Menulis Kalimat yang Efektif, Bag 6 – Outline

Jika style sudah dipilih dan pola sudah ditentukan, berikutnya adalah membuat outline. Outline adalah garis-garis besar penulisan berupa poin-point yang harus ditulis dalam suatu artikel. Outline sendiri sangat bergantung dengan bahan-bahan dan tujuan penulisan. Jika tujuannya untuk menjelaskan suatu pernyataan umum, maka memberikan contoh-contoh ilustrasi mungkin bermanfaat.

Outline manfaatnya sangat terasa jika tulisan yang akan dibuat sangat panjang dan penulis harus menulis secara lengkap. Seorang siswa yang akan menulis sangat dianjurkan membuat outline sebelum menulis karena dosen pembimbing akan dengan mudah mengarahkan siswa tersebut dengan melihat outline-nya.

Outline Tema dan Outline Kalimat

Dikenal dua jenis outline yaitu berbasis tema dan kalimat. Masing-masing memiliki manfaat tersendiri. Umumnya outline tema lebih disukai karena singkat dan mudah dibaca. Tetapi outline ini kurang komunikatif dan kesulitan dibaca oleh orang lain. Misal dalam outline disebukan “teknik menendang”, “tendangan pisang”, dan seterusnya, tidak ada penjelasan mengenai apa yang akan dilakukan dalam tiap-tiap tema tersebut. Berikut ini contoh outline tema secara lebih jelas:

I. Population growth

A. Birth rate

B. Death rate

Outline di atas bermanfaat tetapi jauh dari kejelasan mengenai apa yang harus diutarakan. Penulis kemudian diminta apa yang akan diungkapkan dalam outline tema tersebut dengan menggunakan outline kalimat berikut ini:

I. The growth of human population is a function of two main factors.

A. The birth rate has been stadily increasing over the past century.

B. The death rate has been steadily decreasing over a much longer time.

Tiap kalimat dalam outline kalimat di atas menjadi topic sentences dalam paragraf yang disusun. Penulis kemudian mengembangkan outline kalimat tersebut.

Memperkuat Outline

Pada dasarnya sebelum membuat outline, penulis harus mengetahui terlebih dahulu maksud dan tujuan penulisan. Banyak terjadi masalah ketika maksud dan tujuan belum pasti tapi sudah membuat outline dan mulai menulis. Akan dijumpai banyak kesulitan ketika mengadakan revisi. Tetapi jika maksud dan tujuan belum pasti, penulis bisa saja membuat draft outline sementara yang kemudian direvisi. Yang perlu diingat adalah jangan sekali-sekali mulai menulis ketika outline belum fix.

Ada tiga tahapan yang dapat dijadikan patokan dalam memperkuat outline. Tahapan pertama adalah outline tema yang sederhana dengan mengidentifikasi topik utama yang harus didiskusikan. Berikut contoh tahap pertama:

Thesis: It is not possible to prove that either heredity or environment is the more important influence on the individual.

I. Difficulties of defining “heedity” and “environment”

II. Difficulties of studying cases of the past

III. Difficullties of experimental studies.

Tahap kedua membagi lagi tiap topik menjadi sub-bagian dalam kalimat yang memperkuat. Kalimat tersebut tidak harus kalimat lengkap tetapi kalimat itu mulai merubah pernyataan topik menjadi ide-ide yang mengarahkan apa yang akan dibahas pada topik tersebut. Berikut ini revisi tahap kedua.

Thesis: It is not possible to prove that either heredity or environment is the more important influence on the individual.

I. Terms “heredity” and “environment” not definable.

A. Heredity and environment cannot be separated.

B. “Environment” too vague a term.

II. Studies of famous and infamous people are not decisive.

A. Famous people: Shakespeare, newton, Lincoln.

B. Infamous people: The Jukes family.

III. Heredity and environment cannot be isolated in studies of children.

A. Newborn babies have already had nine months of prenatal environment.

B. Fraternal twins have different inheritances, and may or may not have significantly different environments.

C. Identical twins do have the same inheritance, but we cannot be sure they have the same environment.

Tahap ketiga merupakan tahap akhir dengan ciri-ciri sebagai berikut. Pembuatan sub-bab sudah lengkap. Seluruh statement outline sudah berupa kalimat lengkap, kalau dimungkinkan berpola paralel agar lebih mudah dilanjutkan dalam suatu tulisan. Akhirnya tiap pernyataan dalam outline dapat dijadikan kandidat utama untuk pembuatan topic sentences dalam tulisan. Outline itu sendiri dapat dijadikan summary secara keseluruhan walaupun tulisan belum dibuat. Berikut ini contoh outline lengkapnya:

Thesis: It is not possible to prove that either heredity or environment is the more important influence on the individual.

I. In practise we are not able to define “heredity” or “environment” with precision.

A. We are not able to define “heredity” except in terms of characteristics which may have been influenced by environment.

1. Some inherited characteristics of fruit flies appear only when the environment encourages their appearance.

2. An acorn will never grow into anything but an oak tree, but whether it becomes an oak tree or not depends on environmental conditions.

B. We are not able to define “environment” with precision.

1. The environment of individuals in a society is so complex that we cannot define it rigorously.

2. Except in very limited laboratory experiments, the word “environment” is so vague that it is useless for serious discussion.

II. we cannot reach any trustworthy conclusions about the relative influences of heredity and environment by studying the istories of famous or infamous people.

A. A study of shakespeare, Newton, and Lincol provides us no answer.

1. If their greatness was due to inheritance, why were other members of their families not distinguished?

2. If their greatness was due to environment, why did others in the same environment not achieve greatness?

B. A study of the notorious Jukes family provides no conclusive answer.

1. We know that the Jukes familiy had a bad inheritance and a record of delinguency, but we cannot be sure that the inheritanc caused the delinquency.

2. The jukes familiy members had each other as part of their environment, and it is porbable that any child brought up in that environment would have become a delinquent.

