MACHINE LEARNING

  Machine Learning atau biasa disingkat dengan ML ialah kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang mempelajari bagaimana cara mengembangkan suatu sistem, membuat data, dan membuat algoritma-algoritma yang bisa melakukan tugas – tugas nya dengan sendiri tanpa ada arahan dari pengguna nya dan memungkinkan programmer bisa belajar. Tidak hanya individu yang belajar meningkatkan kecerdasan nya tetapi mesin juga membutuhkan hal tersebut untuk meningkatkan kecerdasan nya dan memiliki kemampuan yang cerdas dan  tidak di miliki oleh mesin lain nya.

1.                  KONSEP UTAMA MACHINE LEARNING

            Konsep ini mampu meningkatkan kecerdasan yang meliputi kemampuan dari suatu individu untuk belajar tanpa terkecuali pada sebuah mesin. Produktivitas manusia akan meningkat jika suatu mesin mampu untuk belajar. Dan mesin tersebut akan berbeda dengan mesin lain nya, karena ia mempunyai kemampuan yang tidak di miliki oleh mesin lainnya.

·         Manfaat pembelajaran mesin dalam memprediksi

Jika Anda hanya mengenal wajah teman Anda dalam gambar, berarti Anda tidak memakai modelpembelajaran mesin. Inti pembelajaran mesin adalah meramalkan hal-hal berdasarkan pola dan faktor lain yang telah dilatih. Apa yang menjadikan sesuatu itu jadi lebih mudah untuk di kuasai. Pengenalan dilakukan dengan cara yang simple tanpa menghabiskan banyak waktu.

·         Pembelajaran mesin membutuhkan pelatihan

Anda harus memberi tahu model pembelajaran mesin apa yang akan diprediksikannya. Pikirkan bagaimana anak manusia belajar. Ini adalah penyederhanaan yang berlebihan sedikit karena saya meninggalkan bagian dimana Anda juga harus mengatakannya bahwa itu bukan pisang dan tunjukkan berbagai jenis pisang, warna yang berbeda, gambar dari perspektif dan sudut yang berbeda, dll.

·         Ketepatan 80% dianggap sukses

Teknologi ini tidak mengetahui dimana platform pembelajaran mesi akan mencapai akurasi 100% dengan mengidentifikasi pisang dalam gambar. Tapi tidak apa-apa, ternyata manusia juga tidak 100% akurat. Aturan yang dikatakan dalam indutri ini adalah bahwa model dengan akurasi 80% adalah sebuah kesuksesan. Jika Anda memikirkan betapa bergunanya untuk mengidentifikasi 800.000 gambar dengan benar di koleksi Anda, sementara MUNGKIN TIDAK mendapatkan 200.000 yang benar, Anda masih menyimpan 80% dari waktu Anda. Itu merupakan perspektif nilai yang sangat besar. Jika saya bisa melambaikan tongkat sihir dan meningkatkan produktivitas Anda sebanyak itu, Anda akan memberi saya banyak uang. Nah, ternyata saya bisa melakukannya dengan mesin pembelajaran.

·         Pembelajaran mesin berbeda dengan AI

Kebanyakan orang mengatakan hal ini sama dan sangat sederhana. Namun, kenyataan yang di dapat dari para ahli, ini memiliki perbedaan. Perbedaannya sebagai berikut:

AI – Artificial Intelligence : Yang berarti komputer lebih baik dari manusia untuk melakukan tugas tertentu. Seperti robot yang bisa membuat keputusan berdasarkan banyaknya masukan, tidak seperti Terminator atau C3PO. Sebenarnya istilah yang sangat luas itu tidak terlalu berguna.
ML – Mesin belajar adalah metode untuk mencapai AI. Ini berarti membuat prediksi tentang sesuatu berdasarkan pelatihan dari kumpulan data parsing. Ada banyak cara yang berbeda di platform ML yang dapat menerapkan perangkat pelatihan untuk memprediksi sesuatu.

Memberikan struktur yang jelas terhadap AI

Sebagian besar model Machine learning bergantung pada manusia untuk melakukan apa yang akan dikerjakan mesin pembelajaran. Inilah yang membuat anda selalu bergantung dengan teknologi tersebut, karena sesuatu yang ingin anda kerjakan. Dan bahkan saat Anda memberikan instruksi yang jelas, biasanya itu masih saja salah. Anda harus begitu eksplisit dengan sistem ini sehingga kesempatan itu tiba-tiba menjadi lebih mudah.

