IMDB, Rotten Tomatoes, atau Metacritic? Panduan ilmuwan data untuk peringkat film

IMDB, Rotten Tomatoes, atau Metacritic Panduan ilmuwan data untuk peringkat film

IMDB, Rotten Tomatoes, atau Metacritic? Panduan ilmuwan data untuk peringkat film

 

IMDB, Rotten Tomatoes, atau Metacritic Panduan ilmuwan data untuk peringkat film
IMDB, Rotten Tomatoes, atau Metacritic Panduan ilmuwan data untuk peringkat film

Ya, ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan, seperti sutradara, aktor, dan anggaran film. Sebagian besar dari kita mendasarkan keputusan kita pada ulasan, trailer pendek, atau hanya dengan memeriksa peringkat film.

Ada beberapa alasan bagus yang ingin Anda hindari membaca ulasan, atau menonton trailer, meskipun mereka membawa lebih banyak informasi daripada peringkat.

Pertama, Anda mungkin ingin sepenuhnya menghindari spoiler, tidak peduli seberapa kecil. Aku mengerti itu!

Kedua, bisa jadi Anda menginginkan pengalaman menonton film itu tanpa pengaruh. Ini biasanya hanya berlaku untuk ulasan, yang ditaburi bingkai, seperti “ini adalah film tentang kompleksitas alam semesta” atau “film ini benar-benar bukan tentang cinta”. Setelah bingkai ini dikodekan dalam memori jangka pendek Anda, sangat sulit untuk menghentikannya agar tidak mengganggu pengalaman film Anda sendiri.

Alasan bagus lainnya adalah jika Anda lelah atau tergesa-gesa, Anda mungkin tidak ingin membaca ulasan, apalagi menonton trailer 2 menit.

Jadi peringkat film numerik tampaknya menjadi solusi yang baik dalam beberapa situasi, untuk beberapa orang.

Artikel ini bertujuan untuk merekomendasikan satu situs web untuk secara cepat mendapatkan peringkat film yang akurat, dan menawarkan argumentasi yang kuat dan digerakkan oleh data untuk itu.

Kriteria untuk “yang terbaik”
Membuat rekomendasi semacam itu sangat mirip dengan mengatakan “ini adalah tempat terbaik untuk mencari peringkat film,” yang merupakan pernyataan evaluatif, bersandar pada beberapa kriteria yang digunakan untuk menentukan apa yang lebih baik, apa yang lebih buruk atau terburuk, dan apa yang terbaik , pada kasus ini. Untuk rekomendasi saya, saya akan menggunakan satu kriteria tunggal: distribusi normal.

Tempat terbaik untuk mencari peringkat film adalah melihat peringkat siapa yang terdistribusi dalam pola yang paling mirip, atau identik dengan, pola distribusi normal, yaitu: diberi seperangkat nilai yang terletak dalam interval tertentu , kebanyakan dari mereka berada di tengah-tengahnya, dan beberapa yang lain pada interval itu ekstrem. Secara umum, ini adalah bagaimana distribusi normal (juga disebut Gaussian) terlihat seperti:

Distribusi peringkat film yang normal (atau Gaussian) berarti ada beberapa peringkat rendah, banyak yang rata-rata, dan beberapa yang tinggi. Distribusi normal yang ideal berarti yang terbaik dalam konteks ini.
Apa alasan di balik kriteria ini? Nah, dari pengalaman saya sendiri yang terdiri dari beberapa ratus film, saya dapat mengatakan bahwa saya telah melihat:

beberapa yang luar biasa yang telah saya tonton beberapa kali
pasangan yang benar-benar mengerikan, dan membuatku menyesal telah menghabiskan waktu menonton mereka
dan sejumlah besar rata-rata, yang sebagian besar di antaranya bahkan saya tidak dapat mengingat alurnya.
Saya percaya bahwa kebanyakan orang – apakah kritikus, bioskop, atau hanya penonton bioskop biasa – memiliki pengalaman serupa.

Jika peringkat film memang mengekspresikan kualitas film, maka kita harus melihat pola yang sama untuk keduanya.

Mengingat sebagian besar dari kita menilai sebagian besar film sebagai kualitas rata-rata, kita harus melihat pola yang sama ketika kita menganalisis peringkat film. Logika yang sama berlaku untuk film yang buruk dan bagus.

Setiap bilah dianggap di sini sesuai dengan peringkat (itu juga dapat sesuai dengan interval peringkat). Semakin tinggi bilah, semakin besar jumlah film dengan peringkat itu.
Jika Anda belum yakin bahwa harus ada korespondensi di antara polanya, pikirkan distribusi peringkat untuk satu film.

Karena banyak orang menilai film, itu bukan lompatan iman untuk berasumsi bahwa paling sering akan ada banyak dari mereka dengan preferensi yang sama. Mereka umumnya akan setuju bahwa film itu baik, buruk, atau baik (saya akan mengukur nanti nilai-nilai kualitatif ini).

Juga, akan ada beberapa orang lain yang menilai film dengan salah satu dari dua nilai kualitatif lainnya.

Jika kami memvisualisasikan distribusi semua peringkat untuk setiap film, kami kemungkinan besar akan melihat bahwa satu kluster tunggal terbentuk di salah satu area yang sesuai dengan peringkat rendah, rata-rata, atau tinggi.

Asalkan sebagian besar film dianggap rata-rata, kluster di sekitar area rata-rata memiliki kemungkinan terbesar terjadi, dan dua kluster lainnya memiliki kemungkinan lebih kecil (tetapi masih signifikan). (Perhatikan bahwa semua kemungkinan ini dapat diukur pada prinsipnya, tetapi ini akan membutuhkan banyak data dan akan berpotensi mengubah artikel ini menjadi buku.)

Yang paling tidak mungkin adalah distribusi yang seragam di mana tidak ada kelompok, dan preferensi orang-orang terpecah hampir sama di ketiga nilai kualitatif.