III. We cannot experimentally study heredity or environment apart from each other.

A. we cannot do it by studying newborn babies.

1. They have had nine months of prenatal environment.

2. they may or may not later display characteristics which are assumed to be inherited.

B. We cannot du it by studying fraternal twins.

1. Such twins come from different eggs and have different inheritances.

2. Such twins may have quite different environments; for example, a boy twin has a different environment from a girl twin, even when brought up in the same family.

C. We cannot even do it by studying identical twins because, although they have the same inheritance, we cannot be sure that they have the same environment.

Terakhir adalah menguji outline yang telah kita buat. Berikut ini kembali saran-saran yang diberikan oleh McCrimmon dalam bukunya “writing in purpose”.

  • Apakah thesis sudah mememuaskan?
  • Apakah hubungan antar bagian jelas dan konsisten?

  • Apakah urutan bagian sudah masuk akal?

  • Apakah outline sudah lengkap?
  • Apakah tiap bagian dapat dikembangkan dengan detil?

Sekian, semoga bermanfaat.

Iklan

Menulis Kalimat yang Efektif, Bag 5 –Pola Tulisan

Setelah melakukan studi literatur atau lewat media lainnya, penulis harus bisa menentukan pola tulisan yang akan dibuat selain style/gaya bahasa (lihat postingan yang lalu). Hasil catatan mungkin berupa penjelasan terhadap sesuatu, perbandingan, kontradiksi terhadap dua obyek, dan lain-lain. Akhirnya penulis diminta menentukan pola yang cocok dibanding pola-pola lainnya yang mungkin. Ada beberapa pola yang sering digunakan antara lain: ilustrasi, perbandingan dan kontras, analogi, klasifikasi, proses, dan sebab-akibat. Berikut ini penjelasannya (McCrimmon).

Ilustrasi

Pola ini merupakan pola yang paling sederhana. Pola yang sangat elastis ini bisa satu kalimat, satu paragraf bahkan esai dengan empat ribu hingga lima ribu kata. Bentuk standarnya adalah satu topic sentence dikembangkan dengan beberapa contoh yang memperjelas topic sentence tersebut.

Perbandingan dan Kontras

Perbandingan dan kontras membutuhkan analisa untuk menemukan persamaan dan perbedaan dari dua atau lebih obyek yang akan dibahas. Perbandingan menekankan pada persamaan dan sebaliknya kontras menekankan pada perbedaan. Namun dalam proses berfikir, keduanya dilakukan secara bersamaan. Sementara untuk menuangkannya dalam sebuah tulisan ada dua cara utama. Cara pertama dan yang termudah adalah pole pemisahan. Pola ini membahas semua hal tentang A, dan dilanjutkan dengan semua hal tentang B. Sementara cara kedua sedikit lebih kompleks yang dikenal dengan pola alternatif. Perbandingan dan kontras dilakukan secara point-to-point: A-B, A-B, dan seterusnya sebanyak mungkin pasangan-pasangan yang mungkin untuk ditulis.

Analogi

Analogi merupakan pola yang mirip perbandingan. Bedanya di sini obyek tertentu dibandingkan dengan obyek lain dalam hal tertentu yang mungkin tidak sama dalam hal lainnya. Pola ini kerap diistilahkan dengan metafora dan cocok diterapkan untuk tulisan berjenis expository yang membahas tema-tema abstrak.

Klasifikasi

Klasifikasi adalah pola yang menggabungkan obyek tertentu yang dianggap memiliki kesamaan hal tertentu. Klasifikasi sangat bermanfaat untuk mengutarakan suatu pandangan baru terhadap tema tertentu. Biasanya sebelum mengklasifikasi, penulis harus mampu membuat kategori-kategori terlebih dahulu. Secara umum polanya adalah sebagai berikut. Pertama-tama pengarang memperkenalkan beberapa tipe/kategori. Berikutnya menjelaskan karakteristik tipe pertama dan contoh-contohnya dilanjutkan dengan tipe kedua dan seterusnya hingga seluruh kategori.

Proses

Pola operasi menggambarkan urutan aksi/operasi terhadap suatu hal yang terjadi. Perkembangan embriyo manusia, prosedur pemilihan presiden, dan lain-lain merupakan contoh yang sering dibuat dengan tulisan berpola proses. Langkah-langkah yang perlu dilakukan oleh penulis pertama-tama mempelajari proses secara keseluruhan. Kedua, dia harus mampu membagi proses itu menjadi tahapan-tahapan. Terakhir, penulis juga harus mempu penjelaskan tahapan-tahapan tersebut senyata mungkin seolah-oleh pembaca melihat langsung apa yang terjadi.

Sebab Akibat

Jika pada pola proses penulis memecah tahapan-tahapan terhadap terjadinya suatu, pola sebab-akibat harus mengetahui hubungan sebab-akibat antara tahapan-tahapan tersebut. Mula-mula sebab awal diketahui terlebih dahulu. Setelah itu penulis menunjukan tahapan-tahapan menuju efek yang dihasilkan dari sebab tersebut. Tetapi terkadang ada polasebaliknya, yaitu dari efek menuju sebab. Biasanya membutuhkan rantai alasan sebagai contoh: lampu padam karena listrik mati, berikutnya kulkas tidak berfungsi yang mengakibatkan makanan yang ada di dalamnya busuk.

Semoga sedikit banyak dapat bermanfaat. Selamat menulis.

Validasi Hasil Land Use Prediction

Validasi sangat penting dilakukan untuk mengetahui kinerja model yang sedang kita buat. Jika model yang tidak/kurang valid maka tidak baik untuk digunakan meramalkan land use yang akan datang. IDRISI memiliki fungsi VALIDATE untuk menghitung validasi. Prinsip validasi sangat sederhana yaitu hasil peramalan dibandingkan dengan kenyataan. Misal image tahun 2000 dan 2010 digunakan untuk meramalkan tahun 2015, maka selain image tahun 2000 dan 2010, perlu juga disiapkan image tahun 2015.

