Agenda Hari Ini

Dua track lab paralel: Track BD (3-5 kelompok segmen) dan Track Planning & Portfolio (1 kelompok lintas-segmen)

Lanskap AI 2026

Biaya Langganan AI 2026

Data per Mei 2026. Harga dapat berubah sewaktu-waktu.
Sumber: claude.com/pricing · chatgpt.com/pricing · one.google.com · z.ai

Evolusi Penggunaan AI

Cara AI Bekerja di 2026

Contoh perintah yang bisa langsung dijalankan Claude:

• Buka portal Kemenag, cari 20 pesantren terbesar di Jatim, kompilasi profil ke spreadsheet
• Baca daftar prospek RS Islam di folder ini, urutkan berdasar potensi, buat ringkasan internal
• Transkrip rekaman meeting dengan pengurus yayasan [audio.mp3], buat ringkasan & action items
• Konversi semua brief produk BSI di folder ini jadi ringkasan 1 halaman per produk
• Review draft pitch deck untuk segmen pesantren, sesuaikan tone dengan audiens pengasuh

Setup Workshop Hari Ini

Peserta tidak perlu install apa-apa, tidak perlu bawa laptop. Cukup hadir & siap eksplor.

Format File yang Claude Pahami

Contoh File Teks: Markdown

# Brief Visit: Pesantren Sidogiri

## Profil Lembaga
Berdiri **1745**, pesantren tertua
di Jawa Timur.

- Santri: ~7.500 jiwa
- Unit: BPRS, koperasi, BMT
- Pengasuh: KH M. Salahuddin

Contoh File Teks: CSV

nama,segmen,kota,santri,unit_usaha,potensi
"Pesantren Sidogiri","pesantren","Pasuruan",7500,"BPRS,koperasi,BMT","tinggi"
"Pesantren Gontor","pesantren","Ponorogo",6000,"yayasan,koperasi","tinggi"
"Pesantren Lirboyo","pesantren","Kediri",5500,"koperasi","sedang"
"RS Islam Sultan Agung","rs-islam","Semarang",,"yayasan","tinggi"

Excel mengerti CSV. Spreadsheet bisa langsung di-import.

Contoh File Teks: HTML

<h1>Sosialisasi BSI
Pesantren Hub</h1>
<p>Dihadiri <strong>200
perwakilan</strong> pesantren
se-Jawa Timur.</p>
<ul>
  <li>Materi: pembiayaan</li>
  <li>MoU: 15 pesantren</li>
</ul>

Kenapa Format Teks?

AI yang kita pakai adalah Large Language Model (LLM) — dilatih dengan teks, berpikir dalam teks, menghasilkan teks.

• LLM membaca dan menulis teks secara native
• File teks bisa langsung dibaca, diedit, dan ditulis oleh AI
• File biner (DOCX, PDF, XLSX) harus dikonversi dulu ke teks
• Semakin sedikit konversi, semakin akurat hasilnya

File Biner (Non-Teks)

PDF, DOCX, PPTX, XLSX, MP4, MP3, JPG, PNG

• Tidak bisa dibaca langsung oleh AI sebagai teks
• Perlu dikonversi dulu ke format teks agar bisa diolah
• Contoh: DOCX → Markdown, XLSX → CSV, MP4 → transkrip teks
• AI juga bisa menulis program kecil untuk membaca isi file biner

Output akhir untuk klien tetap dalam format Office

Tool yang AI Jalankan

Semua tool dijalankan AI otomatis — kita cukup minta hasilnya.

AI Juga Bisa Menulis Program

Kita tidak perlu bisa coding — AI yang menulis & menjalankan programnya.

Kombinasi Tool + Script

Contoh: Akses portal pendataan yang perlu login (Kemenag, sistem internal BSI, dst)

• AI tulis program buka browser otomatis (Playwright)
• Browser tampilkan halaman login, kita masukkan username & password
• Program simpan sesi login
• Selanjutnya AI bisa akses halaman-halaman yang dilindungi
• AI baca, kompilasi, dan rangkum isi halaman tersebut

Use Case 1: Riset Pasar Segmen

• Kompilasi daftar lembaga per segmen berdasar provinsi / kota
• Profiling lembaga: struktur, jumlah jamaah / santri / pasien, profil pengurus
• Pemetaan ekosistem: hubungan antar lembaga, induk ormas, jaringan alumni
• Benchmark layanan keuangan syariah yang sudah dipakai segmen target

Akan dilatih di Lab 1

Use Case 2: Profiling Prospek & Brief Visit

• Brief lembaga prospek: latar belakang, kepemimpinan, isu terkini, agenda strategis
• Pemetaan pengambil keputusan dan jalur pendekatan
• Talking points yang disesuaikan dengan profil prospek
• Pertanyaan kunci untuk discovery saat visit
• Follow-up plan & template korespondensi pasca-visit

