Semantic Web: Apa itu Web Semantik, Samakah dengan Web3? Pengertian, Contoh Aplikasi + Studi Kasus, Perbedaannya dengan Web Lainnya, serta Pentingnya!

Gambar Dari Pengertian Sematic Web Apa Itu Web Semantik Apakah Web3 Adalah Sama Contoh Aplikasi Studi Kasus Perbedaan Dengan Web Lainnya Serta Kenapa Mereka Penting
Gambar Dari Pengertian Sematic Web Apa Itu Web Semantik Apakah Web3 Adalah Sama Contoh Aplikasi Studi Kasus Perbedaan Dengan Web Lainnya Serta Kenapa Mereka Penting

Memahami Pengertian Semantic Web, Apa itu Web Semantik, Samakah dengan Web3? Contoh Aplikasi + Studi Kasus, Perbedaan dengan Web Lainnya, serta Kenapa itu Penting.

Benar, seperti yang sudah kita ketahui hingga sekarang ini, ada sejumlah besar informasi di internet yang dipertukarkan dalam bentuk situs web dan papers (makalah atau artikel penelitian).

Di dalam lamannya, banyak halaman web memiliki hyperlink (silahkan kalian baca dan pahami terkait pengertian hyperlink di sini) yang menuju ke halaman lain.

Memang, sebelumnya, komputer mampu memproses dan menampilkan data ini, akan tetapi mereka tidak dapat memahami semua itu.

Yup! Saat itulah gagasan tentang web semantik lahir.

Tipe web yang dikenal dengan istilah semantic web ini merupakan upaya untuk menjelaskan dan menghubungkan materi web dalam format yang dapat dibaca mesin.

Ini adalah ekstensi web dengan tujuan utama mengubah web dari “web dokumen” menjadi “web data” yang saling terhubung, di mana penggunaannya di dunia teknologi modern sangatlah penting.

Oke baiklah, berdasarkan hal tersebutlah, dalam postingan kali ini, Kami akan membahas secara lebih lengkap dan detail terkait apa itu pengertian dari semantic web serta contoh penggunaan, implementasi, aplikasi + studi kasusnya.

Mari kita simak!

Pengertian Semantic Web

Berarti web semantik (dalam bahasa Indonesia), pengertian semantic web adalah visi tentang ekspansi dari WWW (World Wide Web) yang ada, yang menyediakan program perangkat lunak dengan metadata yang dapat ditafsirkan mesin dari informasi dan data yang diterbitkan.

Dengan kata lain, dalam praktiknya, itu akan menambahkan deskriptor data lebih lanjut ke konten dan data yang ada di internet atau web.

Hasilnya, komputer mampu membuat interpretasi yang bermakna serupa dengan cara manusia memproses informasi untuk mencapai tujuannya.

Terkait sejarahnya sendiri, adapun ambisi utama Web Semantic, seperti yang dilihat oleh pendirinya Tim Berners-Lee, yaitu adalah memungkinkan komputer untuk memanipulasi informasi dengan lebih baik atas nama kita.

Dia lebih lanjut menjelaskan bahwa, dalam konteksnya, kata “semantik” menunjukkan mesin yang dapat diproses atau apa yang dapat dilakukan mesin dengan data.

Sedangkan “web” menyampaikan gagasan tentang ruang yang dapat dinavigasi dari objek yang saling berhubungan dengan pemetaan dari URI ke sumber daya.

Apakah Web 3.0 Adalah Semantic Web?

Gambar Apakah Istilah Web3 Adalah Sama Dengan Atau Merujuk Pada Semantic Web Serta Apa Itu Resource Description Framework RDF Dalam Web Semantik
Gambar Apakah Istilah Web3 Adalah Sama Dengan Atau Merujuk Pada Semantic Web Serta Apa Itu Resource Description Framework RDF Dalam Web Semantik

Kemudian, apakah web 3.0 itu adalah semantic web?

Tentu saja, di mana terkait hal ini, seperti yang sudah Kami jelaskan dalam postingan sebelumnya, semantik berarti kekuatan mengenali, memahami, mempersepsikan, dan kemudian menanggapinya.

Kita tahu web 3.0 (silahkan baca pengertian dari web 3.0 di sini) didasarkan pada kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan pembelajaran mesin (machine learning) di mana semantik memainkan peran integral karena mendefinisikan tingkat interaktif.