Dengan mengisi file image hasil prediksi dan image kenyataan di tahun yang sama dengan tahun prediksi, nilai Kappa dapat diketahui. IDRISI mengikuti riset yang dilakukan oleh Pontius (2000) dengan beberapa nilai Kappa, antara lain: Kappa for no information (Kno), Kappa for location (Klocation), Kappa for quantity (Kquantity), Kappa standard (Kstandard). Selain itu juga nilai: value of perfect information of location (VPIL), dan value of perfect information of quantity (VPIQ).

Selain dengan Kappa, metode lain untuk mengetahui validasi adalah dengan Relative Operating Characteristic (ROC). Prinsipnya adalah dengan probabilitas kejadian dengan nilai boolean yang biasanya ketika prediksi dengan MARKOV. Validasi yang menggunakan ROC dikenal dengan istilah Area Under ROC (AUC).

 

Membuat Paragraf yang Baik

Paragraf, yang terdiri dari beberapa kalimat, merupakan miniatur dari sebuah komposisi tulisan. Butuh keahlian untuk menghasilkan sebuah paragraf yang baik. Paragraf yang baik harus memenuhi empat kriteria yaitu: unity, completeness, order, dan coherence. Menyusun sebuah paragraf lebih sulit dari pada menyusun sebuah kalimat.

Keutuhan (Unity)

Unity bisa diartikan sebagai kesatuan internal. Suatu paragraf yang baik, antara satu kalimat dengan kalimat lainnya harus memiliki satu maksud/tujuan yang sama karena jika tidak maka kalimat yang memiliki maksud/tujuan yang berbeda tersebut dapat merusak keutuhan paragraf itu. Untuk mudahnya, ciri-ciri paragraf yang baik adalah bahwa tiap-tiap kalimat harus mengembangkan kalimat utama (topic sentence). Perlu dilakukan penulisan ulang (rewriting) agar diperoleh paragraf yang utuh.

Lengkap (Completeness)

Lengkap atau tidaknya suatu paragraf sangat relatif. Tergantung dari seberapa banyak pembaca membutuhkan penjelasan terhadap suatu topik. Paragraf dapat dikatakan kurang lengkap jika pembaca masih membutuhkan penjelasan dari topic suatu paragraf. Biasanya kalimat yang menggambarkan sesuatu dengan nyata lebih disukai daripada yang abstrak.

Urutan (Order)

Urutan biasanya penting untuk paragraf panjang. Urutan juga tergantung dari jenis tulisan, apakah naratif, expository, atau argumentatif. Biasanya suatu tulisan menggunakan empat jenis urutan antara lain: 1) dari umum ke detil, 2) dari detil ke umum, 3) dari keseluruhan ke bagian-bagian, dan 4) dari pertanyaan ke jawaban (sebab akibat). Sangat panjang penjelasan keempat jenis urutan kalimat dalam paragraf di atas, tetapi gambar berikut (diambil dari buku McCrimmon) dapat mempermudah pemahaman.

Koheren (Coherence)

Untuk menghasilkan suatu paragraf yang antar kalimatnya saling bertautan, diperlukan kata-kata transisi. Postingan yang lalu bisa dijadikan rujukan untuk memilih kata transisi (signal words) yang sesuai.

Ada lima hal penting yang harus diperhatikan untuk menghasikan tulisan yang koheren. Pertama, penggunaan pronoun reference atau penggunaan kata ganti. Misal: Most people use a lot of words to express their ideas. They talk at us by the hour to explain just one thought. Perhatikan penggunaan kata “they” yang mengacu pada “most people”. Kedua, penggunaan repetisi (repetition) untuk menekankan suatu ide (lihat postingan tentang revisi tulisan). Ketiga, penggunaan perlawanan (constrast) yang biasanya diperlukan ketika membandingkan dua obyek. Perlu satu postingan khusus untuk membahas masalah ini. Keempat, sinyal transisi (transitional markers). Berikut ini sinyal transisi yang penting:

  • Memperkenalkan suatu ilustrasi: thus, for example, for instance, to illustrate.
  • Menambah hal lain dari suatu ide yang sama: secondly, in the second place, next, moreover, in addition, similarly, again, also, finally.
  • Menyatakan sebaliknya: on the other hand, nevertheless, despite this fact, on the contrary, still, however, conversely, instead.
  • Indikasi suatu kesimpulan: therefore, in conclusion, to sum up, consequently, as a result, accordingly, in other words.

Terakhir adalah koherensi antar paragraf. Ini agak rumit, tetapi gambar berikut (yang lagi-lagi diambil dari McCrimmon hal. 95) mungkin dapat membantu pembaca sekalian dalam membentuk koherensi antar paragraf dengan menggunakan kata-kata bantu yang tepat.

Semoga sedikit membantu bagi yang sedang menyusun tulisan. Selamat menulis.

Perbandingan NARXNET dengan NNTOOL untuk Peramalan Data Time-Series

Narnet merupakan penerapan neural network untuk prediksi data time series. Berbeda dengan prediksi data biasa yang mengandalkan atribut/variabel, prediksi data time series, atau dikenal dengan istilah proyeksi (projection), hanya mengandalkan riwayat data sebelumnya (historical data). Maka neural network untuk prediksi menjadikan data sebelumnya sebagai atribut yang digunakan saat pelatihan (training) maupun prediksi (simulating). Sementara itu, muncul Narxnet dengan istilah “x” yang berarti variabel eksternal (external). Variabel ini oleh matlab diberi istilah “external input” atau ada juga yang menyebut dengan istilah “intervention indicators” (lihat situs ini). Variabel ini tidak terlibat sebagai variabel yang berasal dari time series tetapi dijadikan variabel prediksi. Postingan yang lalu sepertinya cukup baik menjelaskan teknik ini.