Akan dilatih di Lab 2

Use Case 3: Pitch Material per Segmen

• Pitch deck 8–12 slide untuk produk BSI tertentu, disesuaikan dengan segmen
• Product brief 1–2 halaman untuk distribusi ke prospek
• Pembanding produk syariah BSI vs alternatif pasar
• Adaptasi materi yang sama untuk segmen berbeda (pesantren vs RS Islam vs travel umrah)

Akan dilatih di Lab 3

Use Case 4: Coverage Event

• Materi pra-event: undangan, brosur, talking points narahubung
• Materi event: caption sosial media (Instagram, LinkedIn), foto caption
• Materi pasca-event: laporan internal 1 halaman, dokumentasi publikasi, follow-up checklist
• Adaptasi tone konten antara komunikasi internal BSI vs eksternal segmen

Akan dilatih di Lab 4

Use Case 5: Planning & Portfolio Management

• Konsolidasi target & anggaran (RKAP) lintas segmen jadi portfolio view
• Sintesis insight lintas segmen dari output dept BD pengelola segmen
• Penyusunan deck eksekutif untuk Radir / checkpoint Direksi
• Monitoring realisasi portofolio + early warning per segmen

Akan dilatih di Lab 5 (Track Planning & Portfolio)

Use Case 6: Korespondensi & Proposal

• Surat penawaran resmi ke lembaga prospek
• Email follow-up dengan tone yang sesuai segmen
• Draft proposal kerjasama untuk segmen tertentu
• Notulen rapat internal yang siap distribusi

Bonus use case — dipakai sebagai latihan mandiri pasca-workshop

Format Kerja Lab

• Setiap kelompok 5 orang berbagi 1 laptop lab
• Pilih ketua kelompok untuk memegang keyboard di awal
• Anggota bergantian mengoperasikan laptop setiap lab
• Track BD: tiap kelompok pilih satu segmen di Lab 1, pakai segmen yang sama sampai Lab 4
• Track Planning & Portfolio: kelompok bekerja di level portofolio (lintas-segmen) sepanjang Lab 5.1 – 5.4
• Diskusi tim sebelum setiap output difinalisasi
• Akhir workshop: hasil di-copy ke shared folder yang disiapkan BSI

Struktur Folder Kerja

segmen-pesantren-jatim/
├── input/         ← data awal (daftar prospek, materi BSI)
├── output/        ← hasil jadi (brief, pitch deck, laporan)
├── data/          ← kompilasi prospek (CSV)
├── referensi/     ← profil produk BSI, regulasi segmen
└── catatan/       ← log diskusi tim, decision log

Lab 1: Riset Pasar Segmen Ekosistem

10:45 – 11:45 · 60 menit

Lab 2: Profiling Prospek + Brief Visit Nasabah

12:45 – 13:30 · 45 menit

Lab 3: Pitch Material per Segmen

13:30 – 14:15 · 45 menit

Lab 4: Coverage Event

14:30 – 15:00 · 30 menit

Lab 5: Planning & Portfolio Management

Track paralel untuk Dept Planning & Portfolio · 4 sesi sejajar waktu Lab 1–4

Sample Data Lab 5 — Track Planning

Data fiktif untuk kelompok Planning. Download & upload ke Claude saat sesi. Nama lembaga = lembaga publik, angka fiktif.

3 file RKAP sengaja beda format/unit/periode — bagian dari latihan normalisasi di Sesi 5.1.

Output Workshop

Seluruh output didistribusikan via shared folder di akhir workshop.

Materi Download

Klik untuk membuka PDF — bisa simpan ke device atau Files app:

URL slide: artivisi.github.io/bsi-islamic-ecosystem-ai/

Teknik Tambahan: JSON sebagai Database Mini

{
  "nama": "Pesantren Sidogiri",
  "santri": 7500,
  "unit_usaha": [
    "BPRS", "Koperasi", "BMT"
  ],
  "isu_terkini": [
    "rencana RS pesantren"
  ],
  "last_visit": "2026-03-15"
}

Detail lengkap, prompt template, dan contoh query — workbook §8

Teknik Tambahan: Playwright untuk Situs Sulit

Untuk situs yang sulit diakses cara biasa:

• SPA — konten baru muncul setelah JavaScript jalan
• Portal yang wajib login (Kemenag, sistem internal, dll)
• Situs anti-crawler yang blokir bot biasa

AI menjalankan browser sungguhan otomatis. Kita login manual sekali — sesi tersimpan, AI lanjut ambil data sendiri.

Detail lengkap dan kombinasi JSON + Playwright — workbook §8

Claude Code on the Web — Untuk iPad & Mobile

Perlu paham GitHub dasar. Detail di workbook §11.

Q&A

Pertanyaan, diskusi, dan sharing pengalaman.