Bulan: November 2019

Instal Matlab Mobile (Android)

Matlab pertama kali diciptakan untuk memanipulasi matriks dengan cepat dan praktis. Oleh karena itu diberi nama “Matlab” singkatan dari Matrix Laboratory. Kemampuan yang sesederhana kalkulator diimbangi dengan pemrograman yang berat membuat aplikasi ini banyak disukai oleh peneliti-peneliti yang bermain dengan komputasi. Tidak lengkap sepertinya saat ini jika ada aplikasi yang tidak ada versi androidnya. Matlab pun menyediakan aplikasi versi android yang dapat digunakan oleh peneliti dan mahasiswa dimanapun berada. Postingan ini sekedar membagikan info bagaimana instal aplikasi Matlab via android ini.

1. Mengunduh Aplikasi

Berhubung smartphone saya menggunakan sistem operasi android maka mau tidak mau menggunakan playstore untuk mengunduhnya.

Tekan tombol Install untuk memulai instal aplikasi Matlab android ini. Sepertinya tidak perlu dijelaskan lebih jauh, butuh beberapa menit untuk menginstalnya. Pastikan Matlab siap digunakan.

2. Sign Up

Langkah berikutnya adalah mendaftar akun di www.mathworks.com. Tahap ini didahului oleh instal upgrade aplikasi. Sangat dianjurkan jika Anda punya lisensi Matlab, tetapi jika tidak tentu saja tidak perlu upgrade.

Satu hal penting untuk dapat mendaftar akun di Matlab adalah email resmi, bukan gmail, yahoo, dan sejenisnya. Setelah memasuki regional, lanjutkan dengan aktivasi dengan cara mengklik link yang dikirimkan via email resmi tersebut.

3. Testing

Selamat, Anda telah berhasil menginstal Matlab mobile. Berikut ini saya coba memanipulasi matriks, menampilkan citra dan menjalankan salah satu fungsi, yaitu normalisasi Euclidean. Beberapa juga sudah saya coba membuat plot/grafik, dapat dilaksanakan juga. Selamat mencoba, semoga bermanfaat.

Iklan

AppSheet – Aplikasi Android Untuk Mengelola Data Excel

Mungkin banyak yang bertanya, apa maksud judul di atas? Apa hubungannya Excel dengan android? Tentu saja di sini Excel yang digunakan bukan Excel di laptop melainkan menggunakan cloud application bawaan Google, yaitu AppSheet. Sambil membaca postingan ini, ada baiknya anda menginstall aplikasi sebesar 13-an Mb tersebut di playstore. Oiya, karena berbasis Google, tentu saja lebih optimal menggunakan browser Google Chrome dibanding lainnya (Mozilla, Safari, IE, dll).

1. Siapkan file Excel

Untuk membuat aplikasi yang membaca secara interaktif data sheet, terlebih dahulu siapkan datanya, yaitu data yang dibuat di Microsoft Excel. Misalnya daftar nilai mahasiswa berikut ini:

2. Upload ke Google Drive

Berikutnya kita buka Google Drive. Cara termudah adalah dengan masuk ke akun email dilanjutkan dengan menekan tombol empat titik dilanjutkan dengan menekan simbol Drive.

Upload file excel tersebut lewat menu File – Open dan lanjutkan dengan mengupload file excel yang akan dibuat ke appview.

Buka via Google Sheet file tersebut, sehingga memunculkan sheet yang mirip Microsoft Excel. Perhatikan di sini Google Sheet berbeda dengan sekedar view sheet. Tampilah Google Sheet dapat dilihat di bawah ini.

Sepertinya butuh koneksi internet yang cepat untuk membuka Google Sheet ini. Jadi, harap bersabar.

3. Mengeset AppSheet

AppSheet merupakan Add on yang disediakan oleh Google Chrome. Oleh karena itu di browser harus ditambahkan terlebih dahulu. Add on ini gratis

Jika Add on sudah ditambahkan maka pada Google Sheet akan muncul Add on serta koneksi ke AppSheet Anda.

Kemudian kita tinggal masuk ke AppSheet dengan terlebih dulu menambahkan Add on yang ada.

Cari AppSheet dan klik ketika ditemukan. Lanjutkan dengan menginstal appview di Chrome Anda.

Jika sudah berhasil terinstal, di menu Add on akan muncul AppSheet. Jalankan dengan menekan di menu “launch”.

Di sebelah kanan akan muncul smartphone yang akan dihubungkan dengan data sheet kita. Tekan Go untuk melanjutkan proses pembuatan.

Pastikan data sudah bisa diakses via AppSheet dengan melihat di bagian kanan Chrome, tampak nama-nama yang ada di data sheet Anda.

