Alamyin

Digital Storytelling untuk Marketing

2. Proses Digital Storytelling

Pemrograman Data Sains (1)

Pemrograman Data Sains (1)

ADA banyak bahasa pemrograman untuk data sians. Dinataranya Python, R Matlab, Javasript, dll. Python menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer karena tak hanya dibutuhkan untuk bidang data science, tapi juga berguna untuk pengembangan web dan software. Bahasa pemrograman ini termasuk object-oriented programming. Dalam data science, Python umumnya digunakan untuk pemrosesan data dan penerapan algoritma analisis data. Python juga sangat mudah dipelajari oleh data scientist atau programmer pemula karena menggunakan sintaks yang sederhana.

Berikut adalah Tahapan Data Sains:

Data science adalah ilmu yang menggabungkan matematika, statisika dengan ilmu komputer dengan tujuan analisa data (data analysis) dari suatu himpunan data baik skala kecil (sampel) maupun besar (populasi) dengan mengaplikasikan algoritma tertentu untuk tujuan menggali data (data mining) dan mendapatkan pola data serta dapat melakukan prediksi data (prediction) dengan cukup akurat yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dan dapat digunakan untuk membuat sistem yang cerdas (AI) yang dapat terus belajar dengan sendirinya (machine learning). 

Berikut adalah materi Pengantar Pemrograman Data Sains

• Pengertian Data Sains 
• Tujuan data science 
• Jenis pembelajaran data science 
• Tahapan data sains 
• Pertama, tahap pendefinisian masalah. 
• Kedua, tahap pengumpulan data. 
• Ketiga, tahap eksplorasi dan penyiapan data. 
• Keempat, tahap analisis data. 
• Kelima, storytelling. 
• Keahlian dan skill data scientist 
• Perbedaan data sains (machine learning) dengan pemrograman tradisional ? 
• Mengapa python?

SIlakan dibaca materi lengkapnya Pengantar Data Sains Namun sebaiknya membaca juga materi Statistik dan data sains dan pengantar algoritma pemrograman 

Dalam Mata Kuliah ini materi dna praktik yang akan dipelajari

TOPIK PEMROGRAMAN DATA SAINS WITH PYTHON 

1. Pengantar Paket dan Library Python untuk data sains 
2. Numpy 
3. Pandas 
4. Matplotlib, Seaborn 
5. Visualisasi Data 
6. Machine Learning (Intro)
7. Projek

MAHASISWA 3K : KRITIS-KONKRET-KONSTRUKTIF

PERAN DATA MEWUJUDKAN KEADILAN EKONOMI

PERAN DATA MEWUJUDKAN KEADILAN EKONOMI *)

Syamsu Alam

Measure what is measurable, and make measurable what is not so. 

Galileo Galilei (GG). 

World Digital Competitiveness Ranking (2022), Indonesia menempati peringkat ke-51 dengan skor 56,14 dari 63 negara. Rata-rata IQ orang Indonesia 78,49 urutan ke-10 dari 11 negara ASEAN. IQ biasanya mencerminkan kualitas pendidikan dan lingkungan. Rilis IQ rata-rata Versi World Population Review. Bisa diterima sebagai motivasi saja. Meskipun perhitungan rata-ratanya masih perlu dipertanyakan dengan melihat jumlah pembagi penduduk 275,5 juta yang jauh lebih besar dari negara lain. 

Ungkapan GG di atas masih relevan “Ukur apa yang dapat diukur, dan buatlah agar dapat diukur apa yang tidak dapat diukur." Kutipan ini menunjukkan pentingnya pengukuran, tetapi juga mengakui bahwa tidak semua hal dapat diukur dengan mudah. Galileo menyadari bahwa untuk memahami dunia yang kompleks, kita perlu mengembangkan alat pengukuran yang lebih canggih dan metode yang lebih maju untuk dapat mengukur fenomena yang sulit diukur atau bahkan belum diketahui cara mengukurnya. 

GG memiliki pertemuan yang terkenal dengan Karaeng Pattingalloang pada tahun 1621 di Makassar.  Galileo dan Karaeng Pattingalloang memiliki latar belakang yang sangat berbeda, namun mereka berhasil menjalin hubungan baik, berdiskusi dengan terbuka tentang topik-topik ilmiah hingga terjadi pertukaran ‘barang mewah’. Karaeng Pattingalloang memberikan peta dan dibalas dengan pemberian teropong oleh Galileo.