Bahkan halaman web sederhana yang menunjukkan sebuah kotak dengan sebuah kata di dalamnya mengharuskan Anda untuk memberi tahu persis di mana kotak itu muncul, seperti apa bentuknya, warna apa itu, bagaimana cara bekerja pada peramban yang berbeda, bagaimana ditampilkan dengan benar pada perangkat yang berbeda. dll.

Ada banyak cara menghalangi jaringan syaraf yang sangat dalam untuk mengambil alih dunia dan mengubah kita agar terlihat lebih kuat, terutama karena semua yang akan kita lakukan tidak segampang dan semudah yang kita pikirkand.

2.                  MANFAAT MACHINE LEARNING

Perkembangan teknologi semakin hari semakin cepat. Machine learning merupakan salah satu bidang ilmu pengetahuan yang berperan besar di dalamnya. Secara tidak sadar, hampir semua orang menggunakan produk yang dihasilkan oleh penerapan machine learning. Berikut 10 manfaat dan contoh penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari.

1.        Hasil Pencarian Search Engine

       Google dan mesin pencari lainnya seperti Bing dan Yandex sudah dari dulu menerapkan machine learning untuk melakukan perangkingan laman suatu website. Setiap mesin pencari mempunyai resep tersendiri pada algoritma pencarian yang digunakan. Dalam praktiknya ketika kita mengetik kata kunci, Google akan menampilkan hasil pencarian yang paling mendekati kata kunci tersebut. Apabila kita memilih suatu halaman dan menghabiskan banyak waktu pada halaman tersebut, Google akan mendeteksi bahwa halaman tersebut sesuai dengan kata kunci yang kita masukkan. Begitu pula, saat kita melihat halaman pencarian berikutnya misalnya halaman 2, 3, dan seterusnya. Google akan mendeteksi adanya ketidaksesuaian kata kunci dengan hasil pencarian yang dihasilkan. Begitulah data tersebut terkumpul dan dianalisis menggunakan machine learning oleh Google Search Engine, untuk menghasilkan hasil pencarian yang dinamis dan berkualitas.

2.        Rekomendasi Produk Marketplace

       Perkembangan teknologi menyebabkan penggunaan marketplace semakin diminati baik dari sisi penjual dan pembeli. Hampir semua orang menggunakan marketplace, misalnya Tokopedia, Bukalapak, dan Shopee. Tiap detik bisa dipastikan terjadi transaksi antar pedagang dan pembeli. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun perlu menampilkan rekomendasi produk yang sesuai dengan minat pembelian pembeli. Untuk melakukan ini secara otomatis dan real time, tentunya machine learning sangat menentukan keakuratan rekomendasi produk tiap pembeli di akunnya.

3.        Pengalaman Pengguna Sosial Media

       Tidak bisa dipungkiri, walaupun tidak dapat mengalahkan mesin pencari sebagai situs terpopuler. Sosial media merupakan situs yang paling lama diakses oleh penggunanya berdasarkan data Alexa. Sosial media seperti Facebook dan Twitter menggunakan machine learning sehingga penggunanya betah untuk terus melihat layar gadget. Berikut beberapa peningkatan pengalaman pengguna yang merupakan aplikasi dari machine learning.

·         Orang yang Mungkin Anda kenal

Facebook mengumpulkan informasi pengguna, baik dari informasi umum seperti tempat tinggal, alamat sekolah, alamat kerja, dan kesukaan hingga log aktivitas seperti data percakapan, posting, dan profil yang sering dilihat (stalking). Sehingga bisa dilakukan prediksi teman yang mungkin sama di dunia nyata.

·         Pengenalan Wajah

Facebook dapat mengetahui bahwa suatu gambar yang diunggah memuat wajah orang-orang. Sehingga pengguna dapat memberikan tag wajah pada area wajah di gambar. Seiring berjalannya waktu dengan banyaknya foto yang diunggah, facebook akan mengenali wajah-wajah penggunanya. Ini memungkinkan facebook melakukan tag secara otomatis wajah orang-orang pada gambar baru yang diunggah.

·         Pos pada Beranda

Facebook akan mengumpulkan aktivitas tiap penggunanya, orang yang sering diajak berkomunikasi, posting yang sering disukai, hingga grup yang sering dilihat. Hal ini digunakan untuk menampilkan prioritas postingan yang ditampilkan pada beranda akun penggunanya. Sehingga peluang terjadinya interaksi terhadap pos yang tampil semakin tinggi.

