Performa jaringan merupakan faktor krusial dalam mendukung produktivitas harian dalam bisnis, khususnya untuk bisnis yang sangat bergantung pada internet dan teknologi digital. Jaringan internet digunakan baik untuk meeting online, kolaborasi dokumen, aplikasi cloud, hingga komunikasi internal. Oleh karena itu, setiap bisnis memerlukan koneksi WiFi yang cepat dan stabil. Akan tetapi, banyak orang yang masih berfokus pada bandwidth saat mengevaluasi jaringan, sementara terdapat metrik penting lainnya yaitu throughput WiFi.

Throughput adalah metrik yang dapat mencerminkan seberapa efisien sebuah jaringan bekerja. Dua kantor atau gedung bisa memiliki bandwidth internet yang sama, tetapi pengalaman penggunanya bisa sangat berbeda karena adanya perbedaan throughput. Oleh karena itu, artikel ini akan membahas secara lengkap tentang apa itu throughput, bagaimana cara kerjanya, apa bedanya dengan bandwidth, serta bagaimana cara menghitungnya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Throughput WiFi?

Throughput adalah jumlah data aktual yang telah ditransmisikan melalui jaringan nirkabel dalam periode waktu tertentu. Metrik ini biasanya diukur dengan satuan Mbps (megabit per second). Tolok ukur ini mewakili kinerja efektif jaringan yang benar-benar dirasakan oleh pengguna.

Contoh sederhananya, meski sebuah router misalnya memiliki bandwidth 300 Mbps, tetapi jika pengguna hanya bisa menggunakan 100 Mbps karena adanya interferensi atau banyak perangkat lain yang terhubung, maka throughput-nya adalah 100 Mbps.

Oleh karena itu, throughput merupakan metrik utama yang digunakan untuk mengukur kualitas WiFi, karena metriks ini mencerminkan performa yang sebenarnya, bukan hanya potensi. Dalam konteks bisnis, tingkat throughput yang rendah dapat mengganggu berbagai kegiatan online misalnya video conference, transfer file, atau mengganggu sistem berbasis cloud seperti ERP atau CRM.

Apa Perbedaan Bandwidth dan Throughput?

Bandwidth dan throughput memiliki arti dan implikasi yang berbeda dalam pengukuran performa jaringan. Tidak seperti bandwidth, throughput merupakan indikator nyata terhadap performa sebuah jaringan. Perbedaan utamanya terletak pada hal yang diukur dalam jaringan tersebut.

Metriks bandwidth mengukur kapasitas maksimum yang dapat dicapai oleh saluran komunikasi untuk mentransmisikan datanya. Angka dalam metriks ini menunjukkan potensi maksimalnya. Sementara itu, throughput adalah volume data yang nyata dan berhasil ditransmisikan dari titik A ke titik B dalam satu waktu.

Sebuah jaringan WiFi bisa saja memiliki bandwidth sebesar 500 Mbps. Hal ini merupakan potensi maksimalnya. Akan tetapi, karena adanya interferensi atau banyaknya pengguna yang terkoneksi, hanya 200 Mbps yang bisa digunakan oleh pengguna, maka throughput-nya adalah 200 Mbps saja. Umumnya, nilai throughput selalu lebih kecil atau sama dengan bandwidth.

Faktor Apa Saja yang Mempengaruhi Throughput?

Terdapat banyak faktor dan variabel, baik dari perangkat keras, lingkungan, atau perilaku pengguna, yang dapat mempengaruhi angka throughput. Berikut ini adalah faktor-faktor yang dapat mempengaruhinya:

Jumlah Pengguna

Faktor utama yang paling sering muncul adalah banyaknya jumlah pengguna. Semakin banyak pengguna yang terhubung ke satu access point (AP), maka semakin terbagi pula kapasitas transmisi datanya. Satu AP bisa menangani banyak perangkat, tetapi throughput setiap perangkat akan turun seiring bertambahnya jumlah perangkat yang terkoneksi.

Teknologi Access Point

Perangkat yang hanya bisa mendukung WiFi 4 (802.11n) tentu memiliki kemampuan maksimal yang jauh lebih rendah dibandingkan WiFi 5 (802.11ac) atau WiFi 6 (802.11ax). Teknologi AP yang terbaru bisa meningkatkan throughput dengan mendukung MU-MIMO, OFDMA, dan channel bonding.

Jarak & Hambatan Fisik

Hambatan fisik dan jarak juga dapat mempengaruhi koneksi WiFi. Dinding beton, kaca film, perangkat elektronik lain, dan jarak yang jauh juga bisa menghalangi transmisi sinyal yang berdampak langsung terhadap throughput.

Interferensi Sinyal

Interferensi sinyal dari eksternal seperti microwave, Bluetooth, atau jaringan WiFi lain juga bisa mengganggu, khususnya frekuensi 2.4 GHz. Hal ini dapat merusak paket data dan retransmisi, sehingga menurunkan throughput.

Frekuensi dan Channel

WiFi 5 GHz memiliki throughput yang lebih tinggi dibanding 2.4 GHz, tetapi jangkauan sinyalnya juga lebih pendek. Ada juga WiFi 6E dengan channel 6 GHz yang berkapasitas besar dan cocok untuk lingkungan yang padat. Jenis frekuensi dan channel ini sangat berpengaruh terhadap performa WiFi.

Protokol dan Enkripsi

Enkripsi tingkat tinggi seperti WPA3 dapat memberikan keamanan yang lebih tinggi, tetapi di sisi lain juga dapat membebani prosesor AP. Oleh karena itu, jika perangkat tidak cukup kuat, hal ini dapat mempengaruhi throughput.

Kondisi Jaringan Lokal

Kondisi jaringan lokal seperti adanya bottleneck pada switch, router, atau server lokal dapat membuat transmisi paket data tertunda. Selain itu, masalah packet loss dan latency ini juga dapat menurunkan throughput WiFi.

Bagaimana Cara Menghitung Throughput?

Terdapat banyak metode dan alat untuk mengukur dan menghitung throughput. Rumus utamanya adalah:

Throughput (Mbps) = (Jumlah data yang Ditransmisikan dalam Megabit) + (Waktu dalam Detik)

Sebagai contoh, jika transmisi data sebesar 200 MB (kurang lebih 1.600 megabit) dalam waktu 8 detik, maka throughput-nya adalah 200 Mbps.

Dalam praktiknya, terdapat tools yang digunakan untuk menghitung throughput, antara lain adalah iPerf3 untuk menguji kecepatan point-to-point, WiFi Analyzer atau NetSpot, serta Speedtest Enterprise.

Hal yang terpenting dalam menghitung throughput adalah tidak hanya mengukur throughput maksimum, tetapi juga throughput rata-rata harian/mingguan, throughput minimum, serta informasi terkait jitter dan latency. Selain itu, monitoring juga penting dilakukan secara berkala untuk mengidentifikasi bottleneck atau kebutuhan upgrade infrastruktur.

Percayakan Konektivitas Bisnis Anda dengan Infrastruktur IT dari Phintraco Technology!

Throughput dan performa WiFi yang tinggi merupakan kebutuhan utama bagi bisnis jika ingin bisa bergerak dengan cepat, efisien, dan kompetitif. Oleh karena itu, jangan biarkan koneksi WiFi yang lambat menghambat kolaborasi tim, layanan pelanggan, serta proses bisnis Anda.

Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure yang berpengalaman dan terpercaya, menawarkan solusi menyeluruh mulai dari desain jaringan WiFi enterprise, implementasi teknologi access point dengan performa tinggi, serta dukungan teknis profesional.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Dalam dunia bisnis modern yang sudah serba digital, server merupakan jantung utama dari infrastruktur IT. Server berperan untuk menyimpan, memproses, dan mendistribusikan informasi penting, baik itu untuk website, aplikasi, email, hingga database pelanggan. Akan tetapi, salah satu komponen inti dari server yang menentukan stabilitas, efisiensi, dan keamanan dari server itu sendiri adalah sistem operasi server atau OS Server.

OS Server sendiri berbeda dengan sistem operasi yang digunakan untuk komputer pribadi. Sistem operasi server dirancang secara khusus untuk bisa menangani beban kerja yang berat, koneksi multi-user, serta menjaga uptime tanpa gangguan. Perusahaan harus bisa memahami cara kerja dan jenis sistem operasi yang digunakan di server mereka agar bisa membangun fondasi teknologi yang kuat untuk bisnis. Artikel ini akan membahas berbagai aspek tersebut, mulai dari definisi, cara kerja, contoh sistem operasi server, hingga bagaimana cara memilih OS server yang tepat. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Sistem Operasi Server?

Sistem operasi server adalah perangkat lunak (software) ini yang bertugas mengatur segala aktivitas dalam server, seperti pengelolaan sumber daya perangkat keras (CPU, RAM, storage), manajemen jaringan, hingga kontrol akses pengguna. OS inilah yang memungkinkan server menjalankan berbagai layanan seperti web hosting, database, file sharing, email, dan lain sebagainya dalam waktu yang bersamaan atau simultan.

