Blog tentang perjalanan karir, bisnis dan pergulatan batin

Senin, 04 Maret 2024

Seminar "Data Science For Beginner" Meraih Sukses Besar di Universitas Duta Bangsa



Pada tanggal 2 Maret 2024, Universitas Duta Bangsa Surakarta kedatangan pembicara yang sangat istimewa, Galih Setiawan Nurohim, seorang ahli di bidang data science. Acara seminar yang bertajuk "Data Science For Beginner" ini diselenggarakan oleh Himpunan Mahasiswa Sistem Informasi Universitas Duta Bangsa Surakarta, dan dihadiri oleh mahasiswa dari berbagai semester dan jurusan, terutama dari sistem informasi dan teknik informatika.

Seminar ini tidak hanya menarik perhatian mahasiswa, tetapi juga memberikan wawasan baru yang sangat berharga tentang dunia data science. Galih Setiawan Nurohim memberikan penjelasan yang sangat jelas dan mendalam tentang konsep dasar data science serta penerapannya dalam berbagai bidang, termasuk dalam menentukan kemampuan bayar nasabah dalam sistem kredit.

Selama sesi tanya jawab, para mahasiswa tampak begitu bersemangat untuk bertanya. Salah satu pertanyaan menarik yang muncul adalah tentang bagaimana penerapan data science dalam menentukan kemampuan bayar nasabah dalam sistem kredit. Galih dengan sabar menjelaskan konsep-konsep yang terkait dan memberikan contoh kasus yang relevan.

Selain itu, beberapa mahasiswa juga bertanya tentang langkah-langkah belajar data science yang mudah dan efektif. Galih memberikan tips dan saran yang sangat berguna, termasuk tentang materi-materi yang harus dipelajari dan sumber belajar yang dapat diandalkan.

Pertanyaan lain yang cukup menarik adalah tentang bagaimana mengatasi rasa stuck saat belajar data science. Galih memberikan pandangan yang sangat inspiratif, menyatakan pentingnya konsistensi, kesabaran, dan semangat dalam menghadapi rintangan tersebut.

Seminar "Data Science For Beginner" di Universitas Duta Bangsa Surakarta benar-benar meraih sukses besar. Para mahasiswa tidak hanya mendapatkan pengetahuan baru, tetapi juga semangat baru untuk menjelajahi dunia data science yang begitu menarik dan penuh potensi.

Share:

Minggu, 03 Maret 2024

Workshop dengan para guru dengan tema Pemanfaata AI untuk pendidikan

Galih Setiawan Nurohim


Pada tanggal 29 Februari 2024, aula Universitas BSI Surakarta menjadi saksi bagi workshop yang memukau para guru dari berbagai SMA/SMK di Solo Raya. Workshop yang bertemakan "Pemanfaatan Artificial Intelligence untuk Membuat Media Learning Interactive" ini tak hanya memberikan wawasan baru, tapi juga menghadirkan sesi tanya jawab yang sangat seru.

Dalam sesi tanya jawab tersebut, para guru tampak begitu antusias. Mereka sangat tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang cara membuat berbagai macam soal menggunakan ChatGPT, sebuah teknologi AI yang mampu menghasilkan teks dengan kemampuan yang menakjubkan. Pembicara Galih Setiawawan Nurohim memberikan penjelasan yang detail dan jelas, sehingga para guru dapat memahami konsep tersebut dengan baik.

Selain itu, para guru juga dibuat terkesima dengan penjelasan tentang cara membuat media interaktif menggunakan Canva, sebuah platform desain grafis online yang populer. Mereka belajar bagaimana menggabungkan elemen-elemen desain dengan AI untuk menciptakan materi pembelajaran yang menarik dan interaktif bagi siswa.
Galih Setiawan nurohim


Sesi tanya jawab ini tidak hanya memberikan pengetahuan baru, tapi juga menginspirasi para guru untuk lebih kreatif dalam mengembangkan materi pembelajaran mereka. Dengan semangat yang membara, para guru meninggalkan workshop ini dengan rasa puas dan bersemangat untuk mengaplikasikan semua yang mereka pelajari dalam pembelajaran di sekolah masing-masing.

Galih Setiawan


Share:

Selasa, 23 Januari 2024

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine learning (ML) adalah salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang sangat menarik perhatian. ML adalah teknologi yang bisa membuat mesin belajar sendiri tanpa perlu diatur oleh manusia. ML bisa mempelajari data yang ada dan melakukan tugas-tugas tertentu berdasarkan apa yang dipelajari. ML juga bisa memperoleh data baru dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis.

Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari


ML memiliki banyak manfaat dan aplikasi dalam berbagai bidang. Bahkan, kita sering menemukan contoh-contoh penerapan ML dalam kehidupan sehari-hari, meskipun mungkin tidak menyadarinya. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan ML yang mungkin kamu temui setiap hari:

Pengenalan Suara

Pengenalan suara atau speech recognition adalah kemampuan yang menggunakan natural language processing (NLP) untuk menerjemahkan ucapan manusia menjadi format tertulis. Banyak perangkat seluler yang memasukkan pengenalan suara ke dalam sistemnya untuk melakukan pencarian suara, misalnya Siri, atau meningkatkan aksesibilitas untuk mengetik teks.

Pengenalan suara juga bisa digunakan untuk mengontrol perangkat dengan perintah suara, misalnya Google Assistant atau Alexa, atau untuk melakukan transkripsi audio, misalnya Otter.ai1.

Layanan Pelanggan

Chatbot online menggantikan peran agen manusia dalam proses layanan pelanggan, mengubah cara kita berinteraksi dengan situs web dan platform media sosial. Chatbot bisa menjawab pertanyaan-pertanyaan umum tentang topik seperti pengiriman, atau memberikan saran personal, menjual produk, atau menyarankan ukuran untuk pengguna. Contoh chatbot meliputi agen virtual di situs e-commerce, bot pesan menggunakan Slack atau Facebook Messenger, dan tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh asisten virtual atau asisten suara.

Chatbot bisa menggunakan ML untuk memahami bahasa alami pengguna, menyesuaikan gaya bicara, dan memberikan respons yang relevan dan tepat. Contoh chatbot yang menggunakan ML adalah Replika2, sebuah teman virtual yang bisa berbicara dengan pengguna dan belajar dari mereka.

Visi Komputer

Visi komputer atau computer vision adalah teknologi AI yang memungkinkan komputer untuk mendapatkan informasi bermakna dari gambar digital, video, dan input visual lainnya, dan kemudian mengambil tindakan yang sesuai. Didukung oleh jaringan saraf konvolusional, visi komputer memiliki aplikasi dalam penandaan foto di media sosial, pencitraan radiologi di bidang kesehatan, dan mobil otonom di industri otomotif.

Visi komputer juga bisa digunakan untuk mengenali wajah, objek, atau adegan, misalnya Face ID atau Google Lens3, atau untuk menghasilkan gambar baru, misalnya Deep Dream atau StyleGAN.

Mesin Rekomendasi

Dengan menggunakan data perilaku konsumsi masa lalu, algoritma AI bisa membantu menemukan tren data yang bisa digunakan untuk mengembangkan strategi penjualan silang yang lebih efektif. Pendekatan ini digunakan oleh pengecer online untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan saat proses checkout.

Mesin rekomendasi juga bisa digunakan untuk menyarankan konten yang sesuai dengan minat atau preferensi pengguna, misalnya Netflix atau Spotify, atau untuk menemukan orang yang cocok untuk berkencan, misalnya Tinder atau Bumble.

Perdagangan Saham Otomatis

Dirancang untuk mengoptimalkan portofolio saham, platform perdagangan frekuensi tinggi yang didorong oleh AI bisa melakukan ribuan atau bahkan jutaan perdagangan per hari tanpa campur tangan manusia.