Dengan kemungkinan-kemungkinan ini, distribusi peringkat untuk sampel film yang cukup besar haruslah satu dengan gugus tumpul di area rata-rata, dibatasi oleh jeruji yang menurunkan tinggi (frekuensi), menyerupai, dengan demikian, distribusi normal.

Jika Anda merasa ini sangat sulit untuk dipahami, pertimbangkan ilustrasi ini:

Harap perhatikan perbedaan antara “kemungkinan” dan “sangat mungkin”.
IMDB, Rotten Tomatoes, Fandango, atau Metacritic?
Sekarang kita memiliki kriteria untuk dikerjakan, mari selami data tersebut.

Ada banyak situs web di luar sana yang muncul dengan peringkat film mereka sendiri. Saya hanya memilih empat, terutama berdasarkan popularitas mereka, sehingga saya bisa mendapatkan peringkat untuk film dengan jumlah suara yang dapat diterima. Pemenang yang bahagia adalah IMDB , Fandango , Rotten Tomatoes , dan Metacritic .

Untuk terakhir dua, saya telah berfokus hanya pada jenis Peringkat ikonik mereka – yaitu Tomatometer , dan metascore – terutama karena ini lebih terlihat oleh pengguna pada masing-masing website (berarti itu lebih cepat untuk menemukan mereka). Ini juga dibagikan di dua situs web lain (met SofaScore dibagikan di IMDB dan tomatometer di Fandango). Selain peringkat ikonik ini, kedua situs web ini juga memiliki tipe peringkat yang tidak terlalu banyak fitur di mana hanya pengguna yang dapat berkontribusi.

Saya telah mengumpulkan peringkat untuk beberapa film yang paling banyak dipilih dan diulas pada tahun 2016 dan 2017. Dataset yang dibersihkan memiliki peringkat untuk 214 film dan dapat diunduh dari repo Github ini .

Saya belum mengumpulkan peringkat untuk film yang dirilis sebelum 2016, hanya karena sedikit perubahan terjadi pada sistem peringkat Fandango segera setelah analisis Walt Hickey , yang akan saya rujuk nanti dalam artikel ini.

Saya sadar bahwa bekerja dengan sampel kecil berisiko, tetapi setidaknya ini dikompensasi dengan mengambil snapshot terbaru dari distribusi peringkat.

Sebelum merencanakan dan menafsirkan distribusi, izinkan saya menghitung nilai-nilai kualitatif yang saya gunakan sebelumnya: pada skala 0 hingga 10, film yang buruk berada di antara 0 dan 3, rata – rata antara 3 dan 7, dan yang bagus antara 7 dan 10 .

Harap perhatikan perbedaan antara kualitas dan kuantitas. Agar tetap jelas dalam apa yang berikut, saya akan merujuk peringkat (kuantitas) sebagai rendah, rata-rata, atau tinggi. Seperti sebelumnya, kualitas film dinyatakan buruk, rata-rata, atau baik. Jika Anda khawatir tentang istilah “rata-rata” sama, jangan, karena saya akan berhati-hati untuk menghindari ambiguitas.

Sekarang mari kita lihat distribusi:

Setiap peringkat memiliki kekhasan masing-masing. Untuk IMDB dan Fandango, setiap bilah sesuai dengan rentang 0,5, dan untuk dua lainnya, kisaran bilah memiliki nilai 5.
At a simple glance, it can be noticed that the metascore’s histogram (that’s what this kind of graph is called) most closely resembles a normal distribution. It has a thick cluster in the average area composed of bars of irregular heights, which makes the top neither blunt, neither sharp.

However, they are more numerous and taller than the bars in each of the other two areas, which decrease in height towards extremes, more or less gradually. All these clearly indicate that most of the metascores have an average value, which is pretty much what we’re looking for.

In the case of IMDB, the bulk of the distribution is in the average area as well, but there is an obvious skew towards the highest average values. The high ratings area looks similar to what would be expected to be seen for a normal distribution in that part of the histogram. However, the striking feature is that the area representing low movie ratings is completely empty, which raises a big question mark.

Initially, I put the blame on the small sample, thinking that a larger one would do more justice to IMDB. Luckily, I was able to find a ready-made dataset on Kaggle containing IMDB ratings for 4,917 different movies. To my great surprise, the distribution looked like this:

This similarity raises the confidence with regard to the representativity of the smaller sample.
The shape of the distribution looks almost the same as that for the sample with 214 movies, except for the low ratings area, which is in this case feebly populated with 46 movies (out of 4917). The bulk of the values is still in the average area, which makes the IMDB rating worth considering further for a recommendation, although is clearly hard to rival the metascore, with that skew.

Anyway, what’s really great about this outcome is that it can be used as a strong argument to support the thesis that the 214-movies sample is fairly representative of the whole population. In other words, there’s a greater confidence now that the results of this analysis would be the same — or at least similar — to the results reached if absolutely all the movie ratings from all the four websites were analyzed.

With this increased confidence, let’s move on to examining the distribution of Fandango’s ratings, which doesn’t seem to have changed much since Hickey’s analysis. The skew is still visibly towards the higher part of the movie rating spectrum, where most of the ratings reside. The area for the lower half of the average ratings is completely empty, just like the one for low ratings. It can easily be concluded that the distribution is quite far from fitting my criterion. Consequently, I won’t consider it further for a possible recommendation.

(I promise that the torment of scrolling up will end soon. It’s much easier to compare the distributions if they are placed one near the other, rather than having them scattered across the article.)

Lastly, the tomatometer’s distribution is unexpectedly uniform, and would look even flatter under a different binning strategy (a binning strategy is defined by the total number of bars and their ranges; you can play with these two parameters when you’re generating a histogram).

This distribution is not easy to interpret in context, because the tomatometer it’s not a classical rating, but rather represents the percentage of critics who gave a positive review to a movie. This makes it unfit for the bad-average-good qualitative framework, because it makes movies either good, either bad. Anyway, I guess it should still boil down to the same normal distribution, with most of the movies having a moderate difference between the number of positive reviews and the negative ones (rendering many ratings of 30% — 70% positive reviews), and a few movies having a significantly bigger difference, in one way or the other.

