Lab Ide UMG . Harry Kasuma(Kiwi) Aliwarga
UMG IdeaLab, Jakarta, Indonesia, 12930
kiwi.aliwarga@umggroups.com
Prosiding Konferensi Internasional tentang Teknik Industri dan Manajemen Operasi Dubai, UEA, 10-12 Maret 2020
Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI) untuk Meningkatkan Pertanian, Bisnis, dan Pendidikan di Indonesia oleh
Lab Ide UMG
Harry Kasuma(Kiwi) Aliwarga
UMG IdeaLab, Jakarta,
Indonesia, 12930
kiwi.aliwarga@umggroups.com
Lina Gozali
Jurusan Teknik Industri, Fakultas Teknik Universitas
Tarumangara, Jakarta, Indonesia, 11440
ligoz@ymail.com
Siti Rohana Nasution
Jurusan Teknik Industri Universitas
Pembangunan Nasional Veteran Jakarta,
Indonesia 12450
sitirohananasution@gmail.com
Abstrak
Kecerdasan Buatan (AI) kini telah mencapai kemampuan untuk melakukan berbagai tugas, mulai dari tugas umum hingga tugas khusus, termasuk bermain game, memverifikasi algoritma matematika, menulis puisi, mengemudi di lalu lintas padat, dan bahkan mengidentifikasi gejala penyakit. UMG
IdeaLab, yang didirikan pada tahun 2018 di Jakarta, Indonesia, adalah inkubator start-up teknologi yang telah mencari kolaborasi dengan banyak sektor kerja, termasuk pertanian, bisnis, dan teknologi. Lebih khusus lagi, UMG IdeaLab telah mendukung kemajuan e-commerce, solusi perusahaan pertanian, robotika AI, solusi pendidikan AI, mesin pengenalan suara, dan drone otonom. Misinya adalah membangun Indonesia melalui solusi teknologi. Hingga saat ini, UMG IdeaLab memiliki 8 perusahaan AI dari 33 perusahaan afiliasi yang dinilai inovatif dan memberikan solusi bagi Indonesia. Perusahaan afiliasi seperti PT. UMKM yang menyediakan software dan aplikasi untuk membantu petani meningkatkan produktivitas Tulisan ini bertujuan untuk memberikan usulan pengembangan AI di sektor bisnis, khususnya e commerce di Indonesia.
Kata kunci:
Artificial Intelligent, Solusi bisnis, UMG IdeaLab, Aplikasi Pertanian, Perusahaan Multi Finance.
1. Perkenalan
Kecerdasan Buatan (AI) memiliki peran penting di dunia saat ini, ini membantu penyebaran luas identifikasi ucapan praktis, terjemahan perangkat, mesin otonom, dan robotika rumah tangga. Ini adalah kemajuan empiris yang luar biasa, khususnya dalam peningkatan pembelajaran probabilistik, pembelajaran mesin, perangkat internet, dan visi komputer. Kemajuan AI bahkan telah tergambarkan dalam budaya populer, seperti dalam film Steven Spielberg berjudul AI Artificial Intelligence yang menampilkan bagaimana seorang anak robot mampu mengekspresikan emosi dan perasaan cinta kepada anaknya. orang tua angkat manusia. Pada saat yang sama, para ilmuwan yang mempelajari mesin-mesin cerdas juga meramalkan masa depan yang penuh dengan robot-robot yang mandiri dan berpikir, dan rekan-rekan komputer. Sejauh ini, AI telah mencakup berbagai macam tugas, mulai dari umum (belajar dan persepsi) hingga tugas khusus, seperti bermain game, memverifikasi algoritma matematika, menulis puisi, mengendarai kendaraan di jalan yang sibuk, dan mengidentifikasi gejala penyakit.
