Menghindari Software Lain yang Ikut Terinstal Saat Update

Persaingan vendor perangkat lunak kian sengit saja. Beberapa software yang butuh update, misalnya adobe flash player, ketika update minta disertakan untuk diinstall juga. Repotnya yang diinstal software berat seperti anti virus. Beberapa update lainnya merubah default dari setingan browser, misalnya yahoo untuk searching defaultnya.

Walaupun bisa diuninstall, tapi merepotkan dan membuat sampah-sampah di registry. Flash player sendiri sempat menjadi standard di web tetapi karena banyak masalah dalam keamanan web, di HTML 5 tidak lagi menjadi standar, bahkan adobe sendiri melepas “flash player”-nya (lihat link ini). Tapi sepertinya masih disupport adobe hingga saat tulisan ini dibuat, terbukti masih tersedia di link ini.

Jangan Lupa Pilih yang Akan Diinstal

Software-software lain terinstall karena ketika ada pilihan install, checklist instal software tersebut tidak dihilangkan (secara default ikut terinstal). Repot juga, apalagi yang tidak sempat membacanya dan asal “next” saja.

Untunglah walaupun terlanjur, tetapi karena download McAfee lebih lama, ketika adobe flash selesai langsung saja di”silang”, dan McAfee pun ter-“cancel”.

 

Kesimpulannya

Ketika update, pastikan download dari situs resminya, dan sebelum lanjut perhatikan apakah ada software-software lain yang “nebeng” dan ikut terinstal. Syukur-syukur dibaca dulu “term & condition”nya.

Tak Ada Lagi Ilmuwan “Superman”

Ketika kecil dulu saya sering membaca buku biografi ilmuwan-ilmuwan ternama seperti Isaac Newton, Einstein, dan kawan-kawan. Temuannya sangat fenomenal karena menginspirasi temuan-temuan lainnya. Dilanjutkan era Lutfi Zadeh dengan fuzzy-nya, atau Barners Lee dengan temuan teknologi untuk website, dan lain-lain. Di negara kita ada Prof. habibie, mantan menristek dan juga presiden ketiga kita. Setelah era Habibie, sepertinya negara kita rindu dengan sosok seperti dia ditandai beberapa informasi hoax tentang ilmuwan fenomenal yang sangat direspon baik oleh rakyat, walau akhirnya kecewa.

Superman – Superman Kecil

Untuk menghasilkan temuan-temuan baru saat ini sudah sangat sulit karena ilmu yang sudah “established”. Hanya beberapa parameter-parameter kecil suatu metode tertentu (dalam fuzzy, algoritma genetika, PSO, dan lainnya) dan terkadang untuk kebutuhan khusus tertentu. Dosen saya pun pernah mengatakan bahwa dulu, suatu disertasi seorang mahasiswa doktoral menciptakan satu jenis bahasa pemrograman, berbeda dengan saat ini yang baginya “biasa-biasa saja”.

Saat ini era interdisiplin dimana satu bidang ilmu bertemu dengan bidang lainnya untuk menyelesaikan permasalahan-permasalahan yang ada. Tidak perlu ilmuwan-ilmuwan seperti penemu-penemu hebat seperti zaman dulu melainkan cukup pakar dengan keahlian khusus yang sanggup bekerja sama secara tim dengan pakar lainnya. Dengan demikian “superman-superman” kecil dibutuhkan, bukan hanya seorang “superman” yang super segalanya (walaupun patut disyukuri jika memang ada).

Aplikasi-aplikasi sederhana seperti Youtube, facebook, google dan aplikasi bisnis online lainnya, serta alat-alat komunikasi yang banyak beredar yang membantu kehidupan orang banyak, adalah hasil karya superman-superman kecil itu yang bekerja sama dalam satu timnya Zukenberg, Steve Job, Bill Gates, dan di Indonesia misalnya anak-anak muda seperti Nadiem Makarim dan lainnya.

Sharing

Saat ini adalah era-nya sharing, misalnya penggunaan kendaraan pribadi yang “nganggur” sebagai alat transportasi publik (gojek, grab, uber, dan lain-lain), rumah pribadi menjadi hotel (AirBnB), dan lein-lain. Suatu saat dalam dunia pendidikan dan penelitian pun demikian. Publikasi ilmiah, misalnya, merupakan salah satu sharing ilmu pengetahuan yang efektif. Selain itu aktivitas bersama oleh beberapa peneliti otomatis sudah menciptakan iklim berbagi. Pertemuan ilmiah merupakan ajang pertemuan para peneliti dalam mendiskusikan beberapa masalah yang diangkat. Syukurlah, aturan Ristek-Dikti yang menyamakan bobot penilaian seminar internasional dengan jurnal internasional, asalkan terindeks di pengindeks ternama (Scopus dan ISI Thomson).

Vitamin itu Bernama Hibah Penelitian

Industri dan bisnis membutuhkan peneliti-peneliti untuk meningkatkan profit mereka. Banyak permasalahan muncul dalam kolaborasi antara peneliti dengan industri/bisnis. Buku yang berjudul “university.inc” mengkritik kebijakan tertutup yang tidak mempublikasikan peneliti-peneliti yang berkolaborasi dengan dunia industri, terutama yang berkaitan dengan kemaslahatan bersama (pengobatan, kesehatan, dan sejenisnya). Walaupun dari sisi finansial si peneliti cukup untuk memperbaiki taraf hidupnya.

Untungnya Ristek-Dikti masih memberikan suntikan dana untuk hibah penelitian, dengan salah satu luaran (hasil) wajib adalah publikasi ilmiah (nasional terakreditasi atau internasional). Pemerintah pun bisa memilih dari sekian banyak proposal yang diajukan yang sekiranya bermanfaat untuk rakyat banyak, walaupun dalam prakteknya perlu dilakukan evaluasi terkait aturan yang memberatkan peneliti. Sebagai contoh, komputer yang kita gunakan saat ini menggunakan turing machine hasil riset yang didanai pemerintah Inggris untuk menghadapi kode-kode rahasia Jerman, yang hampir saja tidak jadi ketika dana yang dikeluarkan tak kunjung memberikan hasil. Setelah mengucurkan dana lagi akhirnya proyek itu berhasil dan sandi-sandi rahasia Jerman berhasil di-decode yang mengakhiri perang dunia kedua. Memang masalah pendanaan dalam suatu riset sangat sulit diprediksi besarnya, terkadang kurang terkadang lebih. Demikian kurang lebihnya postingan singkat ini. Yuk, jadi “superman” kecil.

Beda Generasi Beda Zaman

Beberapa waktu yang lalu sempat membaca pesan berantai mengenai bagaimana membentuk mental anak yang “kuat”. Salah satunya adalah dengan tidak memanjakannya dan tidak menggunakan prinsip “karena saya dulu menderita, anak saya kasihan kalau menderita”. Sepertinya masuk akal, karena anak dilatih untuk bertarung dengan kehidupan dan tidak menjadi anak yang manja. Masalahnya, apakah dengan mengkondisikan si anak dengan kondisi “penderitaan” kita yang dulu bisa membuat anak kuat, tabah dan tegar?

Generasi Millennial

Untuk menjawab masalah di atas, mungkin tugasnya orang psikologi meneliti masalah itu. Yang kita tahu, tiap generasi memiliki karakternya sendiri. Generasi saat ini dikenal dengan generasi millennial atau kadang dikenal dengan generasi Y. Generasi ini sejak kanak-kanak dan remaja sudah mengenal dunia online/maya yang bercirikan akses yang cepat dalam informasi.

Apakah perlu anak merasakan menderita? Untuk menjawabnya pertama-tama harus disadari bahwa negara kita tertinggal, bahkan jauh tertinggal dengan negara lain. Jika mereka berjalan, untuk mengejar ketertinggalan kita harus berlari. Silahkan mengajari anak menderita, tetapi menderita ketika berlari. Bukannya tidak memberikan sepatu karena bapak dulu sekolah tidak pakai sepatu, misalnya. Prof. Rhenald Kasali, terhadap mahasiswanya bahkan mewajibkan mengunjungi negara lain, sehingga anak2 terbiasa mengurus ini itu sendiri, seperti passport, mencari tempat tinggal di luar dan lain-lain, sehingga kesulitan yang dihadapi adalah kesulitan “berlari” bukan kesulitan jaman primitif (berenang, panjat tebing, dll ketika sekolah).

Kita sepakat, mereka lah yang menghadapi masa depan. Orang tua punya pengalaman/data masa yang lalu, tetapi ketika merencanakan masa depan yang saat ini tidak pasti, tidak bisa menggunakan data yang usang. Kemampuan memprediksi kebutuhan masa depan sangat mutlak. Sebenarnya anak-anak saat ini gerakannya lincah dan cepat, terutama akses terhadap informasi, yang merupakan salah satu aspek penting dalam learning.