Tidak seperti sistem operasi desktop (misalnya Windows 10 atau macOS), server OS umumnya tidak memerlukan Graphic User Interface (GUI), atau hanya memiliki GUI yang minimalis. OS server juga dirancang untuk bisa bekerja selama 24/7 tanpa henti dan menangani banyak koneksi pengguna secara sekaligus. Fokus utama dari OS ini adalah pada kestabilan, keamanan, dan efisiensi performa server.

Bagaimana Cara Kerja Sistem Operasi Server?

Sistem operasi server bekerja dengan cara mengatur lalu lintas data dan mendukung layanan-layanan secara simultan dan efisien. Untuk bisa mencapai hal tersebut, terdapat beberapa mekanisme utama, yaitu:

Manajemen Sumber Daya

Server OS bekerja dengan mengalokasikan penggunaan CPU, RAM, dan storage ke berbagai aplikasi atau layanan yang berjalan di server. OS bertugas memastikan layanan-layanan tersebut mendapatkan sumber daya yang cukup dan tidak saling mengganggu.

Multi-User dan Multi-Tasking

Aspek penting dalam OS server adalah multi-user dan multi-tasking. Hal ini memmungkinkan banyak pengguna mengakses layanan yang sama di waktu yang bersamaan. Sistem operasi akan mengelola hak akses, mengatur antrian proses, dan memastikan tidak ada konflik antar pengguna.

Manajemen Jaringan

Mekanisme lainnya dalam OS server adalah menyediakan protokol dan utilitas jaringan untuk koneksi ke perangkat lain. Di dalamnya meliputi konfigurasi IP, manajemen DNS, firewall, VPN, serta layanan jaringan lainnya.

Remote Access dan Automation

Administrasi server dapat dilakukan secara remote melalui Secure Shell (SSH) atau Remote Desktop Protocol (RDP). Selain itu, OS ini juga mendukung script dan tools untuk otomatisasi, monitoring, serta backup data secara rutin.

Keamanan Sistem

Sistem operasi server umumnya dilengkapi dengan berbagai fitur keamanan, mulai dari manajemen hak akses pengguna, log aktivitas, firewall, serta patching sistem otomatis untuk menambal potensi celah keamanan.

Apa Saja Jenis Sistem Operasi Server?

Terdapat beberapa contoh dan jenis OS server dengan masing-masing keunggulan dan karakteristiknya sendiri. Semua itu tergantung pada kebutuhan bisnis, anggaran, serta preferensi perusahaan, dalam hal ini preferensi teknis dari tim IT. Berikut ini adalah beberapa contoh OS server yang populer:

Linux Server OS

Linux merupakan sistem operasi open-source yang dikembangkan oleh komunitas global. Dengan stabilitasnya yang tinggi, Linux sering jadi pilihan utama untuk berbagai jenis server, mulai dari web hosting, server email, hingga container-based environment. Kelebihan utama dari jenis ini adalah gratis dan bebas lisensi untuk versi non-enterprise, kustomisasi tinggi, minim konsumsi resource, serta dukungan luas untuk teknologi open-source lain seperti MySQL atau Kubernetes.

Windows Server OS

Windows Server adalah OS komersial yang dikembangkan oleh Microsoft. Dengan GUI yang familiar, jenis OS ini juga banyak dipilih oleh banyak perusahaan yang sudah menggunakan ekosistem Microsoft. Selain GUI-nya yang familiar, jenis ini juga dapat diintegrasikan dengan Active Directory, Exchange Server, dan sistem berbasis .NET.

UNIX

UNIX merupakan sistem operasi multi-tasking dan multi-user yang memiliki banyak varian untuk kebutuhan enterprise dengan kestabilan yang tinggi. Beberapa contoh variannya antara lain adalah AIX (IBM), Solaris (Oracle), dan FreeBSD. Kelebihan utamanya adalah performa tinggi untuk sistem besar dan berat, keamanan tinggi, dan dukungan untuk hardware enterprise kelas atas.

Cloud-native Server OS

OS ini dirancang khusus untuk support teknologi container seperti Docker dan Kubernetes. Fokus utamanya adalah pada efisiensi, keamanan minimum, serta optimalisasi cloud deployment. Kelebihan utamanya adalah booting yang cepat, footprint kecil, minim service dan port terbuka, serta sangat optimal untuk workload cloud-native dan DevOps.

Bagaimana Cara Memilih Sistem Operasi Server yang Tepat?

Untuk bisa memilih OS server yang tepat, maka perusahaan harus memperhatikan beberapa indikator penting yang disesuaikan dengan kebutuhan bisnis. Berikut ini adalah beberapa hal yang bisa dipertimbangkan:

Kompatibilitas Aplikasi

Pertama, pastikan sistem operasi yang akan dipilih dapat mendukung software atau layanan yang akan digunakan, misalnya server database, ERP, atau web server.

Keamanan dan Dukungan Update

Pilihlah OS dengan patch keamanan yang rutin, serta memiliki komunitas atau vendor yang aktif dalam memberikan update.

Skalabilitas

Skalabilitas juga sangat penting untuk dipertimbangkan. OS harus bisa mendukung pertumbuhan bisnis, mulai dari fitur clustering, virtualisasi, dan containerization.

Kemudahan Manajemen

Tentukan apakah tim IT perusahaan lebih membutuhkan GUI yang familiar untuk kemudahan manajemen atau CLI (Command Line Interface) yang lebih efisien.

Biaya Lisensi

Pastikan juga biaya lisensi yang harus dikeluarkan (jika ada) sudah sesuai dengan budget yang dimiliki oleh perusahaan.

Dukungan Teknis

Pastikan juga vendor memberikan support teknis 24/7 untuk berbagai kendala dan keperluan di kemudian hari.

Optimalkan Kinerja Server Anda dengan Infrastruktur IT Andal dari Phintraco Technology!

Sistem operasi server yang tepat merupakan salah satu kunci utama dari infrastruktur IT yang mumpuni. Oleh karena itu, Phintraco Technology hadir sebagai mitra solusi infrastruktur IT yang berpengalaman dan terpercaya untuk bisnis Anda.

Layanan dan solusi infrastruktur yang komprehensif dari kami meliputi pemilihan dan pengelolaan server, desain arsitektur jaringan, instalasi OS server, hingga monitoring dan keamanan data. Oleh karena itu, solusi dari kami dapat membantu bisnis Anda mengimplementasikan sistem server yang kuat, aman, dan memiliki skalabilitas tinggi.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Tiga pilar utama dalam operasional bisnis di era digital adalah kecepatan, efisiensi, dan konektivitas. Ketiga aspek ini merupakan indikator yang wajib terpenuhi apabila perusahaan modern ingin memastikan keberlangsungan dan perkembangan bisnis mereka, khususnya dari segi operasional. Di balik ketiga aspek tersebut, terdapat fondasi teknologi yang menopang semuanya, yaitu jaringan komputer untuk bisnis.

Terlepas dari skala bisnis yang kecil atau besar dan tersebar di banyak lokasi, jaringan komputer merupakan infrastruktur dasar yang menopang kegiatan operasional berjalan lancar. Oleh karena itu, penting bagi setiap pelaku bisnis untuk memahami betapa pentingnya membangun dan mengelola jaringan komputer untuk bisnis dengan benar. Artikel ini akan membahas tuntas mengenai jaringan komputer, mulai dari definisinya, bagaimana cara kerja dan apa saja komponen jaringan komputer, fungsinya untuk bisnis, jenis-jenisnya, serta manfaatnya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Jaringan Komputer untuk Bisnis?

Computer network atau jaringan komputer adalah sistem yang menghubungkan dua atau lebih perangkat (misalnya komputer, server, printer, dan router) untuk saling berkomunikasi dan berbagi sumber daya. Dalam konteks bisnis, jaringan ini berfungsi untuk mendukung seluruh ekosistem teknologi informasi yang ada di perusahaan, dengan menghubungkan perangkat-perangkat tersebut.

Dengan jaringan komputer yang terkoneksi dengan baik, setiap karyawan di sebuah divisi dapat mengakses informasi atau laporan penting yang disimpan di server pusat, sehingga mempercepat proses manual yang biasanya memakan waktu dan berisiko tinggi terhadap kesalahan data. Oleh karena itu, jaringan komputer untuk bisnis memiliki fungsi sebagai alat kolaborasi antar divisi, integrasi sistem, dan pengelolaan informasi yang terpusat.

Bagaimana Cara Kerja Jaringan Komputer?

Jaringan komputer bekerja dengan melakukan pertukaran data antar perangkat-perangkat yang terhubung. Singkatnya, ketika salah satu perangkat mengirimkan data, data tersebut akan dikemas ke dalam bentuk paket, kemudian dikirimkan melalui media jaringan (kabel atau nirkabel) ke perangkat tujuan. Data tersebut kemudian akan dibuka dan dibaca oleh perangkat tujuannya. Setiap jaringan juga memiliki protokol komunikasi, misalnya TCP/IP, HTTP, atau FTP. Protokol ini mengatur bagaimana data dikirim dan diterima.