4.        Konten yang Ditampilkan Periklanan Digital

       Google Adword adalah media periklanan digital terpopuler di dunia. Adword menampilkan iklan-iklan pada situs web yang menjadi publisher di Google Adsense. Iklan yang ditampilkan adalah iklan yang bersifat dinamis atau berubah-ubah. Google Adword mengumpulkan data situs berdasarkan topik, kemudian menampilkan iklan-iklan yang relevan dengan topik tersebut. Disamping itu Google Adword juga menggunakan cookies, sebagai referensi aktivitas pengunjung suatu website terkait situs-situs yang dikunjungi sebelumnya. Adword melakukan akumulasi terhadap 2 faktor tersebut, sehingga dapat ditampilkan iklan yang sesuai dengan pengunjung website.

5.         Asisten Pribadi Virtual

        Gadget telah dilengkapi dengan asisten pribadi virtual, baik laptop maupun smartphone, misalnya: Cortana di Microsoft Windows, Siri di Iphone, dan Google Now di Android. Asisten virtual ini dapat membantu penggunanya untuk melakukan pencarian di internet, menanyakan jalan, cuaca, melakukan panggilan telepon, hingga membuka aplikasi. Di Windows, cortana bahkan mempelajari penggunanya untuk memberikan rekomendasi perintah yang akan dilakukan.

6.        Penyaring Pesan Spam

       Machine learning memegang andil yang sangat besar untuk melakukan penyaringan (filter) spam baik di email, website, hingga media komunikasi berbasis software. Algoritma pohon keputusan (decision tree) merupakan cikal bakal dari algoritma spam filtering, untuk menentukan suatu pesan termasuk spam atau bukan.

7.        Online Fraud Detection

       Online fraud detection adalah metode yang digunakan untuk mendeteksi suatu transaksi digital sah atau tidak. Online fraud detection digunakan oleh semua bank baik bank umum maupun bank virtual seperti paypal. Online fraud detection menggunakan machine learning untuk melakukan perlindungan (cybersecurity) terhadap pencucian uang, pendeteksian transaksi palsu, hingga deteksi pembobolan akun bank digital.

8.        Videos Surveillance

       Videos surveillance atau pengawasan video merupakan teknologi baru yang merupakan penerapan dari machine learning yang disematkan pada CCTV untuk mendeteksi suatu tindak kejahatan atau kecelakaan. Di negara-negara maju, CCTV sudah digunakan untuk melakukan pencarian penjahat yang masih buron.

9.        Diagnosa Medis

       Di negara Inggris, diagnosa medis menggunakan bantuan chatbot sudah marak dilakukan. Chatbot ini bernama Babylon Health. Ini dilengkapi dengan speech recognition untuk mempermudah berbicara dengan penggunanya. Dalam perkembangan selanjutnya, analisis diagnosa medis dengan kontak fisik mulai dikembangkan dengan deep learning.

10.    Mobil Kendali Otomatis

       Mobil kendali otomatis merupakan penerapan serta pengembangan dari machine learning yaitu machine vision. Mobil kendali otomatis merupakan penerapan machine learning yang kompleks dan dengan resiko langsung yang tinggi. Banyak hal yang harus dipelajari oleh mobil, mulai dari rambu-rambu lalulintas, arah dan tujuan, kondisi jalan, traffic light, kondisi manusia sekitarnya, dan sensor lainnya yang terintegrasi.

3.       DAMPAK POSITIF DAN NEGATIF

          Dampak positif dari machine learning adalah mendapat kesempatan bagi para wirausahawan dan praktisi teknologi untuk terus berkreasi dalam mengembangkan machine learning. Tentunya untuk membantu aktivitas manusia sebagi sesuatu yang menguntungkan. Itulah salah satu dampak positif dari machine learning. Contohnya adalah untuk pengecekan ejaan untuk tiap bahasa yang ada dalam microsoft Word. Pengecekan manual akan menghabiskan waktu untuk beberapa hari, juga memerlukan banyak tenaga untuk mendapatkan penulis yang sempurna. Namun, dengan bantuan fitur pengecekan tersebut, maka secara real-time kesalahan yang terjadi saat pengetikan kita bisa langsung melihatnya.

Dampak negatifnya kita harus waspada. Yang takut di khawatirkan yaitu adanya pengurangan tenaga kerja. Kenapa? Karena pekerjaan yang seharusnya di kerjakan oleh banyak orang, sekarang telah digantikan oleh alat teknologi yang disebut sebagai machine learning. Hal tersebut merupakan suatu permasalahan yang akan kita hadapi. Ditambah dengan ketergantungan terhadap teknologi yang semakin banyak dan berkembang di kehidupan kita. Kadang manusia lebih nyaman dengan perkembangan teknologi sekarang ini seperti gadget.

4.       APLIKASI ML YANG TERSEDIA

       Data bisa saja sama, namun untuk pendekatan terhadap algoritmanya berbeda-beda dalam hal mendapatkan hasil yang optimal. Berikut merupakan contoh aplikasi pembelajaran mesin:

a.         Penelusuran web: Laman peringkat berdasarkan apa yang anda klik

b.        Biologi komputasional: Obat desain rasional di komputer berdasarkan eksperimen masa lalu.

c.         Keuangan: tetapkan siapa yang akan mengirim kartu kredit yang ditawarkan. Evaluasi risiko pada penawaran kredit dan bagaimana cara memutuskan dimana menginvestasikan uangnya.

d.        E-commerce: Memprediksi customer churn. Apakah transaksi itu salah atau tidak.

e.         Eksplorasi ruang angkasa: Menyelidiki ruang angkasa dan astronomi radio.

f.         Robotika: Bagaimana menangani ketidakpastian di lingkungan baru. Seperti otonom dan Mobil self-driving.

g.        Pengambilan informasi: Ajukan pertanyaan melalui database di seluruh web.

h.        Jaringan sosial: Data tentang hubungan dan preferensi. Mesin belajar mengekstrak nilai dari data.

i.          Debugging: Ini didunakan dalam masalah ilmu komputer seperti debugging.

Contoh lainnya antara lain:

a. Google

b. Instagram

c. Youtube

d. Shopee

5.         IMAJINASI PRIBADI UNTUK MENGEMBANGAN ML DI MASA DEPAN

            Melakukan pencarian menggunakan sensor yang terhubung dengan mechine learning hanya dengan membaca pikiran seseorang. Seseorang akan dipasangkan chip lalu dapat mengoperasikan sebuah aplikasi sehingga dapat berjalan.

Prosedur Pendirian Bisnis

Prosedur Pendirian Bisnis

1. Tahapan pengurusan izin pendirian

Bagi perusahaan skala besar hal ini menjadi prinsip yang tidak boleh dihilangkan demi kemajuan dan pengakuan atas perusahaan yang bersangkutan. Hasil akhir pada tahapan ini adalah sebuah izin prinsip yang dikenal dengan Letter of Intent yang dapat berupa izin sementara, izin tetap hinga izin perluasan. Untk beerapa jenis perusahaan misalnya, sole distributor dari sebuah merek dagang, Letter of Intent akan memberi turunan berupa Letter of Appointment sebagai bentuk surat perjanjian keagenan yang merupakan izin perluasan jika perusahaan ini memberi kesempatan pada perusahaan lain untuk mendistribusikan barang yang diproduksi.
Berikut ini adalah dokumen yang diperlukan, sebagai berikut :
• Tanda Daftar Perusahaan (TDP);
• Nomor Pokok Wajib Pajak (NPWP);
• Bukti diri.
Selain itu terdapat beberapa Izin perusahaan lainnya yang harus dipenuhi :
• Surat Izin Usaha Perdagangan (SIUP), diperoleh melalui Dep. Perdagangan.
• Surat Izin Usaha Industri (SIUI), diperoleh melalui Dep. Perindustrian.

Izin Domisili.
• Izin Gangguan.
• Izin Mendirikan Bangunan (IMB).
• Izin dari Departemen Teknis.

2. Tahapan pengesahan menjadi badan hukum

Tidak semua badan usaha mesti ber badan hukum. Akan tetapi setiap usaha yang memang dimaksudkan untuk ekspansi atau berkembang menjadi berskala besar maka hal yang harus dilakukan untuk mendapatkan izin atas kegiatan yang dilakukannya tidak boleh mengabaikan hukum yang berlaku. Izin yang mengikat suatu bentuk usaha tertentu di Indonesia memang terdapat lebih dari satu macam. Adapun pengakuan badan hukum bisa didasarkan pada Kitab Undang-Undang Hukum Dagang (KUHD), hingga Undang-Undang Penanaman Modal Asing ( UU PMA ).

3. Tahapan penggolongan menurut bidang yang dijalani

Badan usaha dikelompokkan kedalam berbagai jenis berdasarkan jenis bidang kegiatan yang dijalani. Berkaitan dengan bidang tersebut, maka setiap pengurusan izin disesuaikan dengan departemen yang membawahinya seperti kehutanan, pertambangan, perdagangan, pertanian dsb.