Galileo terkesan dengan teknologi maritim yang digunakan oleh orang Makassar, termasuk kemampuan mereka dalam menguasai angin dan arus laut untuk memudahkan navigasi kapal. Hal ini menunjukkan betapa majunya peradaban dan teknologi yang dimiliki oleh orang Makassar pada saat itu.

Jadi Makassar pernah memiliki daya tarik bukan hanya karena rempah-rempah tetapi khazanah kekayaan intelektualnya. Maka menjadi aneh ketika ada Tagline “Makassar Menuju Kota Dunia”. Kita sedari dulu telah mendunia, pak !

Hikmah lainnya, Galileo pada akhir kisah hidupnya memberikan pengingat akan pentingnya kebebasan berpikir dan keberanian untuk mengejar kebenaran dalam ilmu pengetahuan dan teknologi, dan sekaligus menjadi sebuah penanda dalam sejarah tentang betapa pentingnya menjaga kemerdekaan akademik dan kebebasan berpendapat untuk kemajuan bangsa.

Sayangnya keberanian yang diwarisi oleh leluhur orang-orang Makassar, kini redup dan kerap hanya ‘berani sala-sala’ (Berani bukan pada tempatnya). Keberanian kerap disandera dengan kepentingan ‘daerah perut dan sekitarnya’.

DATA ADALAH SENJATA

Data adalah fakta sejarah. Fakta semenit yang lalu ada orang yang rugi miliaran di pasar kripto, ada juga yang profit miliaran. Data digital adalah jejak digital pengguna aplikasi digital. Data ibarat dua mata sisi uang. Ia dapat dimanfaatkan untuk hal positif atau negatif. Manipulasi data pun dapat menyesatkan pengguna data, bahkan dapat menimbulkan perang. Data sebagai salah satu aset tak berwujud yang dimiliki oleh individu, organisasi, negara.

Di era digital saat ini, data telah menjadi komoditas yang sangat berharga. Ia sangat bermanfaat bagi perusahaan, pemerintah dan organisasi lainnya. Data dapat digunakan untuk memahami perilaku konsumen, mengidentifikasi tren pasar, meningkatkan efisiensi produksi, mengembangkan produk dan layanan baru yang lebih relevan dengan kebutuhan pasar.

Pada dimensi individu dan organisasi, data juga dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan yang lebih baik dan akurat. Dengan data yang tepat, organisasi dapat menganalisis kinerja mereka, mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan, dan mengambil tindakan yang tepat untuk mencapai tujuan mereka.

Pada tahun 2018, sebuah laporan investigasi oleh The Guardian dan The New York Times mengungkapkan bahwa Cambridge Analytica (CA) telah mengumpulkan data pribadi dari jutaan pengguna Facebook tanpa izin mereka dan menggunakan data ini untuk mempengaruhi hasil pemilihan umum di beberapa negara, termasuk Amerika Serikat dan Inggris. Setelah terungkap, Facebook dan CA dituduh telah melanggar privasi pengguna dan mengambil tindakan untuk menghentikan praktik ini.

Laporan tersebut mengungkapkan bahwa CA mendapatkan akses ke data pribadi pengguna Facebook melalui aplikasi "This Is Your Digital Life" yang dikembangkan oleh Aleksandr Kogan, seorang peneliti di Universitas Cambridge. Aplikasi ini meminta izin pengguna untuk mengakses data mereka dan data teman-teman mereka di Facebook untuk tujuan penelitian akademis.

Namun, Kogan memberikan data yang dikumpulkannya kepada CA, lalu menggunakannya untuk membuat profil psikologis pengguna Facebook dan mempengaruhi opini publik melalui iklan politik yang disesuaikan. Setelah laporan ini terungkap, Facebook dan CA dikecam secara luas karena telah melanggar privasi pengguna dan memanipulasi opini publik. Pemerintah dan regulator di beberapa negara juga melakukan penyelidikan atas praktik ini, dan CA akhirnya bangkrut.

DATA DAN PEMERINTAH

Pemerintah adalah produsen sekaligus pengguna data. Data yang benar terpercaya dan valid dapat memberikan informasi yang bermanfaat. Informasi tersebut dapat dikelola menjadi pengetahuan yang mencerahkan, dan akhirnya dapat memberikan tindakan (wisdom) yang tepat.

Di lingkup pemerintahan ada 3 jenis data yang digunakan. Yaitu data statistik, data spasial, dan data keuangan. Ketiga data ini diproduksi oleh instansi pemerintah yang dpat digunakan untuk Identifikasi ketidaksetaraan, menemukan pola dan penyebab ketidaksetaraan, mengukur efektivitas kebijakan, dan lain-lain.