Terdapat pula beberapa komponen utama yang berperan penting dalam sebuah jaringan komputer. Berikut ini adalah komponen-komponen tersebut dan fungsinya:

Node

Komponen ini merupakan titik dalam jaringan yang berfungsi untuk mengirim, menerima, atau menyimpan data. Komputer, server, printer, atau perangkat lain dapat termasuk ke dalam komponen ini.

Router

Router berfungsi untuk mengatur dan mengarahkan lalu lintas data antar jaringan yang berbeda.

Switch

Switch berfungsi untuk menghubungkan beberapa perangkat ke dalam satu jaringan lokal dan mengelola pengiriman data yang berlangsung.

Gateway

Gateway berperan sebagai penghubung antara dua jaringan yang memiliki protokol yang berbeda.

Firewall

Komponen ini merupakan alat keamanan yang berfungsi mengamankan jaringan dari akses yang tidak sah.

Server

Server merupakan komponen penting dalam jaringan komputer yang berfungsi sebagai penyedia layanan pusat, seperti penyimpanan data, aplikasi, atau database.

Client

Client adalah istilah yang merujuk pada perangkat yang mengakses layanan dari server.

Apa Fungsi Jaringan Komputer untuk Bisnis?

Jaringan komputer dalam bisnis memiliki fungsi yang sangat krusial, terutama untuk menggerakkan produktivitas dan efisiensi bisnis. Berikut ini adalah beberapa fungsinya:

Berbagi Data dan Sumber Daya

Seperti yang telah disinggung sebelumnya, fungsi utama dari jaringan komputer adalah sebagai sarana berbagi data dan sumber daya. Karyawan dapat mengakses data bersama, mencetak dokumen ke printer jaringan, atau mengakses aplikasi yang terpasang di server.

Kolaborasi Lintas Divisi/Lokasi

Karyawan dari lintas divisi atau lintas lokasi dapat bekerja sama dan berkolaborasi pada proyek yang sama secara real time. Hal ini juga merupakan salah satu fungsi utama dari jaringan komputer dalam perusahaan.

Manajemen IT Terpusat

Dengan jaringan komputer yang terkoneksi, manajemen sistem IT akan menjadi lebih terpusat. Administrator IT dapat memantau, mengontrol, dan mengambil tindakan ke seluruh jaringan dari satu lokasi pusat.

Integrasi dengan Sistem Bisnis

Semua sistem atau aplikasi bisnis seperti ERP, CRM, sistem HR, atau bahkan sistem produksi bisa saling terhubung dalam satu ekosistem digital yang utuh dengan jaringan.

Keamanan dan Kontrol Data

Keamanan data merupakan hal yang tidak boleh terlewatkan dan diabaikan. Dengan adanya jaringan komputer yang baik, perusahaan dapat menerapkan kebijakan keamanan terpusat terkait data, misalnya backup otomatis, enkripsi, hingga manajemen akses pengguna.

Apa Saja Jenis-jenis Jaringan Komputer untuk Bisnis?

Terdapat beragam jenis jaringan komputer yang sering digunakan untuk bisnis. Jenis-jenis ini dibedakan berdasarkan bentuknya, cakupan, hingga cara kerjanya. Berikut ini adalah penjelasannya:

LAN (Local Area Network)

LAN merupakan jenis jaringan yang dapat menghubungkan perangkat dalam satu lokasi fisik, misalnya satu kantor atau gedung yang sama. Jenis ini cocok untuk bisnis skala kecil hingga menengah.

WAN (Wide Area Network)

WAN dapat mencakup wilayah geografis yang lebih luas, seperti menghubungkan cabang bisnis antar kota atau negara. Contoh penggunaannya biasanya mengandalkan jaringan internet dan VPN perusahaan.

MAN (Metropolitan Area Network)

MAN dapat menghubungkan beberapa LAN dalam satu wilayah kota yang sama. Jaringan ini sering digunakan oleh organisasi besar atau pemerintah kota.

Ethernet / WiFi

Berdasarkan bentuknya, terdapat jaringan kabel atau Ethernet yang unggul dari segi kecepatan dan stabilitas. Sementara itu, ada juga jaringan nirkabel (Wi-Fi) yang unggul dari segi fleksibilitas dan mobilitas.

Client-server / Peer-to-Peer

Terdapat pula jaringan yang mengandalkan server pusat, atau disebut juga sebagai jaringan client-server, sebaliknya, ada jaringan peer-to-peer (P2P) yang membagi beban antar perangkat yang saling terhubung.

Hybrid Network

Sesuai dengan namanya, jenis jaringan ini adalah kombinasi dari berbagai jenis jaringan yang telah disebutkan di atas. Umumnya jenis ini digunakan oleh perusahaan yang memiliki kebutuhan kompleks atau memiliki lokasi yang banyak.

Apa Saja Manfaat Jaringan Komputer untuk Bisnis?

Berinvestasi kepada jaringan komputer untuk bisnis dapat memberikan banyak keuntungan nyata dan signifikan dalam jangka panjang. Berikut ini adalah manfaat-manfaat tersebut:

Efisiensi Operasional

Sistem yang saling terkoneksi dalam jaringan dapat menghemat waktu dan sumber daya, baik dalam pengolahan data, distribusi dokumen, maupun proses kerja lainnya. Hal ini dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi operasional.

Skalabilitas Tinggi

Infrastruktur yang fleksibel dapat memungkinkan penambahan perangkat atau lokasi baru tanpa harus mengganggu jaringan yang sudah ada, sehingga memberikan skalabilitas yang tinggi.

Penghematan Biaya

Dalam jangka panjang, berinvestasi terhadap jaringan komputer untuk bisnis dapat menghemat biaya dibandingkan harus membangun sistem terpisah untuk setiap divisi atau lokasi.

Menjamin Keamanan Data

Penerapan kebijakan data yang terpusat dan penggunaan firewall, enkripsi, dan lain sebagainya dapat melindungi data bisnis dari akses tidak sah atau kerusakan.

Ciptakan Jaringan Komputer yang Andal untuk Bisnis Anda dengan Solusi IT Infrastructure dari Phintraco Technology!

Membangun jaringan komputer yang andal untuk bisnis memerlukan perencanaan yang matang agar sistem tahan dari gangguan, aman, dan dapat tumbuh beriringan dengan bisnis. Oleh karena itu, percayakan solusi infrastruktur IT Anda kepada Phintraco Technology, perusahaan IT infrastructure yang berpengalaman dan terpercaya!

Phintraco Technology dapat menjadi mitra Anda dalam membangun dan memelihara infrastruktur IT, mulai dari perencanaan arsitektur jaringan, pengadaan hardware dan software, hingga pemeliharaan dan monitoring. Solusi end-to-end dari Phintraco Technology juga telah terintegrasi dengan teknologi cloud dan AI sehingga dapat mempermulus transformasi digital bisnis Anda.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Perusahaan di era digital mengandalkan seluruh aktivitas bisnisnya, terutama yang berbasis teknologi, kepada server sebagai pusat. Server digunakan untuk banyak hal, mulai dari menyimpan data, menjalankan aplikasi, atau mengelola sistem internal. Oleh karena itu, server down adalah salah satu bencana besar yang dampaknya tidak bisa disepelekan oleh perusahaan. Dalam rangka mencegah hal itu, perusahaan harus mengerti cara mengatasi server down atau maintenance server down.

Server yang mengalami down dalam hitungan menit saja bisa membuat perusahaan kehilangan produktivitas, kepercayaan pelanggan, bahkan kerugian finansial yang sangat besar. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk memahami penyebab dan dampak dari server down. Selain itu, penting juga untuk mengetahui cara cek server down dan cara memperbaiki server down secara efektif. Artikel ini akan membahas hal-hal tersebut.

Apa Saja Penyebab Server Down?

Server down dapat disebabkan oleh banyak faktor, baik secara individual maupun berbarengan. Berikut ini adalah beberapa contoh penyebab server down:

Kegagalan Hardware

Salah satu penyebab utama server down adalah rusaknya komponen seperti hard disk, RAM, atau motherboard server. Penyebab kerusakannya bisa karena panas berlebih, usia pemakaian, atau arus listrik yang tidak stabil.

Lonjakan Traffic

Ketika jumlah lalu lintas jaringan atau pengunjung website meningkat tajam, server tanpa pengaturan kapasitas yang memadai bisa tidak mampu menangani beban dan mengalami crash/down.

Gangguan Jaringan

Gangguan terhadap jaringan, misalnya pemutusan koneksi internet, kerusakan pada switch/router, atau kesalahan konfigurasi jaringan juga bisa menyebabkan server jadi tidak bisa diakses.