Memberi Peran ke Generasi Muda

Efek krisis moneter 1998 ternyata berdampak terhadap kesenjangan antara yang tua dan yang muda. Putusnya kesempatan kerja dari tahun 1998 hingga 2006 (info dari buku “disruption”) mengakibatkan antara top manager dengan manajer tengah bisa 10 atau bahkan 20 tahun usianya. Jika tidak segera diantisipasi regenerasinya bisa berbahaya. Generasi muda yang butuh pengalaman segera dalam menghadapi masa depan bisa tersumbat oleh generasi tua yang mengandalkan pengalaman masa lalu, cenderung sebagai “incumbent”, nyaman di kondisi saat ini. Terkejut saya membaca berita di link ini dimana seorang anak India yang masih sekolah, berusia 18 tahun, dipercaya merancang satelit yang diluncurkan NASA.

Di Indonesia sepertinya masalah ini sangat pelik. Kampus negeri yang cenderung menerima dosen dari alumninya, merupakan ciri-ciri nasionalisme sempit. Ditambah lagi karakter paternalistic, dimana junior terpaksa nurut senior masih sering terjadi. Padahal di luar negeri, misalnya Thailand dan Malaysia, banyak sekali mengambil dosen-dosen dari luar negeri yang bisa diambil ilmu dan pengalamannya. Beda dengan tugas belajar ke luar negeri yang hanya beberapa tahun, mengambil dosen luar bekerja di dalam negeri lebih besar dampaknya karena bisa melihat kesehariannya, terutama dalam transfer skill dan pengalaman.

Interdisiplin Ilmu

Saat ini antar ilmu saling terkait dalam menyelesaikan permasalahan yang ada. Jujur saja anak-anak saat ini lebih cerdik dalam melakukan proses interdisiplin. Mereka lebih pandai berhitung ketika main game dibanding dikhususkan hanya berhitung dalam suatu pelajaran. Terkadang mereka semangat ketika mempelajari sesuatu yang dibutuhkannya. Beberapa pemerhati pendidikan memperhatikan fenomena ini. Mungkin suatu saat pendidikan seperti berobat, ketika meracik obat diperlukan bahan-bahan tertentu yang dibutuhkan si pasien, bukan mengikuti aturan tertentu, yang dalam kasus pendidikan kurikulum pemerintah yang terkadang lambat berubah dalam mengantisipasi kebutuhan rakyat. Mungkin video ini bisa disimak, semoga bermanfaat.

Inisialisasi Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau dalam bahasa Inggrisnya Artificial Neural Network, atau Neural Network saja, merupakan salah satu Machine Learning yang terkenal, dan saat ini juga dikenal dengan istilah Deep Learning (lihat post yg lalu). Sejak dulu setelah ditemukannya metode training terkenal “Backpropagation” atau rambatan error kian banyak yang meriset, terutama dalam proses pembelajarannya.

Dalam training JST, faktor inisialisasi bobot sangat menentukan kualitas dan kecepatan proses pembelajaran. Banyak faktor-faktor yang mempengaruhinya kecepatan proses pembelajaran, antara lain:

  • Nilai awal bobot dan bias
  • Laju pembelajaran
  • Topologi JST
  • Peningkatan laju pembelajaran (momentum)

Menggunakan pendekatan “Global Search” untuk menentukan parameter-parameter tersebut sangat tidak layak, karena pengaruh kecil saja sudah mempengaruhi konvergensi dari proses pembelajaran. Konvergensi ini sangat menentukan keberhasilan proses training.

Metode Inisialisasi Bobot

Beberapa periset sudah merekomendasikan metode-metode terbaik dalam menentukan inisialisasi bobot, antara lain:

  • Inisialisasi Bobot Acak. Ini merupakan cara paling sederhana. Lebih baik dari pada seluruh bobot diberi harga nol, yang menurut Rummerhald, tiap training cenderung memberikan hasil yang sama. Dengan bobot acak, akan diperoleh hasil pelatihan yang berbeda-beda, sangat tergantung dengan attractors, istilah untuk faktor-faktor yang mempengaruhi konvergensi.
  • Menggunakan analisa statistik dan geometri. Metode ini sangat menguras waktu. Salah satu yang terkenal adalah metode pseudo-inverse. Menurut peneliti masih banyak memiliki kelemahan.
  • Menggunakan properti yang khusus dari JST yang akan ditraining, misalnya untuk tipe JST radial basis, menggunakan cara yang berbeda dengan multilayer perceptron lainnya.

Tulisan yang membahas metode-metode inisialisasi bobot yang terkenal adalah Thimm, dkk (Thimm & Fiesler, 1994). Beberapa peneliti terkenal antara lain: Fahlman, Bottou, Boers, Smieja, Lee, Haffner, Watrous, dan yang saat ini banyak digunakan yaitu Nguyen dan Widrow. Silahkan baca bagi yang berminat, semoga bermanfaat bagi yang riset tentang JST.