Dengan memahami bisnis proses data maka suatu organisasi pemerintahan dapat kompetitif. Sayangnya kesadaran memanfaatkan transformasi data digital masih dominan sebagai ‘lip services’ daripada itikad baik dan berani untuk mewujudkan cita-cita bangsa, kesejahteraan dan keadilan sosial.

John Stuart Mill dalam "The Economic Rules of Behavior" memberikan pandangan tentang bagaimana perilaku ekonomi dapat dipahami dan dijelaskan secara logis dan sistematis. Konsep ini memberikan dasar dalam pemahaman dalam ekonomi yang lebih kompleks saat ini. Namun data memungkinka kita dapat memahami yang kompleks dengan lebih mudah, efisien, dan efektif. 

Syaratnya untuk memanfaatkan data menjadi sumber energi baru hanya dua, Pengetahuan dengan segala dimensinya (Knowledge) dan Kemauan (Political will). Jika dibuatkan fungsinya TDx = f(K,P). Manakah yang diutamakan pemerintah? K, P atau tidak keduanya, entahlah.[]

SMART CITY ANTARA ILUSI ATAU KESADARAN

SMART CITY ANTARA ILUSI ATAU KESADARAN

Penerapan SC di Kota Makassar diantaranya dengan memantau kemacetan melalui War Room, Call Center 112, Makassar Smart Card sistem pembayaran online, dll. Bahkan pada tahun lalu melalui Rakorsus 2022 Walikota meluncurkan program akselerasai SC, Makassar kota Metaverse (MakaVerse).

Membangun Kota (Daerah) sejatinya membangun manusianya, bukan sebuah perlombaan mengadopsi ‘sinyal’ teknologi terbaru. Smart City yang baik adalah konsep adaptasi teknologi yang tetap menjadikan manusia sebagi pusat, bukan teknologinya yang terkesan canggih. Semua perlu kajian, butuh perencanaan yang baik dan tidak terjebak pada ideologi posmodernime ‘siapa cepat ia menang’.

Penggerak postmodernisme saat ini adalah Kecepatan. Kecepatan adalah Prinsip utama. Paul Virilio menyebutnya Dromologi. Dromologi berarti semesta berpikir yang didasarkan pada prinsip kecepatan. Walikota Makassar menganggap program MakaVerse sebagai inovasi Kota Makassar dalam mengadopsi teknologi baru. Dinas Komunikasi dan Informasi Kota Makassar sebagai leading sector program ini dalam paparan pada Rapat Koordinasi Khusus (Rakorsus) dengan tagline ‘ Makassar Menuju Kota Meteverse’ pada 15 Maret tahun lalu.

Kota Makassar mengklaim keberhasilannya dalam program Smart City dengan telah membuat 147 aplikasi yang tersebar pada berabagai dinas dan badan. Daftarnya bisa dilihat pada anrong.makassarkota.go.id atau di laman web kominfo kota Makassar. Sayangnya open data, integrasi data layanan publik yang efektif dan efisien masih sulit kita temui keberadaannya.

Salah Kaprah Transformasi Digital

Transformasi Digital kerap disalah pahami sekadar penggunaan atau adopsi teknologi baru semata. Pada pemerintahan ditandai dengan banyaknya aplikasi yang telah dibuat. Ratusan aplikasi yang tersebar pada semua dinas, badan atau layanan masih perlu dicek kebelanjutannya, jangan-jangan itu hanya program menyerap anggaran. Semoga saja tidak demikian. Karena jika hendak benar-benar melakukan transformasi digital dengan baik, benar, dan diridhoi oleh khalayak, sebaiknya bertumpu pada bukti dan pengetahuan.

Transformasi berbeda dengan perubahan. Transformasi bernuansa jangka panjang, sustainable, bertahap, terencana, dan menyeluruh. Perubahan lebih bernuansa jangka pendek dan tidak utuh. Sebagai metafora, transformasi seperti ulat berubah jadi kepompong, lalu menjadi kupu-kupu muda hingga dewasa dan bisa terbang bebas. Sedangkan perubahan (change) seperti ular yang ganti kulit saja. 

Transformasi ditandai adanya perubahan peran dari melata menjadi terbang. Mari kita simak transformasi ala Smart City di Kota kita tercinta. Sebenarnya transformasi digital membutuhkan dua syarat utama. Yaitu, digitisasi dan digitalisasi. Sudah berapa persen data yang terdigitisasi? Data Staitistik, keuangan, dan spasial sudah berapa yang terintegrasi, Apakah cukup dengan data berbasisi web? Itulah mengapa McKinsey menyebut, “Transformations are hard, and digital ones are harder.” Dan tentu tidak bisa diselesaikan dalam 1 periode pemerintahan Walikota.