Pengembangan AI juga diperlukan dalam meningkatkan pertanianÿ—sektor penting di Indonesia. Hasil pertanian Indonesia stagnan dan lajunya terus menurun karena kekurangan tenaga kerja, pertanian kimia yang merusak struktur tanah, serangan hewan, dan kondisi ekonomi petani yang menyedihkan. UMG IdeaLab menawarkan beberapa solusi permasalahan pertanian Indonesia dengan memanfaatkan teknologi AI.
UMG IdeaLab, yang didirikan pada tahun 2018 di Jakarta, Indonesia, adalah inkubator start-up teknologi yang telah mencari kolaborasi dengan banyak sektor kerja, termasuk pertanian, bisnis, dan teknologi. Lebih khusus lagi, UMG IdeaLab telah mendukung kemajuan e commerce, solusi perusahaan pertanian, robotika AI, solusi pendidikan AI, mesin pengenalan suara, dan drone otonom. Misinya adalah membangun Indonesia melalui solusi teknologi. Tujuan dari makalah ini adalah untuk memberikan usulan pengembangan AI dalam bisnis dan e-commerce di Indonesia.
2. Tinjauan Pustaka
Artificial Intelligence (AI) adalah studi tentang komputasi yang memungkinkan mesin untuk memahami, menalar, dan bertindak. Berdasarkan definisi tersebut, kecerdasan buatan terlepas dari bidang psikologi karena lebih menekankan pada
komputasi, itu juga berbeda dari kebanyakan ilmu komputer karena penekanan pada persepsi, penalaran dan tindakan. Dalam hal tujuan, kecerdasan buatan dapat dianggap sebagai bagian dari teknik dan sebagian ilmu (Russel, 2016).
Agen pembelajaran di AI mampu memperoleh sila dari sekitarnya dan melakukan tindakan. Setiap agen pembelajaran memberikan tujuan yang memetakan urutan persepsi ke tindakan dan menemukan banyak cara untuk mewakili tindakan ini, seperti agen reaktif, perencana waktu nyata, dan sistem teori keputusan. Dalam hal ini, pembelajaran mengacu pada cara mesin mampu beradaptasi dan menyesuaikan diri dengan lingkungan baru di luar pengetahuan yang diberikan oleh perancangnya (Barr & Feigenbaum, 2014).
AI adalah salah satu bidang terbaru dalam sains dan teknik. Pendekatan rasionalis melibatkan kombinasi matematika dan rekayasa, seperti dalam pendekatan Turing Test (bertindak secara manusiawi), pendekatan pemodelan kognitif (berpikir secara manusiawi), pendekatan “hukum pemikiran” (berpikir secara rasional), pendekatan agen rasional (bertindak). secara rasional) seperti yang ditunjukkan pada gambar 1 (Russel, 2016).
Gambar 1. Beberapa definisi kecerdasan buatan yang disusun dalam empat kategori (Russel, 2016)
2.1. Sistem Pakar
Peneliti AI awal memahami bahwa otak manusia bekerja seperti komputer. Ia menerima data dan informasi kemudian menerjemahkannya ke dalam simbol-simbol. Selanjutnya, otak mengubahnya kembali menjadi pemikiran yang dapat ditemukan. Penemuan AI paling awal,
meskipun sangat kaku, sebenarnya merupakan pencapaian yang krusial. Perangkat lunak ini dikenal sebagai sistem pakar yang diterapkan untuk penggunaan bisnis. Sistem pakar adalah perangkat lunak AI yang mengemulasi sains dan proses pengambilan keputusan dari seseorang yang mahir dalam bidang tertentu. Sistem pakar berisi dua segmen—basis pengetahuan dan mesin inferensi (Russel, 2016). Ia mampu menghitung pilihan atau menunjuk ke alternatif untuk membantu orang membuat keputusan terbaik.
