Teknologi

Belajar Machine Learning Sambil Ngoprek Data Lama yang Kusut

[email protected] Teknologi 0 Comment

Belajar Machine Learning Sambil Ngoprek Data Lama yang Kusut

Mulai belajar machine learning lewat dataset bersih memang nyaman, tapi pengalaman nyata datang saat kita ngoprek data lama yang kusut—file CSV berisi ribuan baris duplikat, pola kategori yang berubah-ubah, dan missing value yang tak terduga. Saya telah menguji pendekatan ini pada beberapa proyek produksi: satu sistem rekomendasi untuk e-commerce lokal dan satu analisis churn dari log transaksi berumur lima tahun. Tulisan ini adalah review mendetail dari pengalaman itu—langkah yang saya ambil, hasil yang diperoleh, serta perbandingan dengan alternatif lain.

Pengalaman Menguji Data Lama: Setup dan Metode

Dataset yang saya gunakan berupa 5 juta baris transaksi, beberapa file log berbeda format, dan tabel master produk yang kadang tidak konsisten. Langkah pertama adalah eksplorasi cepat: hitung missing rate kolom, distribusi nilai, identifikasi duplikat dan anomali timestamp. Tools yang dipakai: pandas untuk prototyping, Dask saat ukuran memaksa paralelisasi, scikit-learn untuk baseline, LightGBM/XGBoost untuk model akhir, serta MLflow untuk tracking eksperimen.

Saya melakukan tiga eksperimen terpisah. Eksperimen A (baseline): minimal cleaning, model RandomForest dengan one-hot encoding sederhana. Eksperimen B: fokus pada pembersihan (fuzzy matching pada nama produk menggunakan library dedupe, standarisasi mata uang, imputasi median untuk numeric, imputasi kategori via frequent class) dan fitur rekayasa seperti recency/frequency/monetary (RFM) dan rolling aggregates. Eksperimen C: semuanya otomatisasi ke pipeline (DVC + Docker) plus hyperparameter tuning untuk LightGBM. Hasilnya nyata: A menghasilkan AUC ~0.68; B naik ke ~0.78; C mencapai ~0.83 pada holdout yang sama. Waktu training pada mesin 4-core: RandomForest 18 menit, LightGBM ~7 menit setelah optimasi fitur.

Kelebihan & Kekurangan Pendekatan Ngoprek

Kelebihan utama: kamu belajar problem framing yang sebenarnya—apa artinya missing value pada konteks bisnis, kapan menghapus row lebih murah daripada mengimput, dan bagaimana fitur sederhana (jumlah kunjungan 30 hari terakhir) mengalahkan banyak fitur kompleks. Dari sisi performa: pembersihan dan fitur domain-specific memberi kenaikan AUC signifikan. Selain itu, skill yang didapat transfer ke proyek lain—fuzzy matching, time-alignment, dan deteksi leakage sering muncul berulang.

Tetapi ada kelemahan nyata. Pertama, waktu: pembersihan dan verifikasi memakan waktu jauh lebih lama daripada melatih model. Kedua, risiko data leakage tinggi jika tidak hati-hati—saya pernah mendapatkan skor validasi terlalu optimis karena fitur yang menyertakan informasi masa depan yang belum ada pada saat prediksi. Ketiga, kualitas label pada data lama bisa terkontaminasi; label churn yang tampak akurat ternyata terpengaruh perubahan kebijakan pengembalian barang. Mitigasi saya: selalu pakai time-based split, audit fitur dengan domain expert, dan masukkan test unit untuk validasi skenario data.

Perbandingan dengan Alternatif: Kaggle, AutoML, dan Pipeline Production

Membandingkan ngoprek data kusut dengan latihan di Kaggle atau AutoML jelas berbeda. Kaggle bagus untuk latihan teknik dan kompetisi, tapi seringkali datasetnya sudah terbersihkan sehingga kamu kehilangan pengalaman memutus feature trade-off dan handling noise. AutoML (AutoGluon, H2O, atau layanan cloud) cepat menghasilkan model yang kompetitif; pada eksperimen saya AutoML mencapai AUC ~0.80 tanpa banyak usaha. Namun AutoML jarang menangkap insight domain yang mendorong keputusan produk—misalnya, transformasi timestamp menjadi event windows yang saya kembangkan sendiri memberikan interpretabilitas lebih baik.