Referensi:

Thimm, G., & Fiesler, E. (1994). High Order and Multilayer Perceptron Initialization. NEURAL NETWORKS.

 

Pemrosesan Citra Digital – Kabar baik dan buruknya untuk orang IT

Ketika semester dua kuliah, saya melihat daftar mata kuliah yang ditawarkan. Selain materi wajib untuk jurusan ilmu komputer dan sistem informasi, ditawarkan pula materi pilihan. Belum selesai terkejut karena Artificial Intelligent (AI) and Neuro-Fuzzy yang diampu oleh jurusan Mekatronika, ternyata Digital Image Processing (DIP) diampu oleh jurusan Remote Sensing & Geographic Information System (RS-GIS).

Sebagai orang IT (walau dulunya bukan), tentu sedikit tersinggung, mengapa bukan jurusan informatika yang mengajarkannya. Kebetulan riset saya mengenai data spasial, jadi agak berbenturan dengan beberapa mata kuliah mereka, salah satunya subyek DIP. Ternyata memang mereka yang serius meneliti masalah itu.

Kabar Buruk

Sebenarnya bukan kabar buruk, tetapi sedikit kejenuhan. Di awal-awal memang orang informatika yang tekun meneliti DIP, dari suatu citra bisa diolah sesuai kebutuhan: pencocokan dan identifikasi pola, klasifikasi pola, penentuan kematangan buah, dan terapan-terapan lainnya. Namun ada batas berkaitan dengan sensor yang digunakan, yang kebanyakan dengan frekuensi nyata. Untuk meneruskan riset agar diperoleh akurasi yang lebih baik diperlukan ilmu-ilmu lainnya, salah satunya adalah sensor. Sensor di sini dikembangkan oleh peneliti masalah satelit, misalnya Landsat yang telah menggunakan lebih dari 7 band ketika pemotretan muka bumi.

Sepertinya orang IT membutuhkan alat-alat yang dibuat oleh telkom dan RS-GIS. Rekan saya yang riset di bidang RS sempat membeli kamera yang mampu memotret beberapa band untuk mendeteksi suatu wilayah. Biasanya yang dibutuhkan adalah infra-red, agar mampu mendeteksi tanaman tertentu yang memang chlorophyl menyerap warna merah (sehingga tanaman tampak berwarna hijau). Rekan saya dikampus yang mendeteksi kematangan buah memiliki problem akurasi, walaupun model jaringan syaraf tiruannya (JST) diutak-atik berkali-kali. Tentu saja foto yang diambil dengan kamera biasa kurang mampu membedakan sinyal pantulan dari selisih warna tertentu, belum masalah pencahayaan. Harga kamera untuk infra-red cukup mahal, rekan saya dapat murah karena beli online di pasar gelap. Bahaya juga sih, terutama yg frekuensi tertentu yang bisa menembus pakaian orang .. waw.

Kabar Baik

Seperti biasa, orang IT datang ketika dibutuhkan. Sifatnya yang seperti “server” alias “melayani” merupakan ciri khas. Kita tunggu saja telkom dan RSGIS menemukan piranti-pirantinya, toh beberapa komputasi membutuhkan orang-orang ilmu komputer. Bahkan, GIS pun saat ini sudah membutuhkan “interdisiplin” ketika riset, dan jurnal internasional cenderung menolak riset-riset yang kata orang jawa “ngono-ngono thok”, alias tidak ada kebaruan.

Bahkan permintaan terhadap riset computer vision cukup besar, apalagi entertainment yang banyak diminati (3D). Bukan hanya deteksi warna, dan pola, dituntut pula karakteristik dinamis suatu citra (gerakan) yang realtime. Software yang diprogram pada drone mampu mendeteksi object. Bahkan ke depan, virtual reality, terutama yang mendeteksi gerakan mata sangat diperlukan agar sistem tampak lebih real. Tentu saja riset AI jangan sampai ke hal-hal yang berbahaya seperti video ini:

Main Android di Laptop

Salah satu kelemahan android adalah terinstal di handphone atau tablet yang berukuran layar kecil. Hal ini sangat berbahaya untuk mata. Selain itu tengkuk pun terasa sakit karena kerap menunduk. Sepupu saya yang semenjak kecil main tablet menderita efeknya yaitu mata minus. Anak saya yang walaupun dilarang tapi kadang main diam-diam terpaksa butuh cara untuk mengurangi dampak radiasinya, salah satunya adalah instal di laptop dan tayangkan ke televisi ukuran besar.