Serangan Siber

Serangan siber seperti DDoS (Distributed Denial of Service) adalah salah satu contoh serangan umum yang bisa membanjiri server dengan permintaan palsu. Hal ini bertujuan untuk membuat sistem kewalahan dan akhirnya mati. Selain itu, serangan malware dan ransomware juga bisa mengunci server sepenuhnya sehingga tidak bisa diakses.

Human Error

Selain dari sistem dan jaringan, kesalahan manusia seperti miskonfigurasi, penghapusan file sistem, atau eksekusi script tanpa testing juga bisa menyebabkan kegagalan sistem.

Apa Saja Dampak Server Down untuk Bisnis?

Jika server mengalami downtime atau tidak dapat diakses, maka bisnis bisa terdampak dalam berbagai aspek. Berikut ini adalah dampak-dampak utamanya:

Kerugian Finansial

Setiap menit saat downtime dapat berarti hilangnya transaksi, gangguan produksi, biaya kompensasi, hingga biaya pasca-insiden yang harus dikeluarkan perusahaan. Dalam contoh perusahaan e-commerce, downtime selama satu jam bisa sama dengan kerugian jutaan rupiah.

Rusaknya Reputasi Bisnis

Konsumen akan beralih ke kompetitor karena tidak toleran terhadap layanan yang lambat atau tidak tersedia. Terutama jika gangguan ini sering terjadi.

Gangguan Operasional

Jika server down, maka karyawan pun tidak bisa mengakses banyak aplikasi internal. Hal ini menghambat operasional, pengambilan keputusan, dan proses produksi.

Risiko Keamanan

Server yang down sering menjadi celah pembuka yang dieksploitasi oleh para peretas untuk menyusup atau menyebarkan malware ke sistem perusahaan.

Bagaimana Cara Mengatasi Server Down?

Cara mengatasi server down meliputi serangkaian langkah-langkah yang dimulai dari pencegahan komprehensif. Berikut ini adalah langkah-langkah yang dapat dilakukan:

Monitoring Server

Gunakan solusi pemantauan server untuk memantau kondisi server 24/7. Khususnya solusi yang memiliki sistem alert otomatis, sehingga tim IT bisa segera mengambil tindakan sebelum sistem benar-benar down.

Terapkan Load Balancer dan Redundansi

Load balancer dapat membantu mendistribusikan beban ke beberapa server agar tidak terjadi overload di salah satu. Sementara itu, redundancy berguna untuk membuat server cadangan mengambil alih ketika server utama gagal.

Backup dan Disaster Recovery Plan (DRP)

Langkah terpenting untuk mengatasi server down adalah dengan rutin melakukan backup. Selain itu, sistem DRP juga dapat memastikan seluruh layanan bisa dipulihkan secara cepat dan data tidak akan hilang.

Infrastruktur Cloud atau Hybrid

Perusahaan dapat menggunakan cloud server atau infrastruktur hybrid yang memiliki skalabilitas dan ketahanan yang lebih baik sebagai alternatif dari server on-premise.

Audit dan Maintenance Rutin

Lakukan pemeriksaan secara berkala terhadap kondisi hardware, kapasitas penyimpanan, serta log error. Hal ini penting untuk mencegah masalah kecil agar tidak berkembang menjadi insiden yang besar.

SOP Darurat

Pastikan tim IT sudah terlatih dan memahami prosedur yang harus diterapkan saat server down. SOP darurat tersebut akan memperlancar respons dan meminimalkan dampaknya.

Perkuat Keamanan Server

Gunakan juga solusi keamanan seperti firewall, antivirus, IDS, serta autentikasi multi faktor (MFA). Beri akses hanya untuk pihak yang berkepentingan.

Tingkatkan Ketersediaan Server Anda dengan Solusi IT Infrastructure dari Phintraco Technology!

Pastikan sistem bisnis Anda berjalan mulus tanpa adanya gangguan server ddengan memperkuat fondasi IT infrastructure Anda. Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure terpercaya dan berpengalaman, dapat memberikan solusi komprehensif, mulai dari server fisik, server virtual, sistem monitoring, hingga arsitektur cloud/hybrid.

Dengan teknologi terkini dan tim ahli yang bersertifikat, kami dapat membantu Anda memastikan performa server tetap optimal dan bebas dari downtime.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi email marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Konektivitas jaringan kini telah menjadi tulang punggung operasional bisnis modern, khususnya di tengah arus digitalisasi yang terus berkembang. Semua kegiatan mulai dari kolaborasi antar tim, integrasi sistem, hingga akses ke layanan cloud semuanya bergantung pada kestabilan dan efisiensi jaringan di internal perusahaan. Akan tetapi antara LAN vs WAN untuk perusahaan, kira-kira mana yang lebih baik?

Dua opsi tersebut, LAN (Local Area Network) dan WAN (Wide Area Network), merupakan jenis jaringan yang muncul sebagai solusi atas kebutuhan konektivitas tersebut. Perbandingan antara dua opsi ini melibatkan banyak aspek, sebab keduanya memiliki keunggulan serta keterbatasannya masing-masing. Aspek-aspek ini bisa bergantung pada skala operasionalnya, struktur organisasinya, hingga tujuan bisnis dalam jangka panjang. Oleh karena itu, artikel ini akan membedah kedua jenis jaringan ini dan membandingkan keduanya untuk keperluan bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Jaringan LAN dan WAN?

Local Area Network atau jaringan LAN adalah jaringan komputer yang melibatkan wilayah geografis yang terbatas. Misalnya satu gedung kantor, atau satu lantai dalam gedung. Jaringan ini biasanya digunakan untuk menghubungkan banyak perangkat, seperti komputer, printer, dan server dalam satu lokasi fisik. LAN memiliki karakteristik berkecepatan tinggi, biaya yang relatif rendah, serta kendali penuh terhadap manajemen jaringan.

Sementara itu, WAN (Wide Area Network) adalah jaringan yang menghubungkan beberapa LAN yang tersebar di lokasi geografis yang berbeda. Perusahaan yang memiliki kantor di berbagai kota atau negara dapat menggunakan WAN untuk menghubungkan antar cabang. WAN sendiri menggunakan jaringan publik (Internet) atau koneksi khusus dari penyedia layanan komunikasi, dengan fitur tambahan untuk keamanan dan manajemen jaringan.

Apa Perbedaan Jaringan LAN dan WAN untuk Perusahaan?

Perbedaan utama jaringan LAN dan WAN adalah sebagai berikut:

Cakupan & Jangkauan

Secara cakupan, LAN cocok untuk organisasi dengan satu lokasi atau ruang kerja yang terbatas. Sementara itu, LAN dirancang untuk perusahaan dengan lokasi yang banyak dan membutuhkan koneksi lintas kota, bahkan lintas negara.

Kecepatan & Latensi

Perihal kecepatan, LAN memiliki kecepatan transfer data yang lebih tinggi dan latensi yang lebih rendah karena cakupannya yang sempit. WAN cenderung lebih lambat dan bergantung pada penyedia jaringan eksternal karena mengandalkan koneksi jarak jauh.

Biaya & Pemeliharaan

Infrastruktur LAN umumnya lebih murah dan mudah dikelola oleh tim IT internal. Sementara itu, WAN perlu biaya instalasi, pemeliharaan, dan kerja sama dengan pihak ketiga.

Keamanan Jaringan

LAN dianggap lebih aman karena tidak terhubung ke jaringan publik dan bisa diawasi secara fisik. Tetapi, ancaman internal seperti kesalahan pengguna atau perangkat yang terinfeksi tetap bisa terjadi. Di sisi lain, WAN perlu pengamanan yang lebih kompleks. Penggunaan enkripsi, firewall, dan VPN dapat menjadi penting untuk menjaga keamanan data yang melintasi jaringan WAN.

Fleksibilitas & Skalabilitas

Secara fleksibilitas dan skalabilitas, WAN lebih unggul karena dapat mendukung ekspansi perusahaan ke lokasi baru. Misalnya dengan dukungan arsitektur modern seperti SD-WAN yang memungkkinkan manajemen lalu lintas secara real time tanpa mengubah struktur fisik jaringan.

LAN vs WAN untuk Perusahaan, Bagaimana Cara Memilihnya?

Memilih antara jaringan LAN dan WAN merupakan bagian dari strategi bisnis yang harus disesuaikan dengan kebutuhan dan kondisi perusahaan. Berikut ini adalah beberapa pertimbangan penting dalam memilihnya:

Skala Operasional dan Lokasi Fisik

Jika bisnis hanya beroperasi dengan skala kecil, LAN biasanya sudah lebih dari cukup. Namun, jika perusahaan memiliki banyak cabang atau tim yang bekerja secara remote, WAN adalah solusi yang lebih ideal.

Kebutuhan Kolaborasi

Perusahaan yang mengandalkan kolaborasi lintas tim secara real time di lokasi yang berbeda akan lebih cocok menggunakan WAN. SD-WAN dapat memungkinkan koneksi langsung ke aplikasi cloud tanpa melalui server pusat.