4. Tahapan mendapatkan pengakuan, pengesahan dan izin dari departemen lain yang terkait

Departemen tertentu yang berhubungan langsung dengan jenis kegiatan badan usaha akan mengeluarkan izin. Namun diluar itu, badan usaha juga harus mendapatkan izin dari departemen lain yang pada nantinya akan bersinggungan dengan operasional badan usaha misalnya Departemen Perdagangan mengeluarkan izin pendirian industri pembuatan obat berupa SIUP. Maka sebgai kelanjutannya, kegiatan ini harus mendapatkan sertifikasi juga dari BP POM, Izin Gangguan atau HO dari Dinas Perizinan.

Kontrak Kerja

Kontrak kerja adalah suatu perjanjian antara pekerja dan pengusaha secara lisan dan/atau tulisan, baik untuk waktu tertentu maupun untuk waktu tidak tertentu yang memuat syarat-syarat kerja, hak dan kewajiban. Setiap perusahaan wajib memberikan kontrak kerja di hari pertama anda bekerja. Dalam Kontrak kerja biasanya terpapar dengan jelas pekerja memiliki hak mendapat kebijakan perusahaan yang sesuai dengan Undang- undang ketenagakerjaan yang berlaku di Indonesia. Di dalamnya juga memuat mengenai prosedur kerja dan kode disiplin yang ditetapkan perusahaan.

            Dari bunyi pasal 1601a KUH Perdata dapat dikatakan bahwa yang dinamakan KONTRAK KERJA harus memenuhi persyaratan-persyaratan sebagai berikut :

1.      Adanya pekerja dan pemberi kerja 

2.      Antara pekerja dan pemberi kerja memiliki kedudukan yang tidak sama. Ada pihak yang kedudukannya diatas (pemberi kerja) dan ada pihak yang kedudukannya dibawah (pekerja). Karena pemberi kerja mempunyai kewenangan untuk memerintah pekerja, maka kontrak kerja diperlukan untuk menjabarkan syarat , hak dan kewajiban pekerja dan si pemberi kerja.

3.      Pelaksanaan Kerja 

4.      Pekerja melakukan pekerjaan sesuai dengan apa yang ditetapkan di perjanjian kerja. 

5.      Waktu Tertentu 

6.      Pelaksanaan kerja dilakukan dalam kurun waktu tertentu yang telah ditetapkan oleh pemberi kerja.

7.      Adanya Upah yang diterima

8.      Upah adalah suatu penerimaan sebagai imbalan dari pengusaha kepada buruh untuk sesuatu pekerjaan atau jasa yang telah atau akan dilakukan, dinyatakan atau dinilai dalam bentuk uang yang ditetapkan menurut suatu persetujuan atau peraturan perundang-undangan, dan dibayarkan atas dasar suatu perjanjian kerja antara pengusaha dengan buruh, termasuk tunjangan baik untuk buruh sendiri maupun keluarganya (Pasal 1 huruf a Peraturan Pemerintah No. 8 Tahun 1981 tentang Perlindungan Upah).

Syarat sahnya kontrak kerja Pasal 1338 ayat (1) menyatakan bahwa perjanjian yang mengikat hanyalah perjanjian yang sah. Supaya sah pembuatan perjanjian harus mempedomani Pasal 1320 KHU Perdata. Pasal 1320 KHU Perdata menentukan syarat sahnya kontrak kerja yaitu adanya :

1.      Kesepakatan 

Yang dimaksud dengan kesepakatan di sini adalah adanya rasa ikhlas atau sukarela di antara pihak-pihak yang membuat perjanjian tersebut. Kesepakatan tidak ada apabila kontrak dibuat atas dasar paksaan, penipuan, atau kekhilafan.

2.      Kewenangan 

Pihak-pihak yang membuat kontrak kerja haruslah orang-orang yang oleh hukum dinyatakan sebagai subyek hukum. Pada dasarnya semua orang menurut hukum mempunyai kewenangan untuk membuat kontrak. Yang tidak adalah anak-anak, orang dewasa yang ditempatkan di bawah pengawasan (curatele), dan orang sakit jiwa. Anak-anak adalah mereka yang belum dewasa yang menurut Undang-Undang Nomor 1 Tahun 1974 tentang Perkawinan belum berumur 18 (delapan belas) tahun. Meskipun belum berumur 18 (delapan belas) tahun, apabila seseorang telah atau pernah kawin dianggap sudah dewasa, berarti cakap untuk membuat perjanjian.