Perdagangan saham otomatis bisa menggunakan ML untuk menganalisis data pasar, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan perdagangan yang cerdas. Contoh platform perdagangan saham otomatis yang menggunakan ML adalah Alpaca atau Quantopian.

Deteksi Penipuan

Bank dan lembaga keuangan lainnya bisa menggunakan ML untuk mendeteksi transaksi mencurigakan. Pembelajaran terbimbing bisa melatih model menggunakan informasi tentang transaksi penipuan yang diketahui. Deteksi anomali bisa mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa dan layak ditelusuri lebih lanjut.

Deteksi penipuan bisa membantu mencegah kerugian finansial, melindungi identitas, dan meningkatkan kepercayaan pelanggan. Contoh layanan deteksi penipuan yang menggunakan ML adalah PayPal atau Stripe.

Kesimpulan

Machine learning (ML) adalah teknologi yang bisa membuat mesin belajar sendiri tanpa perlu diatur oleh manusia. ML bisa mempelajari data yang ada dan melakukan tugas-tugas tertentu berdasarkan apa yang dipelajari. ML juga bisa memperoleh data baru dan meningkatkan kinerjanya secara otomatis.

ML memiliki banyak manfaat dan aplikasi dalam berbagai bidang. Bahkan, kita sering menemukan contoh-contoh penerapan ML dalam kehidupan sehari-hari, meskipun mungkin tidak menyadarinya. Beberapa contoh penerapan ML yang mungkin kamu temui setiap hari adalah pengenalan suara, layanan pelanggan, visi komputer, mesin rekomendasi, perdagangan saham otomatis, dan deteksi penipuan.

ML adalah teknologi yang terus berkembang dan menawarkan banyak peluang bagi manusia. Dengan belajar ML, kita bisa memahami cara kerja mesin, mengembangkan solusi yang inovatif, dan meningkatkan kualitas hidup kita.

Share:

Senin, 22 Januari 2024

Tentang LLM (Large Language Model)

Manusia udah punya bahasa lama banget buat komunikasi. Bahasa itu penting buat semua bentuk komunikasi, baik antar manusia maupun antara manusia dan teknologi. Bahasa itu ngasih kita kata-kata, makna, dan tata bahasa yang dibutuhkan buat menyampaikan ide dan konsep. Di dunia AI, language model punya fungsi yang mirip, yaitu ngasih dasar buat komunikasi dan bikin konsep baru.
LLM


Language model pertama di dunia AI muncul sejak AI masih baru. Contohnya Eliza language model yang dibuat di MIT tahun 1966. Language model itu belajar dari data yang ada, terus pake teknik-teknik tertentu buat ngerti hubungan antara data, dan bikin konten baru berdasarkan data yang udah dipelajari. Language model biasanya dipake buat aplikasi natural language processing (NLP) yang bisa ngasih hasil berdasarkan pertanyaan yang ditulis pake bahasa alami.

LLM itu perkembangan dari language model yang biasa, tapi pake data yang jauh lebih banyak buat belajar dan ngasih hasil. Dengan data yang banyak, kemampuan AI model jadi lebih gede. Gak ada ukuran pasti berapa banyak data yang dibutuhkan, tapi biasanya LLM punya setidaknya satu miliar parameter atau lebih. Parameter itu istilah machine learning buat variabel yang ada di model yang dipelajari dan bisa dipake buat ngasih hasil baru.


Apa itu generative AI? Semua yang perlu kamu tahu
Yang juga mencakup:
8 kategori alat generative AI terbaik untuk tahun 2024
Apakah AI akan menggantikan pekerjaan? 9 jenis pekerjaan yang mungkin terpengaruh
16 large language model terbaik
LLM modern muncul tahun 2017 dan pake transformer model, yaitu jaringan saraf yang disebut transformer. Dengan parameter yang banyak dan transformer model, LLM bisa ngerti dan ngasih respons yang akurat dengan cepat, yang bikin teknologi AI bisa dipake di banyak bidang.

Beberapa LLM disebut foundation model, istilah yang dibuat oleh Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence tahun 2021. Foundation model itu model yang gede dan berpengaruh banget, sampe jadi dasar buat optimasi dan kasus spesifik lainnya.

Grafik yang menunjukkan jumlah parameter GPT-4
GPT-4, sebuah LLM, jauh lebih besar dari pendahulunya dalam hal jumlah parameter.
Kenapa LLM penting buat bisnis?
AI semakin berkembang, dan tempatnya di dunia bisnis juga semakin penting. Ini terlihat dari penggunaan LLM dan alat machine learning lainnya. Saat bikin dan pake model machine learning, penelitian menyarankan bahwa kesederhanaan dan konsistensi harus jadi tujuan utama. Nentuin masalah yang harus diselesaikan juga penting, begitu juga dengan ngerti data historis dan memastikan akurasi.

Manfaat dari machine learning biasanya dibagi jadi empat kategori: efisiensi, efektivitas, pengalaman, dan evolusi bisnis. Seiring dengan munculnya manfaat-manfaat ini, bisnis pun berinvestasi di teknologi ini.


Share:

Sabtu, 20 Januari 2024

Character Arc nya Hiccup di How to Train Your Dragon 2010

Film How to Train Your Dragon (2010)menceritakan kisah Hiccup Haddock III, seorang remaja Viking yang aneh dan dikucilkan. Dia bermimpi menjadi pengendara naga, tetapi gagal memenuhi harapan sukunya.
how to train your dragon


Arc Karakter Hiccup

 Awal: Hiccup adalah seorang remaja yang tidak menarik, terkucilkan, dan lemah. Dia tidak memiliki kekuatan atau kemampuan bertarung yang baik. Dia bermimpi menjadi pengendara naga, tetapi gagal memenuhi harapan sukunya.

 Tantangan: Hiccup berjuang untuk membuktikan dirinya kepada ayahnya, Kepala Stoick, dan mengatasi keterbatasan fisiknya. Dia harus mendamaikan cintanya pada naga dengan warisan Vikingnya.
 Titik balik: Hiccup menciptakan dan menguasai ekor prostetik untuk Toothless, menunjukkan kecerdikan dan keberanian. Menyaksikan belas kasihan Stoick terhadap naga yang terluka memicu perubahan dalam pemahamannya tentang Viking dan naga.
 Transformasi: Hiccup tumbuh menjadi pemimpin yang percaya diri, menyatukan Viking dan naga. Dia menguasai keterampilan menunggang naga dan membentuk ikatan yang dalam dengan Toothless.
 Akhir: Hiccup mengalahkan Red Death dan mendapatkan rasa hormat dari sukunya. Dia merangkul identitasnya sebagai Pengendara Naga dan menjembatani kesenjangan antara manusia dan naga.

Arc Karakter Stoick

 Awal: Stoick adalah seorang prajurit Viking yang ganas dan pemimpin, terobsesi dengan pembantaian naga. Dia tidak menyetujui kurangnya kekuatan Hiccup dan menganggapnya sebagai kekecewaan.

 
 Tantangan: Stoick bergulat dengan dunia yang berubah karena naga menjadi sekutu alih-alih musuh. Dia berjuang untuk mendamaikan keyakinan Viking tradisionalnya dengan perspektif baru Hiccup.
 Titik balik: Menyaksikan keberanian dan keegoisan Hiccup dalam menyelamatkan Toothless memicu perubahan dalam persepsinya tentang naga.
 Transformasi: Stoick menunjukkan keterbukaan yang meningkat terhadap naga dan pada akhirnya mengakui nilai mereka. Bekerja sama dengan Hiccup untuk melindungi Viking dan naga.
 Akhir: Stoick mengorbankan dirinya untuk menyelamatkan Hiccup dan Toothless, menunjukkan cintanya pada putranya dan rasa hormat barunya pada naga.

Elemen Kunci Arc Karakter

 Mengatasi Prasangka: Baik Hiccup dan Stoick harus mengatasi prasangka mereka tentang naga dan satu sama lain. Hiccup menantang tradisi Viking, sementara Stoick belajar untuk beradaptasi dengan dunia yang berubah.
 Pembentukan Ikatan dan Kepercayaan: Hiccup dan Toothless mengembangkan hubungan simbiosis yang mendalam yang dibangun di atas kepercayaan dan pemahaman. Demikian pula, Stoick dan Hiccup akhirnya belajar untuk saling percaya dan mendukung.
 Keberanian dan Pengorbanan: Kedua karakter menghadapi ketakutan mereka dan membuat pilihan yang sulit demi kebaikan yang lebih besar. Keberanian Hiccup dalam berteman dengan naga menginspirasi pengorbanan Stoick pada akhirnya.
 Proses Pertumbuhan dan Penerimaan: Hiccup tumbuh dari orang luar yang meragukan diri sendiri menjadi pemimpin yang percaya diri, sementara Stoick belajar untuk menyesuaikan gaya kepemimpinannya untuk merangkul perubahan.

How to Train Your Dragon adalah kisah yang kuat tentang mengatasi prasangka, belajar menerima perbedaan, dan pentingnya keluarga dan persahabatan. Arc karakter Hiccup dan Stoick menambah kedalaman dan resonansi emosional, menjadikan film ini klasik abadi.


Share:

Jumat, 19 Januari 2024

Kenapa sih Christopher Nolan obsesi banget dengan Ruang dan Waktu

Nolan


Christopher Nolan adalah seorang sutradara film yang dikenal dengan film-filmnya yang kompleks dan penuh ide-ide filosofis. Salah satu tema yang sering muncul dalam film-filmnya adalah ruang dan waktu. Nolan tampaknya memiliki ketertarikan yang mendalam terhadap konsep-konsep ini, dan dia sering mengeksplorasi mereka dalam karya-karyanya.

Ada beberapa alasan mengapa Nolan mungkin tertarik pada ruang dan waktu. Pertama, konsep-konsep ini sangat kompleks dan menarik. Mereka telah dipelajari oleh para filsuf dan ilmuwan selama berabad-abad, dan masih ada banyak misteri yang belum terpecahkan tentang mereka. Nolan mungkin tertarik untuk mengeksplorasi misteri-misteri ini dalam karya-karyanya.

Kedua, konsep-konsep ini memiliki relevansi yang mendalam dengan kehidupan manusia. Kita semua hidup di ruang dan waktu, dan mereka membentuk cara kita memandang dunia. Nolan mungkin tertarik untuk mengeksplorasi bagaimana ruang dan waktu memengaruhi pengalaman manusia.

Ketiga, konsep-konsep ini memiliki potensi untuk menciptakan cerita yang menarik dan unik. Nolan adalah seorang sutradara yang sangat berbakat dalam menciptakan cerita yang kompleks dan merangsang pikiran. Konsep-konsep ruang dan waktu dapat memberikannya alat yang kuat untuk menciptakan cerita yang benar-benar orisinal.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana Nolan mengeksplorasi ruang dan waktu dalam film-filmnya:

* **Inception** (2010) adalah film tentang sekelompok pencuri yang mencuri ide-ide dari alam bawah sadar. Film ini mengeksplorasi konsep mimpi dan bagaimana mimpi dapat mempengaruhi pikiran kita.
* **Interstellar** (2014) adalah film tentang sekelompok astronot yang melakukan perjalanan ke luar angkasa untuk menemukan planet baru yang dapat dihuni. Film ini mengeksplorasi konsep relativitas dan bagaimana waktu dapat berjalan berbeda di ruang angkasa.
* **Tenet** (2020) adalah film tentang seorang mata-mata yang harus mencegah perang dunia ketiga. Film ini mengeksplorasi konsep waktu terbalik dan bagaimana waktu dapat dimanipulasi.

Nolan adalah salah satu sutradara paling inovatif dan kreatif di Hollywood. Eksplorasinya tentang ruang dan waktu telah menghasilkan beberapa film yang paling menarik dan merangsang pikiran dalam beberapa tahun terakhir.
Share:

Kamis, 18 Januari 2024

Sutradara yang tidak menggunakan 3 act Structure dalam membuat Film

Sutradara yang tidak menggunakan 3 act Structure dalam membuat Film

Hayao Miyazaki memang dikenal tidak selalu mengikuti struktur tiga babak (three-act structure) secara kaku dalam film-filmnya, termasuk Spirited Away. Meskipun filmnya memiliki elemen-elemen struktur itu, dia lebih bebas berekspresi dengan mengutamakan tema dan karakter, bahkan terkadang menggunakan struktur tradisional Jepang seperti Kishōtenketsu. Berikut beberapa alasan kenapa Miyazaki mungkin tidak terikat pada tiga babak:


Fokus pada Perjalanan Karakter:


Miyazaki lebih tertarik pada eksplorasi perjalanan internal dan emosional karakternya daripada mengikuti formula naratif yang ketat. Spirited Away berfokus pada Chihiro yang belajar kemandirian, keberanian, dan belas kasih selama waktunya di dunia arwah. Struktur naratifnya fleksibel untuk mengakomodasi proses pembelajaran dan pertumbuhan Chihiro yang organik.


Inspirasi dari Mitologi dan Kisah Rakyat:


Miyazaki sering mengambil inspirasi dari mitos dan kisah rakyat Jepang yang memiliki struktur naratif berbeda dengan model Barat. Kishōtenketsu, misalnya, terdiri dari empat bagian: Introduction (ki), Development (shō), Twist (ten), dan Conclusion (ketsu). Struktur ini menekankan perubahan internal karakter dan pencapaian spiritual, yang selaras dengan tema-tema Miyazaki.


Penciptaan Suasana dan Dunia yang Unik:


Miyazaki ingin menciptakan pengalaman imersif bagi penonton dalam dunia filmnya. Dia memprioritaskan membangun setting dan suasana yang kaya dan hidup, terkadang dengan mengorbankan logika plot biasa. Spirited Away penuh dengan momen-momen fantastis dan surealis yang tidak selalu mengikuti pola pengembangan cerita tradisional.


Kebebasan Artistik:


Miyazaki adalah seorang auteur yang sangat berpengaruh. Dia memiliki kebebasan artistik yang luar biasa dan memilih untuk berekspresi dengan caranya sendiri. Dia tidak merasa tertekan untuk mengikuti formula Hollywood atau struktur naratif yang sudah ditentukan.


Namun, itu bukan berarti film-film Miyazaki tidak memiliki struktur sama sekali. Spirited Away memang memiliki awal, tengah, dan akhir, serta konflik dan resolusi. Ini menunjukkan bahwa Miyazaki tidak sepenuhnya mengabaikan struktur tiga babak, tetapi dia memilih untuk menggunakannya secara fleksibel dan sesuai dengan visi artistiknya.


Share:

Rabu, 17 Januari 2024

Teori Storyline Want dan Need di film Puss in Boots (2022)


want dan needs

Puss in Boots: The Last Wish adalah film animasi 3D Amerika Serikat tahun 2022 yang disutradarai oleh Joel Crawford. Film ini merupakan sekuel dari film Puss in Boots (2011) dan menceritakan kisah Puss in Boots yang menyadari bahwa dia hanya memiliki delapan nyawa tersisa dari sembilan nyawanya.

Dalam film ini, Puss digambarkan sebagai sosok yang egois dan hanya mementingkan dirinya sendiri. Dia ingin mendapatkan kembali nyawa yang hilang agar dia bisa terus hidup dan melakukan apa pun yang dia inginkan.

Namun, seiring berjalannya cerita, Puss mulai menyadari bahwa nyawa bukanlah segalanya. Dia mulai peduli dengan orang lain, termasuk Kitty Softpaws dan geng kucing yang membantunya.

Pada akhirnya, Puss berhasil mendapatkan kembali nyawanya, tetapi dia menyadari bahwa itu bukan yang terpenting. Dia telah menemukan keluarga dan teman yang mencintainya, dan itu jauh lebih berharga daripada nyawa.

Teori Storyline Want & Need

Want adalah keinginan yang bersifat sementara dan dapat berubah. Want dapat berupa hal-hal seperti kekayaan, kekuasaan, atau ketenaran. Want dapat mendorong karakter untuk melakukan tindakan tertentu, tetapi mereka tidak selalu mengarah pada kebahagiaan atau kepuasan.

Need adalah kebutuhan yang lebih mendalam dan bersifat permanen. Need dapat berupa hal-hal seperti cinta, penerimaan, atau tujuan hidup. Need dapat mendorong karakter untuk melakukan tindakan tertentu, tetapi mereka juga dapat memberikan kebahagiaan dan kepuasan.

Want & Need


Dalam teori storyline, want dan need adalah dua hal yang berbeda. Want adalah keinginan yang bersifat permukaan, sedangkan need adalah kebutuhan yang lebih mendalam.

Puss in Boots memiliki want untuk mendapatkan kembali nyawanya. Namun, need-nya sebenarnya adalah untuk menemukan tempat yang dia bisa merasa dicintai dan diterima.

Pada awalnya, Puss hanya peduli dengan dirinya sendiri. Dia ingin mendapatkan kembali nyawanya agar dia bisa terus hidup dan melakukan apa pun yang dia inginkan. Namun, seiring berjalannya cerita, Puss mulai menyadari bahwa nyawa bukanlah segalanya. Dia mulai peduli dengan orang lain, termasuk Kitty Softpaws dan geng kucing yang membantunya.

Puss akhirnya menyadari bahwa dia telah menemukan keluarga dan teman yang mencintainya. Dia telah menemukan tempat di mana dia bisa merasa dicintai dan diterima. Ini adalah kebutuhan Puss yang sebenarnya, dan itu jauh lebih berharga daripada nyawa.


Puss in Boots: The Last Wish adalah film yang mengajarkan kita tentang pentingnya menemukan tempat yang kita bisa merasa dicintai dan diterima. Film ini juga mengajarkan kita bahwa nyawa bukanlah segalanya. Hal-hal yang lebih penting adalah cinta, persahabatan, dan keluarga.
Share:

Selasa, 16 Januari 2024

Foreshadowing di Attack on Titans



Eh, pada kalian ngikutin Attack on Titan? Pernah nggak kepikiran kalau ceritanya udah penuh sama clue sejak awal? Kayak puzzle raksasa gitu, potongan-potongannya disebarin pelan-pelan buat bikin kita mikir. Nah, di seri ini, kita bakal ngupas clue-clue itu, khususnya di Season 1 dan 2!

Inget nggak pas si Reiner, Bertholdt, sama Annie diabaikan Keith Shadis pas ngomongin Titan? Atau kamera yang nge-zoom ke mereka pas Eren ngejelasin Colossal sama Armored Titan? Kayak nggak penting, tapi sebenernya itu petunjuk, bocoran tipis-tipis tentang identitas asli mereka.

Bukan cuma clue yang ngedeplok gitu. Pernah perhatiin Reiner sama Annie ngobrol soal gerbang dalam setelah Eren berubah Titan? Atau Reiner yang panik pas Eren dikira mati? Obrolan biasa, tapi kalau dicermati, ngasih tahu banyak soal motif sama kekhawatiran mereka.

Inget juga pas Annie nangis ngomong "Maaf" pas Pertempuran Trost? Bukan cuma nyesel ke korbannya, tapi itu kayak kilatan tentang konflik dia, beban jadi pejuang rahasia yang berat.

Masih banyak yang ngumpet! Kayak Armor yang ngeliatin Annie pake perlengkapan Marco, Reiner sama Bertholdt pura-pura kepo soal basement Eren, atau Female Titan yang enggak ngebunuh Eren. Clue-clue kecil yang bikin penasaran sama ninggalin jejak menuju pengungkapan besar-besaran!

