Tentang rahmadya

I'm a simple man .. Lahir di Sleman Yogyakarta, 7 Juni 1976 TK : - (tidak ada TK di tj Priok waktu itu) SDN : Papanggo, Jakarta 83 - 89 SMPN : 129, Jakarta 89 - 92 SMAN : 8, Yogyakarta 92 - 95 Univ. : Fak. Teknik UGM, Yogyakarta 95 - 2001 Pasca. : Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri, Jakarta 2008 - 2010 Doctoral : Information Management Asian Institute of Technology, Thailand 2013 - 2018 Pekerjaan: Tek. Komputer AMIK BSI Jakarta : 2002 - 2005 IT Danamon Jakarta : 2005 - 2008 Tek. Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta : 2005 - 2008 Univ. Darma Persada : 2008 - Skrg Fakultas Teknik Universitas Islam "45" Bekasi : 2008 - Skrg ( Homebase)

Sudahkah Mendaftar Github?

Kebanyakan pengembang menggunakan Github untuk sarana sharing kode program. Saya mengenal pertama kali ketika kuliah web technology di Thailand. Waktu itu bahasa pemrograman yang digunakan adalah Ruby and Rails (lihat post-post saya tentang ruby and rails), yang memang pertama kali ditujukan untuk bahasa tersebut. Github terkenal dengan version controlnya. Lumayan ribet. Nah, untuk Anda yang belum memiliki akun di Github, postingan kali sedikit memandu Anda mendaftar Github.

Pertama-tama kunjungi situs Github untuk Join/bergabung. Berikutnya isilah data diri yang diminta oleh Github. Seperti biasa, Anda akan diminta mengisi username, email address, dan password untuk login nanti.

Selanjutnya Anda diminta untuk “mengutak-atik” puzzle, memastikan kalau Anda bukan robot/mesin. Tekan “Select a Plan”.

Pilih “Plan” yang diinginkan, kalau bisa sih yang berbayar. Tapi yang gratis juga ok.

Pilih “Individual – Pick the plan” dilanjutkan dengan mengisi data lain terkait tujuan mendaftar Github.

Lanjutkan dengan menekan “Complete Setup” dan buka email yang didaftarkan barusan untuk konfirmasi. Tekan verifikasi di email, untuk melanjutkan login. Setelah login, Anda diminta membuka email lagi untuk memasukan angka yang harus diisikan. Jika sudah maka Anda siap menggunakan Github. Banyak pro dan kontra ketika situs repository ini dibeli Microsoft. Selamat mencoba, “keep calm and code on”.

Yuk, Mencoba Mencetak “Hello World” di TensorFlow 2.0

TensorFlow (TF) merupakan platform machine learning open source buatan Google. Saat ini TF sudah masuk versi 2.0. Masalah muncul karena antara versi 1.0 dengan versi 2.0 banyak yang berubah. Nah, sesuai judul, ada baiknya Anda memulai belajar versi 2.0 yang katanya lebih simpel, lebih mudah digunakan dan fleksibel ketika berjalan di beragam platform. Sebagai contoh, untuk mencetak “Hello World” di TensorFlow 1.0 adalah sebagai berikut:

  • import tensorflow as tf
  • msg=tf.constant(‘Testing TensorFlow’)
  • sesi=tf.Session()
  • print(sesi.run(msg))

Bandingkan ketika menggunakan TensorFlow 2.0 berikut ini:

  • Import tensorflow as tf
  • msg = tf.constant(‘Hello World’)
  • tf.print(msg)

Versi 2.0 lebih sederhana. Bagaimana jika kita sudah terbiasa menggunakan versi 1.0 dan ingin menerapkan juga di versi 2.0? TensorFlow mengakomodasi masalah tersebut dengan mengimpor versi 1.0 yang kompatibel dengan versi 2.0.

  • import tensorflow.compat.v1 as tf
  • tf.disable_v2_behavior()
  • msg=tf.constant(‘Hello World’)
  • sesi=tf.Session()
  • print(sesi.run(msg))

TensorFlow menyediakan “Automatic Conversion Script” agar Anda tidak perlu mengganti kode satu persatu agar bisa dijalankan di TensorFlow 2.0. Silahkan pelajari lebih lanjut di link resminya ini.

 

Problem Read_CSV Pada Pandas yang Terbaca Satu Kolom

Biasanya kita membuat file Comma Separated Values (CSV) menggunakan Excel, walaupun bisa menggunakan Notepad atau text editor lain. Mungkin banyak yang mengalami masalah ketika menyimpan di Excel dalam pilihan “*.csv”, ternyata ketika dibuka di Python berisi satu kolom, alias tidak terpisah dengan sempurna.

Jika dicari di Google, sedikit sulit karena kebanyakan fokus ke pustaka Pandas. Sebenarnya masalah pada setingan di Windows, khususnya di bagian standarisasi penulisan-penulisan yang melibatkan angka. Postingan ini mencoba memandu untuk merubahan setingan. Pertama-tama coba buka file CSV Anda dengan notepad. Jika tampilannya seperti di bawah ini, dapat dipastikan ketika diekspor ke Python akan berisi satu kolom saja.

Hal tersebut diakibatkan karena ketika Excel menyimpan format tersebut, standar yang digunakan adalah titik koma ” ; ” bukan koma ” , “. Untuk membenahi hal tersebut masuk terlebih dahulu ke Control panel, dan pilih “Change, date, time and number format”. Ganti “List Separator” dari titik koma menjadi koma.

Pastikan kembali setelah file Excel disimpan dan dibuka dengan notepad, titik koma berubah menjadi koma seperti berikut.

Dan ketika coba dijalankan dengan Google Colab, hasilnya ok, alias terekspor ke Python. Perhatikan di bagian bawah yang menyatakan ukuran data berisi jumlah kolom sesuai dengan data CSV-nya. Semoga bermanfaat.

Magang Yuk

Salah satu kebijakan Nadiem adalah bukan hanya sekedar “link and match”, tetapi antara kampus dan industri/pengguna berhubungan erat, bahkan kalau perlu menjadikan tempat kerja sebagai ruang kuliah. Bukan saja sasaran perkuliahan mengantarkan lulusan langsung 100% bekerja, tetapi ketika kuliah pun, para mahasiswa diharapkan sudah dikasih kerjaan oleh pengguna.

Kebijakan para pendahulu terkadang tidak didukung secara sukarela oleh dunia kerja. Dukungan pun terkadang terpaksa yang akibatnya tidak efektif berjalan. Nah, bagaimana konsep magang yang diperkenalkan oleh mendikbud yang baru ini? Apakah dapat berjalan? Sementara kita pantau dan dukung terus. Semoga didukung oleh dunia kerja mengingat menteri kita yang satu ini sejatinya adalah berasal dari dunia kerja, bahkan salah satu pengusaha dari generasi “milenial” yang sukses.

Saya sendiri sempat bekerja di perusahaan IT yang bergerak di perbankan berskala nasional. Antara yang dipelajari di kampus, terkadang “jauh panggang dari api”. Kurikulum didasarkan pada siapa yang ngajar bukan kebutuhan kerja. Bahkan belajar IT sesungguhnya malah dari dunia kerja. Sebenarnya sudah ada masukan dari para pencari kerja, tetapi untuk “menekan” kampus menyesuaikan kurikulum tidak semudah membalik telapak tangan. Alhasil, dunia kerja pasrah saja menerima karyawan baru dengan tambahan biaya pelatihan dan training yang cukup berat.

Ketika ke dunia kampus, ternyata berat juga menyesuaikan kurikulum dengan yang dibutuhkan saat ini. Ketika mengganti satu mata kuliah saja, siap-siap diprotes oleh dosen-dosen yang “kehilangan” mata kuliahnya. Ditambah lagi kerepotan-kerepotan lain terkait dengan kualifikasi pengajar. Jika mengandalkan expert, kesulitan utama adalah waktu yang tidak bisa diatur semaunya oleh kampus. Mungkin dengan online learning, hal ini dapat diatasi, dengan syarat-syarat yang ketat tentunya.

Siang itu, sepi seperti biasa jika perkuliahan libur semester. Para dosen biasanya sibuk mengerjakan riset, menulis paper (untuk yang mau saja), membuat laporan LKD/BKD serdos, dan sebagainya. Tiba-tiba salah satu staf TU memanggil saya katanya ada perusahaan yang meminta mahasiswanya magang. Unik juga, selama menjabat ketua program studi baru kali ini permintaan magang secara langsung. Biasanya harus mencari dahulu, itu pun ujung-ujungnya formalitas belaka dalam rangka pemenuhan kerja praktek/PKL. Yang diminta pun tidak banyak, tetapi di sini skill yang diminta jelas, yaitu pandai mendisain. Bisa diprediksi nanti skill lainnya bakal diminta pula, seperti mobila app, web developer, dan lain-lain. Tapi oke lah, dicoba dulu. Setelah memilih salah satu siswa yang kira-kira sesuai dengan permintaan, proses magang pun berjalan otomatis. Tidak perlu mengajari siswa membuat CV, berlatih wawancara, dan tetek-bengek proses penerimaan kerja lainnya karena secara otomatis mereka dipaksa melakukan itu.

Ternyata ada informasi lain dari mahasiswa bahwa beberapa mahasiswa sudah aktif magang tanpa sepengetahuan saya di salah satu web developer. Sepertinya saya harus mendata lagi, ternyata hal unik terjadi dimana dunia kerja secara gesit menerobos tembok kampus, mencari talenta-talenta yang bahkan oleh kampusnya sendiri tidak disadari. Untuk para akademisi, yuk buka mata, sepertinya era baru pendidikan sudah dimulai.

Beasiswa adalah Hak Kita

Beruntunglah rekan-rekan yang sudah mengambil beasiswa karena saat ini persaingan memperoleh beasiswa cukup berat. Apalagi andalan rekan-rekan dosen non-millenial seperti saya, yaitu BPPDN/BPPLN, sudah mulai kritis kondisinya dan terancam disuntik mati.

Tinggal kini beasiswa unggulan dosen Indonesia (BUDI) yang menjadi sasaran para dosen yang ingin menebus hutang “kuliah”, alias yang belum S3. BUDI, yang merupakan skema LPDP dari departemen keuangan sulit ditembus oleh dosen-dosen rata-rata di Indonesia, apalagi untuk Indonesia timur. Logika sederhananya adalah ketika BPPDN/LN saja tidak lulus, apalagi BUDIDN/LN. Namun jangan berkecil hati, seperti nasehat pewawancara saya dahulu, harus optimis dan jalankan prinsip “coba lagi saja”. Sederhana, tapi manjur, apalagi sambil berdoa. Apalagi jika usia masih di bawah 47 tahun (batas maksimal usia pelamar BUDI).

Apa salahnya melakukan beberapa aktivitas berikut jika Anda seorang dosen yang wajib melaksanakan Tri Darma perguruan tinggi.

1. Riset. Oiya, beberapa skema riset jika ditekuni memiliki anggaran yang melebihi biaya kuliah lho. Jadi selain Facebook, pantau terus situs penelitian ini. Nah, jika kita beruntung menerima hibah, baik besar atau kecil, di Sinta akan tercatat dan bisa “dilirik” oleh calon-calon advisor kita, khususnya yang ingin ambil S3 dalam negeri. Terlebih lagi bisa diakses oleh umum, misalnya riset saya.

2. Kecakapan berbahasa Inggris. Lihat situs resmi BUDI. Di sana mensyaratkan IELTS 6.5 yang merupakan skor yang cukup sulit bagi orang teknik seperti saya. Utk BPPLN, dulu 6.0 masih diperbolehkan. Oiya, saya ikut pelatihan gratis IELST + tes dari DIKTI di Jogja dulu, dapat Skor 6.0 dan dipakai untuk studi lanjut S3 (lihat post saya dahulu), alhamdulillah lancar.

3. Indeks Scopus. Untuk yang ini, kemampuan menulis mutlak diperlukan. Terkait dengan riset, banyak syarat-syarat h-index dan sebagai penulis pertama di paper yang terindeks scopus. Menjadi anggota peneliti tidak dilarang kok. Oiya, jangan sampai belum punya ID Scopus.

4. Sosialisasi. Aktif di forum-forum atau asosiasi profesi tidak ada salahnya. Banyak kenalan di forum yang akhirnya menjadi supervisor S3.

Mungkin itu sedikit gambaran kondisi beasiswa Ristekdikti/BRIN dan bagaimana dosen mengkondisikan dengan aturan-aturan yang ada agar “menarik” di mata pemberi beasiswa. Jangan khawatir, banyak juga lho yang bukan dari pemerintah. Bisa dari kampus tujuan, lembaga internasional, kedutaan negara asing, dan lain-lain. Sekian, semoga menginspirasi.

Membuat Grafik dengan Matplotlib Python

Kelanjutan dari postingan terdahulu tentang Jupyter Notebook Online lewat Collaboration, kali ini akan dicoba untuk pembuatan grafik lewat pustakan andalan Python dalam pembuatan grafik, yaitu Matplotlib. Buka kembali Collaboration, buat notebook baru untuk mengisi instruksi berikut ini lewat File – New Notebook.

  • import numpy as np
  • x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
  • y=x*2
  • import matplotlib.pyplot as plt
  • plt.scatter(x[0,:],x[1,:])
  • plt.show()

Tiga baris pertama masih membahas matriks pada postingan yang lalu. Fasilitas Array diimpor lewat pustaka NumPy. Perhatikan teknik pembuatan Matriks tersebut. Instruksi keempat mulai memanggil pustaka Matplotlib, khususnya payplot. Nah, pemilihan absis dan ordinat menggunakan teknik manipulasi matriks pada python. Perlu diingat, notas elemen matriks Python berbeda dengan Matlab. Jika matlab dimulai dari satu, pada Python dimulai dari nol. Jadi pada python x[0,:] artinya matriks “x” baris ke nol seluruh kolom, setara dengan Matlab ‘x(1,:)’ baris satu seluruh kolom. Jalankan dengan menekan tombol “Run” di kiri instruksi.

Fungsi plt.scatter bermaksud memanggil pustaka matplotlib, khususnya jenis plot “scatter”. Parameter yang dibutuhkan adalah sumbu absis dan ordinat. Fungsi “plt.show()” akan menampilkan grafik scatter. Jika ingin informasi lebih jauh, bisa mengetik “help(plt)”.

Selamat mencoba, semoga bermanfaat.

 

Merubah Bahasa Inggris ke Indonesia Pada Windows 10

Ketika membeli laptop, saat pertama kali dinyalakan, maka Windows langsung terpasang dengan beberapa setingan yang harus diselesaikan. Waktu itu dipilih bahasa tertentu, misalnya Bahasa Inggris (English). Karena pada laptop tersebut hanya Windows yang berlisensi, maka harus menginstal yang lainnya misalnya Ms Office. Kebetulan tidak tersedia di toko tersebut. Terpaksa ke toko lain yang menjual program. Ketika tiba di toko yang menjual MS Office, dan iseng minta diganti bahasa sistem operasinya, toko tersebut mengatakan jika Windows terlanjur disetting bahasa tertentu, maka tidak bisa dirubah, harus instal ulang Windows. Tentu saja aneh, tidak mungkin Windows sebodoh itu merancang OS. Akhirnya iseng-iseng googling, ketemu langkah-langkahnya di Youtube. Sederhana tetapi tetap saja ribet bagi orang yang sibuk. Berikut kira-kira ringkasan langkah-langkahnya di Windows 10.

1. Masuk ke menu “Settings”

2. Masuk ke menu “Accounts” yang ada di jendela “Settings”.

3. Setelah masuk ke “Accounts”, klik “Sync your settings”.

4. Cari “Language preferences” dan matikan (Off).

5. Mundur lagi dengan menekan simbol “Back” di pojok kiri atas. Masuk ke “Time & Language”.

6. Masuk ke “Language”. Atau “Region & Languages” untuk versi Windows 10 tertentu. Tekan “Add a prefered language” untuk menambahkan bahasa, misalnya Bahasa Indonesia.

7. Pilih Bahasa Indonesia, dilanjutkan dengan menekan tombol “Next”. Jangan lupa, ceklis “Set as my display language” jika belum tercentang. Tekan tombol “Install” di bagian bawah.

