Ya, semoga pembahasan kita pagi ini bisa disimak dengan baik oleh mahasiswa. Termasuk juga nanti Bapak akan presentasi dulu. Dan juga nanti mungkin kalau ada CV yang Bapak mau share ke mahasiswa, silakan.
Nanti dipresentasi dulu Pak, baru kita akan lakukan tanya-jawab. Untuk para mahasiswa, sesuai dengan aturan untuk kelas ini. Bisa silakan on cam semuanya.
Silakan menyalakan kamera. Baik, saya kasih waktu sekitar 2 menit ya. Untuk mempersiapkan kiri juga.
Baik, baik-baik perkenalan. Hari ini yang akan gue bicara adalah Pak Maulana Akbar Diwijaya dari Ctpt Indonesianesia Global Solisindo atau biasa disingkat ISGS. Hari ini topik yang sangat menarik dan saya rasa ini juga teman-teman juga pasti ingin tahu nih. Jadi dengan topik generatif AI dan aplikasi. Dari ZGCtpt dalam tentunya dunia industri.
Waktu selanjutnya saya persilakan Pak Wawlona untuk memulai presentasinya. Oke, oke. Persilakan Pak Oke, saya, screen saya sudah kelihatan belum ya?
Sudah Pak Oke. Oke, terima kasih atas introduction-nya ya. Jadi, pada sesi kali ini topiknya cukup menarik juga, itu adalah Genetive AI and Application of Activity in Industry.
Jadi, untuk perkenalan terlebih dahulu ya, saya Maulana Akbar, Technical Consultant di Ctpt Indonesianesia Global Solisindo Indonesia atau biasa disebut ICS. Dan memang sekarang saya di ICS megang di bagian untuk solusi untuk AI dan data analitik dan cyber security ya. Jadi mungkin untuk agenda pada kali ini yang pertama itu kita terlebih dahulu introduction. tentang generatif AI itu apa sih?
Selanjutnya, pemanfaatan generatif AI di industri. Habis itu ada turning point of generatif AI. Terakhir, kesimpulan. Oke, yang pertama kita bahas generatif AI itu apa dulu. Jadi ini...
Kita mulai dari revolusi teknologi itu sendiri ya. Jadi 30 tahun yang lalu terjadi revolusi internet dengan munculnya Mosaic sebagai web browser pertama. Jadi Mosaic ini memudahkan orang awam untuk mengakses internet.
Jadi di tahun ini muncullah berkembang. web browser ya langsung di 2007 Apple memperkenalkan smartphone itu mempengaruhi teknologi di industri untuk teleponnya mulai munculnya setelah Apple muncul Android muncul lalu di 2008 cloud computing berkembang pesat sehingga banyak sekarang muncul perusahaan-perusahaan baru startup yang bisa mengembangkan aplikasi atau mendeploy aplikasinya dengan mudah dan efisien. Nah, sekarang saat ini hal yang sama terjadi. dengan adanya kerja-kerjaan buatan yaitu CGCtpt atau Genetive AI.
Itu sekarang orang-orang biasa jadi lebih mudah untuk mengakses dan menggunakan AI untuk belajar dan menyelesaikan pekerjaan mereka dan mempermudah mereka dalam bekerja secara efisien. Hai ini introduction of maaf suaranya enggak hilang Pak Oke wet ya Halo Maulana Halo cek Halo? Iya Pak Maulana, saya bisa dengar suara Pak Maulana.
Sudah jelas? Di saya sudah. Yang lain gimana?
Tegar baik. Aman gak? Aman mas. Oke, yang tadi perlu diulang lagi atau yang tadi kurang jelas ya? Oke, balik lagi aja ya.
Oke, jadi diulang lagi ya. Jadi mulai ini adalah revolusi teknologi ya. Dengan revolusi industri di teknologi dari munculnya internet, web browser, mosaik di tahun 93. Abis itu Apple mengeluarkan smartphone itu di tahun 2007. Di tahun 2008 cloud computing.
muncul itu mempermudah dalam pengambangan dan pendeployan aplikasi dan sekarang ctpt hadir di tak muncul diperkenalkan oleh Apple Open AI di 2002-2022 itu mempermudah orang awam untuk mengakses kecerdasan buatan untuk belajar dan menyelesaikan pekerjaan mereka dengan mudah jadi disini perkenalan tentang genetik ya jadi genetik itu apa sih bedanya dengan jenis AI lainnya jadi genetik itu adalah kejelasan buatan yang menggunakan algoritma untuk secara otomatis menghasilkan data baru berdasarkan data yang ada. Jadi ia menciptakan output seperti teks, image, audio, video, bahkan source code yang bisa membantu programmer. Jadi yang membedakan generatif AI dengan jenis AI lainnya yang sudah ada adalah tujuan atau fokus yang output diberikan dari sistem AI-nya.
Jadi kalau generatif AI itu fokus untuk membuat sesuatu yang baru, tidak hanya menganalisa data yang diberikan kepada sistem tersebut. Nah kalau yang jenis AI lainnya yang sudah ada, yang sering kita pelajari bahkan di kuliah, itu lebih fokus ke pengenalan pola dan pengambilan keputusan untuk mendapatkan klasifikasi, prediksi data yang sudah ada. Itu adalah perbedaan antara generatif AI dan jenis AI lainnya. Nah, ini aplikasi generatif AI yang ada ya. Contohnya itu CGCtpt.
CGCtpt ini adalah language model. Dia bisa generate text. seperti dia bisa membuat artikel, story, bahkan kuisi. Dan dia bisa juga sebagai kita untuk mencari tahu sesuatu hal ibaratnya kayak search engine lah, seperti Google gitu. Tapi dia memberikan langsung output atau ringkasan yang bisa langsung kita pahami.
Ada juga Dli DLI ini adalah AI model. untuk mengenerate image berdasarkan teks deskripsi yang kita berikan jadi kalau disini dilihat kita memberikan sebuah teks deskripsi dia bakal membuat sebuah output berdasarkan deskripsi tersebut yang kita berikan nah ini hai hai Generative AI sendiri dianggap revolusioner karena berpotensi mempengaruhi industri serta dapat mengubah cara kerja kita dalam berbagai hal. Ini dari berbagai ahli mengatakan bahwa generative AI tool yang sangat powerful membuat kita lebih kreatif, mempunyai potensial untuk merubah inovasi baru dari segi teknologi. Itu menurut El Musk.