Apa itu Web Semantik?

Oke, jadi, apa itu sebenarnya yang dimaksud dengan web semantik ini?

Baik, mengacu pada sumber simpulan pengertian dan definisi Kami yang bersumber dari Situs W3, web semantik (semantic) adalah jaringan pengetahuan yang terdiri dari data terkait dan konten cerdas yang memungkinkan mesin untuk menafsirkan dan memproses konten, metadata, dan item informasi lainnya dalam skala besar.

Ini adalah metode bagi komputer untuk dengan cepat memahami dan menanggapi permintaan manusia yang kompleks berdasarkan maknanya.

Tingkat pemahaman ini memerlukan penataan semantik dari sumber pengetahuan yang relevan, yang merupakan proses yang menuntut.

Memberikan konten kekuatan untuk memahami dan menyampaikan dirinya sendiri dengan cara yang paling bermanfaat yang sesuai dengan permintaan klien, mengarah ke pengalaman pelanggan yang lebih cerdas dan lebih mudah.

Standar semantik memungkinkan web berkembang menuju kecerdasan dengan memungkinkan hal-hal yang diunggah manusia secara online disajikan dengan cara yang dapat dipahami, ditautkan, dan di-remix oleh mesin.

Terkait prinsip dan cara kerja mereka, perlu kalian ketahui bahwa World Wide Web Consortium (W3C) bertanggung jawab atas.

Secara mekanisme, biasanya itu dibuat menggunakan sintaks yang menggunakan Uniform Resource Identifiers (URI) untuk mendeskripsikan data, dan didasarkan pada Resource Description Framework (RDF) W3C.

Sintaks RDF adalah nama untuk jenis sintaks ini.

Penambahan data ke file RDF memungkinkan program komputer atau spider web untuk mencari, menemukan, mengumpulkan, mengevaluasi, dan menganalisis materi di internet (baca pengertian lengkap tentang internet di sini).

Apa itu Resource Description Framework (RDF)?

Seperti yang sudah Kami singgung di atas, ada juga kata kunci penting lainnya terkait dalam pembahasan pengertian semantic web, yaitu Resource Description Framework atau RFD.

Kerangka deskripsi sumber daya, seperti namanya, mereka bekerja dan berfungsi untuk membantu dalam deskripsi sumber daya apa pun yang memiliki identitas unik.

Baca Juga :  Web3: Pengertian, Apa itu Web 3.0? Cara Kerja, Jenis Macam Fitur, Perbedaannya dengan Web 1.0 dan 2.0, Hubungannya dengan Metaverse, serta Pentingnya!

Dengan kata lain, RDF membantu kita dalam mendefinisikan data tentang data lain, yaitu metadata.

RDF terdiri dari tiga bagian utama, yaitu:

  1. Subjek (subject)
  2. Predikat (predicate)
  3. Objek (object)

RDF tidak memberikan arti pada data itu sendiri. RDF adalah jenis paradigma data yang memungkinkan Anda untuk merepresentasikan hubungan.

Kosakata dan ontologi didefinisikan untuk memberikan makna.

Ini biasanya diekspresikan dalam bentuk kelas, atributnya, dan koneksinya ke kelas lain.

Misalnya, triple RDF dapat menyampaikan bahwa Banjarmasin adalah ibu kota provinsi Kalimantan Selatan, tetapi ini tidak masuk akal bagi komputer.

Ibukota adalah semacam kota, kota milik suatu bangsa, dan negara adalah entitas politik, menurut kamus.

Yup! Ini membantu komputer dalam memahami konteks, namun tidak akan pernah sepenuhnya memahami apa yang dilakukan orang.

Contoh Penggunaan, Implementasi, Penerapan, atau Aplikasi Semantic Web + Studi Kasus

Ilustrasi Gambar Contoh Penggunaan Implementasi Penerapan Atau Aplikasi Semantic Web Atau Web Semantik
Ilustrasi Gambar Contoh Penggunaan Implementasi Penerapan Atau Aplikasi Semantic Web Atau Web Semantik

Agar kita dapat lebih memahami tentang pengertian dari semantic web atau yang juga disebut dengan web3 ini, maka kita pastinya harus mengetahui seperti apa contoh penggunaan, implementasi, penerapan, atau aplikasi nyata dari semantik web ini.