Objek yang diatur harus jelas 

Hal ini penting untuk memberikan jaminan atau kepastian kepada pihak-pihak dan mencegah timbulnya kontrak fiktif.

Kontrak kerja harus sesuai dengan Undang - Undang.

Maksudnya isi kontrak tidak boleh bertentangan dengan perundang-undangan. Dan tidak boleh bersifat memaksa, ketertiban umum, dan atau kesusilaan.

Prosedur Pengadaan

Prosedur pengadaan terdiri dari prosedur pengadaan tenaga kerja dan prosedur pengadaan barang dan jasa.

A. Prosedur Pengadaan Tenaga Kerja

1. Perencanaan Tenaga Kerja.

Perencanaan tenaga kerja adalah penentuan kuantitas dan kualitas tenaga kerja yang dibutuhkan dan cara memenuhinya. Penentuan kuantitas dapat dilakukan dengan dua cara yaitu time motion study dan peramalan tenaga kerja. Sedangkan penentuan kualitas dapat dilakukan dengan Job Analysis. Job Analysis terbagi menjadi dua, yaitu Job Description dan Job Specification / Job Requirement. Tujuan Job Analysis bagi perusahaan yang sudah lama berdiri yaitu untuk reorganisasi, penggantian pegawai, dan penerimaan pegawai baru.

2. Penarikan Tenaga Kerja

Penarikan tenaga kerja diperoleh dari dua sumber, yaitu sumber internal dan sumber eksternal. Sumber internal yaitu menarik tenaga kerja baru dari rekomendasi karyawan lama dan nepotisme, berdasarkan sistem kekeluargaan, misalnya mempekerjakan anak, adik, dan sebagainya. Keuntungan menarik tenaga kerja dari sumber internal yaitu lowongan cepat terisi, tenaga kerja cepat menyesuaikan diri, dan semangat kerja meningkat. Namun kekurangannya adalah menghambat masuknya gagasan baru, terjadi konflik bila salah penempatan jabatan, karakter lama terbawa terus, dan promosi yang salah mempengaruhi efisiensi dan efektifitas. Tujuan menarik tenaga kerja dari sumber internal adalah untuk meningkatkan semangat, menjaga kesetiaan, memberi motivasi, dan memberi penghargaan atas prestasi. Sumber eksternal yaitu menarik tenaga kerja baru dari lembaga tenaga kerja, lembaga pendidikan, ataupun dari advertising, yaitu media cetak dan internet. Keuntungan menarik tenaga kerja dari sumber eksternal adalah dapat meminimaslisasi kesalahan penempatan jabatan, lebih berkualitas dan memperoleh ide baru/segar. Namun kekurangannya adalah membutuhkan proses yang lama, biaya yang cukup besar, dan rasa tidak senang dari pegawai lama. Tujuan menarik tenaga kerja dari sumber eksternal adalah untuk memperoleh gagasan/ide baru dan mencegah persaingan yang negatif.

3. Seleksi Tenaga Kerja

Ada lima tahapan dalam menyeleksi tenaga kerja, yaitu seleksi administrasi, tes kemampuan dan psikologi, wawancara, tes kesehatan dan referensi (pengecekan). Terdapat dua pendekatan untuk menyeleksi tenaga kerja, yaitu Succecive Selection Process dan Compensatory Selection Process. Succecive Selection Process adalah seleksi yang dilaksanakan secara bertahap atau sistem gugur. Compensatory Selection Process adalah seleksi dengan memberikan kesempatan yang sama pada semua calon untuk mengikuti seluruh tahapan seleksi yang telah ditentukan.

4. Penempatan Tenaga Kerja

Penempatan tenaga kerja adalah proses penentuan jabatan seseorang yang disesuaikan antara kualifikasi yang bersangkutan dengan job specification-nya. Indikator kesalahan penempatan tenaga kerja yaitu tenaga kerja yang tidak produktif, terjadi konflik, biaya yang tinggi dan tingkat kecelakaan kerja tinggi.

Etika Profesi

            Etika Profesi adalah suatu sikap etis yang dimiliki seorang profesional sebagai bagian integral dari sikap hidup dalam mengembang tugasnya serta menerapkan norma-norma etis umum pada bidang-bidang khusus (profesi) dalam kehidupan manusia. Etika profesi atau kode etik profesi sangat berhubungan dengan bidang pekerjaan tertentu yang berhubungan langsung dengan masyarakat atau konsumen. Konsep etika tersebut harus disepakati bersama oleh pihak-pihak yang berada di lingkup kerja tertentu, misalnya; dokter, jurnalistik dan pers, guru, engineering (rekayasa), ilmuwan, dan profesi lainnya.