Dan dari Dan Lekken, itu dia seorang pemimpin AI scientist dari Meta atau Facebook. Jadi generatif model ini, dia mengenerate data baru dengan hasil yang original. Dia mempunyai potensi yang revolusioner untuk industri dikembangkan dari berbagai sektor industri.
Nah, dari Bill Gates sendiri mengatakan bahwa Direktif AI berpotensi merubah dunia karena mempunyai power dari segi untuk kita membuat ide baru, produk, servis, membuat hidup kita lebih mudah, lebih produktif, bahkan lebih kreatif untuk mempermudah kita dalam aktivitas keseharian kita. Dan itu bisa menyelesaikan permasalahan yang ada dalam keseharian kita. Oke, selanjutnya itu sesi untuk pemanfaatan generatif AI di industri.
Jadi yang pertama itu adalah generatif AI dapat meningkatkan dari segi kreativitas kita. Karena dia dapat membuat konten atau inovasi atau memberikan ide baru. atau menggantikan konten yang sudah ada menjadi lebih inovatif dan kreatif. Itu manfaat yang pertama.
Yang kedua, dia membantu kita dalam hal efisiensi dan otomasi. Jadi ibaratnya generatif AI ini dapat membantu kita dalam otomatisasi proses atau tugas-tugas sehingga dapat mengimprove pekerjaan kita dalam operasional itu lebih efisien. dan lebih dalam hal waktu lebih cepat. Nah, yang ketiga dari segi bisnis. Jadi dari segi bisnis, kita dapat memanfaatkannya untuk memberikan inovasi dalam berbisnis di perusahaan contohnya.
Jadi perusahaan itu bisa memberikan inovasi dalam berbisnis sehingga dapat berkompetensi di pasar. Sehingga dia dapat bersahing dengan perusahaan-perusahaan lainnya Nah ini dari Genetive AI ide yang bisa kita lakukan dari berbagai sektor industri Contohnya untuk industri kreatif, desain hiburan dan periklanan Jadi generatif AI ini bisa menghasilkan konten yang melengkapi atau bahkan menggantikan konten yang dibuat oleh manusia. Jadi dia bisa berinovasi membuat konten yang lebih kreatif dan lebih bernilai dan bisa bahkan menggantikan konten-konten yang telah ada. Dan dalam membuat keputusan yang lebih baik.
Kita dapat memanfaatkan generatif AI ini untuk mensimulasikan berbagai skenario dan memperkirakan hasilnya sehingga membuat kita terbantu dalam urusan bisnis atau pribadi. Contohnya saja di kesehatan dan industri riset. Jadi generatif AI itu bisa membantu kita dalam membuat hipotesis baru. Hai men-simulasi kan skenario dalam rekomendasi treatment pasien sehingga nanti itu sebagai ide yang bisa dipakai oleh orang-orang yang berprofesi atau ahli di bidangnya. Nah, contohnya lagi di finance, generatif AI itu bisa menganalisis, memprediksi finansial masalah market dari keuangannya berdasarkan pola dan tren di pasar.
kebutuhan investasi gitu ya, dan untuk industri IT juga generatif AI ini bisa mentransformasi IT industri untuk mengautomasi tugas-tugas dan meningkatkan SDM ya, jadi ibaratnya ini generatif AI ini kayak CGCtpt bisa sebagai sumber sarana belajar untuk programmer-programmernya untuk mempelajari sesuatu hal yang baru itu nah ini exploring generatif AI use case nah memang saya kan di sebagai technical consultant juga pernah ada use case yang permintaan tentang generatif AI jadi misalkan ada perusahaan dia mempunyai dokumentasi yang banyak Mereka ingin membuat sebagai knowledge base dokumen untuk pegawainya, bahkan untuk service ke customer-nya. Nah, problemnya itu adalah kalau secara manual yang dipakai sekarang itu mencari dokumen-dokumen yang ada itu. bisa lama karena dokumennya bisa banyak.
Nah, itu kan tidak efisien dan mempengaruhi dari segi waktunya. Nah, solusinya itu kita buat sebuah internal chatbot. Jadi, internal chatbot ini memanfaatkan model dari chat GCtpt dan solusi database untuk perusahaannya untuk membuat dokumen knowledge base.
Jadi... Chatbotnya ini adalah knowledge base dokumen yang diberikan oleh perusahaannya. Jadi kita memberikan pertanyaan ke chatbotnya, nanti chatbotnya bakal memberikan respon untuk user sehingga bisa diambil outputnya.
Jadi outputnya itu terkait pertanyaan dari usernya dan itu Sinkronize dengan dokumen yang ada di perusahaan tersebut. Itu contoh generatif AI use case yang kita pernah buat. Nah, ini contoh example generatif AI application yang saya buat untuk sesi kali ini.
Saya membuat sebuah AI agent untuk... Kenaulet base dari dokumentasi. Jadi dokumentasinya itu kita ambil dari sumber terkait. Misalkan dari internet atau dari dokumen yang kita punya. Kita upload ke database.
Nanti database ini bakal sebagai kenaulet base-nya. Kenaulet base-nya untuk antara middleware, antara... user interface antara user dengan source datanya. Jadi yang dilakukan ini sebelumnya itu membutuhkan dua model language let's model atau chat dbt.
Jadi di sini saya menggunakan dua model chat dbt yaitu untuk mengenerate nanti text yang bakal dibuat oleh AI agentnya sama untuk membuat Processing data dari Text menjadi Vector, karena kita tahu Juga bahwa Sistem itu kan gak bisa bahasa Bahasa manusia Dia pakai bahasa mesin Bahasa mesin itu kan Ya, 1, 2, 3 Atau ST lah Kalau kita sebut juga ya Jadi memang ada perubahan preprocessing antara dari teks yang bahasa manusia menjadi faktor Nah itu dinamakan embedding. Nah itu butuh model untuk melakukan preprocessing tersebutnya. Nah selanjutnya baru kita buat sebuah user interface untuk user dan kenal late base dari dokumen yang ada gitu.
Jadi di sini ada contohnya itu yang bisa dilihat ya. Jadi kita memberikan pertanyaan. Nanti AI agentnya itu bakal memberikan respon terkait pertanyaan yang kita minta.
Dan ini berdasarkan dari source yang kita masukkan ke dalam database-nya. Jadi ini adalah salah satu penerapan generatif application yang bisa kita gunakan untuk membuat AI agent. Dan ini lebih...