Matlab telah memberikan layanan toolbox untuk penerapan Narxnet baik yang berbasis GUI maupun command. Yang berbasis command sepertinya lebih baik karena dapat digunakan untuk data berukuran kurang dari lima. Masalah yang sering muncul adalah akurasi hasil pelatihan ketika memprediksi data ke depan. Memang dapat dilakukan pelatihan ulang, tetapi tetap saja menjadi ragu-ragu untuk diterapkan, apalagi kesalahan yang terjadi bukan hanya dari sisi besaran melainkan arahnya (harusnya naik malah turun). Coba kita praktekan dengan data sederhana agar lebih mudah diketahui error-nya.

Data di atas merupakan data yang terdiri dari data time series dari satu sampai lima dan external input dari seribu hingga 1060. Kita diminta membuat Narxnet, melatihnya, dan memprediksi data setelah lima (tentu saja hasilnya dapat ditebak yaitu 6 dan 7). Listing berikut menggunakan toolbox Narxnet di Matlab. Atau buka panduannya dengan mengetik help narxnet di command window dan isi data time series dengan nama variabel t dan external input dengan nama variabel x. Jangan lupa tipe data yang digunakan adalah sequence.

  • t={1 2 3 4 5};
  • x={1000 1010 1020 1030 1040};
  • net = narxnet(1:2,1:2,10);
  • [X,Xi,Ai,T] = preparets(net,x,{},t);
  • net = train(net,X,T,Xi,Ai);
  • view(net)
  • Y = net(X,Xi,Ai)
  • perf = perform(net,Y,T)

Hasil training dapat dilihat pada gambar berikut (kiri) dan tampilan hasil Narxnet (kanan). Ada 7 plot yang tersedia untuk melihat kinerja pelatihan antara lain: performance, training state, error histogram, regression, time series response, error autocorrelation, dan input-error cross-correlation.

Step-Ahead Form

Step-Ahead form sering digunakan pada Nernet yang tanpa menggunakan External input. Perhatikan kode yang dicetak tebal di atas. Delay yang digunakan pada gambar di atas adalah 1 langkah. Fungsi yang diperlukan adalah fungsi Remove delay.

  • nets = removedelay(net);
  • view(net)
  • [Xs,Xis,Ais,Ts] = preparets(nets,x,{},t);
  • Ys = nets(Xs,Xis,Ais)
  • Ys =
  • [3.0000] [4.0000] [5.0000] [4.2465]

Hasilnya kurang menggembirakan, seharusnya 6.0000 tapi malah turun (4.2465). Salah satu cara untuk memperbaikinya adalah melakukan pelatihan ulang hingga diperoleh hasil yang memuaskan.

Multistep Prediction

Untuk Narxnet, ada pilihan lain yaitu Multistep prediction. Metode ini mengandalkan keunggulan dari external input. Makin banyak external input makin baik tetapi tentu saja persoalan berubah dari proyeksi menjadi prediksi biasa, dan data time series jadi tidak signifikan lagi manfaatnya.

Prinsip kerjanya adalah menggunakan lingkar terbuka (open loop) untuk merakit Narxnet dari data yang tersedia kemudian merubahnya menjadi lingkar tertutup (closed loop). Narxnet yang sudah dalam bentuk lingkar tertutup kemudian digunakan untuk memprediksi hanya berdasarkan data external input. Kembali ke kasus di atas, dengan Multistep prediction Narxnet dibagi menjadi dua segmen yaitu segmen dengan target/output yang diketahui dan yang hanya diketahui external input-nya saja (x). Di sini time stap yang tersedia hanya dua yaitu data keenam (1050) dan ketujuh (1060). Gunakan t yang sama dengan kasus sebelumnya, tetapi dengan x yang ditambah dengan dua data sebagai dasar patokan untuk memprediksi t.

  • x={1000 1010 1020 1030 1040 1050 1060};
  • numTimesteps = size(x,2);
  • knownOutputTimesteps = 1:(numTimesteps-5);
  • predictOutputTimesteps = (numTimesteps-4):numTimesteps;
  • x1 = x(1,knownOutputTimesteps);
  • t1 = t(1,knownOutputTimesteps);
  • x2 = x(1,predictOutputTimesteps);

Perhatikan penggunaan fungsi closeloop untuk membuat lingkar tertutup dari network yang telah dilatih sebelumnya.

  • [Xo,Xio,Aio,To] = preparets(net,x1,{},t1);
  • [Y1,Xfo,Afo] = net(Xo,Xio,Aio);
  • [netc,Xic,Aic] = closeloop(net,Xfo,Afo);
  • [Y2,Xfc,Afc] = netc(x2,Xic,Aic);

Hasilnya disimpan dalam variabel Y2 yakni [4.2465] dan [0.2789]. Sangat tidak akurat dan harus dilatih ulang. Untuk mengulangnya tinggal copy-paste lagi kode-kode di atas. Berikut untuk training kedua:

  • Y2 =
  • [3.0000] [4.0000] [5.0000] [7.2076] [8.8717]

Masih kurang akurat (terlalu besar). Berikut ini akan dicoba tidak dengan Narxnet melainkan NNTOOL seperti biasa apakah hasilnya lebih baik?

Prediksi Data Time Series dengan NNTOOL

Seperti dibahas di awal, data deret waktu yang lampau dijadikan variabel untuk memprediksi data berikutnya. Variabel external input ditambahkan sebagai data eksternal. Gunakan data berikut ini untuk training. Terus terang saya agak kagok dengan format kolom nntool, saya lebih suka format baris seperti tabel biasa, jadi saya menggunakan transpose setelah memasukan data dengan format baris agar berganti kolom yang sesuai dengan nntool.

  • data=[1 2 1020; 2 3 1030; 3 4 1040];
  • data=transpose(data);
  • target=[3;4;5];
  • target=transpose(target);

Panggil fungsi nntool untuk membuka GUI perancangan neural network (lebih jelasnya lihat postingan JST). Perhatikan penggunaan fungsi PURELIN agar neural network mampu memprediksi nilai yang diluar rentang data pelatihan.

Hasil pelatihan disimpan dengan nama network1 yang akan digunakan untuk memprediksi data yang akan datang. Dengan menggeser (shifting window) satu persatu, diperoleh data keenam dan ketujuh sebagai berikut.