Tingkat Kebutuhan Cloud dan SaaS

Umumnya, semakin tinggi kebutuhan perusahaan untuk mengakses aplikasi berbasis cloud atau SaaS, maka semakin besar kebutuhan jaringan WAN yang kuat dan aman.

Pertimbangan Keamanan

LAN memiliki risiko keamanan internal seperti perangkat yang terinfeksi atau pengguna dengan akses berlebih. WAN lebih rentan terhadap serangan eksternal, tapi umumnya WAN selalu dipasangkan dengan pengamanan ekstra seperti VPN, firewall, serta segmentasi jaringan berbasis software.

Percayakan Konektivitas Jaringan Bisnis Anda kepada Solusi Infrastruktur IT dari Phintraco Technology!

Kebutuhan perusahaan akan jaringan yang andal tidak bisa disamaratakan. Oleh karena itu, pemilihan jaringan LAN vs WAN untuk perusahaan harus disesuaikan dengan kondisi bisnis Anda. Phintraco Technology, sebagai perusahaan IT infrastructure berpengalaman, hadir dengan solusi infrastruktur IT yang fleksibel untuk memenuhi kebutuhan jaringan LAN maupun WAN.

Tim ahli dari kami siap membantu Anda mulai dari tahap audit jaringan, perencanaan arsitektur, hingga implementasi dan pemeliharaan sistem. Termasuk juga dukungan teknologi SD-WAN untuk memastikan koneksi antar cabang tetap aman, cepat, dan efisien.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Lanskap bisnis modern yang semakin kompetitif dan cepat membuat customer service menjadi lebih dari sekadar fungsi pendukung, tetapi juga pilar utama bagi kesuksesan bisnis di masa depan. Pengalaman pelanggan yang positif menjadi kunci penting untuk meningkatkan loyalitas bahkan mendorong advokasi organik pelanggan. Oleh karena itu, untuk bisa mencapai dan menjaga standar layanan yang tinggi, perusahaan membutuhkan metrik khusus untuk mengukur, menganalisis, dan meningkatkan kinerja operasional contact center mereka. Di sinilah Average Handling Time (AHT) berperan.

AHT adalah salah satu metrik utama dalam ekosistem contact center untuk menunjukkan waktu penanganan rata-rata. Skor AHT yang baik merupakan cerminan operasional yang efisien, namun untuk mencapai hal tersebut, perusahaan perlu memahami Average Handling Time call center agar tidak mengorbankan kualitas layanan. Oleh karena itu, artikel ini akan membahas aspek-aspek tersebut, mulai dari definisi, cara menghitung, cara menetapkan target, penyebab AHT tinggi, serta solusi untuk menurunkannya. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa itu Average Handling Time (AHT)?

Average Handling Time (AHT) adalah metrik standar dalam ekosistem contact center yang berfungsi untuk mengukur durasi rata-rata yang dibutuhkan tim contact center untuk menyelesaikan satu interaksi pelanggan secara keseluruhan. Tim contact center di sini dapat meliputi agen manusia atau sistem otomatis seperti IVR atau chatbot AI. Interaksi pelanggan juga dapat meliputi panggilan telepon, email, chat, atau bentuk komunikasi lainnya. Metrik ini dihitung mulai dari saat pelanggan mulai berinteraksi hingga semua tugas pasca interaksi selesai.

Komponen-komponen utama dalam AHT adalah waktu bicara (talk time), waktu tunggu (hold time), dan waktu penyelesaian pasca-panggilan (wrap-up time / after call work). Talk time merujuk pad atotal durasi agen ketika berinteraksi langsung atau berbicara dengan pelanggan. Hold time Merujuk pada total durasi pelanggan ketika dalam status tunggu (on-hold) selama interaksi berlangsung. Wrap-up time merujuk pada waktu yang dihabiskan agen untuk menyelesaikan tugas-tugas administratif terkait setelah interaksi dengan pelanggan berakhir.

Bagaimana Cara Menghitung AHT?

Secara sederhana, cara menghitung atau rumus menghitung AHT melibatkan ketiga komponen yang telah disebutkan sebelumnya. Rumusnya adalah Total Talk Time + Total Hold Time + Total Wrap-up Time dibagi dengan jumlah total panggilan yang ditangani (Total Calls Handled).

Contohnya, jika dalam satu hari, tim contact center mencatat data sebagai berikut:

• Talk Time Total: 30.000 detik
• Hold Time Total: 5.000 detik
• Wrap-up Time Total: 10.000 detik
• Jumlah Total Panggilan yang Ditangani: 100 panggilan

Maka, AHT dapat dihitung menjadi: AHT = (30.000 detik+5.000 detik+10.000 detik) ÷ 100 panggilan = 45.000 detik ÷ 100 panggilan = 450 detik per panggilan

Lalu konversikan detik ke menit: 450 detik/60 = 7.5 menit per panggilan. Pemilihan periode penghitungan ditentukan berdasarkan kebutuhan analisis dan pelaporan. Rentang waktu yang singkat (misal harian atau per jam) digunakan untuk mengidentifikasi tren atau masalah secara dini, sementara rentang waktu bulanan digunakan untuk memberikan gambaran kinerja jangka panjang.

Bagaimana Cara Menetapkan Target AHT?

Terdapat banyak faktor yang harus dipertimbangkan dalam menetapkan target AHT untuk perusahaan. Target AHT yang baik dan efektif harus realistis, dapat dicapai, dan sejalan dengan tujuan kualitas layanan. Berikut ini adalah faktor-faktornya:

Kompleksitas Produk/Layanan

Setiap industri memiliki standar AHT yang berbeda-beda. Contohnya, contact center untuk perbankan dan asuransi memiliki AHT yang lebih tinggi dibandingkan contact center ritel.

Jenis Interaksi

Jenis interaksi (sifat pertanyaan dan masalah pelanggan) yang berbeda juga mempengaruhi target AHT. Permintaan informasi yang sederhana tentu akan lebih cepat diselesaikan dibandingkan penanganan keluhan kompleks atau pemecahan masalah teknis.

Pengalaman dan Kompetensi Agen

Tingkat pengalaman dan kompetensi agen yang bervariasi juga berperan dalam menentukan target AHT. Agen yang baru bergabung atau kurang berpengalaman akan membutuhkan waktu lebih lama untuk menangani permintaan pelanggan dibandingkan agen yang sudah senior. Hal ini dapat diatasi dengan pelatihan dan pengembangan agen.

Saluran Komunikasi

Setiap saluran komunikasi yang digunakan untuk berinteraksi akan memiliki AHT yang berbeda. Misalnya, panggilan telepon akan memiliki ekspektasi AHT yang berbeda dengan email atau live chat (yang sifatnya asinkronus).

Harapan Pelanggan

Perusahaan juga perlu melakukan survei pelanggan untuk mengetahui sejauh mana ekspektasi pelanggan terkait dengan AHT.

Benchmarking Eksternal dan Internal

Perbandingan dengan AHT standar industri (eksternal) dan data historis (internal) juga penting untuk mendapatkan perspektif yang lebih luas.

Tujuan Bisnis

Faktor terpenting adalah tujuan atau fokus utama dari bisnis itu sendiri. Misalnya efisiensi biaya maksimum, atau memberikan pengalaman pelanggan yang lebih mendalam. Perusahaan harus menyeimbangkan antara kedua tujuan ini untuk menetapkan target AHT.

Apa Saja Penyebab Average Handling Time (AHT) Tinggi?

Penyebab Average Handling Time (AHT) umumnya disebabkan oleh empat faktor yaitu agen, teknologi dan sistem, proses dan prosedur, serta pelanggan. Berikut ini adalah masing-masing penjelasannya:

Faktor Agen

Kinerja individual agen dapat mempengaruhi AHT yang tinggi, di antaranya adalah kurangnya pengetahuan produk/layanan, pelatihan yang kurang, keterampilan komunikasi yang buruk, serta ketidakefisienan dalam menggunakan alat bantu. Beberapa aspek tersebut dapat mempengaruhi AHT menjadi lebih tinggi.

Faktor Teknologi dan Sistem

Infrastruktur teknologi yang digunakan oleh contact center juga bisa mempengaruhi tingginya AHT. Contohnya adalah sistem yang lambat, alat bantu yang tidak terintegrasi, knowledge base yang sulit diakses, serta proses otentikasi pelanggan yang rumit.

Faktor Proses dan Prosedural

Proses bisnis dan alur kerja yang rumit juga bisa menyebabkan tingginya AHT. Beberapa aspek contohnya adalah SOP yang tidak jelas, alur yang tidak efisien, serta informasi yang tersebar.

Faktor Pelanggan

Terakhir, karakteristik dan perilaku pelanggan juga bisa menjadi faktor utama. Misalnya, pertanyaan/masalah yang kompleks, tidak siap dengan informasi, kesulitan menjelaskan masalah, atau terlalu emosional dan banyak bicara.