Karena semakin banyak studi kasus muncul di internet dan web, dalam postingan ini, Kami juga akan mencoba mengumpulkan beberapa yang terbaik di antaranya, dengan studi kasus sebagai berikut:

  • Manajemen Rantai Pasokan di Biogen Idec
  • Manajemen Media di British Broadcasting Corporation (BBC)
  • Integrasi Data dalam Minyak dan Gas di Chevron
  • Pencarian Web dan E-Commerce (E-Niaga)

Jika memungkinkan, studi kasus khusus yang diilustrasikan di sini berkaitan dengan proyek perusahaan tertentu.

Secara umum, perusahaan terkenal tidak bersedia mengeluarkan uang untuk teknologi yang lebih baru kecuali jika teknik yang lebih lama dan lebih mapan tidak akan berfungsi atau berada di luar anggaran mereka untuk masalah tertentu.

Well, oleh karena itulah, kasus penggunaan perusahaan khusus ini cenderung menyoroti aplikasi teknologi semantic web yang telah membuktikan nilai dirinya.

Baiklah, langsung saja, mari kita lihat contoh penggunaan, implementasi, penerapan, atau aplikasi nyata dari semantic web yang harus diketahui sebagai berikut.

a. Manajemen Rantai Pasokan di Biogen Idec

Contoh studi kasus yang pertama yaitu adalah pada manajemen rantai pasokan di Biogen Idec.

Biogen Idec, mereka merupakan pembuat farmasi yang terkenal karena pembuatan obat-obatan yang digunakan untuk mengobati multiple sclerosis.

Mereka mengelola rantai pasokan globalnya menggunakan teknologi semantic web.

Sebagai kelas masalah, manajemen rantai pasokan mencakup banyak fitur yang membuatnya matang untuk menerapkan teknologi web semantik.

Data yang dikelola di dalamnya berubah terus-menerus.

Tampilan yang diperlukan pada data tersebut antara lain misalnya, sebagai contoh, seperti perhitungan, Key Performance Indicator (KPI).

Banyak kolaborasi lintas-organisasi terjadi, dengan volume besar data yang disampaikan antara pemasok di setiap tingkat rantai pasokan.

Selain itu, persyaratan industri spesifik Biogen membuat penggunaan teknologi tradisional untuk manajemen rantai pasokan menjadi sangat menantang.

Jenis material yang dikirim oleh perusahaan teknologi tinggi seperti Biogen Idec dari waktu ke waktu, dan akibatnya, sifat material ini juga terus berubah.

KPI yang saat ini sedang dioptimalkan oleh perusahaan teknologi tinggi berubah dengan sangat cepat.

Aturan dan peraturan berubah, membutuhkan berbagai jenis data yang akan diambil dari waktu ke waktu.

Manajer rantai pasokan bukanlah profesional atau praktisi teknologi komputer (orang IT), sehingga mereka harus dapat melihat, memahami, dan memanipulasi data yang dilacak secara langsung, tanpa harus melintasi tingkat tipuan organisasi tambahan.

Perlu diingat bahwa istilah “semantic” di web semantik berarti bahwa menurut definisi, model data transparan untuk ahli materi pelajaran, tidak hanya teknologi.

Pemasok berubah dari waktu ke waktu dan berlokasi di wilayah dan negara baru, mungkin memerlukan lokalisasi bahasa baru, mata uang, dan lainnya, serta seringkali memerlukan konektivitas data baru ke sistem pihak ke-3 (tiga) yang baru.

Teknologi web semantik memberi manajer dan petugas rantai pasokan kemampuan untuk mengelola semua kerumitan ini dengan andal dan efisien.

b. Manajemen Media di British Broadcasting Corporation (BBC)

Sejauh ini penggunaan teknologi web semantik yang paling umum adalah situs web untuk manajemen media di British Broadcasting Corporation atau BBC.

Pada tahun 2010, seluruh situs web Piala Dunia mereka didukung oleh teknologi web semantik, seperti yang dilaporkan di ReadWriteWeb dan SemanticWeb.com.

Bahkan, hingga saat ini, sebagian besar situs web publik mereka dijalankan dengan teknologi tersebut.

BBC bukan satu-satunya perusahaan media yang menggunakan teknologi semantic web.