4. Deploy Aplikasi

Terakhir tentu saja kita harus bisa mengeshare aplikasi agar bisa dijalankan via ponsel kita. Terlebih dahulu kita masuk ke Setting dan Properties di AppSheet.

Jika sudah dirasa OK, tinggal men-share aplikasi tersebut.

5. Testing

Berikutnya buka AppSheet di handphone Anda. Ketika diminta login via Google maka akan muncul satu aplikasi yang telah Anda buat. Ketika dibuka maka Anda bisa melihat dan mengedit aplikasi Excel yang sudah berupa Android App tersebut.

Ketika dishare, maka yang akan melihat otomatis diminta menginstal aplikasi AppSheet, instruksinya seperti ini. Sekian semoga berfaedah.

NOTE: untuk excel yang lebih dari satu sheet, ada instruksi untuk menambahkan sheet lainnya, karena secara default AppSheet hanya menampilkan satu sheet saja. Untuk membuat aplikasi Android secara instan, silahkan lihat pos saya yang lain dengan MIT App Inventor.

Imresize Citra dengan Matlab

Imresize merupakan fungsi dalam Matlab untuk memperkecil ukuran citra. Misal sebuah citra berukuran 100 x 100 dapat diperkecil menjadi 10 x 10. Gunanya adalah menurunkan resolusi agar dapat lebih cepat diproses. Perhatikan citra berikut (nama file “Huruf A.png”):

Citra bertipe JPG atau PNG harus dibaca di konsol Matlab. Gunakan fungsi imread untuk mengkonversi JPG menjadi matriks gambar.

  • x=imread(‘Huruf A.png’);
  • x2=rgb2gray(x);

Fungsi rgb2gray bermaksud merubah citra berwarna (red, green, dan blue) menjadi hitam putih. Berikutnya kita coba mereduksi matriksnya dengan fungsi imresize berikut ini:

  • x3=imresize(x2,.05)

Perhatikan x3 merudiksi x2 sebesar 5 persen. Jika dilihat gambarnya dengan fungsi imshow akan muncul citra yang sudah tereduksi ukurannya.

  • Imshow(x3,’InitialMagnification’,’fit’)

Citra hasil imresize dari sulit dimanipulasi. Misal dibagi dgn 255 tiap elemennya menjadi 1.

Tampak citra yang masih berbentuk gray. Untuk diolah dengan jaringan syaraf tiruan perlu dikonversi menjadi biner 1 dan 0 atau +1 dan -1. Untuk gambar yg normal bisa dengan im2bw, tetapi hasilnya akan 1 semua. Cari paling sederhana adalah membuat kode untuk merubah 255 menjadi -1 dan yang bukan 255 menjadi 1.

  • [row kol]=size(x3)
  • for i=1:row
  • for j=1:row
  • if x3(i,j)==max(max(x))
  • x3(i,j)=-1;
  • else
  • x3(i,j)=1;
  • end
  • end
  • end

Hasilnya matrix nol dan 1 yang harus dikalikan dengan 255 terlebih dahulu sebelum dimanipulasi dengan fungsi im2bw.

  • x4=x3*255;
  • x5=im2bw(x4);
  • x6=x5*2-1;
  • imshow(x6,’InitialMagnification’,’fit’)

Hasilnya adalah tampak pada gambar di bawah, berupa matriks hasil reduksi dari yang sebelah kanan. Dari ukuran matriks 190×193 menjadi matriks 10×10 yang lebih mudah dimanipulasi.

 

 

 

 

Associative Memory Jaringan Syaraf Tiruan dengan Matlab

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) ditemukan oleh ilmuawan ilmu komputer dengan maksud menciptakan sistem yang menyerupai otak manusia. Salah satu kemampuan otak manusia adalah mengingat sesuatu. Perhatikan piramida taksonomi bloom di bawah ini.

Tingkat paling rendah dari otak kita adalah mengingat, dilanjutkan pemahaman, dan seterusnya hingga membuat (creating). Postingan berikut ini memperlihatkan kemampuan JST dalam mengingat suatu citra, misalnya huruf dan angka.

Kasus. Berikut ini contoh kasus untuk membuat JST yang mampu mengingat dan memahami. Jika diberikan masukan angka 7 maka JST diharapkan mengeluarkan huruf “t”. Dengan kata lain JST selain mengingat juga memahami prinsip asosiasi, jika “7” maka “t”.

Anda diminta untuk:

  • 1. Membuat JST
  • 2. Menentukan parameter-parameter JST
  • 3. Menguji JST

Penyelesaian. Untuk mudahnya, gunakan Matlab dalam perhitungannya. Masuk ke jendela command window.

1. Model JST yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini adalah “Symmetric Hard Limit Associator” dengan metode pembelajaran Hebbian.

