Copilot adalah sejenis AI generatif yang pada asalnya dipanggil sebagai Bing Chat. Microsoft telah menggantikan nama Bing Chat kepada Copilot. Jadi, Copilot adalah versi terkini dari Bing Chat yang lebih diperbaiki dan diberi nama baru. Walaupun begitu, kedua-duanya masih menggunakan model GPT-4 dan DALL-E 3 yang sama. Terdapat beberapa perubahan kecil yang dilakukan, termasuk laman web yang berdiri sendiri untuk Copilot, tampilan yang sedikit berubah, dan peningkatan keselamatan untuk pengguna perniagaan1.
 |
| Kemampuan Copilot Menganalisis Statistik |
Salah satu kelebihan yang ada pada Copilot ialah kemampuan menganalisis statistik.
Dalam post ini saya akan tunjukkan experimen saya menggunakan copilot dalam menganalisis statistik.
Fungsi Copilot Dalam menganalisis Statistik
Kemampuan menganalisis statistik adalah keterampilan penting bagi seorang data analyst. Dengan mengumpulkan, mengorganisasi, dan menafsirkan data, seorang data analyst dapat mengidentifikasi pola, tren, dan menarik kesimpulan dari data². Berikut adalah beberapa aspek statistik yang relevan:
1. Metode Statistik:
Memahami metode statistik seperti analisis regresi, analisis diskriminan, dan analisis keputusan membantu dalam menggali nilai dari data. Prinsip statistik membantu kita melihat data secara lebih ilmiah dan mendapatkan "kebenaran" dari data secara bertahap.
2. Machine Learning:
Meskipun machine learning menekankan kemampuan prediktif dan pengimplementasian algoritma, statistik menekankan interpretasi data. Anda perlu memahami prinsip di balik data dan metode statistik yang berkaitan dengan data mining.
3. Kemampuan Data Mining:
Kemampuan ini melibatkan penggunaan algoritma untuk menggali informasi dari data. Penguasaan algoritma membantu dalam menganalisis data secara efektif.
4. Optimalisasi dan Heuristik:
Memahami konsep optimalisasi dan heuristik membantu dalam mengambil keputusan berdasarkan data dan menghasilkan inovasi¹.
Contoh Penerapan Statistik
Berikut adalah beberapa contoh penerapan statistik dalam kehidupan sehari-hari:
1. Interpretasi Riset:
Statistik membantu peneliti menguji hipotesis, memverifikasi temuan, dan menarik kesimpulan yang dapat diandalkan dari data eksperimen dan studi. Dengan analisis statistik, kesalahan dapat direduksi sehingga peneliti dapat mengambil kesimpulan yang akurat¹.
2. Percobaan Klinis Obat Baru:
Statistik digunakan dalam merancang uji klinis untuk menguji efektivitas dan keamanan obat baru. Ahli biostatistik menganalisis hasil uji klinis dan menentukan efektivitas obat¹.
3. Analisis Hasil Survei:
Survei memerlukan desain dan implementasi yang cermat. Dengan bantuan statistik, data survei dapat diolah dan dianalisis hingga menjadi informasi yang berarti, seperti efektivitas transportasi umum atau korelasi pemilihan menu makanan dengan kesehatan masyarakat¹.
4. Studi Epidemiologi:
Statistik membantu mengidentifikasi hubungan sebab-akibat penyakit, terutama saat terjadi wabah dan epidemi. Analisis statistik memeriksa kemungkinan penyebab penyakit yang paling mungkin¹.
Contoh Analisis Statistik Oleh Copilot
Perbualan dengan copilot
Keputusan [Result] Analisis
 |
| Statistik yang saya upload kepada copilot |
Mari kita analisis ketiga grafik tersebut:
Grafik Kiri: Berjudul “Namun, orang Asia Tenggara dan Malaysia cenderung percaya bahwa AI memiliki lebih banyak manfaat daripada kerugian.” Grafik ini menunjukkan persentase orang yang setuju dengan pernyataan berikut:
- ‘Produk dan layanan yang menggunakan kecerdasan buatan lebih bermanfaat daripada berbahaya.’ Di Malaysia, 69% setuju, di Asia Tenggara (SEA) 75%, dan rata-rata global 62%.
- ‘Produk dan layanan yang menggunakan kecerdasan buatan akan mengubah kehidupan sehari-hari saya secara mendalam.’ Di Malaysia, 65% setuju, di SEA 73%, dan rata-rata global 60%.
- ‘Saya percaya pada perusahaan yang menggunakan kecerdasan buatan sebanyak perusahaan lain.’ Di Malaysia, 70% setuju, di SEA 76%, dan rata-rata global 67%.
Grafik Tengah: Berjudul “Terutama karena diharapkan akan mengubah secara mendalam kehidupan sehari-hari mereka. Dibandingkan dengan pasar yang sudah berkembang, wilayah ini lebih percaya pada AI.” Grafik ini menggambarkan persentase yang serupa untuk ketiga kategori di atas.
Grafik Kanan: Berjudul “Namun, orang Asia Tenggara dan Malaysia cenderung percaya bahwa AI memiliki lebih banyak manfaat daripada kerugian.” Grafik ini juga menunjukkan persentase orang yang setuju dengan pernyataan yang sama seperti pada grafik kiri.
Data ini memberikan wawasan tentang bagaimana persepsi orang berbeza-beza tergantung pada wilayah geografis dan pengalaman mereka dengan teknologi AI. Semoga ini membantu! 😊
Data ini berasal dari Ipsos dan memberikan wawasan tentang persepsi regional yang berbeda mengenai manfaat AI, dampaknya pada kehidupan sehari-hari, dan kepercayaan pada perusahaan yang menggunakan teknologi AI.
Semoga informasi ini bermanfaat! 😊
Kesimpulan
Source: Conversation with Copilot, 7/24/2024
(1) Contoh Penerapan Statistik dalam Kehidupan Sehari-Hari. https://blog.algorit.ma/contoh-penerapan-statistik/.
(2) Pengertian dan Contoh Penerapan Statistika Dalam Kehidupan Sehari-hari .... https://edipurwanto.com/pengertian-dan-contoh-penerapan-statistika-dalam-kehidupan-sehari-hari.html.
(3) Pentingnya Peran dan Aplikasi Statistik dalam Kehidupan Sehari-hari - DQLab. https://dqlab.id/pentingnya-peran-dan-aplikasi-statistik-dalam-kehidupan-sehari-hari.
(4) 6 Penerapan Pentingnya Statistika di Kehidupan Sehari-hari. https://blog.algorit.ma/pentingnya-statistika-dalam-kehidupan-sehari-hari/.
Source: Conversation with Copilot, 7/24/2024
(1) Hal yang Perlu Diketahui pada tahun 2024 - AhaSlides. https://ahaslides.com/id/blog/what-are-analytical-skills/.
(2) 10 Kemampuan Data Analyst Yang Perlu Dikuasai | FineReport. https://finereport.com/id/analisis-data/kemapuan-data-analyst/.
(3) Analisis Data: Pengertian Hingga Contoh Lengkap - Blog Yuva. https://yuvalianda.com/analisis-data/.
(4) 5 Jenis Uji Statistik & Memilih Uji Yang Paling Tepat. https://bisanugas.com/jenis-uji-statistik/.
Comments
Post a Comment