Tabrizi dkk. Pernah menulis HBR (Harvard Business Shool) mengatakan “Digital Transformation is not about technology”. Digital transformation success depends not on technology, but systemic and behavioral changes. Raita menambahkan tiga kunci sukses dalam melakukan transformasi digital: 1) purpose, tujuannya dari digital transformasi harus jelas. 2) visible progress, seluruh anggota tim tahu ada di mana posisi organisasinya dalam tranformasi ini. 3) Emotional, karena transformasi akan mengubah dari steady state menjadi steady state yang lain.

Menurut Survey Walikota, hanya 8 % warga kota Makassar yang mengetahui Meteverse (makassar.tribunnews.com/2022). Nah, bagaimana mungkin sebuah program (MakaVerse) bisa sukses jika yang mengetahuinya hanya sedikit warga kota. Pada aspek ini, program tersebut bisa dikatakan ‘program sporadis’ dan cenderung ilutif.

Kembali ke ‘Kesadaran’

Hasil Penelusuran saya pada Program Smart dan ‘Sombere’ di Kota Makassar dengan memperhatikan konsistensi perencanaan pembangunan Kota. Keterkaitan antar dokumen Perencanaan seperti RPJMD Kota Makassar 2021-2016, RKPD Kota Makassar 2022, Rencana Strategis (RENSTRA) Bappeda 2021-2026, RENJA Bappeda Kota Makassar 2022, Masterplan Makassar Sombere & Smart City, LKPJ (Laporan Kinerja Pertanggung Jawaban) Kota Makassar Tahun 2022, Dan dokumen-dokumen pendukung lainnya. Sepertinya Program smart City yang kerap berubah-ubah secara cepat memberikan kesan bahwa Program ini belum di rumuskan secara baik dan memperhatikan aspek yang lebih komprehensif selain seolah-olah adaptif dengan perkembangan teknologi terbaru.

Secara hirarkis Perencanaan Pembangunan Visi, Misi, Tujuan, Strategi, Kebijakan, Program, dan Kegiatan sudah dirumuskan cukup baik dengan target terukur. Namun memberikan porsi perhatian yang sangat dominan pada Program Smart City yang ‘bombastis’ tanpa memperhatikan lingkungan atau ekosistem kesuksesan program Transformasi Digital dapat menyebabkan terjadinya inkonsistensi dalam perencanaan dan penganggaran. Kita sadar bahwa permbangunan mestinya berjalan gradual, sistemik, dan lamban.

Baars mengkaji kesadaran secara psikologis dengan mempopulerkan analisis kontrastif untuk membandingkan kesadaran dengan ketidaksadaran. Menurutnya, Kesadaran itu bersifat lamban sebab terkait dengan keterbatasan kapasitas baik dalam memori, perhatian selektif maupun sistem serial. Sedangkan ketaksadaran bersifat cepat, paralel, dan cenderung sporadis. Bahkan dalam kesadaran kuantum mengatakan bahwa ‘setiap orang terhubung dengan segala hal’. Artinya membangun kota, berarti bersedia membuka telinga, pikiran, hati, dari aspirasi warga, karena kita sadar akan keterbatasan kita [].

Note:

Tabrizi dkk. Pernah menulis HBR (Harvard Business Shool) mengatakan “Digital Transformation is not about technology”. Digital transformation success depends not on technology, but systemic and behavioral changes. Raita menambahkan tiga kunci sukses dalam melakukan transformasi digital: 1) purpose, tujuannya dari digital transformasi harus jelas. 2) visible progress, seluruh anggota tim tahu ada di mana posisi organisasinya dalam tranformasi ini. 3) Emotional, karena transformasi akan mengubah dari steady state menjadi steady state yang lain.

Menurut Giffinger (et al.,2007) Smart Governance yang baik memenuhi kriteria 1). Partisipasi masyarakat dalam pengambilan keputusan, 2).Pelayanan umum dan sosial, 3). Tata kelola yang transparan, 4). Strategi dan perspektif politik. Namun jika memperhatikan secara empirik, beberapa kebijakan di Kota Makassar tidak menunjukkan memnuhinya aspek di atas. Hal ini dapat dilihat dari program yang tidka berjalan sesuai harapan, dan kerap tidak mencerminkan kebutuhan masyarakat sebagai implikasi partisipasi yang rendah.

Algoritma dan Pemrograman Dasar Bisnis Digital UNM

Algoritma dan Pemrograman Dasar Bisnis Digital UNM

Mata kuliah  Algoritma dan Pemrograman Dasar Python di Bisnis Digital FEB UNM merupakan mata kuliah wajib mendasar yang harus dikuasai mahasiswa Bisnis Digital sebagai fondasi dasar Machine Learning.

Belajar pemrograman membiasakan diri dan pikiran bekerja secara sistematis, sabar, dan problem solver. Bagaimana membuat koding sederhana sampai yang kompleks. Sabar memperbaiki kode program yang error, disiplin mengikuti rule koding, telaten mengetik huruf, angka menjadi koding program sampai menjadi aplikasi (inshaaallah, amin)

Berikut adalah Link Materi Kuliah sampai pertengahan Semester. Dengan model pembelajaran diskusi,  studi kasus, Praktikum dan projek.

Editor yang disarankan digunakan dalam Praktikum ini adlah Anaconda Jupiter. Editor lain yang kompatibel dapat juga digunakan seperti VScode, Notepad++, Googlecolab, dll. Intinya dapan belajar dan mengalami langsung indahnya koding :D. Berikut Tampilan Anaconda Jupter

1. AY_Dasar_Var_Type data : Membahas variabel dan data

2.2-3. AY_Dasar_list,tuple,dictionary : Jenis Data di Python

3. AY_Loop, While, If else : Pengulangan dan Percabangan

4. ay_suplemen Modul dan Paket : Manajemen Modul dan Paket di Python 

Jika ada waktu senggang sempatkan membaca profil dan sejalar penemu bahasa pemrograman Python

Sejarah Python.

Guido van Rossum seorang pria berkebangsaan Belanda yang lahir pada tanggal 31 Januari 1956 merupakan  otak dibalik bahasa pemrograman Python, Guido mulai mengembangkan bahasa pemrograman Python tersebut sejak tahun 1989 di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) dan akhirnya bahasa pemrograman Python secara resmi dirilis kepada publik pada tahun 1991.

Salam Sangat, Keep on Moving. 

sAlam: saya Alamyin

TRANSFORMASI DIGITAL UNTUK SIAPA?

TRANSFORMASI DIGITAL UNTUK SIAPA?

• KNOWLEDGE (Talent, Training and Eductaion, Scientific Concentration)
• TECHNOLOGY (Regulatory Framework, Capital, Technological Framework)
• FUTURE READINESS (Adaptive attitudes, Business agility, IT integration)

Rangking indonesia dari tahun 2018(62), 2019(56), 2020(56), 2021(53), 2022(51). Laporan lengkapnya dapat dilihat di sini. Knowledge is power kata Francis Bacon. Kini Knowledge is Potential Power (Napoleon Hill).  “Knowledge is only potential power. It becomes power only when, and if, it is organized into definite plans of action, and directed to a definite end.” 

Klaus Schwab dengan Industri 4.0-nya mengemukakan:

• Argumentasi: Kecepatan, keluasan dan kedalaman, dampak sistemik (terhadap negara, masyarakat, industri, dan perusahaan).
• Dampak sistemik: ketimpangan sebagai tantangan terbesar.
• Megatrend: Fisik (kendaraan tanpa pengemudi, mesin cetak 3D, advanced robotics, dan material baru), digital, biologis.
• Tipping point dari Industri 4.0 diperkirakan terjadi pada tahun 2025.

SALAH KAPRAH TRANSFORMASI DIGITAL 

Transformasi membutuhkan strategi bukan sekadar langkah taktis mengadopsi teknologi terbaru. Transformasi digital bukan hanya mendigitalkan yang sebelumnya tidak digital. Sebagai metafore transformasi dapat diilustrasikan seperti berikut.

Bagaimana Caranya Agar Channel/Group di Telegram Rapi dan Menarik?

Bagaimana Caranya Agar Channel/Group di Telegram Rapi dan Menarik?

Telegram memiliki fasilitas yang dapat membantu untuk meningkatkan efisiensi dan efektifitas diskusi atau mengelola forum atau manajemen file, diskusi, dan lain-lain. Berikut langkah-langkah Membuat Folder Chanel/Group di Telegram agar channel diskusi atau group rapi dan terorganisir.

Mengapa penting membuat Folder di Telegram? Folder di telegram dapat mempermudah manajemen group atau chanel yang memudahkan juga untuk menerima notifikasi atau memantau aktifitas di group atau channel.  Tanpa membuat Folder maka akan menyulitkan Anda memantau aktifitas di group/channel.