Di sini P merupakan input yang akan dilatih (angka “7”) sementara A merupakan keluarannya. Untuk melatihnya di sini angka “t” merupakan target pelatihannya. Pertama-tama siapkan dua matriks baris P dan T yang masing-masing menunjukan angka “7” dan huruf “t”.

  • >> P=[1 1 1 1;0 0 0 1;0 0 1 0;0 1 0 0]
  • P =
  • 1 1 1 1
  • 0 0 0 1
  • 0 0 1 0
  • 0 1 0 0

Pastikan P menunjukan angka “7”. Selanjutnya mengubah 0 menjadi -1. Sebenarnya bisa saja langsung dari pembuatan matris P di atas, tetapi mengetik -1 membutuhkan dua proses, lebih lama dari mengetik angka 0. Jadi dengan instruksi berikut Matriks P menjadi -1 seluruh angka nol-nya.

  • >> P=P*2-1
  • P =
  • 1 1 1 1
  • -1 -1 -1 1
  • -1 -1 1 -1
  • -1 1 -1 -1

Selanjutkan jadikan matriks P ini menjadi matriks kolom dengan memanfaatkan fungsi “reshape” Matlab.

  • >> P=reshape(transpose(P),[16,1])

Matriks P menjadi matriks kolom yang berukuran 16×1. Lakukan hal yang sama untuk matriks target nya (huruf “t”).

  • >> T=[0 1 0 0;1 1 1 1;0 1 0 0;0 1 1 1];
  • >> T=T*2-1;

T=reshape(transpose(T),[16,1])

2. Parameter-parameter JST antara lain bobot yang dihitung dengan persamaan: W = TPT dengan superscript T artinya “transpose”.

  • >> W=T*transpose(P)
  • >> size(W)

Perhatikan bobot W yang berisi matriks W yang berukuran 16×16.

3. Untuk mengujinya, masukan saja matriks P dan kalikan dengan W. Pastikan hasilnya adalah matriks T.

  • >> A = hardlims(W*P);
  • >> matriksA=reshape(A,[4 4])
  • >> matriksA=transpose(matriksA)
  • matriksA =
  • -1 1 -1 -1
  • 1 1 1 1
  • -1 1 -1 -1
  • -1 1 1 1

Gunakan fungsi “imshow” untuk melihat matriksA apakah sama dengan target T.

  • >> imshow(matriksA,’InitialMagnification’,’fit’)

Tampak huruf t yang diperoleh (di sini angka 1 ditunjukan dengan warna putih, sementara angka -1 dengan warna hitam). Selamat, Anda telah berhasil membuat JST yang bisa mengingat dan memahami suatu pola (huruf dan angka).

Mengirim Variabel ke Kelas Lain di Java

Bahasa Java memiliki istilah-istilah rumit terutama ditujukan untuk pemrograman berorientasi objek. Konsep objek dengan prinsip enkapsulasi (information hiding) memerlukan perlakuan khusus dalam membuat programnya. Contoh-contoh kode yang beredar di internet, terutama yang menggunakan basis data relational terkadang tidak menerapkan prinsip enkapsulasi ini. Untuk mempraktekannya ada baiknya dimulai dari yang dasar dulu yaitu konstruktor.

Konstruktor

Sebuah kelas merupakan cetakan (template) suatu objek tertentu. Misal seorang siswa memiliki atribut tertentu seperti kode dan nama serta metode/operasi seperti membaca data, memasukan data siswa baru, menghapus data siswa, dan sejenisnya. Jika sebuah objek baru terbentuk maka data baru harus mengikuti pola kelas Siswa tersebut yang terdiri dari atribut dan metode/operasi.

Pada Netbeans, kelas Siswa dapat dilihat di jendela navigator. Tampak atribut di bawah dan lingkaran yang menyatakan metode. Belah ketupat menyatakan metode yang masuk kategori konstruktor, yang berfungsi membuat satu objek baru.

Konstruktor Siswa(String k, String n) berfungsi membuat satu objek dengan atribut k dan n yang kemudian dikonversi menjadi variabel lokal (this.kodesiswa dan this.nama).

  • public Siswa(String k, String n){
  • this.kodesiswa=k;
  • this.nama=n;
  • }

Ketika kelas lain meminta menjalankan satu metode/operasi maka diperlukan objek baru yang dibentuk dari konstruktor. Misalkan menggunakan kelas Main yang biasanya secara default muncul di tiap project.

