Otomatisasi Cerdas 2025

Deskripsi Penelitian Otomatisasi Cerdas 2025

Pelatihan “Otomatisasi Cerdas 2025” dirancang untuk menjawab tantangan era digital dengan memperkenalkan konsep dan praktik otomatisasi berbasis teknologi cerdas. Fokus pelatihan adalah integrasi antara otomasi proses bisnis, penggunaan Artificial Intelligence (AI), dan pemanfaatan alat bantu seperti RPA (Robotic Process Automation) dan Python. Peserta akan belajar bagaimana mengidentifikasi peluang otomasi, merancang alur kerja otomatis, dan mengimplementasikan solusi berbasis data dan teknologi. Program ini menekankan solusi praktis dan adaptif yang relevan untuk transformasi digital di sektor publik maupun swasta pada tahun 2025 dan seterusnya.

 

Tujuan Penelitian / Training Otomatisasi Cerdas 2025

  1. Mengenal konsep dan tren otomasi cerdas di tahun 2025.
  2. Memahami prinsip kerja dan manfaat RPA serta AI dalam otomasi.
  3. Mampu mengidentifikasi dan menganalisis proses yang bisa diotomatisasi.
  4. Mengembangkan prototipe solusi otomasi berbasis Python atau alat RPA.
  5. Meningkatkan efisiensi kerja dan pengambilan keputusan berbasis data.

Rincian Materi Pelatihan

Hari 1: Dasar Otomatisasi dan Pengantar Teknologi Cerdas

  1. Evolusi Otomatisasi: dari tradisional ke cerdas
  2. Pengantar Robotic Process Automation (RPA)
  3. Pengenalan AI dan Machine Learning dalam otomasi
  4. Alat bantu otomasi: Python, UiPath, Zapier, Power Automate
  5. Studi kasus otomasi bisnis sederhana

 

Hari 2: Implementasi & Studi Kasus Otomasi Cerdas

  1. Merancang alur otomasi berbasis logika bisnis
  2. Automasi dengan Python: Email, file, dan API
  3. Penerapan AI sederhana (chatbot, prediksi, klasifikasi)
  4. Prototipe: Membangun solusi otomasi dari studi kasus nyata
  5. Presentasi mini-project peserta dan evaluasi

Durasi Penelitian / Training

  • Total durasi: 2 hari
  • Waktu: 7 jam per hari (termasuk istirahat dan diskusi)

Metode Penelitian / Pelatihan

  1. Presentasi interaktif dan pemaparan teori
  2. Praktik langsung (hands-on) dengan studi kasus
  3. Kerja kelompok dan diskusi pemecahan masalah
  4. Simulasi alat dan proses otomasi
  5. Evaluasi berbasis mini-project akhir

Target Peserta

  1. Profesional IT dan non-IT yang terlibat dalam transformasi digital
  2. Staf operasional, analis bisnis, dan manajer proyek
  3. Pengembang pemula yang tertarik pada solusi otomasi
  4. Peserta tanpa latar belakang teknis namun ingin memahami otomasi modern

 

Hasil Penelitian / Hasil yang Diharapkan

  1. Peserta memahami konsep dan teknologi otomasi cerdas terbaru
  2. Dapat merancang dan menerapkan solusi otomasi sederhana
  3. Mampu menggunakan alat bantu RPA atau Python untuk efisiensi proses
  4. Menghasilkan prototipe solusi otomasi berbasis studi kasus nyata
  5. Siap berkontribusi dalam inisiatif transformasi digital di organisasi

 

Investasi dan fasilitas Metode    Pelaksanaan                     Harga & Fasilitas
    Opsi 1 – Pelatihan Online  

•   Training Online Rp 3.900.000 per peserta.

 Minimal kuota 1 peserta dan bisa request  tanggal

•   Pelaksanaan training selama 2 hari half day (08.00 – 12.00 WIB atau 13.00 – 17.00 WIB)

    Menggunakan aplikasi Zoom/Google Meet

•           Sudah Termasuk : Sertifikat  Training Softfile & Hardfile, Pengiriman Sertifikat ke Alamat Peserta, Softfile Materi.

•                Belum termasuk : PPN 11%.

 

    Opsi 2 –

         Pelatihan Offline di Yogyakarta

 

•       Training Offline Rp 6.900.000 per peserta

• Minimal kuota 1 peserta dan bisa request tanggal

•   Pelaksanaan training selama 2 hari full day (08.00 – 16.00 WIB)

•                Tempat pelaksanaan :

•           ✓ Hotel El Royale, Yogyakarta ATAU

•   ✓ Hotel Malyabhara, Malioboro, Yogyakarta

Sudah termasuk : Meeting Room, Modul Training, Sertifikat Training, Training Kits, Lunch, Coffee Break, dan Souvenir.

•   Belum termasuk : Penginapan & Transportasi Peserta Pelatihan, dan PPN 11%.

 

 

Instruksi

 

Tim Oemah Training

www.oemahwebsite.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *