JARINGAN SYARAF TIRUAN & IMPLEMENTASINYA

DEFINISI JARINGAN SYARAF TIRUAN

Jaringan syaraf tiruan (artifical neural network) adalah sistem komputasi yang arsitektur dan operasinya diilhami dari pengetahuan tentang sel syaraf biologis di dalam otak. Jaringan syaraf tiruan merupakan salah satu representasi buatan dari otak manusia yang selalu mencoba menstimulasi proses pembelajaran pada otak manusia tersebut. Jaringan syaraf tiruan dapat digambarkan sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi non-linear, klasifikasi data cluster dan regresi non-parametrik atau sebuah simulasi dari koleksi model jaringan syaraf biologi.

Model jaringan syaraf ditunjukkan dengan kemampuannya dalam emulasi, analisis, prediksi dan asosiasi. Kemampuan yang dimiliki jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk belajar dan menghasilkan aturan atau operasi dari beberapa contoh atau input yang dimasukkan dan membuat prediksi tentang kemungkinan output yang akan muncul atau menyimpan karakteristik input yang diberikan kepada jaringan syaraf tiruan.

Salah satu organisasi yang sering digunakan dalam paradigma jaringan syaraf tiruan adalah perambatan galat mundur  atau backpropagation. (Hermawan, 2006)

KONSEP DASAR JARINGAN SYARAF TIRUAN

Jaringan syaraf tiruan terdiri dari beberapa neuron dan ada hubungan antar neuron- neuron seperti pada otak manusia. Neuron/selsaraf adalah sebuah unit pemroses informasi yang merupakan dasar operasi jaringan syaraf tiruan.

Jaringan syaraf tiruan terdiri atas beberapa elemen penghitung tak linier yang masing-masing dihubungkan melalui suatu pembobot dan tersusun secara paralel. Pembobot inilah yang nantinya akan berubah (beradaptasi) selama proses pelatihan.

Pelatihan perlu dilakukan pada suatu jaringan syaraf tiruan sebelum digunakan untuk menyelesaikan masalah. Hasil pelatihan jaringan syaraf tiruan dapat diperoleh tanggapa yang benar (yang diinginkan) terhadap masukan yang diberikan. Jaringan syaraf tiruan dapat memberikan tanggapan yang benar walaupun masukan yang diberikan terkena derau atau berubah oleh suatu keadaan. (Hermawan, 2006)

KARAKTERISTIK JARINGAN SYARAF TIRUAN

Penyelesaian masalah dengan jaringan syaraf tiruan tidak memerlukan pemrograman. Jaringan syaraf tiruan menyelesaikan masalah melalui proses belajar dari contoh-contoh pelatihan yang diberikan. Biasanya pada jaringan syaraf tiruan diberikan sebuah himpunan pola pelatihan yang terdiri dari sekumpulan contoh pola. Proses belajar jaringan syaraf tiruan berasal dari serangkaian contoh-contoh pola yang diberikan.metode pelatihan yang sering dipakai adalah metode belajar terbimbing. Selama proses belajar itu pola masukan disajikan bersama-sama dengan pola keluaran yang diinginkan. Jaringan akan menyesuaikan nilai bobotnya sebagai tanggapan atas pola masukan dan sasaran yang disajikan tersebut. (Hermawan, 2006)

1. Faktor Bobot

Bobot merupakan suatu nilai yang mendefinisikan tingkat atau kepentingan hubungan antara suatu node dengan node yang lain. Semakin besar bobot  suatu hubungan menandakan semakin pentingnya hubungan kedua node tersebut.

Bobot merupakan suatu hubungan berupa bilangan real maupun integer, tergantung dari jenis permasalahan dan model yang digunakan. Bobot-bobot tersebut bisa ditentukan untuk berada didalam interval tertentu. selama proses pelatihan, bobot tersebut dapat menyesuaikan dengan pola-pola input.