1. Buka telegram di Smartphone ada seperti biasa.
2. Klik All > Pilih Channel/ Group yang akan dimasukkan di folder. (misalnya EK)
3. Klik 3 titik di pojok kanan atas
4. Pilih ADD TO FOLDER
5. Silakan pilih FOLDER atau membuat Folder baru
6. Setelah membuat Folder, Anda dapat mengedit Folder dan susunanya.

TIGA TEORI EKONOMI DIGITAL

 TIGA TEORI EKONOMI DIGITAL

Pada materi ini hendak mengulas sekilas seputar 3 teori ekonomi digital berikut ini:

Disruptive innovation is the process in which a smaller company, usually with fewer resources, is able to challenge an established business (often called an “incumbent”) by entering at the bottom of the market and continuing to move up-market ~Christensen~

The 7 Fields of Innovation

Experts agree there are 7 Fields of Innovation—7 areas of your business where Innovation can take shape. Through understanding these distinct areas of potential Innovation, you can best select where your specific business should invest its resources (source: digitalleadershipcom)

LOGIKA SEBAGAI SARANA BERPIKIR ILMIAH

LOGIKA SEBAGAI SARANA BERPIKIR ILMIAH adalah bagian dari topik LOGIKA DAN KESALAHAN BERPIKIR. Ia adalah lanjutan dari materi Pengantar Filsafat Ilmu (Teknologi) pada pertemuan pertama sebelumnya.

Pada Mata Kuliah Filsafat Teknologi tahun ini Topik sesuai Rencana Pembelajaran Semester (RPS) di Prodi Bisnis Digital FEB UNM adalah sebagai berikut:

FILSAFAT SAINS (TEKNOLOGI)

1. Mengapa perlu Filsafat Sians?
2. Logika dan Kesalahan Bepikir
3. Prinsip dan Masalah Filsafat sains
4. Teori Kebenaran dan Sumber Pengetahuan
5. Epistemologi
6. Ontologi
7. Aksiologi dan Etika Sains
8. AI dan Data Sains
9. AI dan Data Sains (pseudosains)
10. Filsafat Teknologi (Tokoh dan Studi Kasus)
11. Don Ihde - Technology and the lifeworld
12. Lewis Mumford - Technics & Civilization
13. Paul Virilio - Logic & Speed
14. Pengayaan

TOPIK 2 : Logika dan Kesalahan Bepikir

Mengapa Logika penting dalam Berpikir? Pengetahuan secara sederhana dibagi menjadi dua, yaitu pengetahuan ilmiah dan non-ilmiah. Di kampus pengetahuan ilmiah mendapat tempat yang prioritas. Dan Sarana Berpikir Ilmiah : Logika, Bahasa, Matematika dan Statistika. Pengetahuan ilmiah harus diuji secara rasional dan empiris. Sedangkan pengetahuan non-ilmiah tidak mensyaratkan pengujian secara empirik.

Pada pertemuan sebelumnya telah dibahas sekilas tentang Manusia dan Kemampuan berpikir sebagai anugerah Tuhan yang sangat luar biasa. Aristoteles, peletak dasar-dasar logika. Aristoteles menyatakan bahwa manusia adalah hewan berakal sehat, yang mengeluarkan pendapatnya, yang berbicara berdasarkan akal pikirannya (the animal that reasons). Manusia adalah hewan yang berpolitik (zoon politicon, political animal), hewan yang berfamili dan bermasyarakat, mempunyai kampung halaman dan negara.

Aristoteles mengidentifikasi sejumlah kelebihan manusia yang tidak dimiliki oleh hewan; menusia berakal, berbicara, berpolitik, berkeluarga, bermasyarakat, dan membangun peradaban.

Logika adalah istilah yang terbentuk dari kata logikos dari bahas Yunani: λογικός. Kata logikos ini berasal dari kata benda logos dalam bahasa Yunani tertulis λόγος. Logos dapat diartikan sebagai perkataan atau sabda. Definisi logikos yang dirunut dari kata logos adalah sesuatu yang diutarakan, suatu pertimbangan akal atau pikiran, kata, percakapan, atau ungkapan lewat bahasa. Sementara itu, kata logikos memuat pengertian mengenai sesuatu yang diutarakan, sesuatu yang diungkapkan dan dinyatakan, mengenai suatu pertimbangan akal budi, mengenai kata, mengenai percakapan dan perbincangan yang diungkapkan lewat bahasa. 