Powerful. Karena sekarang kalau dari dulu sebelum ada generatif AI untuk membuat chatbot ini, itu kita biasa membuat sebuah semuanya kita by rule. By rule itu maksudnya gimana? Jadi kita menggali nanti pertanyaan customer itu seperti apa. Nanti kita buat responnya.
kita buat manual semua itu. Nanti sistemnya bakal ngambil. Misalkan inputnya ini nanti masuk ke rule yang mana nih. Nanti responnya yang mana.
Itu beda dengan generatif AI yang ini. Jadi kita hanya memberikan dokumen atau sebagai source untuk dia untuk belajar. Nanti dia bakal mencari tahu sendiri. Jadi AI-nya itu lebih berbeda. kompleks lagi jadi lebih powerful lagi jadi AI nya itu bakal mencari tahu jawabannya berdasarkan dokumennya gak kita enggak manual sebelum adanya generatif AI gitu itu salah satu penerapan generatif AI application pada contoh kali ini oke selanjutnya itu turning point of generatif AI ya jadi Selain banyak manfaatnya dari Genetive AI itu Ada beberapa main challenging dalam pembuatan Genetive AI Pertama, dia halusinasi Apa sih maksudnya halusinasi ini?
Jadi dia kan Genetive AI itu adalah model ya Model termasuk Cgpt ini bisa membuat output Dia tidak tahu apakah yang dia berikan itu benar atau salah. Nah, itu bisa menjadi misinformasi. Karena dia hanya belajar dari source yang dia punya. Jadi, ini bisa menjadi challenging pertama kali dalam kita membuat sebuah generatif AI application di industri.
Jadi, kita harus benar-benar membuat suatu konteks aplikasi itu sudah ada konteksnya jadi kita enggak mau si aplikasi ini memberikan respon diluar konteks yang kita minta gitu jadi itu kan gak relevan yaitu challenging dari halusinasi nya yang kedua domain spesifik data jadi memang AI model ini kan model untuk generatif AI ini model untuk pembelajaran bahasa ya jadi membutuhkan data yang besar, pertama data yang besar dan itu bisa struggle dalam amount dari datanya, dan kita harus mengoperasikan itu secara efektif, dan itu bisa kita berikan data data untuk sourcenya itu yang akurat dan relevan jadi tidak menghasilkan nanti hasil respon yang di luar konteks outputnya nantinya itu yang tidak mau kita harapkan ya yang ketiga dari segi cost karena kalau kita bicara AI system ya AI system itu kan butuh resource yang intensif nah ini kan bisa dari segi datanya kita perlu training data yang besar karena kita mau aplikasi itu Berjalan dengan semestinya, dengan akurat, dengan powerful lah. Jadi membutuhkan training yang sangat besar. Nah ini balik lagi kemampuan dari infrastrukturnya. Infrastruktur yang perlu kita bangun untuk menerapkan AI systemnya itu berjalan dengan baik dan berjalan dengan semestinya. Jadi tidak ada down dalam segi infranya.
Karena memang kalau kita bicara AI system ya. itu lebih banyak sekarang mainnya ke GPU ya pemakaian dalam untuk training modelnya itu membutuhkan GPU dan GPU itu cost-nya lumayan dan kita harus invest untuk infrastrukturnya itu berjalan dengan powerful sehingga tidak ada downtime dalam membuat generatif AI aplikasi nantinya di industri nya Hai yang keempat latency jadi latency ini maksudnya ke network ya Jadi kita kan pengen buat aplikasi yang realtime dengan respon yang cepat dengan prosesi yang cepat enggak ada loading yang lama itu kan balik lagi kita harus aware terhadap latency atau realtime responnya nah ini bisa salah satunya itu balik lagi yang ke challenging yang sebelumnya yaitu infrastructurnya kita harus estimate berapa pemakai dari aplikasinya sehingga infranya tidak berjalan dengan baik gitu nah ini risk dari cgpt sebagai sumber kita belajar nah ini Kalau saya bilang ini sebagai jebakan lah. Kalau kita cuma copy paste aja lah dari CGCtpt. Jadi CGCtpt ini kan ibaratnya kayak mesin lah.
Dia kan dia sebuah generatif model membuat respon berdasarkan apa yang dia tahu. Nah dia nggak bisa menentukan apa yang dia berikan itu sudah pasti benar atau salah. Nah itu... bisa memberikan kita misunderstanding dari atau kita langsung ambil itu kita bisa membuat sebuah kesimpulan yang salah atau action yang salah jadi kita nggak bisa langsung mengambil dari sumber CGCtpt sendiri nah CGCtpt sendiri juga dia tidak tahu kebenaran dan kebohongan jadi ini sebab Kita harus aware juga bahwa kita ada potensi.
Jadi BTI ini balik lagi ke source yang dia ambil sebagai respon dia dalam menjawab. Jadi kalau kita hanya mengambilnya saja, tidak mencernanya, itu bisa menjadi bumerang bagi kita. Jadi ibaratnya gitu, kalau kita diterapkan di perusahaan ini, kayak misalkan, skenario itu transformasi industri di mana CGCtpt itu menggantikan job desk dari orang-orang dari perusahaan.
Nah, itu bisa sebagai menjadi jebakan karena kalau kita tahu di perusahaan itu dalam menerapkan bisnisnya, dia punya model bisnis, dia mempunyai SOP dalam melakukan Atau memberikan pekerjaan terhadap seseorang. Jadi misalkan kalau digantikan job desk orang tersebut dengan CGCtpt, CGCtpt itu hanya mesin. Dia nggak tahu SOP itu apa, aturan itu apa.
Jadi dia hanya memberikan respon atau output berdasarkan keyakinan dia. Dan itu kan bisa bertentangan dengan aturan atau tradisi yang ada di perusahaan tersebut. Nah itu bisa menjadi masalah nanti di kemudian harinya bagi perusahaannya.
Mungkin itu. Nah ini untuk strategi dalam menerapkan generatif AI ya. Untuk memitigasi dari risk yang sebelum yang tadinya. Yang tadi saya jelaskan.
Jadi ini adalah step-step yang bisa kita terapkan untuk membuat generatif AI application kita bermanfaat dan berjalan dengan semestinya. Yang pertama mengidentifikasi potensial AI-nya. Jadi kita membuat aplikasi itu kita harus mempunyai model bisnis dari aplikasinya sesuai dengan kebutuhan dari perusahaan itu sendiri. Jadi kita sudah mengidentifikasi dari masalah resikonya, keuntungannya seperti apa, dan plan untuk implementasinya seperti apa.