Jaringan dengan sendirinya akan memperbaiki diri terus-menerus karena adanya kemampuan untuk belajar. Setiap ada suatu masalah baru, jaringan dapat belajar dari masalah baru tersebut, yaitu dengan mengatur kembali nilai bobot untuk menyesuaikan karakter nilai. (Puspaningrum, 2006)

2. Fungsi Aktivasi

Setiap neuron mempunyai keadaan internal yang disebut level aktivasi atau level aktivitas yang merupakan fungsi input yang diterima. Secara tipikal suatu neuron mengirimkan aktivitasnya kebeberapa neuron lain sebagai sinyal. Yang perlu diperhatikan adalah bahwa neuron hanya dapat mengirimkan satu sinyal sesaat, walaupun sinyal tersebut dapat dipancarkan ke beberapa neuron yang lain.

Ada beberapa pilihan fungsi aktivasi yang digunakan dalam metode backpropagation, seperti fungsi sigmoid biner, dan sigmoid bipolar. Karakteristik yang harus dimiliki fungsi fungsi aktivasi tersebut adalah kontinue, diferensiabel, dan tidak menurun secara monoton. Fungsi aktivasi diharapkan dapat mendekati nilai-nilai maksimum dan minimum secara baik. Berikut ini adalah fungsi aktivasi yang sering digunakan yaitu: (Puspaningrum, 2006)

- Fungsi Sigmoid Biner

Fungsi ini digunakan untuk jaringan syaraf yang dilatih dengan menggunakan metodebackpropagation. Fungsi sigmoid biner memiliki nilai pada range 0 sampai 1. Fungsi ini sering digunakan untuk jaringan syaraf yang membutuhkan nilai output yang terletak pada interval 0 sampai 1. Definisi fungsi sigmoid biner adalah segabai berikut:

f₁(x) = 1/(1+ e^–x)

dengan turunan 

f₁’(x) = f₁(x) (1- f₁(x))

berikut ini ilustrasi fungsi sigmoid biner:

Gambar 1. Ilustrasi fungsi sigmoid biner dengan range (0,1)

- Fungsi Sigmoid Bipolar

Fungsi sigmoid bipolar hampir sama dengan fungsi sigmoid biner, hanya saja output dari fungsi ini memiliki range antara 1 sampai -1. Definisi fungsi sigmoid bipolar adalah sebagai berikut:

f₂(x) = 2 f₂(x) -1

dengan turunan

f₂’(x) = ½ (1+ f₂(x)) (1- f₂(x))

Berikut ini adalah ilustrasi fungsi sigmoid bipolar:

Gambar 2. Ilustrasi fungsi sigmoid bipolar dengan range (-1,1)

MODEL JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION

Pelatihan pada jaringan syaraf backpropagation, feedfoward (umpan maju) dilakukan dalam rangka perhitungan bobot sehingga pada akhir pelatihan akan diperoleh bobot-bobot yang baik. Selama proses pelatihan, bobot-bobot diatur secara iteratif untuk meminimumkan error(kesalahan) yang terjadi. Error (kesalahan) dihitung berdasarkan rata-rata kuadrat kesalahan (MSE). Rata-rata kuadrat kesalahan juga dijadikan dasar perhitungan unjuk kerja fungsi aktivasi. Sebagian besar pelatihan untuk jaringan feedfoward (umpan maju) menggunakan gradien dari fungsi aktivasi untuk menentukan bagaimana mengatur bobot-bobot dalam rangka meminimumkan kinerja. Gradien ini ditentukan dengan menggunakan suatu teknik yang disebut backpropagation.

Algoritma pelatihan standar backpropagation akan menggerakkan bobot dengan arah gradien negatif. Prinsip dasar dari algoritma backpropagation adalah memperbaiki bobot-bobot jaringan dengan arah yang membuat fungsi aktivasi menjadi turun dengan cepat.

Pelatihan backpropagation meliputi 3 tahapan sebagai berikut.

1. Propagasi maju.

Pola masukan dihitung maju mulai dari input layer hingga output layer menggunakan fungsi aktivasi yang ditentukan.

2. Propagasi mundur.

Selisih antara keluaran jaringan dengan target yang diinginkan merupakan kesalahan yang terjadi. Kesalahan yang terjadi itu dipropagasi mundur. Dimulai dari garis yang berhubungan langsung dengan unit-unit di output layer.

3. Perubahan bobot.

Modifikasi bobot untuk menurunkan kesalahan yang terjadi. Ketiga fase tersebut diulang-ulang terus hingga kondisi penghentian dipenuhi. (Puspaningrum, 2006)

ALGORITMA JARINGAN SYARAF BACKPROPAGATION

Backpropagation merupakan algoritma pembelajaran yang terwarisi dan biasanya digunakan oleh perceptron dengan banyak lapisan untuk mengubah bobot-bobot yang terhubung dengan neuron-neuron yang ada pada lapisan tersembunyinya. Algoritma backpropagationmenggunakan error output untuk mengubah nilai-nilai bobotnya dalam arah mundur (backward). Tahap perambatan maju (forward propagation) harus dikerjakan terlebih dahulu untuk mendapatkan nilai error tersebut. Saat perambatan maju neuron-neuron diaktifkan dengan menggunakan fungsi aktivasi sigmoid biner yaitu:

Arsitektur jaringan syaraf backpropagation seperti terlihat pada gambar dibawah ini:

Gambar 3. Arsitektur backpropagation

Keterangan       :

x₁ s/d x_n : input layer

z₁ s/d z_p : hidden layer

y₁ s/d y_m : output layer

Algoritma backpropagation (Kusumadewi, 2003):

-Inisialisasi bobot (ambil bobot awal dengan nilai random yang cukup kecil).

-Kerjakan langkah-langkah berikut selama kondisi berhenti belum terpenuhi.

-Tiap-tiap pasangan elemen yang akan dilakukan pembelajaran, kerjakan:

Feedforward

[1]. Tiap unit input (x_i, i=1,2,3,…n) menerima sinyal x_i dan meneruskan sinyal tersebut pasa lapisan yang ada diatasnya (lapisan tersembunyi).

[2]. Tiap unit tersembunyi (z_j, j=1,2,3,…,p) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot:

gunakan fungí aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya:

z_j = f (z_in_j)

dan kirimkan sinyal tersebut ke semua unit dilapisan atasnya (unit-unit output).

[3]. Tiap unit output (y_k, k=1,2,3,…,m) menjumlahkan sinyal-sinyal input terbobot

gunakan fungsi aktivasi untuk menghitung sinyal outputnya.

y_k= f (y_in_k)

dan kirimkan sinyal tersebut kesemua unit dilapisan atasnya (unit-unit output).

Backpropagation

[4]. Tiap-tiap unit output (y_k, k=1,2,3,…,m) menerima target pola yang berhubungan dengan pola input pembelajaran. Hitung informasi errornya.

σ_k = (t_k – y_k) f’(y_in_k)

kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki w_jk)

Δw_jk = α σ_k z_ij

Hitung juga koreksi bias (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai w_0k) :

Δw_jk = α σ_k

Kirimkan σ_k ini ke unit-unit yang ada dilapisan bawahnya.

[5]. Tiap-tiap unit tersembunyi (z_j, j=1,2,3,…,p) menjumhlahkan delta inputnya (dari unit-unit yang berada pada lapisan diatasnya) :

kalikan nilai ini dengan turunan dari fungsi aktivasinya untuk menghitung informasi error:

σ_j = σ_in_j f’(z_in_j)

kemudian hitung koreksi bobot (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki nilai v_ij):

Δv_jk = α σ_j x_i

Hitung juga koreksi bisa (yang nantinya akan digunakan untuk memperbaiki  nilai v_0j):

Δv_0j = α σ_j

Tiap unit output (y_k, k=1,2,3,…,m) memperbaiki bias dan bobotnya (j=0,1,2,3,…,p).