Given the last consideration and the shape of the distribution, the tomatometer doesn’t meet my criterion. It could be that a larger sample would do it more justice, but even so, if I were to recommend it, I would do it with some reserves because of the vague positive or negative rating system.

At this point of the analysis, I could say that by looking at the distributions, my recommendation is the metascore.

However, the IMDB’s distribution seems to be worth considering as well, especially if you tweak a little the rating intervals for the three qualitative categories (intervals which I defined myself, more or less arbitrarily). From this perspective, recommending the metascore by mostly doing a visual examination is clearly not enough.

So, I will try to delimit between these two by using a quantitative method.

The idea is to use the Fandango variable as a negative reference, and then determine which variable, from the IMDB rating and the metascore, is the least correlated with it (I call these variables because they can take different values — for example, the metascore is a variable because it takes different values, depending on the movie).

I will simply compute some correlation coefficients, and the variable with the smallest value will be my recommendation (I will explain then how these correlation coefficients work). But before that, let me briefly justify choosing the Fandango variable as a negative reference.

Fandango’s users love movies too much
One reason for this choice is that the distribution of Fandango’s movie ratings is the furthest from that of a normal one, having that obvious skew towards the higher part of the movie rating spectrum.

The other reason is the cloud of suspicion around Fandango left by Walt Hickey’s analysis. On October 2015, he was also puzzled by a similar distribution, and discovered that on Fandango’s website the numerical ratings were always rounded to the next highest half-star, not to the nearest one (for example, a 4.1 average rating for a movie would have been rounded to 4.5 stars, instead of 4.0).

Tim Fandango memperbaiki sistem peringkat bias dan memberi tahu Hickey bahwa logika peringkat agaknya adalah “kesalahan perangkat lunak” di situs web mereka, menunjuk ke arah sistem yang tidak bias pada aplikasi seluler mereka. (Lebih lanjut tentang ini pada artikel Hickey .) Penyesuaian memang mengubah beberapa parameter statistik menjadi lebih baik, tetapi tidak cukup untuk meyakinkan saya untuk tidak bekerja dengan variabel Fandango sebagai referensi negatif.

Seperti inilah perubahannya.

Saya telah menormalkan semua jenis peringkat lainnya agar sesuai dengan Fandango – Saya mengonversinya menjadi sistem peringkat 0–5 dan kemudian membulatkan nilai yang dikonversi ke 0,5 terdekat. Singkatan “FTE” adalah singkatan dari FiveThirtyEight, publikasi online yang ditulis oleh Hickey.
Sekarang, mari kita memperbesar Fandango:

Bilah biru mewakili tahun 2017, dan bilah merah 2015.
Antara met SofaScore dan peringkat IMDB, manakah yang paling sedikit berkorelasi dengan peringkat Fandango?
Yang paling tidak berkorelasi dengan peringkat Fandango adalah met SofaScore. Ini memiliki nilai r Pearson 0,38 sehubungan dengan Fandango, sedangkan peringkat IMDB memiliki nilai 0,63.

Sekarang izinkan saya menjelaskan semua ini.

Ketika dua variabel berubah, dengan mengambil nilai yang berbeda, mereka

berkorelasi jika ada pola yang sesuai dengan kedua perubahan tersebut. Mengukur korelasi hanya berarti mengukur sejauh mana ada pola seperti itu.

Salah satu cara untuk melakukan pengukuran ini adalah dengan menghitung r Pearson. Jika nilainya +1.0, itu berarti ada korelasi positif sempurna, dan jika -1.0, itu berarti ada korelasi negatif sempurna.

Sejauh mana variabel berkorelasi menurun ketika r Pearson mendekati 0, baik dari sisi negatif dan positif.

Mari kita bayangkan ini dengan lebih baik:

Peringkat dapat diplot pada grafik. Setiap poin kecil yang bersama-sama membentuk bentuk di atas dapat menggambarkan peringkat dua variabel (katakanlah, Fandango dan IMDB) untuk film tertentu. Kredit gambar: Denis Boigelot (sumber: Wikipedia ).
Sekarang, untuk menempatkan abstraksi di atas ke dalam konteks, jika kita membandingkan bagaimana nilai untuk dua tipe peringkat berubah – katakanlah Fandango dan IMDB – kita dapat menentukan sejauh mana ada pola yang sesuai dengan kedua perubahan tersebut.

Mengingat koefisien korelasi yang baru saja disebutkan, ada pola antara Fandango dan IMDB pada tingkat yang lebih besar daripada Fandango dan met SofaScore. Kedua koefisien positif, dan, dengan demikian, korelasinya dikatakan positif, yang berarti bahwa ketika peringkat Fandango naik, peringkat IMDB cenderung naik juga, lebih banyak daripada yang dilakukan oleh metascore.

Dengan kata lain, untuk peringkat film apa pun yang diberikan pada Fandango,

kemungkinan besar met SofaScore akan lebih berbeda darinya daripada peringkat IMDB.

Putusan: gunakan metacritic’s SofaScore
Secara keseluruhan, saya sarankan memeriksa met SofaScore setiap kali Anda mencari peringkat film. Begini cara kerjanya, dan itu kerugian.

Singkatnya, met SofaScore adalah rata-rata tertimbang dari banyak ulasan yang berasal dari kritikus terkenal. Tim Metacritic membaca ulasan dan memberikan skor masing-masing skor 0-100, yang kemudian diberi bobot, terutama berdasarkan kualitas dan sumber ulasan. Anda dapat menemukan lebih banyak tentang sistem peringkat mereka di sini .

Sekarang, saya hanya ingin menunjukkan beberapa kelemahan dari met SofaScore:

Koefisien pembobotan bersifat rahasia, sehingga Anda tidak akan bisa melihat

sejauh mana setiap ulasan dihitung dalam met SofaScore.
Anda akan kesulitan menemukan metascore untuk film yang kurang dikenal yang muncul sebelum 1999, tahun Metacritic dibuat.
Beberapa film terbaru yang bahasa utamanya bukan bahasa Inggris bahkan tidak tercantum dalam Metacritic. Misalnya, film Romania Two Lottery Tickets (2016) dan Eastern Business (2016) tidak terdaftar di Metacritic, sementara mereka berada di IMDB, dengan peringkat.
Lebih sedikit kata
Singkatnya, dalam artikel ini saya membuat rekomendasi tunggal di mana mencari peringkat film. Saya merekomendasikan met SofaScore, berdasarkan pada dua argumen: distribusinya paling mirip dengan yang normal, dan paling tidak berkorelasi dengan peringkat Fandango.