2.2 Jaringan Syaraf Tiruan (JST)
Berbeda dari sistem pakar AI tradisional yang terspesialisasi dan tidak fleksibel, program ANN dapat dilatih dan lebih mudah beradaptasi. Mereka dapat memproses sejumlah besar data dan informasi. Mereka juga bisa belajar dari kesalahan mereka. Jenis AI ini paling baik untuk menganalisis dan mengenali pola. Beberapa departemen kepolisian menggunakan mesin pencari ANN yang disebut Coplink untuk mencari beberapa file kasus dari lokasi yang berbeda dan basis data kriminal untuk menemukan pola kejahatan yang tampaknya tidak terkait. Coplink telah berhasil membantu menangkap dua penembak jitu di daerah Washington, DC, pada tahun 2002.
Alur Sistem Jaringan Syaraf Tiruan ditunjukkan pada gambar 2 (Thomas, 2005).
Gambar 2. Sistem Jaringan Syaraf Tiruan
2.3. Logika dan Logika Fuzzy
Sistem logika fuzzy bekerja paling baik dengan aturan yang fleksibel. Itu dapat memproses aturan yang berlaku dan menghasilkan keluaran fuzzy yang berkelanjutan. Prakiraan cuaca, misalnya, menggunakan logika fuzzy. Sistem logika fuzzy dapat mengidentifikasi kapan suhu udara menjadi sebagian panas, bukan hanya panas atau dingin. Itu juga dapat menunjukkan suhu dalam bentuk persentase. Program logika fuzzy digunakan untuk memantau suhu air di dalam mesin cuci, untuk mengontrol mesin mobil, lift, dan kamera video, dan untuk mengenali perbedaan halus dalam bahasa tertulis dan lisan (Thomas, 2005).
2.4. Kecerdasan Alien
AI lebih cepat dan memiliki kapasitas penyimpanan dan memori yang lebih besar daripada manusia mana pun. Neuron manusia menyala dalam seperseribu detik, tetapi transistor komputer dapat menyala dalam waktu kurang dari sepermiliar detik. Komputer seperti itu dapat memproses sejumlah besar data yang akan mengubur prosesor manusia dan dapat dengan cepat menemukan pola yang tidak terlihat oleh mata manusia. Proses logis yang dilalui beberapa sistem sangat kompleks sehingga bahkan programmer terbaik pun tidak dapat memahaminya. Komputer komputer ini, dalam arti tertentu, berbicara dalam bahasa yang hanya dimengerti oleh komputer lain. Permainan yang lebih canggih menggunakan perangkat lunak AI untuk menganalisis gaya permainan pemain manusia mereka. Program-program ini sebenarnya belajar untuk menyempurnakan interaksi sosial karakter permainan sehingga mereka dapat beradaptasi dengan perilaku pemain manusia (Thomas, 2005).
2.5. Perdagangan elektronik
Saat ini, seseorang tidak perlu naik mobil untuk berbelanja karena aplikasi AI yang canggih dan internet memungkinkan untuk melakukannya. Ketika pembelian online semakin populer, perusahaan bersaing untuk menemukan cara untuk mempertahankan pertumbuhan e-commerce dan memaksimalkan pangsa pasar dan keuntungan mereka sendiri. Salah satu caranya adalah dengan program AI yang disebut collaborating filter yang memungkinkan perusahaan menganalisis pola pembelian pelanggan mereka. Alih-alih mempekerjakan manusia untuk membantu konsumen, banyak bisnis sekarang mengandalkan meja bantuan otomatis yang menggunakan kecerdasan buatan
sistem yang disebut penalaran berbasis kasus yang bekerja untuk mencocokkan masalah pelanggan dengan masalah serupa yang tersimpan dalam ingatannya. Itu juga dapat menerapkan solusi yang paling berhasil di masa lalu untuk masalah saat ini (Thomas, 2005).