w_jk (baru) = w_jk(lama) + Δw_jk

Tiap-tiap unit tersembunyi (z_j, j=1,2,3,…,p) memperbaiki bias dan bobotnya (i=0,1,2,3,…,n)

v_ij(baru) = v_ij(lama) + Δv_ij

IMPLEMENTASI JARINGAN SYARAF TIRUAN

Prediksi ketinggian air selama ini dilakukan dengan menggunakan metode konvensional dengan menggunakan metode-metode statistika. Akan tetapi, akan muncul suatu masalah apabila pengamatan dilakukan pada sistem dinamis, seperti halnya pada sistem prediksi ketinggian air. Dengan menggunakan teknologi di bidang kecerdasan buatan, yaitu teknologi jaringan syaraf tiruan, maka identifikasi pola data dari sistem prediksi ketinggian air dapat dilakukan melalui metode pendekatan pembelajaran atau pelatihan. Berdasarkan kemampuan belajar yang dimilikinya, jaringan syaraf tiruan dapat dilatih untuk mempelajari dan menganalisa pola data masa lalu dan berusaha mencari suatu fungsi yang akan menghubungkan pola data masa lalu dengan keluaran yang diinginkan. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan propagasi balik dalam memprediksi besarnya ketinggian air di suatu daerah aliran sungai dan untuk mengetahui besarnya tingkat keakuratan prediksi yang dihasilkan. Perancangan model prediksi ketinggian air menggunakan jaringan syaraf tiruan dalam karya ilmiah ini dilakukan dengan software MATLAB R2010b. Pada karya ilmiah ini dilakukan optimisasi pada parameter-parameter jaringan syaraf tiruan seperti pembagian data antara data pelatihan dan pengujian, laju pembelajaran, momentum, banyaknya neuron tersembunyi, toleransi galat dan juga maksimum iterasi. Hal ini dilakukan agar mendapatkan sistem jaringan syaraf tiruan yang optimal dan memiliki tingkat keakuratan prediksi yang baik. Dari hasil percobaan yang dilakukan dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik dan arsitektur jaringan dengan 1 lapisan masukan dengan 2 neuron, 1 lapisan tersembunyi, dan 1 lapisan keluaran dengan 1 neuron, dengan parameter-parameter yang sesuai berhasil diimplementasikan untuk memprediksi besarnya ketinggian air di daerah aliran sungai Ciliwung - Bogor. Hasil model memiliki tingkat keakuratan yang baik dalam prediksi. 

Daftar pustaka

Hermawan, A. (2006). Jaringan Syaraf Tiruan Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Penerbit Andi

Kusumadewi, S. (2003). Artifical Intellegence (Teknik dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu

Puspaningrum, D. (2006). Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan. Yogyakarta : Andi Offset