Itu... kita perlu aware terhadap potensial assessment. Jadi kita buat assessment-nya terlebih dahulu untuk aplikasi tersebut.
Yang kedua, mampu menyesuaikan sumber daya manusia dan kemampuan organisasi untuk mendukung penggunaan nanti di generatif AI application-nya. Jadi mereka harus melakukan training atau... dari sumber SDM-nya atau dan dia juga harus menginvest infrastrukturnya untuk mensupport aplikasinya itu perlu dilakukan.
Seperti membuat SOP untuk data governance itu penting banget kalau kita bicara di data analitik ya. Yang ketiga, untuk memitigasi resiko perusahaan juga harus membuat aturan penggunaan AI yang mencakup penguatan aspek dari segi keamanan dan mitigasi error seperti kita butuh sebuah expertise dan resource yang cukup untuk mengelola risk management dan value yang bakal dilakukan oleh generatif AI aplikasinya sendiri nah ini kesimpulannya jadi memang kesimpulan dari materi ini adalah generatif AI memang seperti chat GBT ini memberikan signifikan value terhadap teknologi industri jadi kita lebih mudah dalam Mencari sumber, memberikan kita ide baru, membuat suatu inovasi baru. Dan itu bisa membuat potensial dari generatif AI itu membuat konten dari banyak domain.
Tidak hanya dari teks ke teks, tapi dia bisa ke teks ke image, teks ke video, teks ke jadi code. Jadi itu membuat inovasi yang baru di segi industri teknologi. Dan terakhir memang banyak potensi yang bisa kita lakukan ya. Mungkin kalau teman-teman tertarik ngulik untuk generatif AI dan pastikan bahwa challenge dan resikonya itu dipertimbangkan.
Dipertimbangkan untuk teman-teman untuk dikonsiderasi. Jadi tidak hanya mengambil... langsung saja tidak mencernanya dari hasil atau output yang diberikan oleh generatif AI, tapi perlu dilakukan penggalian informasinya.
Jadi, intinya AI itu adalah memberikan rekomendasi, bukan memastikan. Untuk menentukan pasti rekomendasi dia sudah pasti benar. Itu belum tentu.
Jadi kita harus memastikan rekomendasi dari mereka itu sebagai sumber dalam kita nanti dalam membuat decision making atau strategik lebih aman dan efektif untuk perusahaan kita sendiri. Nah mungkin itu saja ya dari... dari materi kali ini ya mungkin dari teman-teman ada yang ingin ditanyakan atau gimana nih baik Terima kasih eh Pak Maulana untuk paparannya yang apa sangat menginspirasi ya untuk saat ini selanjutnya saya akan buka tanya-jawab silakan mahasiswa untuk bertanya Hai Bisa lewat raise hand ataupun lewat chat. Nah ini Pak, sudah ada satu yang bertanya dari Nikolas. Silakan untuk open mic saja untuk bertanya langsung.
dengan Pak Maulana pagi Pak Maulana saya ingin nanya kalau misalnya kita pakai generatif AI misalkan chat GCtpt itu yang kita tanya itu kehitungnya melatih AI nya atau tidak dan itu biasanya terekam atau tidak gitu pertanyaan kita ke AI nya disimpan atau tidak Oke, itu pertanyaan yang bagus ya Mas Nikolas. Jadi memang ketika kita menggunakan CGCtpt kan memang kita harus memastikan CGCtpt itu dia merecord pesan kita. Pemahaman saya memang dia ke record. Jadi memang itu...
aturan karena memang kalau kita akses cbt kan kita masukin email ya kita masukin email nomor telepon dan itu ketika kita masuk ke email lain atau di browser lain lah atau di PC lain atau di informasi lain lah itu kan masih krikot tuh Nah itu pasti krikot Mas dan itu kita balik lagi yang tadi saya bilang itu pasti kalau cbt ini walaupun banyak kelebihannya Tapi kita harus mementingkan resiko yang bakal terjadi. Jadi kita harus hati-hati dalam bertanya ke CTCtpt. Jadi jangan rahasia-rahasia penting kalau di perusahaan ya.
Misalkan dia punya, misalkan kayak banking lah. Dia punya akun-akun, nama-nama akun customernya, password-password customernya. Kita masukin tuh ke CTCtpt. Nah, itu bisa menjadi bumerang bagi perusahaannya. Karena kita nggak tahu memastikan apakah nanti...
dia bakal dipakai gak sama mereka gitu sama orang lain karena memang AI ini banyak sekali digunakan untuk marketing Mas jadi kalau Mas pernah pakai Twitter misalkan kita bisa sering cari sesuatu gitu ya sering sesuatu di misalkan selain Twitter lah TikTok atau Instagram pasti nanti itu di aplikasi lain pasti muncul apa yang pernah kita lakukan gitu kayak misalkan di iklan-iklan kayak Tokopedia tiba-tiba muncul tuh yang pernah kita searching kayak Shopee, nah itu pasti ke-record semua tuh aplikasi-aplikasi sekarang pasti nge-record mas nggak ada yang nge-record, jadi kita harus memastikan bahwa pemanfaatan kita ke teknologi itu tidak harus melihat konsen dari apa yang kita berikan gitu, gitu sih mas memang kalau kita yang berikan itu, apakah dia bakal melatih ulang? pasti, karena dia untuk fine tuningnya itu kalau di sistem itu pasti dia ada fine tuning, jadi dia pengen melatih lagi sistemnya jadi dia bakal membuat sistemnya itu lebih powerfull lagi, jadi mungkin kita ngasih input sesuatu dia bakal mempelajarinya dan dia bakal di next user nanti dia bakal sudah tahu gitu mas. Mungkin itu bisa menjawab ya. Ya, sudah menjawab banget Pak Terima kasih ya.
Oke. Baik, Nikolas, terima kasih sudah menjawab ya apa yang disampaikan oleh Pak Maulana. Baik, kita lanjutkan dengan ada pertanyaan lewat chat Pak Nanti saya coba bacakan lagi. Ini dari Muhammad Nur.
Dengan kita memanfaatkan generatif AI sebagai media mencari rekomendasi terkait ide-ide yang kita perlukan, bukannya bakal ada risiko output yang diberikan oleh, itu berupa duplikasi yang diulang terus-menerus. Dengan kata lain, bisa saja ada user yang lain yang mendapatkan output rekomendasi yang sama. Dan itu juga apakah merugikan atau gimana, Pak? Ya, ini balik lagi.