Terus masuknya Beast Titan di Season 2 tambah bikin rumit. Reiner yang curiga soal Ymir yang baca emosi Historia, Bertholdt yang rela berubah buat nyawanya sendiri – ada konspirasi gede lagi di balik ini, jauh lebih gede dari sekadar ngelawan Titan.

Inget flashback pertemuan Reiner sama Bertholdt sama Titan? Eh, Annie disamain! Diungkapin pas identitas mereka ketauan. Halaman intro sama outro juga penuh simbol, posisi karakter, ekspresi, musik – ngasih bocoran soal kesetiaan sama rahasia mereka.

Ini baru pemanasan! Di Season 3, misteri makin dalem, clue-cluenya meledak kayak kembang api. Penasaran? Tunggu kelanjutannya ya!

Yang perlu diingat, ini bebas spoiler buat yang belum nonton Attack on Titan. Cuma ngomongin Season 1 dan 2 aja.



Share:

Senin, 15 Januari 2024

Into the Spider-Verse: Merubah Paradigma Animasi 3D

Into the Spider-Verse: Merubah Paradigma Animasi 3D


Animasi 3D telah menjadi salah satu tren utama dalam industri perfilman animasi dalam beberapa tahun terakhir. Hal ini tidak mengherankan, mengingat kemajuan teknologi animasi 3D yang semakin pesat, sehingga memungkinkan para animator untuk menciptakan visual yang semakin realistis dan memukau.

Namun, seiring berjalannya waktu, animasi 3D yang mengejar realisme mulai menemui titik jenuh. Hal ini karena animasi 3D yang realistis seringkali terlihat sama dan membosankan. Selain itu, animasi 3D yang realistis juga membutuhkan biaya produksi yang sangat mahal.

Pada tahun 2018, film animasi Spider-Man: Into the Spider-Verse dirilis dan berhasil menjadi angin segar bagi industri animasi 3D. Film ini menawarkan gaya animasi yang unik dan stylish, yang sangat berbeda dari animasi 3D yang realistis.

Gaya animasi Into the Spider-Verse terinspirasi dari gaya komik dan ilustrasi, dengan perpaduan warna-warna yang cerah dan berani. Gaya animasi ini berhasil memberikan kesan yang unik dan menarik bagi para penonton.

Kesuksesan Into the Spider-Verse telah merubah paradigma animasi 3D. Film ini membuktikan bahwa animasi 3D tidak harus selalu realistis untuk bisa menjadi menarik. Animasi 3D juga bisa menjadi stylish dan sesuai dengan cerita yang ingin disampaikan.

Hal ini dapat dilihat dari beberapa film animasi 3D yang dirilis setelah Into the Spider-Verse. Misalnya, film Puss in Boots: The Last Wish (2022) yang mengusung gaya animasi yang tidak realistis, tetapi tetap terlihat menarik dan sesuai dengan cerita.

Kemunculan film-film animasi 3D dengan gaya yang tidak realistis ini menunjukkan bahwa animasi 3D telah memasuki era baru. Animasi 3D tidak lagi hanya mengejar realisme, tetapi juga gaya yang stylish dan sesuai dengan cerita.

Hal ini merupakan kabar baik bagi industri animasi 3D. Animasi 3D yang tidak realistis memberikan lebih banyak kebebasan bagi para animator untuk berkreasi. Animasi 3D juga bisa menjadi lebih terjangkau, karena tidak membutuhkan biaya produksi yang sangat mahal.

Dengan adanya gaya animasi 3D yang lebih beragam, industri animasi 3D akan menjadi lebih menarik dan inovatif. Animasi 3D tidak hanya akan menjadi hiburan, tetapi juga menjadi karya seni yang bisa dinikmati oleh semua orang.

Share:

Talk ?

galen.nolan1@gmail.comn> .

Dipersembahkan oleh

Labels

Blog Archive