http://jalanwaktu.wordpress.com/jaringan-syaraf-tiruan/

http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/52591

Sebuah Catatan Diskusi tentang Cinta dalam Kehidupan

Ketika dia berkata 'aku sayang kamu', mungkin dengan ekspresi tetapi yang tidak menyatu dengan apa yang diucapkannya, maka anggaplah itu memang benar, karena butuh keberanian untuk mengungkapkan perasaan yang tulus yang ada. Aku baru menyadari setelah dia tidak terdengar lagi mengucapkan kalimat itu, aku kehilangan esensi dari kalimat itu sendiri, begitu menghilang, bodohnya aku, sampai aku berkata, 'mengapa kamu tidak percaya dia berbicara seperti itu? Dia tulus berkata seperti itu!' Astaga, aku baru menyadarinya. Sekarang rasakan dia bersembunyi, kau mencari hingga tak terkendali lagi jiwamu sehingga hampir gila jadinya. Orang berkata 'kamu termakan cinta', aku bilang 'aku tidak merasakan seperti yang kau katakan, walaupun aku merasakan bagaimana termakan cinta itu, tetapi itulah keindahan cinta. Kau harus menyelami cinta itu, jangan pedulikan jumlah luka atau air mata yang kau keluarkan untuk mencapai dasar cinta tersebut. Di dasar cinta itulah kau akan menemukan kebahagiaan, bahkan bisa saja jika tidak kau kendalikan, kau akan menghianati dunia. Kamu tidak termakan cinta, sungguh, hanya saja kamu harus lebih bijak menghadapinya.'
Orang berkata, 'aku jarang sekali bertemu dengannya, sebulan pun terkadang tidak bertemu', aku bilang, 'sebenarnya Anda harus bersyukur, karena dipastikan kalian yang lebih banyak memberi energi positif kepada hubungan kalian, kalian lebih sabar untuk menunggu, kalian lebih tabah ketika masalah menghadang, kalian lebih dewasa menghadapi pasangan kalian, memang yang beruntung bisa bertemu setiap hari lebih senang tetapi belum berarti dia bahagia. Aku iri dengan kalian yang bisa seperti itu, karena psikisku kurang baik, maka beruntunglah bagi yang memiliki hubungan jarak jauh, kalian lebih baik temperamennya dibandingkan dengan kami yang bisa bertemu dalam jarak dekat. Tingkatkan kembali rasa percaya dan jaga kepercayaan kalian.'
Orang berkata, 'aku pasrah saja dengan sikapnya yang tidak mau mengerti hatiku', aku bilang, 'hey, sadarlah kau, sudah seberapa banyak dan keras usahamu? Mungkin mudah untuk mendengar, tetapi sulit untuk memahami. Meskipun kamu merasa kemampuan kamu terbatas, tetapi kamu belum tahu kemampuan ketulusan bisa mengubah segalanya sehingga kamu mampu menaklukan setiap masalah. Janganlah melihat waktu yang kalian habiskan bersama, tetapi lihatlah kualitas apa yang bisa kalian ciptakan saat bersama pasangan kalian. Memang sulit, tetapi jika tekad kita mantap, maka hubungan berbulan atau bertahun tidak ada bandingannya lagi. Kita tidak akan melihat ukuran waktu lagi, yang ada kita akan melihat kualitas hidup bersamanya. Itu sebabnya orang tua kita tetap selaras tanpa memikirkan berapa lama mereka bersama. Janganlah merasa begitu tersiksa dengan sifatnya, mungkin begitulah adanya, kita tak bisa menyalahkan setiap ciptaan yang melekat pada tubuhnya dan jiwanya, manfaatkan saja yang baik dan hentikan yang buruk serta olah keburukan itu menjadi kebaikan.'