Baca Juga:

MR Guide Hologroup menjadikan Microsoft HoloLens sebagai pemandu wisata baru Anda

MR Guide Hologroup menjadikan Microsoft HoloLens sebagai pemandu wisata baru Anda

MR Guide Hologroup menjadikan Microsoft HoloLens sebagai pemandu wisata baru Anda

 

MR Guide Hologroup menjadikan Microsoft HoloLens sebagai pemandu wisata baru Anda
MR Guide Hologroup menjadikan Microsoft HoloLens sebagai pemandu wisata baru Anda

Startup Rusia Hologroup baru-baru ini merilis MR Guide untuk para

pengembang HoloLens. Perangkat lunak ini memberikan siapa pun kemampuan untuk melakukan tur holografik untuk headset campuran-realitas Microsoft, tanpa perlu pemrograman.

Saat ini perangkat keras HoloLens hanya tersedia untuk publik dalam edisi pengembang yang mahal, tetapi perangkat lunak itu sudah melihat manfaatnya. MR Guide memberikan alat pengadopsi awal untuk menciptakan pengalaman langsung di antarmuka asli HoloLens, tanpa memerlukan perangkat lunak tambahan.

Acara online TNW
Konferensi Couch kami mempertemukan para pakar industri untuk membahas apa yang akan terjadi selanjutnya

DAFTAR SEKARANG
Menurut CEO Holograph Alex Yakubov:

Dengan bantuan MR Guide, membuat tur holografik tidak lebih sulit daripada

membuat presentasi PowerPoint. Sekarang, museum, ruang pamer, stan pameran, dan setiap ruang inovatif lainnya dapat mulai mencampur realitas mereka dengan konten digital interaktif apa pun, untuk membantu memfokuskan perhatian pengunjung dan tamu mereka. Sebelumnya, proyek seperti ini akan membutuhkan 3 hingga 6 bulan kerja aktif dari banyak pengembang dan kontraktor yang mahal, sekarang semua orang dapat melakukannya sendiri, tanpa bantuan tambahan.

Pembuat mengunggah file menggunakan Microsoft One Drive dan mendesain teks dan pemicu untuk tur virtual mereka dengan berinteraksi dengan perangkat lunak melalui headset HoloLens.

Saat ini hampir tidak ada pasar untuk perangkat lunak yang dirancang khusus untuk HoloLens. Jika Anda ingin membeli satu hanya untuk bermain-main, edisi pengembang biaya $ 3.000 – ini bukan produk pengguna akhir pada saat ini. Tetapi perangkat lunak Hologroup menjembatani kesenjangan antara pengembang dan pembuat. Ini memiliki potensi untuk menciptakan beberapa pelanggan Hololens.

Sangat mudah untuk membayangkan bisnis, museum, dan bahkan toko butik yang menawarkan pelanggan pilihan untuk meminjam Hololens untuk pengalaman wisata holografik yang ditingkatkan.

Mixed-reality perlahan-lahan menemukan alurnya dan perangkat keras

generasi berikutnya akan segera tiba. Semoga lebih banyak perangkat lunak seperti MR Guide akan menemukan jalannya ke pasar segera.

Anda dapat melihat demo perangkat lunak di situs web Hologroup , versi lengkapnya berharga $ 999.

Sumber:

https://penirumherbal.co.id/sniper-apk/

Aplikasi semakin bodoh – dan itu hal yang baik

Aplikasi semakin bodoh - dan itu hal yang baik

Aplikasi semakin bodoh – dan itu hal yang baik

 

Aplikasi semakin bodoh - dan itu hal yang baik
Aplikasi semakin bodoh – dan itu hal yang baik

Ya, dan itu hal yang baik. Di balik kesederhanaan yang mengejutkan dari beberapa aplikasi top saat ini, pengembang pintar menyadari bahwa mereka dapat membuat pengguna melakukan lebih banyak dengan melakukan lebih sedikit. Perusahaan baru sedang berupaya mengubah perilaku pengguna; perilaku kecil dalam hidup Anda, berharap mendapat imbalan besar.

Mereka menggunakan praktik terbaik desain interaksi dan psikologi untuk membangun produk dengan otak Anda dalam pikiran. Begini cara mereka melakukannya:

Jadilah fitur
Konferensi TNW Couch
Bergabunglah dengan para pemimpin industri untuk menentukan strategi baru untuk masa depan yang tidak pasti

DAFTAR SEKARANG
Pintu Gesponsord, Mercedes GGE
Vous avez assez attendu!
Masa depan pemilih suara Venez découvrir Mercedes-Benz dan profitez d’offres exceptionnelles! Lees meer

Didukung oleh Quantum

Kapitalis ventura terkenal Fred Wilson menegaskan bahwa produk ponsel yang sukses perlu melakukan satu hal dengan baik.

Desainer aplikasi sering melupakan kendala kecepatan dan perhatian yang dialami orang saat menggunakan produk mereka. Menguji aplikasi Anda di kantor, saat terhubung ke wi-fi dan merupakan fokus perhatian Anda, hampir tidak mewakili kondisi sibuk, dunia nyata yang dialami oleh sebagian besar pengguna.

Layanan seluler tidak hanya bersaing untuk mendapatkan perhatian kita dengan beberapa hal lain yang dapat kita lakukan dengan smartphone kita, tetapi juga harus bersaing untuk fokus kita dengan banyak gangguan offline yang terkait dengan kehidupan saat bepergian.