Bagaimana Cara Menurunkan AHT?

Ada beberapa langkah yang dapat dilakukan perusahaan untuk menurunkan AHT, berikut ini adalah langkah-langkah tersebut:

Pelatihan Agen Manusia

Berikan pelatihan produk/layanan yang komprehensif untuk agen. Selain itu, berikan juga pelatihan tentang cara menggunakan sistem dan alat bantu yang efisien.

Perbaikan Prosedur

Sederhanakan SOP dan alur kerja untuk menghilangkan tahap-tahap yang berlebihan dan membuat waktu. Identifikasi dan eliminasi setiap titik hambat atau bottlenecks yang ada.

Optimasi Sistem dan Teknologi

Integrasikan semua sistem seperti ticketing, CRM, knowledge base, dan aplikasi lain untuk mempermudah pengambilan informasi. Gunakan juga teknologi AI (chatbot, IVR) untuk mengotomatisasi berbagai tugas repetitif secara real time.

Pemberdayaan Self-Service

Volume interaksi yang membludak dapat diatasi dengan mengimplementasikan layanan self-service menggunakan teknologi AI chatbot atau portal pelanggan untuk masalah sederhana. Agen manusia dapat lebih fokus untuk masalah yang lebih kompleks.

Turunkan AHT Layanan Pelanggan Anda dengan Teknologi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Untuk bisa menyeimbangkan antara Average Handling Time (AHT) yang efisien dan kualitas layanan yang baik merupakan tantangan tersendiri. Akan tetapi, hal ini sangat mungkin dicapai dengan menggunakan teknologi AI yang terus berkembang saat ini. Anda dapat mencapai AHT yang optimal dengan memanfaatkan teknologi contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari kami merupakan solusi yang komprehensif, terdiri dari chatbot canggih yang dapat mengidentifikasi pelanggan dengan suara (voice recognition), membantu agen dengan otomatisasi tugas rutin, serta pengumpulan dan analisis historis dari interaksi yang terjadi.

Untuk informasi selengkapnya, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Untuk bisa menjamin keberhasilan bisnis, para pemangku kepentingan di perusahaan harus bisa mengambil keputusan dengan tepat dan cepat. Teknologi digital yang terus berkembang juga turut mengembangkan volume data yang diproduksi dan dianalisis. Hal ini berguna bagi bisnis untuk bisa mengambil keputusan yang berbasis data dan akurat, jika analisis data yang dilakukan optimal. Oleh karena itu, analisis data yang dilakukan tidak hanya deskriptif atau diagnostik, tetapi juga harus bisa bersifat prediktif. Predictive analytics memiliki kemampuan tersebut untuk melengkapi analisis data.

Analisis prediktif adalah teknologi sekaligus metode analisis yang dibutuhkan dalam dunia bisnis modern. Artikel ini akan membahas predictive analytics, mulai dari definisi dasarnya, bagaimana mekanisme kerjanya, serta apa saja contoh penerapannya di berbagai lini bisnis dan industri. Selain itu, artikel ini juga akan mendalami bagaimana predictive analytics contact center dapat bermanfaat untuk meningkatkan layanan pelanggan. Oleh karena itu, simak artikel ini untuk mendapatkan informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan Predictive Analytics?

Predictive analytics adalah cabang dari analisis tingkat lanjut yang menggabungkan data historis, data terkini, teknik statistika, algoritma machine learning, dan kecerdasan buatan (AI) untuk membuat prediksi terukur. Tujuan dari predictive analysis adalah untuk mengetahui apa yang kemungkinan besar akan terjadi di masa depan, setelah itu dilanjutkan dengan tindakan apa yang sebaiknya diambil untuk mendapat hasil tertentu.

Seperti yang telah disebutkan sebelumnya, komponen-komponen kunci dari analisis prediktif ini meliputi data, model statistik dan algoritma, serta teknologi machine learning dan AI. Setiap komponen ini saling bekerja untuk bisa menghasilkan analisis yang dapat memprediksi apa yang mungkin terjadi di masa depan, bahkan dengan tingkat probabilitas.

Bagaimana Cara Kerja Predictive Analytics?

Cara kerja predictive analysis umumnya melewati rangkaian tahapan yang sistematis dalam mengolah data dan membentuk model. Berikut ini adalah tahapan-tahapannya secara umum:

Definisi Proyek

Tahap awal dimulai dengan mendefinisikan proyek secara jelas. Mulai dari menentukan tujuan, hal apa yang ingin diprediksi, ruang lingkupnya, serta metrik kesuksesan yang akan digunakan.

Pengumpulan Data

Selanjutnya, data-data yang relevan akan dikumpulkan dari berbagai sumber internal dan eksternal. Proses pengumpulan data ini dilakukan sambil memastikan data yang dikumpulkan berkualitas baik, lengkap, dan representatif.

Pra-Pemrosesan Data

Tahap pra-pemrosesan data meliputi pembersihan dan persiapan data. Data yang mentah sering tidak lengkap, kotor (noise), dan tidak konsisten. Oleh karena itu, tahap pembersihan akan menangani nilai yang hilang (missing values), data duplikat, outliers, sekaligus mentransformasi data ke dalam format yang sesuai untuk analisis.

Setelah itu, proses dilanjutkan dengan menciptakan variabel baru (feature) dari data yang ada untuk meningkatkan kinerja model.

Pengembangan Model

Data yang sudah siap kemudian akan digunakan untuk mengembangkan dan melatih model. Model dilatih dengan data historis (training dataset) dengan algoritma prediktif yang paling cocok dengan masalah yang dihadapi. Tujuannya adalah agar model tersebut mempelajari pola dan hubungi tersembunyi dalam data.

Validasi dan Pengujian Model

Selanjutnya, model yang telah dilatih akan divalidasi dan diuji kinerjanya dengan set data berbeda yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tahapan ini bertujuan untuk  mengevaluasi seberapa akurat prediksi model dan apakah model tersebut bisa diterapkan dengan baik untuk data baru. Pada tahap ini, parameter model akan disesuaikan (tuning) untuk bisa lebih optimal.

Apa Saja Contoh Penggunaan Predictive Analytics?

Kegunaan predictive analytics kini telah diterapkan di berbagai aplikasi dari berbagai sektor dan fungsi bisnis. Berikut ini adalah contoh yang paling umum ditemukan:

Bisnis dan Marketing

Dalam bisnis dan pemasaran, algoritma prediktif ini bisa digunakan untuk mengidentifikasi pelanggan yang memiliki probabilitas churn rate yang tinggi, sehingga perusahaan bisa mengambil langkah preventif. Selain itu, marketing juga bisa menggunakan teknologi ini untuk melakukan segmentasi pelanggan dan personalisasi konten, sehingga pemasaran lebih tertarget dan personal.

Operasional

Dari segi operasional, analisis prediktif mampu membantu untuk bidang maintenance, khususnya dalam industri manufaktur. Sensor-sensor pada mesin akan mengumpulkan data yang dianalisis untuk memprediksi kapan mesin akan mengalami kegagalan. Perawatan dan perbaikan dapat dijadwalkan sebelum kerusakan itu terjadi.

Customer Service

Dalam aspek customer service, predictive analytics berfungsi untuk menganalisis sentimen pelanggan dari input teks atau suara. Selain itu, teknologi ini juga dapat memprediksi volume panggilan atau interaksi, serta mengidentifikasi kebutuhan pelanggan sebelum mengatakannya. Hal ini dapat menciptakan pengalaman layanan pelanggan yang lebih efektif.

Apa Saja Manfaat Predictive Analytics untuk Layanan Pelanggan?

Dalam konteks layanan pelanggan, predictive analytics memiliki beberapa manfaat yang dapat meningkatkan pengalaman pelanggan secara signifikan. Berikut ini adalah beberapa manfaat analisis prediktif untuk customer service:

Personalisasi Layanan Pelanggan

Perusahaan dapat menganalisis riwayat interaksi, preferensi, serta perilaku pelanggan lewat predictive analysis. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk memberikan solusi, menawarkan produk, atau informasi yang lebih relevan dan personal sesuai masing-masing pelanggan.

Layanan yang Lebih Proaktif

Model prediktif juga mampu menemukan pola yang dapat mengindikasikan potensi masalah atau kebutuhan pelanggan. Sistem dapat memberi tahu agen sehingga agen dapat menangani masalah pelanggan dengan lebih proaktif. Secara tidak langsung, pendekatan proaktif ini mengurangi eskalasi keluhan dan meningkatkan kepuasan.

Meningkatkan Skor Kepuasan Pelanggan (CSAT)

Layanan pelanggan yang responsif, relevan, personal, dan proaktif secara signifikan dapat meningkatkan skor kepuasan pelanggan atau CSAT. Pengalaman positif yang konsisten ini juga dapat membentuk dan membangun loyalitas pelanggan terhadap brand.