Time Inc., Elsevier, dan Library of Congress semuanya juga memiliki sistem produksi yang dibangun menggunakan teknologi Web Semantik.

Proses penyimpanan, penyortiran, dan penyajian media memiliki banyak kualitas yang diuntungkan dari pemanfaatan teknologi semantic web.

Itu mencakup seperti informasi yang tidak terstruktur (unstructured).

Hubungan dan anotasi lintas dokumen yang signifikan.

Dokumen memiliki penulis, yang telah menulis dokumen lain, dokumen tersebut tentunya juga termasuk kutipan, di mana mereka memiliki beberapa revisi.

Mengelola hubungan ini menggunakan database relasional tradisional bisa menjadi sangat berantakan.

Mereka bahkan tidak berusaha untuk memecahkan masalah ini, dan sistem CMS melakukan pencarian yang sangat buruk pada korpus besar.

Baca Juga :  Penjelasan Pengertian Serif: Apa itu Serif (Font)? Sejarah, Tujuan, Jenis, Penggunaan dan Contohnya serta Perbedaannya dengan Sans-Serif!

Seperti yang dapat kita lihat, di sana pola penggunaannya terus berubah.

Benar! Situs web harus berubah agar tetap segar dalam desainnya, baik itu link (tautan) antar halaman, hubungan antara video dan halaman, tautan ke blog, dan lainnya.

Yup! Semuanya akan berubah seiring waktu.

c. Integrasi Data dalam Minyak dan Gas di Chevron

Contoh dan studi kasus selanjutnya yaitu terkait integrasi minyak dalam data oleh Chevron.

Selama bertahun-tahun, Chevron telah bereksperimen dengan teknologi web semantik dalam berbagai aplikasi.

100 tahun yang lalu, mengebor minyak sedikit lebih rumit daripada menancapkan pipa di tanah.

Namun, akhir-akhir ini, segala sesuatu mulai dari penemuan hingga produksi membutuhkan data yang sangat intensif.

Setiap hari, satu rig lepas pantai akan menghasilkan terabyte atau TB-an data yang berisi informasi penting yang dapat membantu memprediksi kegagalan mekanis dan anomali lainnya.

Setiap kali kesalahan mengganggu produksi pada rig yang aktif, biayanya bisa melonjak hingga puluhan juta dolar per harinya.

Well, tentu saja jika Anda menjadi operator di bidang ini, pastinya sangat mudah bagi Anda berada di bawah tekanan.

Yup! Di sini, teknologi semantic web memungkinkan para insinyur dan peneliti untuk menggabungkan data sewenang-wenang dengan cara yang sewenang-wenang dalam upaya untuk lebih memahami dan memprediksi operasi ladang minyak harian.

Beberapa dari banyak pertimbangan tingkat tinggi yang tidak ditangani dengan baik oleh teknologi tradisional meliputi:

  • Kurangnya hasil yang terdefinisi dengan baik; Berdasarkan sifatnya, banyak kegiatan di seluruh industri energi bersifat eksperimental. Ketika keadaan tujuan akhir tidak terdefinisi, mungkin perlu untuk mengubah arah pada titik mana pun.
  • Kurangnya standar data industri; Semua integrasi data pada dasarnya ad hoc.
  • Pergantian besar-besaran teknologi; Setiap perangkat baru memancarkan parameter baru yang harus dilacak bersama data yang ada.

Yang pasti, aktivitas tertentu dalam industri dapat diprediksi dengan cara yang dapat dikelola, tetapi banyak yang tidak.

Dikutip langsung dari dalam studi kasusnya, berikut ini adalah penggerak bisnis utama yang diidentifikasi secara khusus oleh Chevron:

  • Ada jutaan data yang dihasilkan; Sejumlah besar data dihasilkan setiap hari dari berbagai sumber seperti pengukuran seismik, catatan sumur, angka pengeboran, nomor transportasi, dan statistik pemasaran. Mengintegrasikan data heterogen ini untuk memanfaatkan nilai informasinya sejauh ini terbukti rumit dan mahal.
  • Data ada dalam bentuk terstruktur dalam database, dan dalam bentuk semi-terstruktur di buku kerja dan dokumen seperti laporan dan koleksi multimedia; Untuk menghadapi banjir informasi dan berbagai format data yang heterogen, diperlukan pendekatan baru untuk pencarian dan akses informasi.
  • Untuk proyek modal besar di industri, informasi perlu distandarisasi dan diintegrasikan lintas sistem, disiplin, dan batasan organisasi; Integrasi informasi ini akan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dalam kolaborasi, karena data berkualitas tinggi akan lebih mudah diakses secara tepat waktu.

d. Pencarian Web dan E-Commerce (E-Niaga)

Terakhir, contoh dan studi kasusnya yaitu pada web search atau pencarian web dan e-commerce (e-niaga).