Ini emang kalau generatif AI bedanya generatif AI dengan jenis AI lainnya itu bedanya di sini. Jadi dia kalau generatif AI itu dia bakal mengenerate bahasa baru gitu. Nggak mesti sama dengan sebelumnya.
Mungkin bisa ada kemeripan, tapi yang pasti dia bakal nge-generate. Kalau Ai jenis AI lain. lainnya itu yang sudah ada atau yang sebelumnya sebelum menjenak TPI itu biasanya kita membuat Dalam sistem AI itu memberikan responnya.
Jadi udah by rule. Nah ini bedanya generatif AI dengan jenis AI sebelumnya. Kalau jenis AI sebelumnya itu by rule itu kemungkinan bakal sama. Persis banget duplikatnya.
Karena responnya itu by pembuatnya. By orangnya. Orang yang ngebuat sistemnya. Tapi kalau generatif AI. Dia bakal nge-generate bahasa dia sendiri.
dari sumber source yang dia pelajari yang tadi saya saw kan kita memberikan dokumen dia dokumennya kita taruh di database nanti dia bakal si modelnya bakal menjenet kalimat dia untuk meresponnya dengan sendiri makanya yang tadi ada yang bilang juga dari Yeneken itu dia bilang bahwa jenitif ini membuat sesuatu nah Teks yang atau data baru Yang original Jadi Kemungkinan mirip itu sedikit Jadi gak pasti Orang lain cari yang sama Mungkin intinya sama Tapi bahasanya beda Mungkin disitu Mungkin itu menjawab Muhammad Nur Muhammad Nur Menjawab ya, oke. Terus kita lanjut. Oke, sudah jelas katanya. Baik, kita lanjut, Pak, ke berikutnya.
Dengan nama Dan Christian. Menurut pendapat dia, pernah mendengar di podcast atau beberapa orang bisnis, bahwa AI sekarang sudah sangat terpakai. Sehingga sekarang ada pekerjaan yang namanya Prom Engineering yang banyak dicari. Dan katanya mereka bisa menggunakan generatif AI yang menghasilkan jawaban yang lumayan akurat nah dia sangat tertarik dengan PROM engineering itu jadi apakah dari Bapak ada metode atau hal yang perlu diperhatikan untuk penggunaan generatif AI terkait tentunya dengan yang dia kejar itu ya PROM, promote engineering itu ya memang kalau PROM engineering itu, kalau PROM itu ibaratnya itu kalau di generatif AI itu kita membuat konteks membuat konteks di modelnya jadi kita kayak misalkan kita membuat aplikasi kita pengen aplikasi itu kan memberikan respon yang terkait dengan pertanyaan kita Nah itu pentingnya konteks atau prom jadi itu adalah istilah kalau di secara teknisnya namanya prom tapi kalau bahasa enaknya ya konteks lah kita beri si chatbotnya atau agennya itu sebagai konteksnya Nah untuk ya memang kalau udah pakai konteks kan udah atau prompt memang jawabannya itu lebih akurat.
Karena memang sudah kita batasi. Misalkan si chatbot ini kita kasih prompt atau konteks chatbot ini hanya menjawab untuk kebutuhan di bidang ini gitu. Jadi dia nggak bakal keluar konteks dari prompt yang telah kita lakukan.
Nah untuk masnya ya. Mas Dan ya, Mas Dan untuk bisa menjadi Prom Engineering itu sebenarnya harus tahu end-to-endnya sih Mas. Nggak bisa jadi salah satu kita mau jadi Prom Engineering aja gitu. Tapi kita harus tahu solusi end-to-end dari aplikasinya.
Kita harus paham mulai dari gimana cara kerjanya, cara dia menghasilkan sesuatunya, dia cara belajarnya. Itu penting juga Mas. Jadi, Konteks itu adalah bagian kecil atau bagian dari kompleksitas dari sistem yang AI, generatif AI-nya itu.
Jadi kalau pengen menjadi from engineering ya mungkin ada juga, tapi harus tahu end-to-end dari generatif AI itu bekerja. Dan, apakah cukup menjawab? Nanti boleh di komen lagi ya. Kita lanjut ke pertanyaan berikut Pak dari JGP. Jadi, dia ingin bertanya tentang manfaat generatif AI dari segi bisnis dan dipakai sebagai alat untuk menentukan apakah perusahaan bisa bersaing atau tidak dengan perusahaan lain.
Jadi pertanyaannya, apa kaitannya penggunaan jernetasi AI dan bagaimana cara mengetahuinya? Oke, jadi memang kalau dari segi bisnis untuk perusahaan untuk bersaing dengan perusahaan lain, Memang kita bisa, generatif AI kita bisa gunakan untuk mensimulasikan model bisnis kita. Jadi kita meminta pandangan dari CGCtpt atau aplikasi untuk memberikan model bisnis kita udah cocok gak dengan pasar yang seperti apa gitu.
Jadi kita buat misalkan kita punya model bisnis seperti ini dan kita punya target pasar seperti ini. Nah itu kita kan dapat respon dari... Genetive AI-nya atau Ctpt Nah itu kan bisa sebagai sumber Ide atau masukan Atau feedback terhadap model bisnis kita Jadi itu bisa bermanfaat Untuk kita bersaing Di perusahaan itu Bersaing di market Jadi bisa sebagai skenario Untuk mensimulasikan model bisnisnya Itu salah satunya sih Mungkin itu bisa menjawab Ya baik nanti Joti Tinggal kasih komen ya, apakah sudah terjawab atau belum. Selanjutnya ada di... Baik, terima kasih.
Selanjutnya Pak, ada pertanyaan juga dari Ken Sachio. Dia ingin bertanya, chat BTT respon AI terdapat delay beberapa detik setelah di-input. Untuk mengerangi kelemahan generatif AI berupa latency, apakah diperlukan dimensi kompleksitas yang lebih kompleks?
Aduh, pertanyaannya... Apakah bisa di itu ya? Ini balik lagi sih.
Kalau ini ada CGCtpt-nya, apakah kita pas kita nanya ke CGCtpt-nya atau kita buat aplikasi seperti CGCtpt. Nah, kalau kita akses CGCtpt, memang kalau masalah delay itu setahu saya kalau kita pakai yang free ya, itu memang ada kekurangan-kekurangannya ya. Jadi, memang latency-nya terbatas, kemampuan... Infra yang dipakai di modelnya di OpenAI Dia buatan OpenAI Nah itu juga dibeda dengan yang versi berbayarnya Nah itu mungkin bisa mempengaruhi masalah dari tadi Nah kalau yang kita buat sendiri Kayak Genitive AI Application yang kita buat sendiri Memang masalahnya memang kita harus mengestimate Infra yang kita buat gitu ya Yang kita pengen terapkan Itu balik lagi memang kalau AI system itu bicara dengan kompetisi yang tinggi jadi kita kalau gak mau latensi kita responnya lambat aplikasi kita, kita harus maintenance dan kita perlu estimasi cost untuk infra yang kita lakukan sih, mungkin itu baik, mudah-mudahan menjawab ya, Ken Sachio baik, kita masih ada waktu lagi Silakan, silakan ada yang mau bertanya lagi.