  • dataenam=[4 5 1050];
  • dataenam=transpose(dataenam);
  • proj6=sim(network1,dataenam)
  • proj6 =
  • 6.0000
  • datatujuh=[5 6.0000 1060];
  • datatujuh=transpose(datatujuh);
  • proj7=sim(network1,datatujuh)
  • proj7 =
  • 7.0000

Perhatikan, hasilnya sangat akurat yaitu data keenam dan ketujuh berturut-turut 6.0000 dan 7.0000 hanya dengan sekali proses pelatihan. Itulah mengapa saya lebih suka menggunakan NNTOOL untuk meramalkan data baik dengan maupun yang tanpa external input. Problem ini sudah saya coba baik dengan Matlab 2008b maupun Matlab 2013. Mohon masukan dari pembaca.

Menampilkan Data Geospasial dengan Matlab

Untuk pertukaran data antara matlab dengan GIS tool bisa dilakukan dengan menggunakan fungsi shaperead dan shapewrite seperti sudah dijelaskan pada postingan yang lalu. Setelah itu data hasil olahan Matlab dapat dibuka dengan ArcGIS atau GIS tool lain yang gratis, misalnya Google Earth (tentu harus dikonversi terlebih dahulu menjadi KMZ, lihat postingan untuk konversi ke aplikasi ini). Sebenarnya Matlab sendiri memiliki fasilitas untuk menampilkan peta. Lihat link youtube berikut untuk merepresentasikannya.

Bagi yang memiliki Matlab tapi versi yang lama dan tidak memiliki fasilitas-fasilitas terbaru dalam menangani data geospasial, beberapa institusi yang sudah mengembangkan sendiri M-file untuk mengolah data spasial bersedia men-share. Salah satunya adalah situs M_Map: A Mapping Package for Matlab. Silahkan buka dan pelajari, isinya adalah menampilkan figure yang berisi koordinat geospasial, dengan tampilan proyeksi, grid dan skala yang sudah terstandar.

Bahkan bagi yang suka mengelola citra satelit, Matlab sudah mampu menampilkan citra satelit yang memiliki format Red, Green, Blue (RGB). Silahkan pelajari link Youtube berikut ini bagi yang tertarik dengan pengolahan citra RGB yang bisa juga diterapkan ke bidang lain selain remote sensing.

Demikian info singkat yang saya sendiri masih dalam tahap penjajagan. Selamat mencoba.

Menulis Kalimat yang Efektif, Bag 4 – Style (Gaya Bahasa)

Style atau yang dikenal dengan gaya bahasa adalah cara bagaimana suatu tulisan dibuat oleh penulis. Dengan demikian maka gaya bahasa sangat bervariasi mengikuti filosofi atau personal dari si penulis itu sendiri. Hasilnya adalah pilihan kata yang digunakan, jenis klausa yang sering digunakan, dan sejenisnya. Masalahnya adalah apa yang mendasari gaya bahasa suatu tulisan?

Masih membahas buku “Writing with a Purpose” karya McCrimmon, dijelaskan bahwa gaya bahasa adalah seluruh pilihan yang diambil oleh seorang penulis mengikuti kebutuhan tertentu. Gaya bahasa yang konsisten dapat menggambarkan: 1) sudut pandang penulis terhadap subyek tertentu, 2) pandangan terhadap pembaca, 3) personalia penulis, 4) bahan-bahan tulisan yang dipilih, dan 5) bagaimana penulis mengatur komposisi tulisan. Beberapa aspek yang menjadi ciri suatu gaya bahasa seseorang penulis antara lain: 1) struktur kalimat, 2) pilihan kata (diction), 3) Tone, dan 4) jarak (distance). Berikut penjelasan dari aspek-aspek tersebut:

Struktur kalimat bisa berupa kalimat standar, paralel, balans, dan periodik (lihat postingan tentang jenis-jenis kalimat). Gaya bahasa seorang penulis dapat diketahui dari berapa banyak dia menggunakan jenis-jenis kalimat tersebut. Termasuk penggunaan modifier untuk menjelaskan suatu kata. Pilihan kata sangat berpengaruh terhadap tingkat abstrak atau real dari tulisan seorang penulis. Tone sendiri berarti suatu perlakuan/sikap penulis terhadap pembaca, apakah friendly¸ sebagai konsultan, dan lain-lain. Jarak penulis dengan pembaca dapat dilihat dari penggunaan kata ganti. Jika saya atau kita kerap muncul dalam struktur kalimat, maka penulis mengganggap jarak yang dekat dengan pembaca.

McCrimmon kemudian memberikan saran-saran dalam penggunaan gaya bahasa oleh penulis. Walaupun pada dasarnya gaya bahasa tidak bisa dipaksakan. Berikut ini bisa dijadikan patokan:

  • Ikuti gaya bahasa berdasarkan kebutuhan penulisan. Setelah kebutuhan ditentukan, maka gaya bahasa akan konsisten berdasarkan kebutuhan tersebut. Terkadang ada sedikit kesalahan, tetapi dengan konsisten terhadap kebutuhan, revisi dapat memperbaikinya.
  • Perhatikan target pembaca, terkadang perlu menggunakan gaya bahasa informal seperti berdialog sehari-hari. Manfaatnya adalah menghindari tulisan yang terlalu abstrak, general, dan samar-samar. Pastikan pembaca mengikuti tulisan yang kita buat.
  • Untuk pelajar/mahasiswa, ada baiknya tidak terlalu mengikuti secara kaku gaya bahasa yang diinginkan dosen pembimbing. Jangan terlalu memaksakan diri di awal untuk membuat kalimat hebat, berbunga-bunga, melainkan biasa saja, yang terpenting adalah “honest writing“, tulisan yang jujur.
  • Se-spesifik mungkin. Ada pepatah China yang mengatakan bahwa sebuah gambar lebih baik dari seribu kata. Pepatah ini berimplikasi bahwa menulis harus berusaha membuat pembaca seolah-oleh bisa melihat, merasakan, dan membayangkan tulisan yang dibuat.
  • Gunakan kata-kata yang nyata. Manfaatnya adalah memberi gambaran yang jelas kepada pembaca. Sebagai contoh: “the man walked down the street” merupakan kalimat yang masih general. Walked sebagai kata kerja memiliki kandidat yang lain: limped, lurched, staggered, strode, atau meandered. Pilih yang benar-benar menggambarkan bagaimana pria itu berjalan. Tentu saja, jangan sampai salah, misalnya: “the blind man strode down the street” jika menggambarkan seorang buta yang berjalan hati-hati. Selain itu menambahkan modifier yang konkrit dapat juga meng-konkrit-kan kata walked, misal (perhatikan kata yg dicetak miring): “the blind man moved cautiously down the street.
  • Menggunakan jenis kata figuratif. Biasanya untuk melukiskan gerakan atau proses. Tetapi jika membingungkan pembaca sebaiknya dihindari.
  • Revisi tiap kalimat secukupnya dan beri tekanan berdasarkan kebutuhan. Seperti pada tulisan sebelumnya, gunakan urutan, perulangan, paralelisme, dan posisi untuk memberi tekanan.
  • Jika kalimat dalam tulisan kita terkesan monoton dari sisi panjang kata, atau jenis kalimat maka gunakan sedikit variasi. Mungkin ada sedikit perubahan dua kalimat dalam satu paragraf dapat menambah variasi. Tetapi jangan terlalu banyak karena dapat terkesan dibuat-buat dan tidak alami. Secara umum kalimat harus kebanyakan dalam bentuk standar, dengan panjang kira-kira 12 hingga 30 kata.
  • Terakhir, ingat bahwa “dosa terbesar dari sudut pandang pembaca adalah ketidakjelasan dan bertele-tele”. Perlu diingat jangan memotong panjang tulisan hingga mengurangi konten/isi dari pesan yang akan disampaikan. Yang penting adalah tidak menggunakan terlalu banyak kata terhadap pesan yang akan disampaikan penulis.

Demikian ringkasan dari buku yang akan saya kembalikan lagi ke perpustakaan. Postingan ini sebenarnya untuk catatan saya saja, maklum sudah sering lupa. Semoga sedikit bermanfaat.

mccrimmon

Mengimpor Driver LU Change dari ArcGIS

Bagi yang sudah berkecimpung dengan penelitian dengan topik perubahan penggunaan lahan (Land use – LU) sepertinya tidak asing dengan istilah driver. Driver adalah suatu peta tematik yang menggambarkan pengaruh suatu kondisi geografis (jarak dengan jalan, pusat kota, dan lain-lain) terhadap pertumbuhan LU. Ada bermacam-macam kategori: biofisika, infrastruktur, dan sosial-ekonomis, dan lainnya yang bisa dibaca di buku text tentang tata kota atau environment. Bisanya software yang digunakan adalah IDRISI yang memiliki modul Land Change Modeler (LCM). Akan tetapi untuk membuat driver, mau tidak mau mengandalkan ArcGIS yang sangat fleksible dan memang ditujukan untuk spatial analysis yang lebih lanjut.

Salah satu masalah yang dijumpai oleh para pengguna ArcGIS adalah ketika mengekspor driver tersebut ke IDRISI. Ketika dihubungkan dengan image lain driver tersebut tidak sinkron. Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan mengandalkan fungsi PROJECT yang bertugas merubah/mengkonversi proyeksi dan juga menyamakan bidang kerja suatu image dengan lainnya.

Pertama-tama yang wajib diketahui oleh pengguna citra satelit yang diunduh dari USGS (lihat cara donwloadnya) adalah proyeksi yang digunakan oleh citra satelit tersebut. Setelah mengimpor TIFF menjadi RST buka PROJECT dan coba letakkan image yang diimpor tersebut, maka muncul proyeksinya.

Perhatikan referensi citra satelit yang saya miliki ternyata LATLONG. Biasanya untuk citra satelit, misalnya jabotabek, menggunakan UTM. Tapi ternyata untuk citra DEM dari SRTM (lihat post sebelumnya) ternyata proyeksinya LATLONG (saya juga kurang begitu paham dengan proyeksi ini, mungkin lintang dan bujur seperti biasa). Di sini proyeksi tersebut akan dikonversi menjadi standar UTM 48S yang saya gunakan. Oiya, walaupun di ArcGIS sudah diutak-atik menjadi UTM, ternyata tetap harus diset ke defaultnya (LATLONG), entah mengapa. Jangan lupa menekan Output Reference Information untuk menyamakan bidang kerja (dari existing file).

Jadi ciri-ciri driver yang sudah siap digunakan adalah selain bentuk visualnya yang sama dengan ketika diolah di ArcGIS, juga sinkron dengan image lainnya. Caranya buka display dua buah image, yaitu satu yang sudah terstandar dan satu lagi driver yang baru saja kita impor dari ArcGIS. Jika keduanya dapat dibuka, dalam satu Composer maka dapat dipastikan dua image itu sudah klop (lihat dengan cara men-checklist salah satu image).

Jika sudah dirasa klop, maka siap dimasukan ke dalam LCM bersama dengan driver-driver lainnya. Contoh di atas adalah Digital Elevation Model (DEM) sebagai salah satu driver perubahan lahan (LU).

Membuat Peta DEM dari Data SRTM

Selain foto permukaan bumi, USGS ternyata menyediakan foto tentang ketinggian (elevation) yang diambil lewat Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Lihat postingan terdahulu, untuk mengunduhnya. Salah satu manfaat dari foto SRTM ini adalah untuk membuat peta tematik Digital Elevation Model (DEM) atau juga peta kontur.

Hasil download dapat dibuka dengan aplikasi-aplikasi GIS, misalnya ArcGIS. Bahkan karena tipe file-nya TIFF maka tiap pembuka gambar biasanya dapat melihatnya. Ukuran file lumayan besar untuk satu gambar, sekitar 25 megabyte. Untuk wilayah sekitar jabotabek, sepertinya harus mengunduh dua gambar. Tampak kota Bekasi hanya menempati sebagian saja jika satu file download yang digunakan.