Orang berkata, 'aku belum menemukan orang yang pas', aku bilang, 'sabarlah kawan, diluar sana ternyata banyak yang menyukaimu, yakinlah jika manusia akan selalu mempunyai pasangan entah darimana asalnya, kapan hadirnya, dan bagaimanapun, pasangan itu tercipta karena relasi yang tepat satu. Janganlah melihat hal-hal duniawi yang dia tunjukkan dihadapanmu, tetapi lihatlah dengan tanpa hal-hal itu, apakah kalian sanggup mencintai satu sama lain dengan tulus? Biarlah yang materi menjadi formalitas dihadapan keluargamu, menumbuhkan cinta ternyata tidak begitu mudah, tidak semudah membenci. Meskipun kalian berkata kalian sudah berusaha keras, atau kalian bilang bosan hidup sendiri tanpa seorang pasangan pun hadir, bersabarlah karena seseorang disana pasti sudah disiapkan untukmu.'
Orang berkata, 'aku iri dengan temanku yang sudah menikah, hidupnya enak dan nyaman', aku bilang, 'siapa bilang? Mereka akan punya tanggung jawab lebih besar daripada kamu yang masih single. Jika mereka menikah, belum tentu hal itu yang mereka inginkan untuk saat ini. Bisa saja mereka bahkan iri padamu yang bisa kuliah, yang bisa bekerja mandiri, bisa hang out dengan teman-teman, sedangkan mereka harus mengurus rumah, mengurus anak, dan kemana-mana harus seizin suami. Tidakkah kalian bayangkan jika menikah hanya untuk status di KTP sedangkan di lapangan kalian tidak memikul tanggung jawab sebagai orang yang mempunyai rumah tangganya sendiri? Ada beberapa yang nyaman menikah, karena itulah yang mereka inginkan dan mereka punya mental untuk menempuh hidup yang pasti lebih berat. Jangan melihat berapa banyak materi yang diberikan di hidup mereka, itu hanya penjamin hidup yang masih bisa habis. Apakah setelah habis Anda masih yakin akan bertahan? Ada yang iya, tetapi yang lebih parah adalah yang tidak. Kalian akan mencampakkan orang yang sudah menafkahi kalian, mencari penjamin yang baru yang lebih mapan, karena sedikit dari kita yang mampu bekerja dibawah tekanan. Maka jangan asal meminta mengharap jodoh kita sesempurna dan pas seperti yang kita mau, perhitungkan kejadian yang tidak terduga juga sebelum kalian menikah.'
Orang berkata, 'saya tidak seiman dengannya dan harus saya akhiri sebelum saya menikah', aku bilang,'tegakah kalian mengakhiri hubungan seperti itu? Jika kalian ingin yang seiman, mengapa tidak membulatkan tekad kalian sedari awal untuk membina hubungan dengan orang yang seiman? Baiklah, saya mengerti jika ini masih berkaitan dengan yang kita cintai sejak awal. Masalah ini memang lebih sulit di dunia ini, mudah menyatukan 2 hati tetapi tidak mudah menyatukan 2 keluarga. Kalau sudah begini, bagaimana jika ada yang mengalah? Lagi-lagi pro kontra menguak, lantas apakah begitu saja kita akhiri? Kalau begitu, Anda kalah dalam pertarungan kemungkinan-kemungkinan hidup. Sekarang mencari yang baru itu mudah, tetapi bagaimana dengan hati kita? Kita tak akan tahu alur kehidupan dan keajaiban yang kita peroleh. Lebih baik tidak mengambil resiko jika Anda tak punya cukup mental untuk menjalaninya. Cukuplah Anda menguatkan hati seseorang yang mempunyai kehidupan seperti itu, jangan menuding bahwa dia berkhianat kepada Sang Pencipta. Dia tidak berkhianat, hanya saja menjadi berbeda haluan tetapi yakinlah di alam yang lain akan saling bertemu kembali.'
Jadi, inti dari catatan ini apa? Well, boleh Anda petik nilai kebaikan jika ada manfaatnya untuk Anda, saya tidak memaksa kalian untuk menyukai isinya secara menyeluruh. Saya hanya merealisasikan menjadi kumpulan kisah di dunia tetapi tidak berharap menjadi inspirasi. Maaf bila mungkin beberapa menyinggungkan hati pembaca, saya hanya merasakan kenyataan inilah yang ada di hidup saya.
Semoga kita selalu berusaha menjadi yang terbaik di dunia, dan bila saatnya tiba, jadilah yang terbaik untuk dambaan hati Anda.