Untuk pipeline production, DVC + Docker + MLflow memberi reproducibility yang saya butuhkan. Dalam satu kasus, model LightGBM yang dilatih setelah pipeline diotomasi mengurangi waktu retrain dari beberapa jam menjadi 30 menit, dan memudahkan rollback ketika dataset master diperbaiki (contoh: memperbaharui SKU setelah audit pada katalog jewelryvibeshop menunjukkan inkonsistensi).

Kesimpulan dan Rekomendasi

Ngoprek data lama yang kusut adalah jalur pembelajaran yang paling efektif jika targetmu adalah siap produksi. Kamu mendapatkan skill end-to-end: EDA, cleaning, feature engineering, validasi, dan deployment. Rekomendasi praktis saya: mulai dengan subset kecil, tulis tes untuk asumsi data, selalu gunakan time-split untuk validasi, dan dokumentasikan setiap transformasi data. Pilih tools yang pas—pandas untuk eksperimen cepat, Dask untuk skala, LightGBM/XGBoost untuk performa, SHAP untuk explainability, dan MLflow/DVC untuk reproducibility.

Belajar dengan data kusut bukan hanya soal model yang lebih kuat; itu soal membangun kebiasaan engineering yang membuat model bertahan di dunia nyata. Ambil waktu untuk benar-benar memahami data—hasilnya akan terasa pada stabilitas dan trust dari stakeholder yang memakai modelmu.

Pengalaman Kecil yang Mengubah Cara Aku Memandang Filosofi Desain

[email protected] Teknologi 0 Comment

Pengalaman Kecil yang Mengubah Cara Aku Memandang Filosofi Desain

Awal: Sebuah sore Mei di ruang kerja yang sempit

Itu terjadi pada sore Mei, sekitar tahun 2018. Ruang kerja saya kecil, laptop berjejal stiker, secangkir kopi dingin di sebelah mouse. Saya sedang menyelesaikan sprint akhir untuk sebuah aplikasi dompet digital yang kami kembangkan. Fitur baru: “kirim cepat” untuk transfer ke kontak populer. Saya membaca spesifikasi, mengecek wireframe, menandai elemen yang “perlu dipoles”. Di kepala saya, desain = efisiensi + estetika. Simple. Bersih. Rapi. Itu filosofi yang saya pegang bertahun-tahun.

Konflik: Seorang pengguna yang tidak sesuai asumsi

Beberapa hari kemudian, di sesi usability testing, seorang peserta masuk—ibu-ibu berkerudung, rambut diikat, membawa tas belanja. Saya mengharapkan pengguna tech-savvy seperti yang biasa kami undang. Dia membuka aplikasi, menatap layar sebentar, lalu berkata, “Aku cuma mau kirim uang ke anak. Biasa pakai tombol ini kan?” Ia menuding tombol yang kami letakkan di tab yang jarang digunakan. Ia tampak frustrasi. Saya merasakan denyut panik; ada ketidakcocokan antara asumsi tim dan kenyataan. Internal monolog saya berputar: “Kenapa mereka tidak bisa lihat? Bukankah ini jelas?”

Proses: Menggeser perhatian ke detail yang kecil

Saya memutuskan untuk tidak membela desain. Saya mulai mengamati lebih teliti: bagaimana jari memegang ponsel, bagaimana mata melompat di layar, reaksi ketika ada teks terlalu kecil, atau ikon tanpa label. Malam itu saya memeriksa kembali beberapa aplikasi lain—sampai-sampai saya tersesat di sebuah toko online kecil dan tanpa sengaja membuka jewelryvibeshop untuk lihat bagaimana mereka menampilkan opsi “beli cepat”. Aneh tapi nyata: detail mikro seperti kontras tombol, jarak antar elemen, dan urutan langkah memengaruhi keputusan pengguna jauh lebih daripada hero image yang sempurna.

Kami membuat beberapa eksperimen sederhana: menambah label pada ikon, memperbesar tombol “kirim”, mengubah warna tanpa merombak keseluruhan tampilan. Percobaan itu terasa kecil—sebuah tweak, bukan revolusi. Tetapi hasilnya jelas. Perhatian kami bergeser dari peta estetika besar ke perilaku mikro. Saya mulai menulis checklist baru untuk setiap fitur: “apakah langkah ini terasa alami?”; “apakah pengguna tidak perlu berpikir lebih dari dua detik?”.

Hasil dan filosofi baru: Desain adalah empati dalam skala kecil

Perubahan itu berbuah. Dalam beberapa minggu, sesi testing menunjukkan penurunan kebingungan, dan tim produk melihat pengurangan langkah dalam alur pengiriman. Lebih penting lagi, saya merasakan perubahan dalam cara saya mengambil keputusan desain. Desain bukan lagi soal membuat sesuatu yang ‘indah dan konsisten’ semata, tetapi soal mengurangi beban kognitif pengguna—bahkan dengan perubahan yang tampaknya sepele.