Oh iya, baik. Terima kasih Mohd. Nur udah mengingatkan.
Kita masih punya waktu untuk pertanyaan. Silakan para mahasiswa untuk bisa mengajukan pertanyaan. Kalau enggak nanti saya yang tunjuk Pak Maulana biar tahu mereka benar enggak menyimak. Selanjutnya saya yang nunjuk aja supaya bisa bertanya. Silakan Sugita Aman Diwijaya menyiapkan pertanyaan.
Dan Beni Chandra Setiawan ya. Kalian berdua, next-nya ini silahkan bertanya, siapkan pertanyaan. Saya ke Ken Sachio masih mau bertanya lagi, Pak Katanya, dikarenakan CGCtpt menggunakan source, misalnya ide yang ada di generatif AI telah dipatenkan, bukannya dapat merugikan?
Mungkin ya, kalau CGCtpt kan punya open AI, setahu saya memang. dia memang gak free gitu ya dia ada yang berbayar itu salah satunya dan dia juga menjual modelnya kalau kein sasyo pengen ngulik membuat aplikasi genetik dia menjual API nya jadi kayak Ssi lah kalau kita sebut ya service itu ya software application jadi kita ambil API dari cgpt nya nanti itu bakal ada posnya Nah itu salah satu model bisnis yang diterapkan oleh OpenAI. Jadi dia menjual modelnya sama dia membuat sebuah Ctpt yang versi terbaru yang berbayar lah.
Memang kalau secara ada yang gratis memang kalau dari kelihatan kita kan kayaknya dia rugi ya. Karena dia butuh resource yang banyak. Tapi dia punya... aplikasi yang bagus gitu nah memang itu balik lagi ke model bisnis yang diterapkan OpenAI mungkin memang secara bisnisnya mereka memang kalau kita menjual sesuatu barang pastikan ada eksperimennya lah, percobaannya jadi kita harus coba-coba dulu nih, kalau kita bagus kan kita bisa memperhitungkan kalau yang berbayarnya mungkin lebih bagus lagi nih, atau modelnya boleh juga nih lebih powerful, jadi ibaratnya Itulah bisnis dari Openai sendiri sih Gitu Secara patent sih pasti dipatenin Karena dia Gak bakal ngasih source code-nya Setahu saya CGCtpt itu gak ngasih Source code dia Modelnya kayak gimana Jadi orang-orang itu gak bisa Duplicate atau Apa Plug-in si modelnya Pasti orang lain bakal buat sendiri Modelnya sendiri gitu Mungkin di mod Bu Jurika. Oh iya, Ken mudah-mudahan sudah terjawab ya pertanyaannya.
Nah tadi saya sudah minta dua orang untuk mempersiapkan pertanyaan ini. Sugita sudah, dia mau bertanya, tadi Bapak sempat menjerahkan ada tantangan. Nah apakah cara atau solusi untuk menghadapi tantangan tersebut? Kalau tantangannya itu tadi saya juga sempat mention juga strategi kita dalam memitigasinya itu memang perlu pertama ada assessment dalam sistemnya.
Jadi kita perlu dilakukan assessment terhadap risiko yang bakal terjadi dan manfaatnya. Kita harus pikirkan dua masalah itu tersebut. Jadi memang tantangannya itu banyak beragam. Karena memang teknologi itu banyak muncul, itu mempermudah kita, tapi masalah resikonya itu bakal muncul lagi tuh yang baru. Jadi itulah sirkus teknologi.
Jadi teknologi muncul, itu bisa berkembang pesat, tapi membantu kita dalam banyak hal, tapi ada resiko-resiko yang kita nggak aware gitu. Tapi itu bisa mempengaruhi nanti ke depannya, mungkin itu. Jadi perlu dilakukan asismen dan... pembelajaran kita dalam memanfaatkan sesuatu teknologi.
Jadi balik lagi ke usernya, tinggal dimanfaatkan dengan sesuai dengan kebutuhan yang baik. Ini ada lagi yang mau open mic. Silakan Joshua sudah recent. Silakan bertanya langsung.
Baik, terima kasih Bu. Pak, berarti untuk pengetahuan itu bisa buat konten dan kreatifitas dan sebagainya, Pak? Iya. Berarti secara tidak langsung, untuk plagiarism itu sudah hal yang disuruh, Pak?
Bisa dibilang gitu nggak, Pak? Memang itu bisa terjadi, karena, balik lagi, karena AI system itu kan butuh pembelajaran atau training data. Jadi kita berikan sebuah data-data untuk dia belajar. Mungkin itu bisa menjadi... masalah di nantinya untuk masalah plagiarisme mungkin teman-teman juga tahu ya kemarin ada isu bahwa ada puisi atau gambar gitu ya misalkan dari media berita lah media berita memakai gambar untuk beritanya pakai CGCtpt itu ketahuan tuh jadikan bakal ada negatif dari user atau pembacanya gitu Terhadap itunya, itu bisa menjadi serangan Di situ, dan itu juga Balik lagi, kalau plagiarismenya itu Misalkan puisi, nanti itu Kalau yang isu kemarin Ada puisi Yang dibuat Mirip dengan Ada plagiarisme dari orang Nanti orangnya itu Melakukan tuntutan Terhadap OpenAI, itu biasanya Yang pembuat dari aplikasinya Nah itu salah satu Ah mungkin masalah ya yang bakal terjadi kalau berbicara kreativitas atau konten gitu sih tapi berarti ini kan maksudnya udah nggak bakal bisa dihindari ya Pak untuk membuat konten dari IA gitu ya Pak malah udah beberapa udah manfaatin IA buat bikin konten berarti sih ini dalam waktu yang namanya plagiat itu Udah kayak jadi hal umum gitu nggak sih Pak?