#Komentar saya:
Saya menuliskan artikel ini sudah lama di poskan di dalam akun Facebook saya, entah kenapa terlintas begitu lancar dalam pikiran yang bersinergi dengan dua buah jempol tangan saya begitu lancarnya diketikkan di dalam handphone saya pada saat itu. Harapan saya semoga tulisan ini berkenan di hati pembaca blog saya, mungkin ada yang mengalami hal yang sama seperti yang saya tuliskan, tapi saya tidak bilang saya mengetahui cinta segalanya, karena yang mengetahui segalanya ialah Tuhan Yang Maha Kuasa lagi Mengetahui :)

Screenshot komentar dari kawan saya :)

Persembahan Musikalitas Bermutu Tinggi dari Melodia Musik Indonesia

 AWAL USAHA

Melodia didirikan dan dimulai sekitar awal tahun 80-an oleh Sorento Winarto di Surabaya. Awalnya Melodia dibangun dengan sebuah toko retail kecil dan sekolah musik, kini Melodia sudah mengembangkan usahanya menjadi 5 cabang usaha di Surabaya. Pada tahun 2001, mereka membuka sebuah kantor di Jakarta, semenjak saat itu perkembangan dan pembangunan Melodia terus ditingkatkan hingga sekarang.

Melodia dikenal dengan usaha menjual instrumen-instrumen yang bermerek terkenal dan mereka selalu berusaha tumbuh, berkembang, dan maju dalam usahanya. Banyak orang, artis ternama, dan pembeli yang berlangganan di toko Melodia ini karena mereka pikir usaha ini sangat membantu mereka dalam mencari barang-barang yang bagus, unik, dan menyediakan referensi dari merek hi-end maupun yang ingin membuat barang signature sendiri (custom) walaupun tidak dijadikan sebagai usaha utama dari Melodia. Yang terpenting dari usaha ini bukan tentang merek, uang, dan penjualan seperti kebanyakan usaha instrumen musik lainnya.

Usaha ini masih dijalankan hingga kini oleh sekumpulan anak muda yang selalu semangat dalam berbagi pengetahuan dan rincian dari instrumen-instrumen baik yang mereka jual maupun informasi yang sedang in di pasaran musik dunia. Karena hal inilah yang membuat mereka selalu berinovasi dan mengembangkan diri, sehingga dimanapun mereka berada, tidak akan pernah terlepas dari dunia alat musik yang sudah menjadi jiwa mereka.

VISI DAN MISI

Visi Melodia Musik:

Membuat Melodia Musik menjadi salah satu usaha di bidang musik yang paling berpengaruh di Indonesia dengan menyediakan informasi mengenai instrumen secara detail dan konstan.

Misi Melodia Musik:

Meningkatkan kualitas dan kuantitas instrumen secara berkelanjutan serta mengembangkan usaha Melodia hingga bertaraf internasional.

JENIS USAHA

Usaha yang dijalani oleh Melodia Musik berkembang di industri musik tanah air, maka mereka menyediakan berbagai macam jenis instrument beserta aksesoris-aksesoris pendukungnya. Uniknya, barang yang mereka jual tidak seperti kebanyakan took music pada umumnya, mereka selalu mengikuti perkembangan trend alat musik dunia sehingga barang-barang yang disediakan baik di took maupun katalog online adalah barang-barang yang mereka impor langsung dari negara yang memproduksi alat musik tersebut. Karena itu kualitas pelayanan dan ketersediaan barang-barang di toko Melodia Musik ini tidak perlu diragukan lagi oleh para customer yang sangat menggandrungi alat-alat musik yang spektakuler.

 FITUR-FITUR YANG DISEDIAKAN DI DALAM WEBSITE

Melodia Musik membuat website yang menyediakan navigasi ke katalog barang-barang dengan kategori menu-menu yang mudah diakses, seperti screen shot yang ada dibawah ini.

Melodia pun menyajikan berita-berita terkini seputar dunia musik dan menuliskan beberapa artikel di dalam blog mereka.

Beberapa artis yang mengakui kualitas Melodia yang bagus pun menuliskan testimonialnya di menu Testimonial.

Bahkan Anda pun bisa memosting testimonial Anda disini.

KONTAK

Melodia Musik bertempat di Jalan Sultan Iskandar Muda No. 15B Jakarta Selatan, Indonesia 12240. Bagi Anda yang berminat mencoba berbelanja barang-barang berkualitas tinggi bisa menghubungi di 021-72787706/07 dan fax di 021-7210571. Toko buka pada hari kerja Senin-Jumat pukul 11.00-19.00 dan Sabtu 11.00-17.00 sedangkan hari Minggu took Melodia Musik tidak buka. Anda pun bisa berinteraksi langsung dengan admin Melodia Musik di akun Twitter @melodiamusik

Komentar saya:

Menurut saya, perkembangan usaha di Indonesia saat ini diimbangi dengan kemajuan teknologi informasi yang selalu mengedepankan informasi teraktual dan secepat mungkin diketahui oleh massa. Dengan adanya internet di kehidupan sehari-hari para wirausahawan memudahkan terjalinnya komunikasi yang cepat dan jelas tanpa harus bertatap muka di sebuah toko ataupun perusahaan. Internet dirasa menguntungkan bagi kedua belah pihak, baik dari sisi pembeli maupun sisi penjual.