Misalnya, antarmuka walkie-talkie sederhana Voxer memberikan fungsionalitas baru ke smartphone dengan mereplikasi pengalaman “push to talk” di dalam aplikasi. Beberapa pilihannya memberikan fungsionalitas terbatas kepada pengguna tetapi fokus pada satu hal yang harus dilakukan aplikasi – mengirim pesan audio singkat.

Aplikasi seluler harus membuat pengguna masuk dan keluar dari layanan dengan cepat. Dengan memikirkan aplikasi sebagai fasilitator fitur tunggal yang bertentangan dengan pengalaman yang kaya, pengembang dapat memangkas langkah-langkah dan opsi yang khas dari produk yang berat, dan akhirnya tidak digunakan.

Bangun lebih mudah
Tentu saja, jika suatu aplikasi melakukan terlalu sedikit, bahkan jika itu adalah fitur sederhana, pengguna tidak akan menganggapnya berharga. Agar pengembang dapat menciptakan jenis keterlibatan yang diperlukan untuk menumbuhkan bisnis yang substansial, perangkat lunak harus membuat perilaku pengguna inti lebih mudah.

Perubahan antarmuka, seperti yang sekarang terjadi dalam peralihan dari

desktop ke komputasi seluler, menciptakan peluang baru untuk membuat pengalaman pengguna secara signifikan lebih mudah dari sebelumnya. Sebagai contoh, pikirkan saja seberapa sering Anda berkomunikasi dengan orang-orang sekarang karena teknologi untuk melakukannya adalah dengan Anda setiap saat.

Gelombang berikutnya dalam komputasi mobile akan bergerak melampaui ponsel. Beberapa perusahaan mengantisipasi dunia di mana pengguna memakai perangkat untuk membuat perilaku sulit menjadi lebih mudah. LumoBack , sebuah perusahaan yang sekarang menghasilkan uang di Kickstarter , telah membangun cara baru untuk meningkatkan postur pengguna. [Pengungkapan: Pendiri LumoBack Charles Wang adalah teman dekat.] Sebuah perangkat, yang dikenakan seperti ikat pinggang di sekitar sampah, mengirimkan data ke avatar bernama Lumo di ponsel pengguna. Ketika dia bungkuk, begitu juga Lumo, memberikan umpan balik segera dan dapat ditindaklanjuti.

Jadikan itu kebiasaan
Pentingnya membentuk perilaku pengguna baru tidak akan terbatas pada aplikasi kesehatan dan kesejahteraan. Untuk menonjol dari kekacauan di layar utama ponsel pengguna biasa, perancang aplikasi harus memastikan mereka dapat dengan cepat menciptakan kebiasaan pengguna.

Pengembang semakin fokus pada cara membuat keterlibatan pengguna

berulang karena mereka menyadari bahwa pertumbuhan viral sulit pada platform yang dikontrol ketat seperti Apple. Untuk membuat angka berhasil, pengembang harus menjaga pengguna yang mereka miliki dengan menekan tingkat churn.

Grafik senyum Evernote menunjukkan bagaimana perusahaan meningkatkan nilainya kepada pengguna semakin banyak mereka menggunakannya . Kebiasaan membuat catatan di Evernote meningkatkan utilitas layanan. Memasukkan catatan saat dalam perjalanan membuat mengambilnya dari desktop lebih berharga.

Tentu saja, tidak ada jaminan dalam membangun bisnis baru. Pengembangan aplikasi seluler masih dalam tahap awal, dan seiring dengan perkembangan antarmuka baru, begitu pula peluangnya . Namun, karena semakin banyak pengembang menyadari bahwa keberhasilan mereka bergantung pada pemahaman perilaku pengguna, prinsip-prinsip di atas akan terbukti penting.

Kisah sukses masa depan tidak akan datang dari aplikasi berornamen paling rumit, yang mencoba dan menyelesaikan semua kebutuhan dan keinginan pelanggan. Sebaliknya, itu akan datang dari pengembang pintar, membangun solusi sederhana, elegan.

Nir Eyal adalah penulis Hooked: Cara Membangun Produk Pembentuk

Kebiasaan dan blog tentang psikologi produk di NirAndFar.com . Untuk wawasan lebih lanjut tentang penggunaan psikologi untuk mengubah perilaku , bergabunglah dengan buletinnya dan dapatkan buku kerja gratis.

Sumber:

https://study.mdanderson.org/eportfolios/2771/Home/Kinemaster_Pro_Apk

 

Ratusan peneliti muda ikuti perkemahan ilmiah remaja di Temanggung

Ratusan peneliti muda ikuti perkemahan ilmiah remaja di Temanggung

Ratusan peneliti muda ikuti perkemahan ilmiah remaja di Temanggung

Sekurangnya 200 peneliti muda yang masih duduk di bangku SMP dan SMA

dari 23 kabupaten/kota di Jawa Tengah mengikuti kegiatan Perkemahan Ilmiah Remaja Regional Jawa Tengah di Kabupaten Temanggung.

Sekretaris Utama Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia (LIPI) Nur Tri Aries Suestiningtyas di Temanggung, Senin mengatakan PIRR ini merupakan kerja sama antara Pemkab Temanggung dan LIPI.

“PIRR berlangsung selama lima hari pada 8-12 Juli 2019 dengan jumlah peserta mencapai 200 siswa, terdiri 14 SMP dan 43 SMA di Jateng,” katanya.

Ia berharap PIRR ini menjadi pemicu lahirnya peneliti-peneliti muda andal yang

mampu menghasilkan sebuah penelitian yang berguna bagi masyarakat

Ia mengatakan peserta akan melakukan penelitian seputar potensi di Kabupaten Temanggung, yakni di Embung Kledung, mata air Jumprit, kebun kopi robusta Desa Mergowati, sentra batik Tinularsih, dan tembakau srintil di Desa Legoksari, Kecamatan Tlogomulyo.

“Selama lima hari para peserta akan melakukan penelitian di lima lokasi

tersebut kemudian membuat karya ilmiah yang nantinya akan diserahkan ke Bappeda Kabupaten Temanggung,” katanya.
Baca juga: Karya ilmiah remaja SMPN 13 Magelang buat sabun daun ketepeng

Wakil Bupati Temanggung Heri Ibnu Wibowo mengatakan PIRR ini bertujuan untuk mengajak para remaja memenuhi rasa keingintahuannya tentang riset.