Oh Iya kan? Ya paling ya itu balik lagi ke Regulasi pemerintahnya Dimana? Ya emang kata saya juga yang tadi bahwa resiko Dari adanya generatif AI Itu perlu dibuat asesmen Jadi kita harus menimbang dari resikonya Atau manfaat dibalik dari Manfaat yang bakal dibuat ya Jadi kita harus mempertimbangkan resikonya Perlu ada asesmen dulu gitu ini nanti bakal mempengaruhi bisnis kita nggak sih gitu atau kehidupan kita nggak sih nanti depan-depan kita ngambil puisi dari ccpt kita upload ntar kita dituntut nah itu kan nggak enak ya bagi kitanya nah memang itu ada balik lagi kalau kita harus ini lah balik lagi kita memanfaatkan teknologi dengan baik lah jangan Kopas-kopas aja gitu Jadi kita harus Mempertimbangkan output yang diberikan Teknologi itu sebagai Ide lah atau rekomendasi Kita mau pakai atau enggak Itu kan hanya rekomendasi Yang menentukan balik lagi ke kita Jadi kalau masalah peragiran Risma bakal umum atau enggak Itu balik lagi tergantung Penciptanya sih mau nuntut atau enggak Kalau dia Melihat makin lama dibikin kan, dia dibikin semakin natural gitu Pak, untuk respon-responnya gitu Pak, jadi pada akhirannya udah gak bisa susah untuk bedain Pak, ada yang asli, ada yang hasil hidup kan Pak iya, makanya itu fungsinya mungkin nanti dia bakal menuntut dan nanti dia pembuktiannya mungkin di peradilan, misalkan kalau ada ada peradilan, ya dia bisa membuktikan lah, ini sama nih, sama punya saya pelagi resmi, itu kan bisa dibalik lagi ke hukum ya, gitu sih Kalau plagiarisme ini kan masalahnya ke hukum nantinya, Mas. Jadi memang balik lagi, pembuktiannya di hukum. Cukup, cukup.
Oke, salah Pak Terima kasih, Pak Baik. Makin menarik ya dengan pertanyaannya. Ini masih ada lagi, Pak, di chat. Ini dari Tegar. Menurut Bapak, kenapa database CGCtpt hanya menampung data sampai tahun 2021 saja?
Apakah ada kemungkinan nantinya database chatGDCtpt lebih update ke depannya? Nah, itu memang yang 2021 itu setahu saya memang untuk yang free-nya, Mas. Jadi kalau yang free memang terbatas. Dia kemampuannya itu, knowledge-nya itu sampai dibatasin di tahun berapa.
Tapi kalau Mas pengen coba pakai yang free itu bakal update sih setahu saya. Jadi memang seperti itu sih dari Openai. Jadi kalau... pakai model-model yang terbaru banyak sih selain cgbt ada kalau punya Google ada Google Bar itu bisa juga dicoba juga itu sebagai sumber yang beda dan mungkin hasilnya juga sebagai beda juga jadi kita bisa mempertimbangkan dua generatif AI tersebut mana yang pengen kontennya lebih apa lebih lebih bagus buat kitanya gitu memang kalau yang yang terbatas tahun itu setahu saya yang free-nya ya kalau yang berbayarnya itu memang udah update sih setahu saya dan itu juga butuh spare waktu sih jadi memang model itu nggak bisa real-time belajar-belajar terus nah itu kan butuh balik lagi investasi ke resource dari perusahaan yang membuat dari aplikasi tersebut gitu baik terima kasih benar-benar menjawab Selanjutnya dari ada El Elgriato, dia mau tanya mengenai fungsi chatbot dengan implementasi AI.
Adakah hal yang dapat dilakukan untuk menghindar adanya pemberian respon yang buruk? Soalnya seperti kasus mas Kapai Kanada yang AI chatbotnya memberikan informasi yang salah. Ya, ini mungkin yang terkait dengan yang tadi ada pertanyaan tentang prom ya. Jadi memang kita dalam generatif AI itu ada prompt, ada tools buat prompt, itu adalah konteks.
Jadi kita membuat konteksnya. Jadi kita membuat sebuah chatbot, ini konteksnya tuh seperti ini nih. Nanti lu nggak bisa... keluar konteks lah itu salah satunya mungkin yang itu Nah untuk balik lagi pemilihan model kita dalam memilih model untuk aplikasi chatbotnya itu perlu dipertimbangkan kita harus research dia fine tuning nya itu untuk use case biasanya tuh untuk model-model yang ada itu pasti punya paper jadi kita bisa lihat papernya itu result dari eh dari simulasi dia terhadap outputnya itu cocoknya buat use case seperti apa.
Jadi itu bisa menjadi pemilihan kita dalam membuat model yang nanti kita terapkan di generatif AI application-nya. Mungkin itu jawabannya. Baik. Elgriato mudah-mudahan kejawab ya.
Oke, terima kasih. Oke, baik. Kira-kira saya masih kasih satu kesempatan lagi terakhir.
Kalau ada yang mau bertanya. Tadi saya ada bilang Benny-Nya ya untuk menyiapkan pertanyaan. Mana Benny-Nya-nya?
Iya, Bu. Nah, apa pertanyaannya? Ini sih, kan kita tahu ya kalau AI itu setiap seiring dengan berkembangnya zaman, dia akan semakin berkembang juga ya. Nah, Uh... Bagaimana kalau misalnya suatu-suatu kekurangan-kekurangan yang AI yang ada pada zaman sekarang ini tuh udah bisa dikanggulangi gitu.
Nah itu apa yang terisa buat kita sebagai manusia gitu. Soalnya AI aja dia sedang berkembang tapi kita manusia ya gini-gini aja gitu. Nah iya itu mungkin sangat susah jawab aja itu mungkin pertanyaan orang umum ya. Emang kalau ada AI ini pasti bisa menggantikan manusia dong gitu. Nah ini mungkin saya jawab dengan memang bisa menggantikan proses atau tugas yang ada dilakukan oleh manusia.
Tapi untuk memaintain sistem itu perlu kita maintain atau kita perhatikan sistemnya. Jadi mungkin dia bisa menggantikan tax atau... Tugas-tugas yang bisa digantikan oleh AI ya.
Tapi secara teknologi atau perkembangan zaman. Bakal muncul profesi-profesi baru gitu mas. Jadi profesi-profesi baru itu.
Bakal job-job itu bakal nambah lagi. Untuk si manusianya sendiri. Jadi mungkin yang tak sebelumnya.
Omang ngurusin dokumen doang. Tapi. Nanti dia bakal digantikan nih misalkan sama AI. Tapi nanti muncul job desk baru yang mungkin gak ada pada zaman tersebut gitu. Jadi bakal siklusnya bakal ini lah.