Benar! Mesin pencari benar-benar mendapat manfaat dari memiliki akses ke metadata tambahan untuk mengembalikan hasil yang lebih relevan.

Faktanya, pemain terbesar di industri ini berinvestasi besar-besaran dalam standar yang mendorong perusahaan untuk membubuhi keterangan halaman web mereka dengan struktur yang jauh lebih banyak, yang merupakan salah satu tujuan awal dari visi semantic web.

RDF sendiri bahkan dapat disematkan ke halaman web melalui RDFa.

Facebook mengembangkan protokol grafik terbuka (Open Graph Protocol), yang sangat mirip dengan RDF.

Sedangkan untuk Microsoft, Google, dan Yahoo, mereka menggunakan Schema.org, di mana itu memiliki representasi dari RDFa.

Industri e-commerce atau e-niaga memiliki GoodRelations, yang juga menggunakan RDFa.

Betul! Framework atau kerangka kerja ini sekarang secara aktif digunakan untuk memberikan pengalaman web yang lebih baik kepada pengguna.

Studi kasus yang sangat baik dan spesifik tentang penggunaan teknologi semantic web ini, khususnya terkait e-commerce atau e-niaga, yaitu adalah Best Buy.

Mereka mengadopsi GoodRelations untuk situs web mereka dan melihat peningkatan yang luar biasa dalam klik dan konversi.

Rujukan yang baik terkait masalah ini adalah seperti yang didalami oleh pakar atau ahli bernama Jay Myers, di mana dia juga telah mempresentasikan di berbagai konferensi, dan karyanya tentang masalah ini dapat ditemukan di seluruh web.

Perbedaan Semantic Web dengan Web Lainnya

Ilustrasi Gambar Perbedaan Dan Pentingnya Semantic Web Untuk Bidang Lainnya Seperti Semantic University Dalam Membahas Pengertian Definisi Dan Artinya
Ilustrasi Gambar Perbedaan Dan Pentingnya Semantic Web Untuk Bidang Lainnya Seperti Semantic University Dalam Membahas Pengertian Definisi Dan Artinya

Oke, sekarang kita sudah memahami apa itu sebenarnya pengertian dari semantic web, khususnya setelah merujuk pada penjelasan dari arti dan contoh plus studi kasusnya di atas.

Sekarang, muncul pertanyaan tentang apa yang membedakan semantic web dengan web biasa atau yang lainnya.

Seperti yang sudah Kami terangkan dalam pembahasan pengertian web3, di sana Kami juga menerangkan terkait perbedaannya dengan web lainnya, misalnya seperti web 2.0 dan 1.0.

Dalam hal ini, secara umum jawabannya adalah kurang lebih sama, di mana istilah “semantik” di sini sudah jelas menunjukkan makna atau pemahaman.

Akibatnya, perbedaan utama antara teknologi web semantik dan teknologi terkait data lainnya (seperti database relasional atau World Wide Web itu sendiri) adalah bahwa web semantik berkaitan dengan makna data daripada struktur.

Baca Juga :  Inilah 5 Tips Cara Menulis dan Membuat Bio IG (Instagram) untuk Bisnis yang Baik dan Benar!

Seperti yang sudah marak perkembangannya, bahkan hinggan sekarang ini di tahun 2022, Natural Language Processing (NLP) dan pencarian semantik adalah 2 (dua) teknologi semantik lainnya.

Dalam kursus yang berbeda, setelah Kami secara pribadi memeriksa dan membedakan teknologi ini, perbedaan dasar ini menghasilkan perspektif yang berbeda secara mendasar tentang cara mendekati penyimpanan, pengaksesan, dan tampilan data.

Well, fungsionalitas ini cukup berguna di beberapa aplikasi, seperti yang merujuk ke sejumlah besar data dari beberapa sumber, di mana yang lainnya tidak, seperti menyimpan sejumlah besar data transaksional yang sangat terorganisir.