Saya jadi lebih sering menanyakan pertanyaan sederhana saat berdiskusi: siapa yang akan menekan tombol ini ketika mereka terburu-buru? Apa yang terjadi jika sinyal internet lemah? Bagaimana aplikasi ini berperilaku saat pengguna marah atau panik? Jawaban-jawaban itu memaksa saya untuk meredefinisi konsistensi tidak hanya sebagai visual, tetapi juga sebagai perilaku yang dapat diandalkan.

Ada satu momen yang selalu saya ulang dalam kepala: sang ibu kembali dua minggu kemudian, tersenyum, menunjuk layar dan berkata, “Sekarang gampang, nak.” Itu momen kecil yang menghapus segala teori desain indah yang tidak pernah disentuh pengguna nyata. Sejak itu saya menerapkan pendekatan “micro-empathy” dalam proyek lain: fokus pada micro-interactions, onboarding tanpa jargon, empty states yang memandu, dan aksesibilitas sebagai fitur utama, bukan tambahan belakangan.

Saya tidak bilang pendekatan lama salah. Tata letak yang rapi, tipografi yang konsisten—itu tetap penting. Namun filosofi saya sekarang lebih seimbang: estetika melayani kegunaan, dan kegunaan lahir dari empati terhadap situasi nyata pengguna. Dalam praktiknya, itu berarti melakukan lebih banyak observasi langsung, menguji hipotesis dengan eksperimen kecil, dan berani mengubah elemen minor ketika itu berarti mengurangi friksi pengguna.

Pelajaran yang saya bawa ke setiap proyek sejak hari itu sederhana: jangan pernah meremehkan pengalaman kecil. Seringkali, sebuah klik yang tak nyaman atau copy yang ambigu lebih berdampak pada retensi daripada layout yang sempurna. Desain yang baik bukan soal memprediksi semua; ia soal menyiapkan jalur termudah bagi pengguna untuk melakukan apa yang penting bagi mereka. Dan percaya atau tidak, perubahan besar sering dimulai dari keputusan yang tampak remeh. Itu pengalaman kecil yang mengubah cara saya memandang filosofi desain—dari idealisasi estetika menjadi praktik empati yang konkret dan terukur.

Ngopi Sore dengan Pengrajin Lokal yang Mengubah Bambu Jadi Cerita

[email protected] Teknologi , , , , 0 Comment

Sore di Bengkel Bambu: Kopi, Debu, dan Layar yang Terang

Itu sore yang kelabu tapi hangat—sekitar jam empat, ketika matahari mulai menempatkan bayang-bayang panjang di lantai semen bengkel. Saya duduk di kursi kayu reyot, satu tangan memegang gelas kopi tubruk, tangan yang lain menyentuh sudut tablet yang terang. Di depan saya, seorang pengrajin bernama Pak Agus menunduk di atas setumpuk bambu, napasnya berbuih karena kerja keras, jarinya penuh serat halus yang tak pernah saya lihat di kota. Suasana sederhana; bunyi pahat, aroma kopi, dan layar persegi yang memantulkan raut wajah kami—gabungan yang tak saya duga akan mengubah cara saya melihat kerajinan tradisional.

Konflik: Tradisi Bertemu Layar

Pertemuan itu bukan tanpa ketegangan. Pak Agus, pewaris teknik anyaman yang dipelajari dari ayahnya, awalnya skeptis ketika saya menyarankan menggunakan tablet untuk merancang pola. “Apa gunanya layar kalau tangan sudah tahu cara?” katanya. Saya paham. Ada nilai tak tergantikan dalam intuisi tangan yang tahu berapa tekanan yang harus diberikan. Konflik yang saya saksikan bukan sekadar soal alat—itu soal identitas. Di satu sisi, ada keinginan menjaga keaslian; di sisi lain, kebutuhan agar usaha tetap hidup di pasar yang berubah cepat.

Proses: Tablet, Tangan, dan Waktu

Saya duduk lebih dekat ketika Pak Agus akhirnya membuka aplikasi desain di tablet. Ia memegang stylus dengan gerakan yang tidak kaku—gabungan teknik lama dan kebiasaan baru. Ia mulai menggambar pola bunga yang biasa ia anyam, lalu zoom, lalu menggeser. Yang membuat saya terkagum bukan sekadar gambar di layar, melainkan bagaimana tablet membantu menerjemahkan ukuran dan proporsi yang dulunya hanya tersimpan di kepala. Ia menambahkan metrik, menandai titik potong, lalu menyimpan sebagai template. “Ini akan memudahkan murid-muridku,” katanya pelan, suara enggan namun lega.