Oleh karena itu harus dua file yang di-download. Untungnya USGS menyediakan seluruh tile, istilah untuk satu segmen download, untuk wilayah republik Indonesia.

Dengan menggunakan fungsi raster clip (lihat postingan tentang clip) diperoleh SRTM untuk wilayah tertentu yang menjadi study area kita (misal kota Bekasi). Lumayan ribet juga kota Bekasi, karena pas transisi antara dua “tile” SRTM. Untuk menggabungkan dua data raster dapat menggunakan fungsi mosaic to new raster yang tersedia di Arc Toolbox. Untungnya link youtube ini bisa jadi rujukan untuk menggabungkan dua data raster SRTM tersebut. Dan untungnya lagi, video itu membahas penggabungan SRTM yang beda “Tile” juga.

Jangan sampai salah mengisi parameter pada mosaic to new raster. Jika data ketika digabung berubah, berarti ada yang salah mengisi isian fungsi itu. Klik kanan dan pilih properties pada SRTM asal untuk mengetahui parameter yang sesuai. Lihat isian untuk SRTM kota Bekasi berikut. Pixel type dan number of band dapat dilihat di properti pada peta SRTM.

Untuk yang ingin membuat peta kontur, silahkan mengikuti langkah-langkah yang sudah dijelaskan di youtube berikut ini.

Gambar di bawah ini menunjukan peta DEM (kiri) dan peta kontur (kanan). Semoga sedikit bermanfaat.

Menulis Kalimat yang Efektif, Bag 3 – Revisi Kalimat

Lanjutan dari postingan sebelumnya tentang jenis-jenis kalimat, postingan kali ini membahas bagaimana merevisi tulisan yang telah kita buat. Masih membahas buku “writing with a purpose” karya McCrimmon, disebutkan bahwa sesungguhnya kalimat yang efektif sebenarnya bukan berasal dari tulisan (writing) melainkan dari penulisan ulang (rewriting). Mengapa? Tulisan awal, diisitilahkan dengan draft, cenderung fokus ke bagaimana penulis mengekspresikan suatu ide. Sementara apakah penyampaiannya efektif atau belum dilaksanakan setelah penulisan selesai. Terkadang tidak perlu menunggu seluruh tulisan selesai dibuat, jika ada waktu luang penulis bisa memanfaatkannya untuk merevisi.

Ada empat jenis revisi yang perlu dilakukan untuk menghasilkan kalimat yang efektif: clarity, emphasis, economy, dan variety. Jika diartikan dalam bahasa Indonesia berturut-turut kejelasan, penekanan, penghematan, dan variasi. Berikut akan dibahas satu persatu.

a. Revisi untuk Memperjelas

Salah satu syarat kalimat yang baik adalah jelas. Ketidakjelasan kebanyakan karena kesalahan-kesalahan mendasar antara lain: 1) salah dalam penggunaan kata, kata ganti, kata-kata penting, dan tanda baca, 2) artikulasi (diction) yang tidak jelas, 3) struktur kalimat yang berlebihan (over-involved). Biasanya kesalahan (1) dapat diatasi dengan proofreading seperti biasa, bahkan MS Word sudah menyediakan sarana untuk mengecek apakah kalimat dan tanda baca yang digunakan sudah tepat. Kesalahan (2) akan dibahas pada postingan berikutnya. Kesalahan (3) akan dibahas disini. Kesalahan ini biasanya terjadi karena memaksakan terlalu banyak ide dalam suatu kalimat yang mengakibatkan pembaca sulit memahaminya. Berikut ini adalah contoh kalimat yang berlebihan:

  • His mother, who had been living in Ohio, where she had been keeping house for her nephew who lost his wife in a car accident and needed help in bringing up his three small children, having been in poor health since her husband died, because she suffered from chronic asthma, had to move to Colorado.

Sebenarnya klausa utama kalima tersebut adalah “his mother had to move to Colorado”. Dengan diinterupsi oleh lima anak kalimat, baik penulisnya apalagi pembaca kesulitan memahaminya. Ada banyak variasi untuk memperbaikinya. Di sini akan dianalisa dua revisi, revisi pertama yang mengasumsikan bahwa seluruh informasi sangat penting sehingga harus disampaikan. Revisi kedua diasumsikan bahwa beberapa informasi tidak terlalu penting. Berikut revisi pertama:

  • His mother had been suffering from chronic asthma since her husband died and finally had to move to Colorado to relieve it. Before going to Colorado, she had been keeping house in Ohio for a nephew who was left with three small children when his wife was killed in an automobile accident.

Jika diperhatikan, revisi pertama ini mereduksi 55 kata menjadi 52 kata. Revisi kedua ini mereduksi lagi menjadi 30 kata saja.

  • Because of her chronic asthma, his mother had to move from Ohio to Colorado. In Ohio she had been keeping house for a widowed nephew and his three small children.

b. Revisi untuk Penekanan (Emphasis)

Penekanan merefleksikan bagian penting pada kalimat. Banyak pilihan, dan penulis harus memilih satu yang sesuai dengan penekanan yang diinginkan. Penekanan menurut McCrimmon ada tiga yaitu penekanan pada urutan kata, repetisi, dan penekanan bunyi.

Penekanan pada urutan kata maksudnya adalah penulis pertama-tama mencari kata mana dan pada posisi mana (subyek, predikat, atau obyek) yang menjadi penekanan. Misal kita memiliki kalimat “Abraham Lincoln was shot /by John Wilkes Booth/in Ford’s Theater/on the evening of April 14, 1865”. Jika tulisan tentang biografi Abraham Lincoln, maka penekanan pada “John Wilkes Booth shot Lincoln”. Akan tetapi jika tulisan tentang sejarah Ford’s Theater, maka penekanan pada “It was in Ford’s Theater that Booth shot Lincoln on the evening of April 14, 1865”.