 

Baca Juga :

KAIST Korea tertarik kerja sama startup di ASEAN, termasuk Indonesia

KAIST Korea tertarik kerja sama startup di ASEAN, termasuk Indonesia

KAIST Korea tertarik kerja sama startup di ASEAN, termasuk Indonesia

Institute for Startup dari Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) menyatakan minat mereka untuk bekerja sama dengan negara-negara di Asia Tenggara, termasuk Indonesia, dalam mengembangkan perusahaan rintisan.

“Negara-negara di Asia Tenggara punya populasi anak muda yang besar, banyak yang dapat dikolaborasikan,” kata Direktur Institute for Startup KAIST, Steve Ahn, di kampus KAIST di Daejeon, Selasa, saat kunjungan Antara dalam program kolaborasi organisasi media ASEAN dan Korea, dari Korea Press Foundation, Selasa.

Startup KAIST, yang berdiri sejak 2014 lalu, ingin mendorong agar anak-anak

muda tertarik untuk mengembangkan usahanya sendiri. Salah satu usaha mereka untuk menumbuhkan jiwa perusahaan rintisan di kalangan anak muda adalah dengan menggandeng institut dari negara lain dalam program kerja sama.

Ahn menyatakan, hingga saat ini mereka belum menandatangani kesepakatan dengan negara di Asia Tenggara untuk startup, namun mereka pernah bekerja sama dengan Ecole Polytechnique, Prancis, untuk pertukaran pelajar dan pengajar startup.

Baca juga: Palo Alto sediakan layanan untuk startup

Institute for Startup KAIST memberikan pendidikan mengenai perusahaan

rintisan bagi mahasiswa KAIST, Steve menyatakan mereka melakukan pendekatan yang berbeda dengan pendidikan wirausaha di sekolah bisnis.

KAIST terkenal dengan jurusan teknik sehingga yang mereka ajarkan adalah bagaimana dapat mengembangkan teknologi yang dipelajari mahasiswa ke dalam produk nyata dan membuat perusahaan rintisan.

Salah satu program yang ditawarkan Startup KAIST bernama K-School,

berupa mata kuliah kewirausahaan yakni mahasiswa tetap berkuliah di jurusan teknik dan mengambil mata kuliah bisnis di Startup KAIST.

 

sumber :

https://www.ilmubahasainggris.com/seva-mobil-bekas/

“Biotara” tingkatkan hasil padi di rawa

“Biotara” tingkatkan hasil padi di rawa

Biotara tingkatkan hasil padi di rawa

Ahli peneliti utama pada Balai Penelitian Pertanian Lahan Rawa (Balittra) Dr. Ir. Mukhlis, M.S.menemukan inovasi dan teknologi pupuk hayati yang diberi nama “Biotara”.

Mukhlis di Banjarbaru, Rabu (10/7), mengatakan bahwa pupuk ini mengandung mikroba dekomposer Trichoderma Sp khas rawa, bahkan pupuk dari bahan alami ini terbukti meningkatkan hasil padi di lahan rawa sampai 20 persen, serta dapat meningkatkan efisiensi pemupukan nitrogen dan posfor sampai 30 persen.

Menurut Mukhlis, strategi yang penting di lahan rawa ialah memberi bahan organik sebagai pembenah tanah.

Bahan organik menjadi penyangga biologi yang berperan memperbaiki sifat fisik, kimia, dan biologi tanah sehingga tanah dapat menyediakan hara dalam jumlah berimbang.

Agar tujuan itu tercapai, bahan organik yang diberikan harus sudah terdekomposisi atau memiliki C/N rasio rendah.

Baca juga: Kementan: Musim kemarau saatnya optimalisasi lahan rawa

“Bahan organik segar yang langsung diberikan ke dalam tanah dapat

merugikan pertumbuhan tanaman karena terjadi proses immobilisasi nitrogen dan terlepasnya senyawa beracun yang mengganggu tanaman,” jelasnya.

Mukhlis mengatakan bahwa petani di lahan rawa umumnya menggunakan jerami atau sisa tanaman gulma sebagai bahan organik. Namun, sayangnya bahan tersebut mengandung selulosa yang tinggi dengan C/N ratio yang tinggi.

Oleh karena itu, mereka membutuhkan proses dekomposisi yang lama.

Selama ini, petani menggunakan jerami sebagai pupuk organik dengan dua cara. Pertama, secara langsung, yaitu saat panen jerami langsung disebar ke petakan sawah, lalu air dimasukkan hingga tergenang. Jerami mengalami dekomposisi di lahan.

Kedua, cara tak langsung. Jerami dikomposkan dulu lalu disebar ke lahan. Pemanfaatan langsung sangat menguntungkan untuk menghemat biaya dan tenaga kerja, tapi jerami baru terdekomposisi lebih satu bulan.

“Di sinilah Biotara berperan. Setelah jerami disebar ke petakan, Biotara disebar

sehingga perombakan lebih cepat. Biotara juga tetap efektif di lahan rawa yang masam dan tergenang karena diseleksi dari mikroba unggul di lahan rawa,” papar alumnus S-3 Bidang Keahlian Mikrobiologi Tanah di Universiti Putra Malaysia ini.

 

sumber :

https://www.kuliahbahasainggris.com/seva-mobil-bekas/

Manajemen Keuangan

Manajemen Keuangan

            Manajemen keuangan adalah manajemen yang berhubungan dengan langkah untuk mendapatkan dana yang dibutuhkan dan bagaimana penggunaannya dalam perusahaan. Hal-hal yang berkaitan dengan manajemen keuangan yaitu :


  1. Sumber dana

Sumber dana dapat berasal dari persahaan dan dari luar perusahaan.