            Kode etik profesi ini berperan sebagai sistem norma, nilai, dan aturan profesional secara tertulis yang dengan tegas menyatakan apa yang benar/ baik, dan apa yang tidak benar/ tidak baik bagi seorang profesional. Dengan kata lain, kode etik profesi dibuat agar seorang profesional bertindak sesuai dengan aturan dan menghindari tindakan yang tidak sesuai dengan kode etik profesi.

Etika Profesi Menurut Para Ahli

Agar kita lebih memahami apa itu etika profesi, maka kita dapat merujuk pada pendapat para ahli berikut ini:

1. Anang Usman, SH., MSi

Menurut Anang Usman, SH., MSi, etika profesi adalah sikap hidup untuk memenuhi kebutuhan pelayanan profesional dari klien dengan keterlibatan dan keahlian sebagai pelayanan dalam rangka kewajiban masyarakat sebagai keseluruhan terhadap para anggota masyarakat yang membutuhkannya dengan disertai refleksi yang seksama

2. Siti Rahayu

Menurut Siti Rahayu (2010), pengertian etika profesi adalah kode etik untuk profesi tertentu dan karenanya harus dimengerti selayaknya, bukan sebagai etika absolut.

Prinsip Dasar Etika Profesi

Terdapat beberapa prinsip dasar yang menjadi landasan dalam pelaksanaan kode etik profesi. Adapaun prinsip-prinsip etika profesi adalah sebagai berikut:

1. Prinsip Tanggung Jawab

Setiap profesional harus bertanggungjawab terhadap pelaksanaan suatu pekerjaan dan juga terhadap hasilnya. Selain itu, profesional juga memiliki tanggungjawab terhadap dampak yang mungkin terjadi dari profesinya bagi kehidupan orang lain atau masyarakat umum.

2. Prinsip Keadilan

Pada prinsip ini, setiap profesional dituntut untuk mengedepankan keadilan dalam menjalankan pekerjaannya. Dalam hal ini, keadilan harus diberikan kepada siapa saja yang berhak.

3. Prinsip Otonomi

Setiap profesional memiliki wewenang dan kebebasan dalam menjalankan pekerjaan sesuai dengan profesinya. Artinya, seorang profesional memiliki hak untuk melakukan atau tidak melakukan sesuatu dengan mempertimbangkan kode etik profesi.

4. Prinsip Integritas Moral

Integritas moral adalah kualitas kejujuran dan prinsip moral dalam diri seseorang yang dilakukan secara konsisten dalam menjalankan profesinya. Artinya, seorang profesional harus memiliki komitmen pribadi untuk menjaga kepentingan profesinya, dirinya, dan masyarakat.

komitmen pribadi untuk menjaga kepentingan profesinya, dirinya, dan masyarakat.

Fungsi dan Tujuan Etika Profesi

Menurut Undang-Undang RI No. 8 Tahun 1974 tentang Pokok-Pokok Kepegawaian, kode etik profesi adalah pedoman sikap, tingkah laku dan perbuatan dalam melaksanakan tugas dan dalam kehidupan sehari-hari. Mengacu pada hal tersebut, maka fungsi dan tujuan etika profesi adalah sebagai berikut:

1. Fungsi Kode Etik Profesi

• Sebagai pedoman bagi semua anggota suatu profesi tentang prinsip profesionalitas yang ditetapkan.
• Sebagai alat kontrol sosial bagi masyarakat umum terhadap suatu profesi tertentu.
• Sebagai sarana untuk mencegah campur tangan dari pihak lain di luar organisasi, terkait hubungan etika dalam keanggotaan suatu profesi.

2. Tujuan Kode Etik Profesi

• Untuk menjungjung tinggi martabat suatu profesi.
• Untuk menjaga dan mengelola kesejahteraan anggota profesi.
• Untuk meningkatkan pengabdian para anggota profesi.
• Untuk membantu meningkatakan mutu suatu profesi.
• Untuk meningkatkan pelayanan suatu profesi di atas keuntungan pribadi.
• Untuk menentukan standar baku bagi suatu profesi.
• Untuk meningkatkan kualitas organisasi menjadi lebih profesional dan terjalin dengan erat.