2.6. AI dalam Bisnis
Sistem pakar Jaringan Syaraf Tiruan (JST) digunakan tidak hanya untuk menghasilkan uang tetapi juga untuk menghemat uang. Jaringan saraf tiruan membandingkan pola yang ada dengan situasi sebelumnya dan akhirnya “mempelajari” apa yang berhasil dan apa yang tidak karena program mencerna lebih banyak data. Mereka juga dapat mencari hubungan antara data yang mungkin tidak terpikirkan oleh programmer manusia. Informasi tentang kebiasaan membeli pemohon kartu kredit, pendapatan, jumlah anak, dan tempat tinggal dimasukkan ke dalam sistem. Sistem juga dapat mengidentifikasi jenis nasabah yang melakukan penipuan kartu kredit. Seiring waktu, ketika pola berubah, sistem pakar JST beradaptasi dan mengikuti pola baru yang muncul untuk menyoroti pelanggan yang memiliki risiko kredit yang baik dan yang tidak. AI juga dapat memaksimalkan keuntungan trading emas dan prediksi harga emas yang dibutuhkan trader. Saat ini orang dapat berinvestasi emas secara digital, dan di situlah AI dapat memainkan peran penting untuk mempengaruhi harga emas dan menemukan prediksi harganya di masa depan (Priyadi1, Santony, dan Na’am, 2019).
2.7. Digital di Dunia Medis
Sistem pakar juga digunakan dalam bidang medis untuk membantu dokter mendiagnosis pasien. Sistem pakar diagnostik yang disebut MYCIN dapat membantu mendiagnosis infeksi darah tertentu. Para peneliti telah menguji keakuratan MYCIN dengan membandingkan diagnosisnya dengan lima anggota staf bergengsi dari Stanford School of Medicine. Para dokter diberi sepuluh riwayat medis tertulis dan diminta untuk mendiagnosis pasien dan memberikan rekomendasi mereka. Para peneliti menemukan bahwa sistem pakar MYCIN bekerja secara signifikan lebih baik daripada panel manusia. Mesin khusus yang telah dijuluki ilmuwan robot ini dapat merumuskan hipotesis, merancang eksperimen, dan menginterpretasikan hasil sebaik ilmuwan manusia. Mesin medis AI lainnya bahkan dapat memindai slide biopsi yang biasanya hanya dapat diamati menggunakan mikroskop.
2.8 AI, Robotika, dan Industri
Robot bertenaga hidrolik dan diprogram untuk bergerak dalam pola berulang dengan presisi tinggi. Pabrikan mobil segera mengganti pekerja lini perakitan dengan Unimate, robot industri pertama, yang dapat melakukan tugas yang paling melelahkan dan menuntut fisik. Agar komputer robot industri memiliki gerakan mekanis yang tepat, perhitungan matematis dan geometris harus tertanam di dalamnya (Thomas, 2005).
Saat ini, lengan robot digunakan di hampir semua jenis industri. Mereka sangat berguna di tempat-tempat di mana manusia cenderung melukai diri sendiri atau merusak produk. Lengan robot yang lebih kecil, misalnya, berguna di lingkungan yang steril di pabrik chip silikon, pekerjaan di mana sebagian besar pekerja manusia harus berjuang karena mereka harus mengenakan baju dari ujung kepala hingga ujung kaki agar tidak mencemari produk dengan ketombe, pengelupasan sel kulit, atau kotoran. Lengan robot industri juga biasa digunakan untuk bekerja dengan bahan beracun di mana manusia tidak dapat menangani tanpa mempertaruhkan keselamatan mereka, seperti di reaktor nuklir (Thomas, 2005).
2.9 AI dalam Pendidikan
Aksesibilitas internet dan smartphone bagi anak-anak di Indonesia membuka peluang untuk menggunakan mobile game sebagai sarana pendidikan, terutama dalam matematika dan sainsÿ—beberapa mata pelajaran yang banyak diperjuangkan oleh siswa sekolah dasar. Belajar, dari sudut pandang konstruktivisme, dapat dipahami sebagai pencapaian pemahaman melalui penemuan aktif (Mayes 2007). Teori belajar konstruktivisme memandang siswa sebagai pembelajar mandiri, yang dimotivasi oleh belajar itu sendiri, tidak hanya oleh kelas atau persetujuan orang lain. The Learner-Centered Psychological Principles menggambarkan pembelajar sebagai mereka yang secara aktif mencari pengetahuan dengan (1) menafsirkan kembali informasi dan pengalaman untuk dirinya sendiri, (2) menjadi motivasi diri oleh pencarian pengetahuan, (3) bekerja dengan orang lain untuk membangun sosial. makna, dan (4) menyadari strategi belajarnya sendiri dan mampu menerapkannya pada masalah atau keadaan baru (Slavin, 2003). Oleh karena itu, mobile games akan menjadi pendekatan strategis yang sangat dibutuhkan untuk mendorong motivasi intrinsik siswa untuk belajar.