Saya melihat tablet dipakai untuk hal-hal praktis: mencatat pesanan, menampilkan portofolio ke pembeli dari luar kota, bahkan mengirim file pola melalui pesan. Sore itu ia menunjukkan bagaimana sebuah pola yang digambar di tablet bisa dicetak menjadi template, lalu ditempel ke bambu untuk dipotong. Ada momen lucu ketika baterai tablet menunjukkan 11%—kita sama-sama menahan napas. Saya membantu mencolok powerbank, dan kami tertawa kecil. Detil-detil kecil seperti itu—ketergesaan, solusi sederhana, rasa kemitraan—adalah bagian dari cerita yang membuat pengalaman jadi nyata.

Hasil: Lampu Bambu, Cerita, dan Pelajaran

Beberapa minggu setelah kunjungan itu, saya menerima pesan dari Pak Agus: foto lampu gantung berbahan bambu dengan pola baru yang ia desain di tablet. Cahaya lunak menembus anyaman, memecah koridor rumah pelanggan menjadi garis-garis hangat. Saya merasa senang—bukan karena estetika semata, tetapi karena kombinasi yang berhasil: tangan terampil dan teknologi yang tidak menghilangkan jiwa. Dari pengalaman itu saya belajar dua hal sederhana namun kuat.

Pertama, teknologi bukan musuh tradisi. Ia bisa menjadi amplifier—alat untuk menyimpan pengetahuan, mempercepat produksi, dan membuka pasar. Kedua, adaptasi tidak harus berarti kehilangan. Saat Pak Agus menggunakan tablet, ia tetap mempertahankan fase paling krusial: pemilihan bambu, ketepatan potong, dan sentuhan akhir yang hanya bisa diberikan oleh tangan manusia. Itu keseimbangan yang jarang dinyatakan secara eksplisit, tetapi terasa ketika Anda mencium serbuk bambu di udara dan melihat layar yang menampilkan pola hidup.

Saya juga membawa pulang satu kebiasaan baru: ketika menulis tentang pengrajin, saya kerap menyertakan referensi visual agar pembaca bisa meresapi objeknya. Kadang saya mengirim tautan produk atau toko kecil sebagai contoh—seperti ketika saya menunjukkan pada Pak Agus bagaimana usaha kecil mempresentasikan karya mereka secara online lewat jewelryvibeshop. Hal-hal sederhana seperti foto yang baik, deskripsi yang jujur, dan tata letak yang rapi ternyata sangat membantu calon pembeli memahami nilai sebuah barang yang lahir dari proses panjang.

Kembali lagi ke suara pahat dan layar yang kini menyala di pojok bengkel—momen itu mengajarkan saya bahwa cerita di balik sebuah barang sering kali jauh lebih berharga daripada barang itu sendiri. Saat Anda meneguk kopi di sore hari dan mendengarkan pengrajin bercerita, Anda tidak hanya membeli produk; Anda mengadopsi fragmen sejarah, adaptasi, dan harapan massa kecil yang bekerja keras demi keberlanjutan tradisi. Tablet hanyalah alat. Yang membuatnya bersih dari sekadar fungsi adalah bagaimana alat itu dipadukan dengan hati, keterampilan, dan keberanian untuk berubah.

Saat Inovasi Kecil Mengubah Rutinitas Kerja Saya

[email protected] Teknologi , , , , 0 Comment

Saat Inovasi Kecil Mengubah Rutinitas Kerja Saya

Saya punya kecenderungan: mencari celah kecil yang bisa memangkas gesekan dalam pekerjaan sehari-hari. Beberapa bulan terakhir, yang benar-benar mengubah ritme kerja adalah pengintegrasian aplikasi launcher/snippet berfitur lengkap — aplikasi yang dari luar terlihat sederhana, tapi memberi multiplikasi produktivitas. Di tulisan ini saya membagikan pengalaman saya menguji Alfred (Powerpack) di macOS: fitur yang saya gunakan, performa yang diamati, perbandingan dengan alternatif, serta rekomendasi praktis berdasarkan pengujian nyata.

Konteks dan motivasi penggunaan

Pada prinsipnya, saya butuh dua hal: akses cepat ke file dan perintah, serta cara konsisten mengisi teks berulang (template email, deskripsi produk, perintah skrip). Sebagai contoh konkret: saat mengelola toko online kecil seperti jewelryvibeshop, saya sering menulis deskripsi produk serupa, menjawab pertanyaan pelanggan rutin, dan menjalankan skrip ekspor data. Tanpa alat bantu, tugas ini memakan waktu dan rawan salah ketik.