Efisiensi Operasional dan Penghematan Biaya

Untuk perusahaan, penggunaan predictive analysis dapat meningkatkan efisiensi profesional dengan mengurangi waktu rata-rata penanganan (Average Handling Time). Efisiensi ini juga dapat berdampak pada berkurangnya biaya operasional yang biasanya dikeluarkan terkait dengan kinerja staf.

Ciptakan Layanan Pelanggan yang Lebih Personal dengan Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Setelah memahami bagaimana cara kerja dan manfaat predictive analytics, Anda pun dapat memanfaatkan potensinya yang luar biasa untuk mengembangkan bisnis Anda, khususnya dalam customer service.

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology merupakan solusi komprehensif berbasis AI untuk efisiensi dan efektivitas contact center. Dengan berbagai chatbot canggih, kemampuan analitik, serta otomatisasi tugas, kinerja customer service Anda akan jauh lebih efisien serta kepuasan pelanggan pun akan meningkat.

Untuk informasi lebih lanjut, hubungi marketing@phintraco.com sekarang!

Editor: Irnadia Fardila

Transformasi digital yang bergerak dengan sangat cepat turut mengubah ekspektasi pelanggan terhadap sebuah merek atau brand. Teknologi yang membuat segalanya menjadi serba cepat juga mengubah ekspektasi pelanggan yang kini membutuhkan respons yang instan. Selain itu, pelanggan kini juga menginginkan interaksi yang lebih personal, serta ketersediaan layanan 24/7. Tuntutan ini merupakan tantangan yang besar bagi banyak bisnis, khususnya yang masih menggunakan metode layanan pelanggan konvensional. Oleh karena itu, AI customer service hadir sebagai solusi untuk menjawab tantangan tersebut.

AI layanan pelanggan, atau artificial intelligence customer service kini telah merevolusi cara bisnis berinteraksi dengan pelanggan. Solusi transformatif ini bisa memberikan efisiensi, kecepatan, serta kecerdasan yang jauh lebih tinggi dibanding layanan pelanggan konvensional. Artikel ini akan mengupas semua seluk-beluk AI pelayanan pelanggan mulai dari definisinya, komponen pentingnya, cara kerjanya, serta manfaatnya untuk pertumbuhan bisnis. Simak artikel berikut ini untuk mengetahui informasi selengkapnya!

Apa yang Dimaksud dengan AI Customer Service?

AI customer service merujuk pada penggunaan teknologi kecerdasan buatan atau AI untuk mengelola dan meningkatkan seluruh aspek interaksi layanan pelanggan. Teknologi AI yang umum digunakan antara lain adalah Natural Language Processing (NLP), Machine Learning (ML), analisis data, serta otomatisasi.

Tujuan utama penggunaan teknologi ini adalah untuk menciptakan pengalaman pelanggan yang lebih mulus, efisien, dan memuaskan. Dengan menggunakan AI, tugas-tugas rutin yang butuh intervensi manusia dapat ditangani secara otomatis, mulai dari menjawab FAQ atau memandu pelanggan untuk proses tertentu.

AI layanan pelanggan dapat diaktifkan sepanjang waktu, yang artinya ketika volume permintaan melonjak, perusahaan tidak perlu mengorbankan kualitas dalam melayani pelanggan. Hal ini bukan berarti menggantikan agen manusia, tetapi memberdayakan agen manusia untuk lebih fokus pada isu yang lebih penting dan kompleks.

Apa Saja Komponen Penting dalam AI Customer Service?

AI dalam customer service menggunakan beberapa komponen utama agar bisa memberikan hasil yang efisien dan personal untuk pelanggan. Berikut ini adalah komponen-komponen tersebut:

Chatbot dan Virtual Assistant

Chatbot adalah sistem AI yang mensimulasikan percakapan dengan pengguna lewat teks atau suara. Teknologi ini digunakan untuk menangani interaksi rutin, memberikan informasi, atau bahkan mengecek status pemesanan. Sementara itu, Virtual Assistant adalah sistem AI yang menangani interaksi yang lebih kompleks, diintegrasikan ke berbagai platform, serta memiliki fungsi yang lebih luas.

Natural Language Processing (NLP)

NLP merupakan komponen AI yang berfungsi untuk memahami, menerjemahkan, dan merespons bahasa manusia. Dalam customer service, teknologi ini membantu menganalisis input pelanggan, memahami konteks, dan memberikan respons  yang sesuai. Selain itu, NLP juga dapat menilai dan menganalisis nada emosional dan sentimen pelanggan.

Machine Learning (ML)

Machine Learning digunakan untuk menganalisis data historis untuk memprediksi perilaku pelanggan di masa depan. Tidak hanya analisis prediktif, Machine Learning juga dapat merekomendasikan produk atau layanan berdasarkan preferensi pelanggan, sehingga lebih personal.

Otomatisasi

AI customer service dapat mengotomatisasikan tugas-tugas repetitif, seperti input data, follow up email, serta interaksi rutin. Hal ini dapat membantu agen manusia untuk fokus ke hal yang lebih kompleks. Sistem AI juga dapat diintegrasikan ke platform customer service yang sudah ada untuk interaksi yang lebih mulus.

Bagaimana Cara Kerja AI Customer Service Agent?

Proses kerja teknologi AI dalam customer service meliputi beberapa tahapan utama dalam interaksi. Pada tahap awal, pelanggan akan menghubungi bisnis atau brand melalui salah satu saluran komunikasi yang dipilih. Saluran komunikasi ini dapat berupa live chat di website, aplikasi seluler, media sosial, atau panggilan telepon yang diarahkan ke voicebot. Permintaan pelanggan ini kemudian akan diterima oleh sistem AI.

Selanjutnya, permintaan ini akan dianalisis oleh NLP untuk menguraikan bahasa yang digunakan, mengidentifikasi kata kunci, memahami konteks dan tujuan, serta mendeteksi sentimen pelanggan. Setelah analisis dan identifikasi, AI kemudian akan memberikan jawaban atau solusi kepada pelanggan. Respons ini dapat berupa informasi langsung, panduan step-by-step, atau tautan ke sumber daya relevan.

Jika masalah tidak bisa diselesaikan oleh AI, maka permintaan pelanggan akan dirutekan secara mulus ke agen manusia yang paling kompeten dan sesuai. Semua riwayat dan konteks percakapan akan dikumpulkan oleh AI, sehingga pelanggan tidak perlu mengulang dan agen manusia bisa memahami konteks sebelumnya. Setiap interaksi yang terdokumentasi kemudian akan menjadi bahan analisis oleh algoritma Machine Learning untuk meningkatkan pemahaman bahasa, mengoptimalkan respons, serta memperbarui knowledge base.

Apa Saja Manfaat AI Customer Service untuk Bisnis?

Implementasi AI untuk customer service dapat memberikan sejumlah manfaat yang signifikan untuk perusahaan. Berikut ini adalah beberapa manfaatnya:

Efisiensi Biaya

Otomatisasi yang dapat dilakukan oleh AI dapat membantu menghemat biaya operasional secara signifikan. Biaya ini meliputi biaya pelatihan dan biaya terkait staf agen manusia.

Ketersediaan Tinggi

Kemampuan AI untuk menangani permintaan pelanggan kapan saja meningkatkan ketersediaan perusahaan. Pelanggan dapat menghubungi brand kapan saja selama 24/7.

Layanan yang Terpersonalisasi

Algoritma AI dapat menganalisis riwayat dan preferensi pelanggan. Oleh karena itu, pelayanan dan konten yang diberikan dapat lebih relevan dan personal. Hal ini dapat meningkatkan kepuasan pelanggan.

Skalabilitas Tinggi

Perusahaan dapat menangani permintaan yang membludak tiba-tiba tanpa mengurangi kualitas layanannya. AI dapat memastikan layanan tetap konsisten.

Dukungan Multibahasa

Kemampuan AI dalam mengolah dan memahami bahasa manusia dapat mendukung layanan untuk bahasa-bahasa lain. Hal ini dapat mengurangi atau menghilangkan language barrier.

Ciptakan Layanan Pelanggan yang Efisien dan Efektif dengan Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Pelayanan yang unggul merupakan kewajiban setiap brand. AI customer service telah menjadi solusi utama untuk mengatasi setiap tantangan dan ekspektasi pelanggan modern. Oleh karena itu, tingkatkan kualitas layanan pelanggan Anda dengan solusi contact center AI dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology dilengkapi dengan chatbot dan intelligent virtual assistant canggih yang dapat menangani berbagai interaksi dan mengotomatisasi berbagai tugas-tugas rutin. Anda juga bisa mendapatkan wawasan berharga terkait pelanggan Anda lewat analisis data dari contact center AI.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya mengenai contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila

Perkembangan teknologi artificial intelligence atau AI kini telah melaju pesat dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi ini mengubah berbagai aspek kehidupan manusia sehari-hari, termasuk dalam hal operasional bisnis. Kecerdasan buatan kini telah menjadi alat praktis yang digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan membuka berbagai peluang baru. AI agent adalah salah satu contoh teknologi AI yang banyak digunakan di berbagai aspek dan fungsi bisnis.