Pengulangan kata terkadang bermanfaat untuk memberi penekanan. Lihat jenis kalimat paralel dan seimbang di postingan sebelumnya yang sebenarnya juga bermanfaat untuk memberikan penekanan. Selain itu pengulangan kata bermanfaat untuk menyambung dua paragraf. Sebagai satu contoh, kata “brutal” diulang untuk memberikan penekanan pada “brutal“.

  • It was an act of senseless brutallity, brutally planned and brutally executed, seving no purpose except to indulge a brute passion.

Penekanan nada berhubungan dengan struktur kalimat, apakah aktif atau pasif. Sangat dianjurkan menggunakan kalimat aktif karena lebih natural dan kelemahan-kelemahan dari kalimat pasif yang sulit dalam strukturisasi antar kalimat. Tetapi tentu saja kembali melihat mana yang menjadi penekanan, misalnya jika university pada kalimat berikut menjadi bagian yang perlu penekanan, maka kalimat pasif lebih baik.

  • The legislature founded the university ninety years ago. (aktif)
  • The university was founded nintety years ago. (pasif)

Terkadang ada jurnal-jurnal yang lebih suka dengan kalimat pasif. Oleh karena itu jika ingin mengirimkan naskah ke suatu jurnal sebaiknya melihat apakah cenderung ke kalimat aktif atau pasif, walaupun saat ini kalimat aktif sudah banyak diterapkan oleh jurnal-jurnal di dunia.

c. Revisi untuk Penghematan

Suatu kalimat dikatakan hemat jika jumlah kata yang digunakan sedikit tetapi maknanya banyak. Sebaliknya dikatakan boros jika banyak kata yang terlibat tetapi maknanya sedikit. Perhatikan kalimat berikut ini:

  • Although I cannot truthfully say that I was acclaimed during my high school career as a prodigy, being what is generally known as an average student, yet I was able to survive the rigors of academic pursuits and to achieve graduation without ever having received a failing grade in any subject.

Sebaiknya kita memperhatikan sudut pandang pembaca juga. Apa yang perlu diketahui oleh pembaca. Kalimat berikut merupakan revisi dari kalimat di atas.

  • Although I was only an average student in high school, I never failed a course.

d. Revisi untuk Menambah Variasi

Revisi ini bisa dikatakan revisi yang tersulit karena melibatkan bukan hanya satu kalimat, melainkan beberapa kalimat. Sebelumnya penulis harus memahami terlebih dahulu struktur kalimat periodik dan paralel untuk mahir dalam memberikan variasi dalam satu tulisan. Perhatikan lima kalimat dalam satu paragraf berikut ini.

  • 1. John Stuart Mill wos born in 1806 and died in 1873.
  • 2. He was famous as a child prodigy.
  • 3. His fame continued through his life.
  • 4. He was a logician and a political economist and a man of letters.
  • 5. He was one of the most influential thinkers of the nineteenth century.

Berikut adalah revisi dari kalimat-kalimat di atas (sengaja dipisahkan dengan nomor untuk memudahkan penjelasan).

  • John Stuart Mill (1806-1873) was a child prodigy whose fame did not cease at maturity. As a logician, political economist, and man of letters, he was one of the most influential thinkers of the nineteenth century.

Revisi tersebut hasil dari operasi berikut. Pertama-tama 1) dan 2) digabung (dengan tanda kurung). Kalimat 3) dijadikan anak kalimat dan digabung dengan 1) dan 2). Kalimat 4) dijadakan frasa dan digabung di awal kalimat 5).

Sebagai informasi tambahan, perhatikan gambar berikut ini tentang contoh bagaimana cara melakukan revisi (diambil dari buku McCrimmon). Selamat merangkai kata.

Ekspor Shapefile ke KMZ Google Earth

Terkadang untuk melihat suatu peta pada ArcGIS apakah sudah sesuai dengan kenyataan perlu dibandingkan dengan Google Earth Pro yang saat ini sudah gratis. Misalnya saya memiliki hasil klasifikasi peta dari citra satelit USGS kemudian akan saya bandingkan hasil klasifikasi, misalnya builtup area, dengan kondisi real. Walaupun bisa dengan metode “composit” tetapi karena resolusi yang rendah dari citra satelit, membandingkan dengan Google Earth yang sampai 30 meter sepertinya layak dicoba.

Gambar di bawah ini saya memiliki peta builtup dari ArcGIS yang akan diekspor ke Google Earth. Langkah pertama adalah mengkonversinya menjadi KMZ atau KML yang dikenali oleh software Google Earth (lihat postingan ini jika ingin tahu apa itu Google earth).

Seperti biasa, cara termudah mencari fungsi pada ArcGIS adalah dengan men-“searching”nya. Ketik “to KML” untuk menemukan fungsi tersebut di ArcGIS toolbox. Pilih Layer to KMZ dan isi form dengan layer yang sudah ada di ArcGIS sebelumnya. Oiya, baik data vektor maupun raster dapat dikonversi dan diekspor ke Google Earth.

Pastikan konversi berjalan dengan sempurna. Setelah itu buka file-nya dengan folder explorer seperti biasa. Untuk memindahkan file KMZ hasil konversi tersebut cara termudah adalah dengan mendrag dari folder explorer ke Google Earth. Otomatis nanti file KMZ yang merupakan peta Built-up area (raster) akan overlay dengan Google Earth. Oiya, jangan lupa proyeksi harus standar terlebih dahulu. Gambar di bawah ini menunjukan hasilnya (yang berwarna hijau tua atau biru ya?), kebetulan saya menggunakan “historical imagery”, yaitu servis dari google earth untuk melihat peta wilayah pada tahun-tahun yang lampau. Kebetulan Bekasi hanya tersedia sampai tahun 2003 sebagian besar wilayahnya.

Untuk sebaliknya, dari KMZ/KML ke shapefile, dapat lihat postingan yang lalu berikut ini. Selamat mencoba.