1)      Dana dari dalam perusahaan. Perusahaan dapat memperoleh dana dari perusahaan dengan kebijakan menahan pembagian dividen. Para manager keuangan harus dapat memberi argumentasi kepada pemegam saham agar sebagian keuntungan perusahaan disisihkan  untuk memperbesar dana yang sudah ada.

3

2)      Dana dari luar perusahaaan .Perubahan dapat memperoleh dana dari luar seperti modal,pinjaman dari bank,dan sumber-sumber lainnya.Dana dari luar perusahaan dapat berbentuk modal perusahaan dan pinjaman. Jika perusahaan menarik dana dengan cara menjual saham, dana tersebut menjadi modal sendiri.

  1. Penggunaan dana

Dana itu dapat digunakan untuk hal-hal berikut.

1)      Penanaman modal jangka pendek. Penanaman modal jangka pendek diwujudkan dalam usaha-usaha bersifat sementara,seperti pembelian surat berharga,tabungan dan penanaman modal lainnya. Karena sifatnya jangka pendek ,pembelian surat berharga harus dalam bentuk yang cepat dijual kembali. Jika dalam bentuk tabungan di bank,dana tersebut harus dapat dicairkan kapan pun saat dibutuhkan.

2)      Penanaman modal jangka panjang.Penanaman modal jangka panjang diwujudkan dalam usaha-usaha yang bersifat permanen ,seperti pembangunan gedung bertingkat atau pemberian pinjaman dengan jangka waktu pengembalian lebih dari satu tahun. Penanaman modal seperti itu harus dilakukan dengan hati-hati karena jika terjadi kesalahan akan sulit diperbaiki.

 

bacca jga  :

Manajemen Pemasaran

Manajemen Pemasaran

          Manajemen pemasaran diartikan sebagai kegiatan pengaturan seacara optimal  dari fungsi pemasaran agar kegiatan pertukaran atau penyampaian  barang dari produsen ke konsumen dapat berjalan lancar dan memuaskan melalui riset pasar,promosi,pengaturan organisasi pemasaran,sistem distribusi,dan bagaimana memuaskan pelanggan.

                Manajemen pemasaran merupakan salah satu bidang operasional dalam perusahaan yang harus ditangani dengan sungguh-sungguh.Oleh karena itu perusahaan perlu melakukan riset pasar sebelum membuat produk baru.

  1. Riset Pasar

Pasar merupakan indikator pemberian informasi yang memengaruhi bidang-bidang lainnya. Jika salah dalam menafsirkan keadaan pasar bisa berakibatkan fatal dalam penentuan kebijakan perusahaan.

  1. Segmentasi,targeting,dan positioning

Segmentasi adalah proses identifikasi sekelompok konsumen homogenyang akan dilayani perusahaan.


  1. Bauran pemasaran

Empat unsur penting yang yang perlu di perhatikan dalam memasarkan prosuknya kepada konsumen yang di kenal dengan 4P(product,price,promotion,dan place).

  1. Kepuasan Pelanggan 

Pelanggan merupakan raja yang harus dipenuhi kebutuhannya.Pemenuhan kebutuhan ini mengacu pada kepuasan konsumen dalam jangka panjang.Kepuasan jangka panjang dapat terpenuhi dengan memperhatikan hal-hal berikut.

1)      Mutu barang. Barang yang dipasarkan harus memenuhi standar mutu yang sesuai dengan keinginan konsumen.

2)      Mudah mendapat produk tersebut.

3)      Pelayanan purnajual.Barang yang dijual harus selalu diikuti penggunanya. Jika ada kesulitan dengan penggunaannya maka konsumen harus mendapat kepastian kepada siapa hal itu dilaporkan.

 

sum er ;

https://ronzoniglutenfree.com/nitro-racing-go-apk/

Manajemen Produksi

Manajemen Produksi

  1. Pengertian Manajemen Produksi

Manajemen Produksi adalah rangkaian kegiatan yang terencana dan terkendali dalam rangka mengubah input menjadi output,dan melakukan evaluasi terhadap output melalui umpan balik.Dari pengertian ini terdapat dua hal penting yang mendapat perhatian dalam manajemen produksi,yaitu perancangan sistem produksi dan pengendalian sistem produksi.

  1. Perancangan Sistem Produksi
  2. Rancangan Produk (Jasa). Rancangan produk dipelajari oleh bagian produksi untuk mengetahui berbagai aspek yang berkaitan dengan proses produksi.
  3. Volume Produksi. Manajemen harus mempertimbangkan kapasitas produksi yang dimiliki.
  4. Proses Produksi.Ketika merancang sistem produksi,manajemen harus mempertimbangkan proses produksi yang paling efesien.
  5. Lokasi dan tata letak.Setelah proses produksi dipilih,langkah selanjutnya adalah merancang lokasi dan tata letak dari proses produksi. Lokasi dan tata letak didesain sedemikian rupa sehingga efesien.
  6. Rancangan pekerjaan. Tahap akhir dari perancangan sistem produksi adalah menentukan pembagian kerja,membuat standar kerja dsb.

 

  1. Pengendalian Sistem Produksi

                    pengendalian sistem produksi berkaitan dengan dua masalah utama manajemen operasi ,yaitu masalah mutu dan persediaan.

1)      Pengendalian Mutu.Hal-hal yang harus diperhatikan dalam menjaga supaya mutu barang tetap terjamin yaitu :

  1. Bahan baku (Input) yang digunakan harus bermutu.
  2. Penggunaan teknologi maju untuk menjamin mutu.
  3. Penetapan tanggal produk .
  4. Pengepakan (pengemasan) yang baik untuk mempertahankan mutu barang menarik perhatian konsumen.

2)       Manajemen Persediaan. Berhasil tidaknya perusahaan menjual barang dalam banyak hal bergantung pada ada persediaan.Oleh karena itu,harus dipikirkan berapa jumlah persediaan yang ideal agar perusahaan beroperasi secara efesien dan efektif. Kejadian yang harus dihindari adalah pada saat ada pesanan,perusahaan tidak mempunyai persediaan barang . Penanganan yang terbaik adalah menggunakan penghitungan jumlah persediaan yang efesien (Economic Order Quantity),peramalan kebutuhan persediaan yang tepat ,mengkontrol persediaan secara ketat.

