Mahasiswa Bisnis Juara Bikin Apps (Pentingnya Ngoding)

Selamat kepada dua mahasiswa bimbingan skripsi dan anggota riset grup saya yaitu Rio dan Farid, yang telah berhasil menjuarai kompetisi tantangan membuat aplikasi yang diselenggarakan oleh #Code4Nation dan difasilitasi oleh Kantor Staf Presiden. Aplikasi yang dibuat mereka berdua adalah aplikasi pemantau harga komoditas (berita lengkapnya). Rio dan Farid adalah mahasiswa mahasiswa jurusan manajemen bisnis. Untuk membuat aplikasi skill coding tentu sangat diperlukan, setelah beberapa tahun terakhir melakukan “cuci otak” ke mahasiswa manajemen bisnis tentang pentingnya code literacy, akhirnya terbayar juga jerih payah selama ini. Saya sangat bangga, terlebih Rio dan Farid menggalahkan ratusan developer lainnya dan tentunya tidak sedikit yang memang programming programming handal. Terbukti ide yang brilliant dikombinasikan dengan kemampuan teknis yang mumpuni bisa membuat aplikasi yang keren.

Di entry entry blog terdahulu saya pernah menuliskan Perlunya Code Literacy , Manajemen, Modelling dan Coding dan Ketika Orang Manajemen Belajar Ngoding , ketiga entry tersebut menekankan bahwa logika coding tidak berbeda jauh dengan logika dan penalaran akademik, sehingga kalau mampu memahami logika, tentu mampu membuat algoritma, dan setelah itu menuliskannya dalam bentuk code / program. Jadi harusnya skill tersebut dimiliki oleh semua orang. Selama ini mahasiswa manajemen bisnis yang didominasi oleh mahasiswa ilmu sosial enggan berhubungan dengan coding, karena dianggap susah dan tidak terbiasa. Memang bukan perjuangan yang mudah untuk meyakinkan mereka.  

Di kelas saya selalu mendorong mahasiswa saya untuk berpikir kreatif dan fokus menjadi entrepreneur. Pada saat mempunyai ide, mereka tidak perlu lagi menyewa programmer / coder, cukup melakukan coding sendiri dan membuat aplikasi. Harapan saya akan muncul apps apps baru seperti gojek, uber, airBnB dan lain lain, dimana aspek coding merupakan bagian integral dan ide bisnis besarnya. Jangan sampai karena ga bisa coding akhirnya ide bisnis tidak berjalan (ini sering terjadi dan membuat galau mahasiswa bisnis). Jadi belajar ngoding, yang mana saat ini sudah sangat mudah, menjadi solusi masalah mereka sendiri.

Strategi untuk “memaksa” mahasiswa bisnis melakukan coding adalah dengan membuat tema tema tugas akhir yang sesuai. Rio, yang baru saja lulus sidang sarjananya, skripsinya membuat model prediksi penjualan sepatu di tokopedia.com, apa yang dilakukan Rio adalah melakukan crawling data (dengan coding sendiri) dan memodelkannya dengan metode data mining. Farid skripsinya memetakan jaringan investor startup di indonesia, dimana dalam prosesnya Farid harus belajar memahami network analysis, graph theory dan juga graph database. Dengan topik topik tugas akhir seperti diatas, mahasiswa tidak akan asing lagi dengan namanya ngoding. Diluar dorongan ngoding, Rio dan Farid adalah dua mahasiswa yang luar biasa, kreatif, humble, positive dan selalu haus untuk belajar  … 

Sekali lagi selamat buat Rio dan Farid 

Dan selamat buat suasana pembelajaran dan kolaborasi di riset grup Social Computing dan Big Data selama ini

 

 

Rio dan Farid pada event Hackathon Merdeka 

 

Diundang ke Istana negara bertemu Presiden Jokowi

Advertisement

Model Bisnis Taksi Uber

Akhir akhir ini kita sering mendengar keributan / demo sopir taksi di kota kota besar di dunia berkaitan dengan praktek bisnis taksi Uber. Saya sudah mendengar tentang taksi Uber sejak beberapa tahun yang lalu, tetapi tidak terlalu mempedulkannyai karena pada prakteknya belum ada di Bandung atau Indonesia. Ternyata dugaan saya salah, beberapa saat yang lalu saya browsing instagram dan melihat akun @uber_bdg. Ini artinya bahwa Uber pun sudah merambah sampai ke kota Bandung. Demo tersebut wajar terjadi, karena kehadiran Uber membuat persaingan keras di bisnis taksi menjadi semakin sulit, apalagi Uber menawarkan fitur fitur yang revolusioner dibandingkan dengan taksi biasa.

Dalam promosinya Uber selalu melibatkan tokoh tokoh terkenal baik global atau lokal yang menggunakan jasa mereka, kelihatan ini cukup efektif terutama di kalangan aktivis media sosial yang bisa mengajak follower atau lingkungan pertemanannya, kelihatan bahwa pengguna Uber adalah para penggiat media sosial. Dan sharing lifestyle merupakan hal yang cepat menyebar di media sosial. Saya sendiri belum pernah naik taksi Uber, tapi dari hasil browsing browsing beberapa kelebihan taksi Uber dibandingkan taksi biasa, bisa dituliskan sebagai berikut ringkasannya

1. Uber dengan bantuan aplikasi Uber menghubungkan penumpang dan sopir taksi, ini berarti  menghilangkan peran perantara yang dalam hal ini adalah perusahaan penyedia layanan taksi biasa (operator) , sehingga beberapa biaya bisa direduksi salah satunya biaya lisensi / ijin, biaya operasional manajemen,  dan biaya penyeragaman pemeliharaan kendaraan

2. Pelanggan dengan mudah bisa memilih jenis layanan dan jenis kendaraan yang dipesan pada aplikasi Uber

3. Uber merupakan aplikasi untuk mencocokkan penumpang dan sopir taksi, sehingga waktu tunggu lebih efisien dan sopir taksi bisa melakukan pekerjaan ini sebagai pekerjaan paruh waktu. 

4. Beberapa fitur unik seperti real-time ride sharing, estimasi biaya dan waktu kedatangan taksi, review layanan taksi Uber, harga yang fleksibel (surge pricing) 

Dengan value proposition yang jelas yaitu cepat, akurat, terprediksi maka layanan taksi Uber sangat cocok dengan masyarakat perkotaan yang membutuhkan transportasi yang “lebih” dibandingkan taksi biasa. Keunggulan ini direfleksikan pada model bisnis taksi Uber yang jelas jelas menyasar segmen masyarakat perkotaan. Keberhasilan Uber ternyata melahirkan beberapa layanan turunan yang disesuaikan dengan kondisi lokal seperti Go-Jek (ojek), Grab Taxi dan lain lain. Ada satu file presentasi yang cukup bagus mengenai model bisnis taksi Uber yang layak dishare di entri blog kali ini, cek dan pelajari tautan model bisnis dibawah ini 

http://www.slideshare.net/funk97/ubers-business-model

Statistik vs Data Mining

Selama bertahun tahun statistik merupakan alat bantu yang ‘handal’ bagi para ilmuwan. Statistik sudah ada sejak abad 19 dan berdasarkan formulasi dasar matematika untuk menguji generalisasi dari hipotesa ‘sedikit’ data sample terhadap populasi yang diteliti. Selama bertahun tahun pula statistik berhadapan dengan isu mengenai terlalu sedikitnya data yang tersedia, sehingga kita harus mampu mengambil kesimpulan global dari sedikit data tersebut dengan tingkat kepercayaan yang tinggi, isu ini juga diakibatkan karena jaman dahulu mencari data ukuran besar itu mahal. Statistik mempunyai ciri khas mengkonfirmasi dugaan, data numerik, dan hanya menyelesaikan masalah terstruktur. Demikian juga dibidang bisnis dan ilmu sosial, pada umumnya masalah disederhanakan sedemikian rupa sehingga bisa diukur secara statistik.

Data Mining merupakan alat untuk menemukan pengetahuan di dalam data berdasarkan pola yang ada di dalam data tersebut. Data Mining muncul baru akhir akhir ini, seiring dengan tersedianya data berukuran besar di internet dan sosial media. Data Mining dalam skala besar disebut juga sebagai Big Data, karena fungsinya sama yaitu memperoleh pengetahuan dari data, kemudian dibuat modelnya untuk memprediksi, mengoptimasi dan membantu pengambilan keputusan bisnis. Data Mining menyediakan banyak algoritma untuk menangani data komples dalam menyelesaikan persoalan kompleks (contohnya jumlah variabel data yang banyak).

Jelas, Data Mining mempunyai sedikit keunggulan karena mampu melakukan ‘prediksi’ dibandingkan dengan statistik yang hanya melakukan ‘konfirmasi’ hipotesa. Sayangnya di Indonesia, Data Mining merupakan ‘domain’ dari orang orang IT. Rekan rekan dari ilmu sosial/bisnis jarang sekali menggunakan alat ini, padahal data data dari sosial media sungguh berlimpah dan sangat banyak pertanyaan pertanyaan dalam bisnis yang bisa dibantu dengan alat ini.

Ringkasan lengkap Statistik vs Data Mining saya lampirkan dalam slide di http://www.slideshare.net/andrybrewok/data-mining-vs-statistics