3. Solusi
Pertumbuhan startup di beberapa kota di Indonesia akan membuka peluang untuk perbaikan lebih lanjut bagi ekonomi digital Indonesia. Kondisi ini sejalan dengan visi Pemerintah untuk menempatkan Indonesia sebagai pusat ekonomi digital di Asia Tenggara pada tahun 2020 (Kementerian Komunikasi dan Informatika Republik Indonesia, 2015). Di bidang pertanian UMG IdeaLab menawarkan solusi logika terintegrasi dan cerdas mulai dari penanaman, menginformasikan ketersediaan benih, memberikan informasi tentang tenaga kerja, produksi, dan kontrol kualitas dengan memanfaatkan teknologi AI.
UMG IdeaLab telah mendukung 33 perusahaan afiliasi yang dinilai inovatif dan memberikan solusi bagi Indonesia. Upaya UMG IdeaLab untuk fokus pada startup Indonesia ditunjukkan secara serius dengan memberikan pendanaan kepada startup, seperti PT. MSMB (solusi AI pertanian), Widya Wicara, Widya Robotic (AI Robotic), Katak (Autonomous Drone), Artificial Intelligence Center Indonesia (AICI – pendidikan AI di universitas), Bahasakita (Speech Engine dalam Bahasa Indonesia), Botika (Chatbot AI) , Skiloka (untuk Pelatihan dan Lokakarya AI).
PT. Mitra Sejahtera Membangun Bangsa (MSMB), perusahaan afiliasi UMG IdeaLab, membuat perangkat lunak dan aplikasi terintegrasi untuk memungkinkan petani menjual produk mereka kepada pelanggan, meningkatkan produktivitas pertanian, dan menyediakan semua informasi data pertanian. MSMB memenangkan berbagai kompetisi start-up di Indonesia dan dunia, termasuk menjadi finalis Intellectual Property Innovation and Entrepreneur Competition Global (IPIEC Global) di Shanghai, China. PT Mitra Sejahtera Pembangunan Bangsa (MSMB) yang berdiri pada tanggal 15 Februari 2018 memiliki visi menjadi pionir teknologi di bidang pertanian, peternakan, budidaya ikan dan pendidikan teknologi petani di Indonesia. UMKM merupakan salah satu startup yang dipilih oleh Asian Development Bank (ADB) dan Bappenas sebagai mitra dalam mengimplementasikan program Leveraging ICT for Irrigated Agricultural Extension di beberapa kota, seperti Pasaman di Sumatera Barat dan Sukabumi di Jawa Barat di Indonesia.
Dalam solusi AI pertanian, data dari Sensor Debit Air RiTx diproses untuk menentukan sistem pengolahan air dan penanaman yang tepat yang sesuai dengan jumlah air yang tersedia secara real time. Sensor Debit Air dapat mendeteksi, mengukur, dan merekam ketinggian air dan arus air serta mengirimkan data ke server agar informasi tersebut dapat diakses melalui aplikasi seluler secara real time. Sensor Tanah dan Cuaca RiTx ini dapat menginformasikan kondisi tanah yang akurat dan prakiraan cuaca terkini untuk delapan hari ke depan. Alat ini dapat mendeteksi suhu, kelembaban tanah, pH (keasaman) tanah, EC (konduktivitas listrik) tanah, kelembaban relatif, suhu udara, kecepatan dan arah angin, bahkan curah hujan untuk menentukan perlakuan tanah yang tepat. Sensor juga dapat merekam data secara akurat tentang kondisi cuaca pertanian (agroklimat) dan lahan pertanian (tanah). Oleh karena itu, dengan menyediakan informasi ini pada aplikasi mobile, para petani dapat memenuhi kebutuhan perkebunannya dan mengantisipasi situasi panen yang sukses.