Pada akhirnya definisi logika adalah suatu pertimbangan akal atau pikiran yang diutarakan lewat kata dan dinyatakan dalam bahasa. Kemudian sebagai ilmu, logika juga disebut dengan logike episteme (bahasa Yunani) atau disebut dengan logica scientia (bahasa Latin) yang berarti ilmu logika atau, saat ini lebih lazim cukup disebut dengan logika.

Secara sekilas pembagian Logika dapat disimak pada ilustrasi berikut:

Pembagian Logika menurut The Liang Gie (1980) dapat digolongkan menjadi lima macam, yaitu sebagai berikut.

1. Logika Makna Luas dan Logika Makna Sempit. Dalam arti sempit istilah tersebut dipakai searti dengan logika deduktif atau logika formal, sedangkan dalam arti lebih luas pemakaian mencakup kesimpulan-kesimpulan dari berbagai bukti dan tentang bagaimana sistem penjelasan disusun dalam ilmu alam serta meliputi pula pembagian mengenai logika itu sendiri.
2. Logika Deduktif dan Logika Induktif. Logika deduktif adalah suatu ragam logika yang mempelajari asas-asas penalaran yang bersifat deduktif, yakni suatu penalaran yang menurunkan suatu kesimpulan sebagai kemestian dari pangkal pikirnya sehingga bersifat betul menurut bentuknya saja. Logika induktif merupakan suatu ragam logika yang mempelajari asas-asas penalaran yang betul dari sejumlah hal khusus sampai pada suatu kesimpulan yang bersifat boleh jadi.
3. Logika Formal dan Logika Material. Logika formal mempelajari asas, aturan atau hukum-hukum berpikir yang harus ditaati, agar orang dapat berpikir dengan benar dan mencapai kebenaran. Logika material mempelajari langsung pekerjaan akal, serta menilai hasil-hasil logika formal dan mengujinya dengan kenyataan praktis yang sesungguhnya. Logika material mempelajari sumber-sumber dan asalnya pengetahuan, alat-alat pengetahuan, proses terjadinya pengetahuan, dan akhirnya merumuskan metode ilmu pengetahuan itu. Logika formal dinamakan juga logika minor, sedangkan logika material dinamakan logika mayor. Sekarang yang disebut logika formal adalah ilmu yang mengandung kumpulan kaidah cara berpikir untuk mencapai kebenaran.
4. Logika Murni dan Logika Terapan. Logika murni merupakan suatu pengetahuan mengenai asas dan aturan logika yang berlaku umum pada semua segi dan bagian dari pernyataan-pernyataan dengan tanpa mempersoalkan arti khusus dalam sesuatu cabang ilmu dari istilah yang dipakai dalam pernyataan dimaksud. Logika terapan adalah pengetahuan logika yang diterapkan dalam setiap cabang ilmu, bidang-bidang filsafat, dan juga dalam pembicaraan yang mempergunakan bahasa sehari-hari.
5. Logika Filsafati dan Logika Matematik. Logika filsafati dapat digolongkan sebagai suatu ragam atau bagian logika yang masih berhubungan sangat erat dengan pembahasan dalam bidang filsafat, seperti logika kewajiban dengan etika atau logika arti dengan metafisika. Adapun logika matematik merupakan suatu ragam logika yang menelaah penalaran yang benar dengan menggunakan metode matematik serta bentuk lambang yang khusus dan cermat untuk menghindarkan makna ganda atau kekaburan yang terdapat dalam bahasa biasa. (The Liang Gie, Suhartoyo Haradjosatoto dan Endang Daruni Asdi, 1980, hlm. 35-46)

Dalam Buku Dimitri Mahayana. Filsafat Sains, dari Newton, einstein hingga Data sains dikemukan 3 jenis penalaran yaitu Penalaran 

1. Deduktif, 
2. Induktif, dan
3. Abduktif.

Penalaran deduktif atau deductive reasoning adalah sebuah proses menarik kesimpulan dari sebuah premis umum untuk membuat sebuah kesimpulan khusus yang logis. Hal ini sering juga disebut sebagai “top-down reasoning” dan tentunya sangat diperlukan di tempat kerja agar membantumu dalam membuat keputusan yang tepat.  

Penalaran deduktif adalah proses pembuktian suatu kesimpulan dari satu atau beberapa pernyataan. Kesimpulan yang terbukti benar berdasarkan penalaran deduktif disebut teorema. Penalaran deduktif adalah penalaran dari suatu fakta yang umum ke fakta yang spesifik. Dengan kata lain, Hanya dipergunakan di Universitas Indonesia penalaran deduktif mencapai suatu kesimpulan spesifik berdasarkan suatu hal yang umum. Penalaran deduktif biasa digunakan untuk membuktikan suatu pernyataan, baik berupa teorema matematika, argumen legal, atau teori saintifik. Penalaran deduktif membawa pada suatu pernyataan yang benar, diberikan premis‐premis bernilai benar.

