi ini dapat diunduh melalui aplikasi Mobile JKN di Google Playstore atau Apps Store.