RiTx Drone Surveillance dari Frog Company juga memberikan kemudahan untuk pemetaan perkebunan, pertanian, dan pertambangan. Anda dapat memetakan kesuburan lahan dan kondisi tanaman, kerapatan tanaman di lahan, jalur irigasi dan potensi longsor, serta potensi pertanian. RiTx Drone memiliki kemampuan untuk menentukan apakah tanah tersebut cocok untuk sawah, kelapa sawit atau ladang jagung. Dilengkapi dengan kamera RGB dan NIR yang dapat menghasilkan peta 2D dan 3D serta peta kesuburan tanah dan tanaman. Dengan RiTx Drone Sprayer, pupuk dan pestisida dapat disebarkan di lahan seluas 1 ha hanya dalam waktu 15 menit, yang lebih efektif dan efisien dibandingkan dengan melakukannya secara manual dengan tangan. Drone ini dapat membawa pupuk sebanyak 20L, dan dapat mencakup 1 ha dalam 10 menit. Efektivitas penyemprotan mencapai 70 persen, sehingga dapat menekan biaya jasa penyemprotan hingga 30 persen.
4. Kesimpulan
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) telah membantu manusia melakukan banyak pekerjaan dengan lebih efisien. Fakta bahwa aplikasi AI dapat digunakan untuk mengoptimalkan pertanian, manufaktur, perawatan medis, pekerjaan rumah tangga, dan pendidikan menunjukkan peran pentingnya dalam masyarakat kita saat ini. UMG IdeaLab telah mendukung peningkatan AI untuk memecahkan masalah manusia di banyak sektor, termasuk bisnis dan pertanian. Perusahaan terafiliasi, seperti PT. UMKM, misalnya, mampu menyediakan software dan aplikasi untuk membantu petani meningkatkan produktivitas pertaniannya. UMG IdeaLab juga memiliki aplikasi Crowde, platform pinjaman peer-to-peer, yang memungkinkan orang untuk berinvestasi di petani lokal. Perusahaan rintisan yang didanai dan didukung oleh UMG IdeaLab ini telah meraih banyak penghargaan, baik nasional maupun internasional. Kedepannya, UMG IdeaLab bertujuan untuk membantu mahasiswa untuk belajar lebih banyak tentang kecerdasan buatan, seperti robotik, bisnis startup, dan aplikasi.
5. Referensi
Barr, A., & Feigenbaum, E. A. (Eds.). (2014). The handbook of artificial intelligence (Vol. 2). Butterworth Heinemann.
Mayes, T., & de Freitas, S. (2007). Learning and e-learning: the role of theory. In Rethinking pedagogy for a digital age (pp. 33-45). Routledge.
Priyadi, I., Santony, J., & Na’am, J. (2019). Data mining predictive modeling for prediction of gold prices based on dollar exchange rates, BI rates and world crude oil prices. Indonesian Journal of Artificial Intelligence and Data Mining, 2(2), 93-100.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2016). Artificial intelligence: a modern approach. Malaysia; Pearson Education Limited,. Slavin R. (2003) “Educational Psychology: Theory and Practice. ” 7th ed. Boston: Allyn and Bacon. Thomas, P. (2005), “Artificial Intelligence”, Lucent library of science and technology. Michigan. Ministry of Communication and education of Indonesian Republics, 2015, Kondisi dan Harapan Bisnis Startup di Indonesia, cited on 3 January, 2020.