 

submer :
https://henri-bienvenu.com/alpha-beta-apk/

Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu

Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu

Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu

Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu
Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu

Sirkuit terpadu adalah suatu produk dalam bentuk jadi atau setengah jadi yang di dalamnya terdapat berbagai elemen dan sekurang-kurangnya satu dari elemen tersebut adalah elemen aktif, sebagian atau seluruhnya saling berkaitan, serta dibentuk secara terpadu di dalam sebuah bahan semikonduktor dimaksudkan untuk menghasilkan fungsi elektronik. Sementara itu, desain tata letak adalah kreasi berupa rancangan peletakan tiga dimensi dari berbagai elemen, sekurang-kurang satu dari elemen tersebut adalah elemen aktif, serta sebagian atau semua interkoneksi dalam suatu sirkuit terpadu dan peletakan tiga dimensi tersebut dimaksudkan untuk persiapan pembuatan sirkuit terpadu.
Dalam hal ini, hak desain tata letak sirkuit terpadu diberikan untuk desain tata letak sirkuit terpadu yang orisinal, yakni merupakan hasil karya mandiri pendesain. Pada saat desain tata letak sirkuit terpadu dibuat tidak merupakan sesuatu yang umum bagi para pendesain.
Hak desain tata letak sirkuit terpadu adalah hak ekslusif yang diberikan oleh Negara Republik Indonesia kepada pendesain atas hasil kreasinya untuk selama waktu tertentu melaksanak sendiri atau memberikan persetujuannya kepada pihak lain untuk melaksanakan hak tersebut.
Sementara itu, hak desain tata letak sirkuit terpaduyang tidak dapat diberikan jika desain tata letak sirkuit terpadu bertentangan dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku, kegiatan umum, agam, atau kesusilaan.

Jangka Waktu
Perlindungan terhadap hak desain tata letak sirkuit terpadu diberikan selama 10 tahun sejak pertama kali desain tersebut dieksploitasi secara komersial dimanapun atau sejak tanggal penerimaan.

Subjek Tata Letak Desain Terpadu
Dalam Pasal 5 undang-undang No. 32 tahun 2000 tentang Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu yang berhak memperoleh hak desain tata letak sirkuit terpadu adalah pendesain atau yang menerima hak tersebut dari pendesain.
Pendesain adalah seorang atau beberapa orang yang menghasilkan desain tata letak sirkuit terpadu. Dalam hal pendesain terdiri atas beberapa orang secara bersama-sama hak desain tata letak sirkuit terpadu diberikan kepada mereka secara bersama, kecuali jika dperjanjikan lain.
Dalam Pasal 8 Undang-Undang No.32 tahun 2000 tentang Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu, pemegang hak memiliki hak eksklusif untu melaksanakan hak desain tata letak sirkuit terpadu yang dimilikinya dan untuk melarang orang lain yang tanpa persetujuannya membuat, memakai, menjual, mengimpor, mengekspor dan atau mengedarkan barang yang yang di dalamnya terdapat seluruh atau sebagian desain yang telah diberi hak desain tata letak sirkuit terpadu kecuali untuk kepentingan penelitian dan pendidikan sepanjang tidak merugikan kepentingan yang wajar dari pemegang hak desain tata letak sirkuit terpadu.
Hak desain tata letak sirkuit diberikan atas dasra permohonan ke Direktorat Jendral. Setiap permohonan hanya dapat diajukan untuk satu desain tata letak sirkuit terpadu.
Pengalihan Hak
Dalam Pasal 23 Undang-undang No.32 Tahun 2000 tentang Desain Tata Letak Sirkuit Terpadu dapat beralih atau dialihkan dengan cara :
a. pewarisan,
b. hibah,
c. wasiat,
d. perjanjian tertulis, atau
e. sebab-sebab lain yang dibenarkan oleh peraturan perundang-undangan ( putusan pengadilan yang menyangkut kepailitan).
Dengan demikian, segala bentik pengalihan hak desain tata letak sirkuit terpadu wajib dicatat dalam daftar umum pada Direktorat Jendral dan diumumkan dalam berita resmi desain tata letak sirkuit terpadu. Pengalihan desain tata letak sirkuit terpadu yang tidak dicatatkan dalam daftar umum tidak berakibat hukum pada pihak ketiga.
Namun pengalihan hak desain tata letak sirkuit terpadu tidak menghilangkan hak pendesain untuk tetap dicantumkan nama dan identitasnya baik dalam sertifikat, berita resmi, maupun dalam daftar umum desain tata letak desain terpadu.

Lisensi
Pemegang hak desain tata letak sirkiuit terpadu berhak memberikan lisensi kepada pihak lain berdasarkan perjanjian lisensi untuk melaksanakan perbuatan dalam pasal 8 Undang-undang Tata Letak sirkuit terpadu. kecuali diperjajikan lain. Perjanjian lisensi wajib dicatatkan dalam daftar umum dan diumumkan dalam berita resmi desain tata letak sirkuit terpadu. Perjanjian lisensi dilarang memuat ketentuan yang dapat menimbulkan akibat yang merugikan bagi perekonomian Indonesia atau memuat ketentuan yang mengakibatkan persaingan usaha yang tidak sehat.

Penyelesaian Sengketa
Pemegang hak desain tata letak sirkiut terpadu menggugat siapapun yang dengan sengaja dan tanpa hak melakukan perbuatan dalam pasal 8 Undang-Undang No.32 tahun 2000 tentang desain tata letak sirkuit terpadu yang diajukan ke pengadilan niaga berupa gugatan ganti rugi, dan/ atau Penghentian semua perbuatan sebagaimana diatur dalam pasal 8
Selain penyelesaian gugatan sebagaimana di atas maka para pihak ketiga dapat menyelesaikan sengketa melalui arbitrase atau alternative penyelesaian sengketa.

Sanksi
Setiap tindak pidana terhadap desain industry merupakan delik aduan yang dikenakan sanksi pidana kurungan/penjara dan denda.

Baca Juga :