AI agents hadir sebagai bentuk solusi yang menjanjikan dalam teknologi kecerdasan buatan. Agen AI adalah kunci utama bagi bisnis untuk bisa mengotomatisasi tugas-tugas, mengambil keputusan, serta berinteraksi dengan manusia secara alami dan efektif. Oleh karena itu, penting bagi perusahaan untuk mengetahui AI agent itu apa, bagaimana cara kerja AI agen, apa saja contoh agen AI, serta apa saja manfaatnya bagi bisnis, khususnya customer service. Artikel ini akan membahas aspek-aspek tersebut secara detail.

Apa yang Dimaksud dengan AI Agent?

AI agent adalah entitas perangkat lunak (software) atau perangkat keras (hardware) yang khusus dirancang untuk bisa memahami lingkungan melalui sensor dan bertindak secara mandiri untuk tujuan tertentu. Sensor ini dapat berupa kamera, mikrofon, serta input data digital. Tindakan atau output dari teknologi ini dapat berupa motor penggerak, layar output, atau perintah eksekusi dalam software.

AI agents adalah teknologi yang bersifat dinamis, adaptif, dan berorientasi pada tujuan, tidak seperti program komputer tradisional yang cenderung mengikuti instruksi secara kaku. Karakteristik utama yang menjadi pembeda antara keduanya antara lain adalah otonomi, kemampuan belajar, reaktivitas, dan proaktivitas. Agents dalam AI dapat mengambil keputusan tanpa intervensi manusia terus menerus, mampu belajar dari pengalaman dan data baru, mampu merespons perubahan, serta mengambil inisiatif.

Bagaimana Cara Kerja AI Agents?

Secara umum, cara kerja AI agents meliputi kerangka kerja dan komponen internal yang mendasarinya. Komponen-komponen tersebut antara lain adalah performance measure (ukuran kinerja), sensor, lingkungan, aktuator, serta beberapa komponen pendukung lainnya. Berikut adalah penjelasannya:

Performance Measure

Performance measure adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik AI agent dalam mencapai tujuannya. Tujuan ini dapat disesuaikan dengan penerapan dan kebutuhan bisnis. Contohnya dalam customer service, metrik yang digunakan adalah skor kepuasan pelanggan (CSAT), Average Handling Time (AHT), atau jumlah masalah yang terselesaikan.

Sensor

Sensor merupakan komponen yang menerima input dari lingkungan. komponen ini dapat berupa API penerima data, input keyboard, klik mouse, atau dari perangkat keras.

Lingkungan

Lingkungan atau environment adalah konteks tempat AI agent beroperasi. Environment ini dapat diamati sepenuhnya atau sebagian, deterministik atau stokastik, serta statis atau dinamis. Contohnya adalah internet untuk chatbot.

Aktuator

Aktuator adalah komponen yang bertugas melakukan tindakan atau memberi output ke lingkungannya. Hal ini dapat berupa menampilkan teks di layar, mengirim email, atau mengeluarkan suara.

Knowledge Base

Knowledge base adalah tempat penyimpanan informasi, data, dan pengalaman masa lalu dari AI agent. Basis pengetahuan ini dapat terus diperbarui seiring dengan interaksi AI dengan lingkungannya.

Learning Component

AI agent modern kini banyak dilengkapi dengan komponen pembelajaran untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Contoh teknik yang digunakan adalah machine learning dan deep learning.

Inference Engine

Komponen ini berfungsi untuk melakukan penalaran dan pengambilan keputusan dengan menggunakan informasi dari knowledge base dan sensor. Mesin inferensi ini menerapkan logika dan algoritma untuk menentukan tindakan apa yang harus diambil.

Apa Saja Jenis Agen AI?

Jenis-jenis AI agent dapat dikelompokkan berdasarkan kompleksitas, kemampuan, dan cara berinteraksinya dengan lingkungan. Berikut adalah jenis-jenis tersebut:

Simple Reflex Agents

Agen AI jenis ini bekerja dengan condition-action rules. Jenis agen ini hanya akan merespons persepsi atau input saat itu tanpa mempertimbangkan histori input atau keadaan internal.

Model-Based Reflex Agents

Agent jenis ini sedikit lebih canggih karena memiliki model atau representasi internal. Model ini membantu agen memahami bagaimana lingkungannya berubah dan bagaimana tindakannya mempengaruhi lingkungan tersebut.

Goal-Based Agents

Agen AI ini bertindak dengan tujuan yang spesifik. Pengambilan keputusan yang dilakukan mempertimbangkan bagaimana caranya mencapai tujuan tersebut. Jenis AI ini juga memiliki model sendiri selain tujuan atau situasi yang diinginkan.

Utility-Based Agents

Pengembangan selanjutnya dari goal-based agent adalah utility-based agent. Model agen ini berfokus pada memilih tindakan yang memaksimalkan utilitas yang diharapkan, ketika ada banyak cara untuk mencapai tujuan.

Learning Agents

Terakhir, jenis learning agent dapat belajar dari pengalaman untuk meningkatkan kinerjanya. Mereka dapat menggunakan feedback yang didapat dari user untuk memodifikasi pengetahuan atau strategi pengambilan keputusannya di masa depan. Jenis AI agent ini adalah jenis yang paling sering digunakan dan dijumpai saat ini.

Apa Saja Contoh Penggunaan AI Agent?

Implementasi AI agent telah menyentuh berbagai sektor dalam bisnis. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapannya yang paling umum dijumpai:

Asisten Virtual Pribadi

Kini banyak aplikasi asisten virtual pribadi seperti Siri, Google Assistant, atau Alexa yang dapat membantu pengguna dalam tugas sehari-hari. Mulai dari mengatur jadwal, memutar musik, hingga mengontrol perangkat IoT di rumah.

E-commerce atau Pemasaran

Dalam platform e-commerce dan digital marketing, AI agent digunakan untuk menganalisis perilaku pelanggan untuk merekomendasikan produk yang relevan serta menargetkan iklan secara efektif.

Cybersecurity

AI agent juga berperan penting dalam dunia cybersecurity. Teknologi AI digunakan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan atau intrusi, menganalisis malware, dan merespons ancaman siber secara cepat.

Customer Service atau Contact Center

Customer service adalah fungsi bisnis yang kini semakin berkembang akibat penggunaan AI. AI di bidang ini berupa chatbot canggih yang mampu menangani banyak pertanyaan secara simultan, instan, serta mampu melakukan transaksi sederhana kapan saja selama 24/7.

Apa Saja Kelebihan AI Agent untuk Customer Service?

Penerapan AI agent dalam customer service telah memberikan manfaat yang signifikan untuk bisnis. Berikut ini adalah beberapa keunggulannya:

Ketersediaan 24/7

AI agent dapat beroperasi kapan saja sehingga memastikan pelanggan selalu bisa mendapat bantuan kapan pun dibutuhkan. Hal ini meningkatkan ketersediaan layanan secara signifikan.

Respons yang Konsisten

Kemampuan AI agent untuk memberikan jawaban instan untuk pertanyaan umum lewat basis pengetahuan dapat memberikan respons yang selalu konsisten. Kekonsistenan ini merupakan nilai keunggulan tersendiri dibandingkan variabilitas yang mungkin terjadi pada agen manusia.

Skalabilitas Tinggi

Jika terjadi lonjakan permintaan layanan secara tidak terduga, AI agent dapat diskalakan untuk menangani volume interaksi yang besar tersebut tanpa menurunkan kualitas layanan.

Menghemat Biaya Operasional

Otomatisasi tugas-tugas rutin dan penanganan pertanyaan umum oleh AI dapat membantu bisnis mengurangi biaya operasional, contohnya biasa perekrutan, pelatihan, dan penggajian staf dalam jumlah besar.

Personalisasi Layanan Pelanggan

Teknologi ini juga dapat digunakan untuk mengakses dan menganalisis data pelanggan. Hal ini dimanfaatkan untuk memberikan solusi, informasi, atau penawaran yang lebih dipersonalisasi.

Terapkan AI Agent untuk Bisnis Anda dengan Solusi Contact Center AI dari Phintraco Technology!

Teknologi AI, khususnya AI agent adalah potensi yang luar biasa untuk mentransformasi cara bisnis beroperasi, khususnya dalam hal layanan pelanggan. Oleh karena itu, tingkatkan kualitas customer service Anda dengan teknologi contact center AI terbaik dari Phintraco Technology!

Solusi contact center AI dari Phintraco Technology menghadirkan teknologi AI chatbot yang mampu berinteraksi dengan pelanggan secara real time dan natural, menganalisis interaksi, serta dapat diintegrasikan dengan sistem bisnis Anda yang sudah ada.

Hubungi marketing@phintraco.com untuk informasi selengkapnya tentang contact center AI dari Phintraco Technology!

Editor: Irnadia Fardila