Banyak beredar cara bagaimana memainkan android di laptop. Paling banyak adalah menggunakan “emulator” dari bermacam-macam vendor. Berikut salah satu contohnya yaitu “nox player”. Setelah menginstal tampak di layar komputer seperti tablet/handphone. Tinggal instal aplikasi saja ke emulator tersebut.

Tampak game yang saat ini sedang “in”, Mobile Legend, bisa dimainkan di laptop. Emulator selain untuk android terkadang tersedia juga untuk menjalankan game-game jaman dulu yang tidak bisa dijalankan di piranti saat ini. Siapa tahu ada yang ingin bernostalgia ketika kecil/remaja dulu.

Spatial Metrics – Statistik untuk Landscape dan Data Spasial

Semua orang biasanya sudah belajar tentang statistik. Dari dulu sampai sekarang ya isinya begitu saja, tidak ada yang berubah dan tidak ada pula silang pendapat di antaranya. Karena ilmunya yang sudah “established” statistik menjadi alat bantu untuk riset di bidang lainnya, salah satunya adalah landscape, cabang dari arsitektur dan perencanaan wilayah. Tetapi orang komputer pun ikut nimbrung di dalamnya, termasuk saya.

Spatial sendiri dalam bahasa Indonesianya “spasial” yang berarti data yang berisi selain atribut juga koordinat/lokasi. Jadi data spasial harus menyimpan informasi lokasi suatu record (isi data). Jadi spatial metrics berarti ukuran tentang suatu data spasial, satuannya bermacam-macam hasil dari rumus yang telah disepakati bersama.

Spatial Metrics dan Landscape Metrics

Spatial metrics sejatinya sama dengan landscape metrics. Istilah “landscape metrics” muncul karena metrik ini dikembangkan oleh ilmu tentang landscape (terutama ekologi), geometri fraktal dan ilmu informatika [1]. Unik juga informatika nempel di mana-mana. Namun selama perjalanannya, para peneliti lebih suka menyebutnya dengan spatial metrics [2]–[4].

Pembagian Spatial Metrics

Tidak ada kesepakatan mengenai pembagian terhadap spatial metrics. Namun ada pembahasan yang baik dari McGarigal yang bisa diunduh [5]. Pembagian spatial metrics biasanya dibagi tiga level yaitu level patch, level kelas, dan level lanskap yang telah diterapkan dalam software FRAGSTATS yang juga dikembangkan oleh McGarigal dan kawan-kawan [6]. Tiap level memiliki variabel-variabel tentang:

  • Area & edge metrics
  • Shape metrics
  • Core area metrics
  • Contrast metrics
  • Aggregation metrics
  • Subdivision metrics
  • Isolation metrics
  • Diversity metrics

Peran Ilmu Statistik

Ilmu statistik berperan dalam perhitungan variabel-variabel di atas. Yang digunakan pun yang sering kita pelajari di bangku sekolah/kuliah: Median, Mean, Area-Weighted Mean, Range, Standar deviasi, dan covarian.

Source: [5]

Silahkan orang-orang IT yang tertarik untuk membantu para perencana kota/urban dalam melaksanakan risetnya.

Ref:

1.    E. J. Gustafson, “Quantifying Landscape Spatial Pattern: What Is the State of the Art?,” Ecosystems, vol. 1, no. 2, pp. 143–156, 1998.

2.    C. Sun, Z. Wu, Z. Lv, N. Yao, and J. Wei, “Quantifying different types of urban growth and the change dynamic in Guangzhou using multi-temporal remote sensing data,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf., vol. 21, pp. 409–417, 2013.

3.    H. M. Pham and Y. Yamaguchi, “Urban growth and change analysis using remote sensing and spatial metrics from 1975 to 2003 for Hanoi , Vietnam,” Int. J. Remote Sens., vol. 32, no. May 2015, pp. 37–41, 2011.

4.    Herlawati and R. T. Handayanto, “Mengenali Karakteristik Penggunaan Lahan dengan Statistika Spasial ( Spatial Metrics ),” INFORMATICS Educ. Prof., vol. 1, no. 2, pp. 227–232, 2017.

5.    K. Mcgarigal, “Landscape metrics for categorical map aatterns,” vol. 2001, no. Chapter 5, pp. 1–77, 2001.

6.    K. Mcgarigal, S. Cushman, and E. Ene, “FRAGSTATS v4: Spatial Pattern Analysis Program for Categorical and Continuous Maps,” 2015. [Online]. Available: http://www.umass.edu/landeco/research/fragstats/fragstats.html.