Naiknya linear lah. Jadi mungkin akan menggantikan. Tapi dia bakal memunculkan profesi-profesi baru. Mungkin kayak dulu kita kayak tadi tuh yang awal pertama kali saya bilang. Industri itu...
Indusi teknologi itu perkembangan Dan seperti apa? Mulai dari Internet muncul, itu kan Internet doang tuh, hanya web browser Abis itu Ada lagi tuh Orang yang ngebangin smartphone Nah itu kan dia pasti ada profesi baru Jadi orang itu gak Habis kerjanya buat diem aja Jadi dia bakal inovasi-inovasi Baru lagi yang membuat Teknologi itu berkembang Jadi Itu Itu evolusi lah, evolusi kita sebagai manusia jadi memang kalau kita bilang IT itu jangan merasa di zona nyaman lah kita mau belajar ini doang nah itu belum tentu mungkin di tahun keberapa yang apa yang kita lakukan bakal keganti sama mesin jadi kita harus berkembang terus terhadap perkembangan zaman mungkin itu menjawab ya pun suatu saat nanti AI itu bisa self-sustainable gitu Pak Ibar, dia bisa berdiri sendiri tanpa bantuan manusia itu bakal tetap ada ya, maksudnya jatah gitu buat kita supaya bisa tetap ada di industri gitu Iya, pasti jadi jangan makanya kalau saya bilang kita jangan merasa puas terhadap ilmu atau apa yang telah kita lakukan atau ilmu yang kita punya gitu Pasti nanti ke depannya ada ilmu-ilmu baru dan kita perlu pelajari. Nanti mungkin itu akan mempengaruhi provisi kita.
Jadi terus kita harus berimprove lah dari diri kita untuk terus menjadi yang terbaik. Mungkin kan balik lagi, AI itu kan dia mesin ya. Mesin itu pasti ada yang buat.
Nah yang buat itu kan bukan AI-nya sendiri, pasti orang gitu kan. Nah orang-orang ini mungkin dari teman-teman sekalian mungkin nantinya bakal membuat teknologi baru nantinya. Bakal punya nama gitu. Jadi bakal punya bisnis mungkin.
lebih dari generatif AI atau CGCtpt gitu. Jadi tugas kalian teman-teman untuk berkembang lah ya. Karena itu udah sifat dasar manusia ya Pak ya. Pasti selalu punya ide baru, punya inovasi baru dan nanti selalu akan ada apa ya, kayak yang me-leverage itu ya hal-hal tersebut.
Baik, terima kasih. Satu terakhir ya Pak, jadi ini pertanyaan terakhir dari Jute. Bagaimana cara AI tahu bahwa satu karya orang tersebut pelagiat dari satu sumber ataupun dari chat ICtpt atau aplikasi generatif AI lainnya?
Nah ini mungkin lebih ke modelnya ya. Mungkin balik lagi. Cara dia dibuat modelnya seperti apa.
Dan source datanya itu dia bisa menentukan. Dia plagiarisme atau enggak gitu. Ini balik lagi ke cara modelnya itu dibuat. Jadi dia memang kalau chat GCtpt itu dia nggak tahu yang tadi saya bilang.
Dia nggak tahu yang dia berikan itu benar atau salah. Atau udah update gitu. Jadi kita harus menentukan sendiri. Apakah yang dia respon ini udah benar belum.
Kalau belum benar kan kita bisa kasih pertanyaan lagi tuh. Nah ini mungkin maksud saya tuh bukan kayak gini. Kayak gini-gini-gini.
Nah dia bakal generate lagi tuh hasilnya. Terima kasih Pak Paulana untuk pemaparan hari ini. Dan pertanyaan-pertanyaan seru dari mahasiswa yang semua berawal dari ketidaktahuan. rasa penasarannya, semoga dengan jawaban yang diberikan oleh Pak Maulana membuat juga para mahasiswa makin tambah pengetahuannya.
Terima kasih Pak untuk sharing hari ini selanjutnya kita akan ambil dulu untuk absennya ya Pak izin dulu kita akan absen silakan juga teman-teman untuk menyalakan kameranya kita akan absen Jadi kehadirannya akan dihitung ketika kameranya dinyalakan ya teman-teman. Silakan saya kasih waktu satu menit. Dan pastikan adalah wajahnya ada ya.
Dangan hanya nama terus nyala tapi tidak ada wajah kalian. Ini masih banyak yang belum menyalakan. Saya persilakan untuk menyalakan. khusus yang untuk IT bootcamp, jika memang ada di kantor dan tidak bisa menyalakan, tidak apa-apa.
Tetapi untuk para mahasiswa yang SSI atau SuperMAP, silakan menyalakan. Dan jangan lupa juga ada link evaluasi yang sudah disampaikan oleh Bu Ajeng di kolom chat. Silakan untuk memberikan evaluasi. Baik, saya akan mengambil absennya.
Untuk halaman 1, saya pindah ke halaman 2. Saya pindah ke yang 3. Saya pindah yang ke... Empat, Nikolas. Anda mau menyalakan kamera atau gimana, Nikolas? Oke, baik.
Lanjutnya ke lima, Patrick. Tidak mau menyalakan kamera, Samuel Samuel Oke, ini yang ke lima. Panit, Anda tidak menyalakan kamera.
Dan halaman yang terakhir. Alaman ke-6. Baik, Erick juga tidak menyalakan kamera ya.
Baik, dengan demikian untuk acara hari ini sudah selesai. Terima kasih Pak Maulana. Semoga kita ketemu lagi dengan topik baru, dengan materi baru, dan terima kasih untuk sharing yang berharga hari ini. Dan terakhir ada evaluasi.
Teman-teman silakan untuk... scan QR code-nya sehingga bisa memberikan evaluasi untuk materi hari ini. Dengan demikian saya tutup untuk materi hari ini. Terima kasih banyak Pak Maulana dan tim yang sudah hadir pada pagi hari ini.
Selamat siang teman-teman. Silakan untuk dapat memberikan evaluasi. Terima kasih Pak Maulana.
Thank you ya semuanya. Terima kasih Pak Ya silakan Pak Bu Ajeng, apakah sudah terisi para mahasiswa untuk evaluasinya? Oke, sudah ya.
Baik, kalau gitu terima kasih. Sampai ketemu lagi untuk sesi-sesi selanjutnya. Selamat siang teman-teman, saya N ya. Terima kasih Bu.