https://kominfo.go.id/index.php/content/detail/6839/Kondisi+dan+Harapan+Bisnis+Startup+di+Indonesia/0/sorotan _media
Biografi
Harry Kasuma (Kiwi) Aliwarga adalah CEO dan salah satu pemilik UMG Myanmar, salah satu konglomerat bisnis terkemuka di negara itu. Lahir di Jakarta, Indonesia, Bapak Aliwarga lulus dari Institut Teknologi Indonesia (ITI) pada tahun 1992 dengan gelar di bidang teknik industri dan kemudian menerima gelar master di bidang teknik sipil di Institut Teknologi Asia di Thailand. Kiwi Aliwarga memulai karir profesionalnya di divisi pengembangan bisnis di Astra International, salah satu perusahaan perdagangan terbesar di Indonesia, di mana ia bekerja dari tahun 1992 hingga 1995. Ia kemudian menjadi manajer pengembangan bisnis di United Tractors– Indonesia (UT) sebelum mendirikan UMG Myanmar pada tahun 1998 dengan pasangannya MarLar Win. Bapak Aliwarga telah menetapkan tujuan ambisius untuk menjadikan UMG sebagai perusahaan bernilai miliaran dolar pada tahun 2020, dengan mengandalkan tiga pilar penting: orang, kepemimpinan, dan pengejaran keunggulan tanpa henti.
Lina Gozali adalah dosen Jurusan Teknik Industri Universitas Tarumangara sejak tahun 2006 dan menjadi dosen lepas di Universitas Trisakti sejak tahun 1995. Meraih gelar Sarjana di Universitas Trisakti, Jakarta – Indonesia, kemudian menyelesaikan Magister di STIE IBII, Jakarta – Indonesia , dan menyelesaikan Ph.D-nya di Universiti Teknologi Malaysia, Kuala Lumpur – Malaysia pada tahun 2018. Pengalaman magang kuliahnya adalah kertas di Kertas Bekasi Teguh, sepatu di PT Jaya Harapan Barutama, industri penggerak rantai otomotif di Federal Superior Chain Manufacturing.
Ia mengajar mata kuliah Sistem Produksi dan Manajemen Rantai Pasokan serta penelitian Ph.D-nya tentang Inkubator Bisnis Indonesia. Ia aktif menulis hampir 40 publikasi sejak tahun 2008 di bidang penelitian Teknik Industri seperti: Production Scheduling, Plant Lay Out, Maintenance, Line Balancing, Supply Chain Management, Production Planning dan Inventory Control. Pernah bekerja di PT. Astra Otoparts Tbk sebagai International Business Development Department selama 4 tahun, Citibank, NA sebagai customer service selama 1 tahun , PT. Pandrol sebagai asisten manajer pemasaran selama 1 tahun. PT. selama Texco 3 tahun. sebagai merchandiser
Siti Rohana Nasution adalah dosen pada Program Studi Teknik Industri di UPN Veteran Fakultas Teknik Jakarta sejak Agustus 2019. Menjabat sebagai dosen lepas di UPN V Jakarta sejak tahun 2005 dan Universitas Tarumanegara sejak tahun 2008. Sejak tahun 2004 juga menjadi dosen bekerja sebagai DPK pada Fakultas Teknik Industri Program Studi Teknik Universitas Pancasila. Pada tahun 1994 diangkat menjadi pegawai negeri sipil dan ditugaskan di IST AKPRIND Yogyakarta sampai dengan tahun 2003. Beliau meraih gelar sarjana di Universitas Islam Indonesia dan magister di fakultas teknik di Universitas Indonesia. Penelitiannya berfokus pada lean manufacturing, ergonomi, sistem produksi dan perencanaan tata letak fasilitas pabrik. Dia juga terlibat dalam pengabdian masyarakat yang mengkhususkan diri dalam pengelolaan sampah.
Source Referens:
Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management
Dubai, UAE, March 10-12, 2020
© IEOM Society International
Development of Artificial Intelligence (AI) to Improve
Agriculture, Business, and Education in Indonesia by
UMG IdeaLab. Harry Kusuma Aliwarga.
Tinggalkan Balasan