Contoh dari deductive reasoning di tempat kerja adalah sebagai berikut:Salah satu pendapatan terbesar perusahaan berasal dari konsumen yang tinggal di kota A. Berdasarkan hal tersebut, maka alokasi budget marketing di kota A bisa dinaikkan untuk meningkatkan revenue. Beberapa konsumen tidak puas dengan pelayanan perusahaan karena tidak mendapatkan arahan yang jelas. Agar konsumen tidak kecewa, maka pemberian arahan ke konsumen harus lebih mudah dimengerti.Banyak orang yang belum mengenal brand kamu. Maka untuk meningkatkan awareness, presence di media sosial harus lebih gencar lagi dengan mengadakan event atau membuat banyak post.

Penalaran induktif atau inductive reasoning adalah pendekatan untuk berpikir logis dengan membuat pernyataan umum dari hal-hal spesifik yang terjadi sebelumnya. Argumen yang mendasarkan kesimpulannya kemungkinan mengikuti premis-premis (probably follows from the premisses). Penalaran induktif adalah tipe penalaran yang berawal dari sekumpulan contoh fakta spesifik menuju kesimpulan umum. Penalaran ini menggunakan premis dari objek yang diuji untuk menghasilkan kesimpulan tentang objek yang belum diuji. Tipe Penalaran Induktif diantaranya Generalisasi induktif. Contoh selama 6 tahun, perusahaan tempatmu bekerja selalu mencapai tingkat penjualan tertinggi di bulan Juli. Berdasarkan informasi tersebut, kamu pun bisa menyarankan untuk meningkatkan produksi sebelum memasuki bulan Juli nanti. Induksi statistik. Contoh : 85% penjualan bulan lalu berasal dari e-commerce. HIJ adalah situs e-commerce dengan angka penjualan terbesar di antara lainnya. Berarti penjualan besar paling sering terjadi di HIJ. Jadi Penalaran induktif adalah suatu proses mencapai kesimpulan umum berdasarkan dari observasi contoh‐contoh khusus.

Sumber: Penalaran Logika, Kiki Sugeng

Penalaran abduktif (dikenal dengan sebutan penalaran abduksi atau dalam bahasa Latin "abduction") adalah proses mempelajari suatu peristiwa atau fenomena untuk menghasilkan hipotesis penjelasan yang mungkin.Abad ke-18 seorang pemikir pragmatis Charles Sander Pierce (1893) asal Amerika menemukan sebuah pemikiran penalaran baru yang diberi nama abduksi. Pemikiran yang konon sesungguhnya bagian dari pemikiran Aristoteles yang dikenal dengan sebutan "apagoge". Berbeda dengan penalaran deduktif, penalaran abduktf menghasilkan kesimpulan yang masuk akal tetapi tidak memverifikasinya secara positif. Kesimpulan abduktif dengan demikian memenuhi syarat sebagai memiliki sisa ketidakpastian atau keraguan, yang dinyatakan dalam istilah mundur seperti "terbaik tersedia" atau "paling mungkin" Seseorang dapat memahami penalaran abduktif sebagai kesimpulan untuk penjelasan terbaik meskipun tidak semua penggunaan istilah tersebut sama persis. (wikipedia)

Sistematisasi logika dapat diklasifikasikan menjadi beberapa bagian, tergantung sudut pandang meninjaunya. Pertama, dari segi obyeknya. Pada bagian ini logika dapat dibedakan menjadi dua, (1) logika formal (2) logika material.

Logika formal mempelajari asas, aturan, atau hukum-hukum berpikir yang harus ditaati, sehingga orang dapat berpikir dengan benar dan dapat mencapai kebenaran. Sedangkan, Logika material mempelajari kerja akal dan menilai hasil kerja logika formal dan mengujinya dengan kenyataan praktis.

Pada sesi kali ini kita akan membahas Logika Formal.

Istilah-istilah dalam Logika Formal

1. Pernyataan
2. Negasi dari Suatu Pernyataan
3. Pernyataan Majemuk
4. Negasi dari Pernyataan Majemuk
5. Kontrapositif, Konvers, dan Invers dari Suatu Pernyataan Bersyarat
6. Pernyataan Terkuantifikasi
7. Argumen Deduktif ( Modus Ponens, Modus Tollens, Silogisme)