UNDANG-UNDANG TELEKOMUNIKASI

UNDANG-UNDANG REPUBLIK INDONESIA
NOMOR  36  TAHUN 1999

TENTANG

TELEKOMUNIKASI

            Undang-Undang Telekomunikasi (secara resmi bernama Undang-Undang Nomor 36 Tahun 1999 tentang Telekomunikasi) adalah undang-undang yang mengatur tentang penyelenggaraan dan aturan-aturan yang harus dipenuhi oleh seluruh penyelenggara dan pengguna telekomunikasi di Indonesia. Hal itu mencakup tentang asas dan tujuan telekomunikasi, hak dan kewajiban penyelenggara dan pengguna telekomunikasi, penomoran, interkoneksi, tarif, dan perangkat telekomunikasi, juga ketentuan pidana dan sanksi.

ASAS DAN TUJUAN Pasal 2  Telekomunikasi diselenggarakan berdasarkan asas manfaat, adil dan merata, kepastian hukum, keamanan, kemitraan, etika, dan kepercayaan pada diri sendiri. Pasal 3  Telekomunikasi diselenggarakan dengan tujuan untuk mendukung persatuan dan kesatuan bangsa, meningkatkan kesejahteraan dan kemakmuran rakyat secara adil dan merata, mendukung kehidupan ekonomi dan kegiatan pemerintahan, serta meningkatkan hubungan antarbangsa. KETENTUAN PIDANA Pasal 47 Barang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 11 ayat (1) dipidana dengan pidana penjara paling lama 6 (enam) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 600.000.000,00 (enam ratus juta rupiah). Pasal 48 Penyelenggara jaringan telekomunikasi yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 19 dipidana dengan pidana penjara paling lama 1 (satu) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 100.000.000,00 (seratus juta rupiah). Pasal 49 Penyelenggara telekomunikasi yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 20 dipidana dengan pidana penjara paling lama 2 (dua) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 200.000.000,00 (dua ratus juta rupiah). Pasal 50 Barang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 22, dipidana dengan pidana penjara paling lama 6 (enam) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 600.000.000,00 (enam ratus juta rupiah). Pasal 51 Penyelenggara telekomunikasi khusus yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 29 ayat (1) atau Pasal 29 ayat (2) , dipidana dengan pidana penjara paling lama 4 (empat) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 400.000.000,00 (empat ratus juta rupiah). Pasal 52 Barang siapa memperdagangkan, membuat, merakit, memasukkan, atau menggunakan perangkat telekomunikasi di wilayah Negara Republik Indonesia yang tidak sesuai dengan persyaratan teknis sebagaimana dimaksud dalam Pasal 32 ayat (1), dipidana dengan pidana penjara paling lama 1 ( satu) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 100.000.000,00 (seratus juta rupiah). Pasal 53 (1)  Brang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 33 ayat (1) atau Pasal 33 ayat (2), dipidana dengan pidana penjara paling lama 4 (empat) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 400.000.000,00 (empat ratus juta rupiah). (2)     Apabila tindak pidana sebagaimana dimaksud pada ayat (1) mengakibatkan matinya seseorang, dipidana dengan pidana penjara paling lama 15 (lima belas) tahun. Pasal 54 Barang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 35 ayat (2) atau Pasal 36 ayat (2), dipidana dengan pidana penjara paling lama 2 (dua) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 200.000.000,00 (dua ratus juta rupiah). Pasal 55 Barang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 38, dipidana dengan pidana penjara paling lama 6 (enam) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 600.000.000,00 (enam ratus juta rupiah). Pasal 56 Barang siapa yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 40 dipidana dengan pidana penjara paling lama 15 (lima belas) tahun. Pasal 57 Penyelenggara jasa telekomunikasi yang melanggar ketentuan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 42 ayat (1), dipidana dengan pidana penjara paling lama 2 (dua) tahun dan atau denda paling banyak Rp. 200.000.000,00 (dua ratus juta rupiah). Pasal 58 Alat dan perangkat telekomunikasi yang digunakan dalam tindak pidana sebagaimana dimaksud dalam Pasal 47, Pasal 48, Pasal 52, atau Pasal 56 dirampas untuk negara dan atau dimusnahkan sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang berlaku. Pasal 59 Perbuatan sebagaimana dimaksud dalam Pasal 47, Pasal 48, Pasal 49, Pasal 51, Pasal 52, Pasal 53, Pasal 54, Pasal 55, Pasal 56, dan Pasal 57 adalah kejahatan.