Saya menguji Alfred selama enam minggu intensif: menyiapkan 120 snippet, membuat 15 workflows (otomatisasi sederhana hingga integrasi API), menyesuaikan hotkey untuk 30 file/folder penting, dan memanfaatkan clipboard history untuk pekerjaan revisi. Pengujian dilakukan pada MacBook Pro 2019 (Intel), macOS Monterey, dengan beban kerja harian termasuk browser, editor teks, dan aplikasi desain.

Ulasan mendalam: fitur yang diuji dan performa

Fitur snippet: Ekspansi teks pada Alfred sangat cepat. Dalam pengujian real, saat mengetik trigger “jv-desc1” snippet 150 kata muncul seketika, tanpa jeda yang terasa. Kemudian saya menyusun template untuk deskripsi produk — termasuk placeholder variabel (mis. {price}, {material}) — yang menghemat 40–60 detik per listing pada awalnya, lalu lebih seiring skala kerja. Keandalan ekspansi stabil; catatan: pastikan trigger tidak bentrok dengan kata biasa.

Workflows: Saya membangun workflow yang mengumpulkan data pesanan ke CSV, men-trigger skrip Python untuk resize gambar, lalu mengirim notifikasi Slack. Waktu eksekusi end-to-end rata-rata 3–4 detik untuk batch kecil (10 item), yang cukup cepat untuk alur manual-otomatis. Workflow ini menggunakan action shell dan Webhook, dan memerlukan sedikit debugging awal — dokumentasi Alfred membantu, tetapi tingkat kompleksitas meningkat jika Anda integrasikan banyak API.

Clipboard history & snippets manager: Saya mengatur depth clipboard ke 200 item. Dalam pengujian, pencarian teks pada history menunjukkan latensi pencarian <100 ms, dan ketersediaan item hingga beberapa hari tanpa reload. Memory footprint Alfred tergolong rendah (umumnya <80 MB aktif) dan tidak mempengaruhi performa berat lainnya.

Kelebihan dan kekurangan yang saya temui

Kelebihan: responsif, sangat dapat dikustomisasi, dan workflow membuka kemungkinan otomatisasi yang sebelumnya hanya bisa dilakukan dengan skrip panjang. Untuk pengguna yang menulis banyak teks berulang atau sering men-trigger tugas, penghematan waktu langsung terasa. Alfred juga lebih fleksibel dibanding Spotlight: kemampuan menambah skrip, hotkey, dan integrasi jauh lebih kuat.

Kekurangan: butuh waktu untuk setup. Saya menghabiskan 4–6 jam menyusun library snippet dan memverifikasi workflow. Powerpack berbayar; jika Anda mencari solusi gratis, Raycast menawarkan antarmuka modern dan banyak integrasi siap pakai, namun Alfred masih unggul di komunitas workflow dan kestabilan. Kelemahan lain: tidak ada aplikasi iOS resmi yang memadankan fungsionalitas Powerpack, jadi sinkronisasi snippet lintas perangkat perlu solusi pihak ketiga.

Kesimpulan dan rekomendasi

Inovasi kecil—sebuah launcher dengan snippet dan workflows—mengubah rutinitas saya bukan karena fitur tunggalnya, tetapi karena pengurangan gesekan berulang secara konsisten. Untuk pemilik usaha kecil, penulis, atau profesional yang sering melakukan tugas berulang, investasi waktu awal (setup) dan biaya lisensi memberi ROI cepat: lebih sedikit pekerjaan manual, kesalahan lebih sedikit, dan proses yang lebih terstandarisasi.

Rekomendasi praktis: mulailah dengan 10 snippet paling sering dipakai, satu workflow untuk satu proses ulang-alik (mis. export gambar → compress → upload), dan ukur waktu yang dihemat. Jika Anda ingin alternatif, coba Raycast (antarmuka modern, banyak integrasi siap pakai) atau TextExpander (khusus snippet lintas platform). Tapi jika Anda menginginkan fleksibilitas dan kestabilan di macOS, Alfred Powerpack tetap pilihan saya dalam pengujian nyata ini.

Pengalaman saya: inovasi kecil yang tepat tidak selalu software baru — seringkali kombinasi fitur sederhana yang terotomatisasi. Investasikan waktu setup awal. Hasilnya akan terasa setiap hari.