Salah satu tujuan utama, dalam bidang-bidang lain yang ingin menerapkannya, seperti misalnya Universitas semantik atau yang dikenal dengan istilah semantic university, yaitu adalah untuk mencari tahu kapan sebaiknya menggunakan teknologi web semantik dan kapan tidak.

Kenapa Semantic Web itu Penting?

Melihat penjelasan mengenai definisi, dan arti semantic web di atas, lalu apa sebenarnya hal utama yang menjadi manfaat khusus yang membuat web semantik ini menjadi hal yang penting?

Ekspansi web semantik dan tools (alat) yang dibawanya menempatkan keterampilan analitis mesin untuk bekerja di bidang pembuatan konten, manajemen, pembelajaran, dukungan, media, e-niaga, penelitian ilmiah, manajemen pengetahuan, dan penerbitan secara umum.

Yup! Pengetahuan akan menjadi bermakna dimanapun kita menyampaikannya.

Meskipun peringkat SEO dan SERP mungkin merupakan alasan yang cukup, penemuan dan tampilan konten di Google dan Bing bukanlah hal yang luar biasa.

Jaringan materi dan data semantik yang berkembang merupakan potensi besar untuk dimanfaatkan dalam hal konten cerdas, pencarian semantik, dan perangkat pintar.

Web semantik, pastinya akan terus melahirkan karir baru, bisnis, dan inovator global.

Khusus para publisher atau para penerbit, dalam hal ini tentunya dapat menggunakan teknologi semantic web untuk beberapa manfaat utama, termasuk:

  • Membuat infrastruktur konten digital yang cerdas.
  • Menghubungkan silo konten yang berbeda di seluruh perusahaan besar.
  • Memanfaatkan informasi untuk menciptakan pengalaman yang lebih mendalam.
  • Kurasi atau content curation yang lebih efektif sehingga konten dapat lebih dimanfaatkan.
  • Menghubungkan kumpulan konten dari dalam dan luar perusahaan.
  • Berinvestasi dalam kecerdasan buatan dan augmented dunia nyata (real-world).
  • Meningkatkan pengalaman menulis dan alur kerja Anda.

Selain itu, memang, untuk merekayasa dengan cara mengantisipasi perubahan ekosistem konten, pertama-tama kita harus memahami pentingnya hubungan data semantik (semantic data) dan secara bertahap memasukkan informasi dan hubungan semantik ke dalam setiap bagian materi yang kita buat.

Kesimpulan

Baik, Kami pikir sudah cukup jelas dan lengkap sekarang untuk pembahasan terkait Pengertian Semantic Web, Apa itu Web Semantik, Samakah dengan Web3? Contoh Aplikasi + Studi Kasus, Perbedaan dengan Web Lainnya, serta Kenapa itu Penting.

Jadi, dapat kita simpulkan bahwa arti dari web semantik atau semantic web adalah web yang dapat memahami.

Seperti yang dinyatakan sebelumnya, tujuan utama web semantik adalah untuk mempercepat pertumbuhan web saat ini dengan memungkinkan pengguna untuk mencari, menemukan, berbagi, dan menggabungkan informasi dengan sedikit usaha.

Meskipun pembuatan web semantik adalah proses yang sulit dan selalu berubah, perlu Kami tekankan bahwa ada satu hal tetap konstan, di mana itu perlahan-lahan akan memindahkan komunikasi antara orang-orang, agen perangkat lunak, dan gadget menuju infrastruktur konten cerdas dan masa depan kolaboratif yang lebih baik bagi manusia.

Ide web semantik dengan cepat dianut dalam manajemen data dan informasi karena kemampuannya untuk meningkatkan pembuatan, integrasi, dan interpretasi data.

Data tertaut atau yang dikenal dengan istilah linked data sekarang ini sudah banyak digunakan oleh sejumlah perusahaan untuk mempublikasikan data master secara internal.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, dimana Kami membahas terkait Pengertian Semantic Web, Apa itu Web Semantik, Samakah dengan Web3? Contoh Aplikasi + Studi Kasus, Perbedaan dengan Web Lainnya, serta Kenapa itu Penting.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan disini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi komputer, data, internet, dan web.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami disini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian Saya, Rifqi, Terima Kasih.

Tinggalkan Komentar