Getter & Setter

Objek “mhs” baru dibentuk lewat konstruktor Siswa yang menangkap kode “009” dan nama”Dr. Rahmadya Trias H.”. Ditangkap lewat mekanisme setter & getter. Ketika diketik “mhs.” Pastikan muncul operasi-operasi yang tersedia, jika tidak maka konstruktor bermasalah. Misal kita pilih metode “greetings()” yang sebelumnya di kelas Siswa telah diisi, misalnya sbb:

  • public void greetings(){
  • System.out.println(“Hai, salam kenal, saya ” +this.nama);
  • }

Jika dijalankan akan menjalankan metode “greetings()” dengan parameter yang dikirim “009” dan “Dr. Rahmadya Trias H.” untuk digunakan mengoperasikan tulisan (di sini yang digunakan hanya this.nama saja).

Merubah Foto Menjadi Citra Negatif dan Sebaliknya

Untuk yang pernah hidup di era 80-an, pasti mengenal foto yang dicetak dari negatif foto atau dikenal dengan nama klise. Nah, jika foto sudah jamuran atau rusak, bisa mereproduksi foto tersebut jika masih memiliki klise-nya. Gunakan scanner untuk memindai klise tersebut.

Fungsi untuk merubah citra menjadi negatif dan sebaliknya pada Matlab adalah imcomplement atau dengan persamaan 255-1-i, dengan “i” adalah imread dari citra berformat jpg, jpeg, atau png. Misal gambar berikut ini (silahkan unduh di sini).

Gunakan kode sederhana pada command window. Misal citra yang diunduh diberi nama “sample.jpg”.

  • a=imread(‘sample.jpg’);
  • b=255-1-a;
  • imshow(b)

Tampak hasil foto real dari negatif fotonya. Jika ingin menyimpan citra menjadi file gambar gunakan fungsi imwrite.

  • Imwrite(b,’hasil.jpg’)

Maka muncul satu file bernama “hasil.jpg” yang merupakan hasil pemrosesan citra file “sample.jpg” yang lalu.

Silahkan buat GUI supaya lebih mudah digunakan.

Cukup dengan kode berikut di tombol “Ambil File”, gambar yang siap cetak diberinama “konversi.jpg”:

  • x=uigetfile(‘*.jpg’);
  • a=imread(x);
  • b=imcomplement(a);
  • axes(handles.axes1);
  • imshow(a)
  • axes(handles.axes2);
  • imshow(b)
  • imwrite(b,’konversi.jpg’);

Prosedur Pengecekan Jurnal Internasional Bereputasi

Studi Kasus: Seorang dosen telah mempublikasikan tulisannya di sebuah jurnal internasional “TELKOMNIKA” dengan judul “Land-use Growth Simulation and Optimization for Achieving a Sustainable Urban Form”. Langkah verifikasinya:

1. Verifikasi bukti sudah publish di jurnal TELKOMNIKA yang berupa link di OJS/web site resmi jurnal tersebut. Misalnya untuk kasus ini Vol 16 No. 5. Cek nama dan afiliasi apakah sesuai dengan pengusul.

2. Verifikasi terpublikasi di pengindeks bereputasi. Buka http://scopus.com. Tekan SEARCH. Pilih TITLE dan masukan nama jurnalnya: TELKOMNIKA, lalu tekan Find Sources.

Pastikan muncul jurnalnya di kolom hasil pencarian. Jika tidak ada berarti tidak terindeks. Namun untuk menghindari salah ketik nama jurnal, ada baiknya pencarian menggunakan ISSN.

NOTE: ISSN ada dua, biasanya yang terdata di Scopus hanya satu (P-ISSN). Atau kalau mau aman masukan saja baik e-ISSN maupun p-ISSN. Untuk contoh TELKOMNIKA, yang terindeks adalah yang p-ISSN. Hasilnya sbb:

3. Untuk mengetahui kualitas jurnal (kuartil) bisa menggunakan SCIMAGO. Masuk ke link: http://scimagojr.com. Masukan nama jurnalnya: TELKOMNIKA.

Tekan simbol Searching lalu pastikan muncul namanya.

Tekan nama jurnal yang sesuai untuk melihat h-index dan Quartile nya. Terkadang ada beberapa nama yang mirip, pastikan sesuai dengan melihat ISSN-nya.

Untuk melihat Quartile, arahkan mouse di tahun terakhir, maka akan muncul indikator Q berapa jurnal tersebut, misalnya untuk kasus ini masuk kategori Q2.

NOTE: Karena SCIMAGOJR membutuhkan interval waktu tertentu untuk masuk ke sistem pe-rangkingannya, terkadang jurnal yang baru terindeks Scopus belum terekap SCIMAGO. Namun jurnal tersebut karena sudah terindeks Scopus sudah masuk kategori terindeks oleh pengindeks bereputasi.

Mungkin bermanfaat untuk pengurus LPPM ketika ada yang mengajukan insentif. Teknik ini biasa digunakan oleh reviewer luaran tambahan Ristek-Dikti (sekarang Dirjen SumberDaya IPTEKS dan DIKTI).