8. Karena kita mengeset “Bahasa Indonesia” sebagai display language maka Windows meminta kita “Sign Out”.

9. Sign out, atau Restart juga boleh. Nanti setelah login lagi maka bahasa langsung berubah menjadi bahasa Indonesia, tidak perlu menunggu seminggu seperti bikin e-KTP. Misalnya “Recycled bin” menjadi “keranjang sampah”, dan lain-lain. Sekian, semoga bermanfaat.

Jupyter Notebook Python Online via Collaboratory

Matlab saat ini masih digunakan oleh peneliti-peneliti sebagai alat bantu komputasi. Karena karakternya yang berbayar maka permasalahan lisensi menjadi masalah utama peneliti-peneliti Indonesia yang beranggaran terbatas. Walaupun Matlab sudah menyediakan versi online yang gratis, tetapi untuk fasilitas tertentu harus berlangganan. lihat postingan yg lalu tentang Matlab Android. Sementara itu, Google sangat gencar melakukan riset tentang metode-metode machine learning, misalnya TensorFlow yang terkenal, menggunakan bahasa Python.

Salah satu paket yang menurut saya cukup baik mengelola komputasi adalan Jupyter Notebook yang sudah terinstal lewat paket Anaconda. Bentuknya mirip Matlab yang sudah terintegrasi, hanya saja beberapa sintaks perlu deklarasi “import”. Belum selesai menggunakan Jupyter Notebook, kini versi online sudah tersedia dengan proses yang dilakukan oleh GPU milik Google. Sehingga ketika kita membuka browser lewat HP dan terhubung ke situs Jupyeter Notebook Collaboratory maka ketika memproses, seolah-oleh kita menggunakan super computer pinjaman Google. Bahkan mirip Word, Excell versi Google Drive, kita bisa mengerjakan coding bersama-sama secara online.

Sebagai ilustrasi, di bawah ini saya menggunakan Collaboratory ketika memanipulasi matriks 2×3 lewat fasilitas pengelola matriks terkenal Python bernama “NumPy”.

Kode di atas hanya mengilustrasikan Jupyter Notebook versi online yang dikenal dengan nama “Collaboratory” ketika mengkalkulasi matriks. Praktis karena bisa dilakukan di smartphone tanpa perlu instal Jupyter Notebook dan yang terpenting proses komputasi dilakukan di GPU Google. Untuk pengguna Matlab, sebagai perbandingan lihat instruksi Matlab di bawah ini. Silahkan pilih mana yang menurut Anda baik, kalau saya sih kedua-duanya. Selamat berkoding.

Relasi Antar Tabel dengan Fasilitas Designer Pada Phpmyadmin

Biasanya kita membuat tabel di MySql dengan kode SQL lewat fungsi CREATE TABLE dan seterusnya. Sementara untuk relasi antar tabel menggunakan fungsi ALTER TABLE dilanjutkan dengan FOREIGN KEY dan REFERENCES. Nah untuk versi-versi terbaru Phpmyadmin menyediakan fasilitas designer jika ingin melihat diagram tabel-tabel dalam satu basis data. Postingan ini mungkin bermanfaat bagi kita yang malas mengetik kode sql seperti saya.

Pertama-tama klik basis data yang ingin dibuat relasi antar tabelnya. Perhatikan di bagian paling kanan ada tombol “designer” yang disediakan oleh Phpmyadmin untuk mengelola tabel-tabel yang terlibat. Tekan tombol tersebut untuk membuat relasi antar tabelnya.

Misalnya tabel pinjam memiliki field NPM yang merupakan foreign key dari tabel siswa. Oleh karena itu perlu membuat relasi antara tabel pinjam dengan tabel siswa. Tekan simbol relasi pada icon di jendela designer.

Pilih NPM pada tabel siswa sebagai referenced key. Field ini merupakan primary key tabel siswa.

Berikutnya pilih foreign key pada tabel pinjam.

Pilih “on update” pilih “Cascade” agar ketika NPM berubah di tabel siswa, di tabel pinjam ikut berubah juga.

Jika sudah, tekan OK. Maka selesai sudah pembuatan relasi. Untuk melihat kode SQL lengkapnya bisa dengan mengekspor database tersebut. Caranya dengan menakan tombol “eksport”.

Setelah itu kita diminta menentukan lokasi penyimpanan. Jika dibuka kode SQL tampak ada kode untuk menambah relasi, lengkap dengan “on update cascade”. Selamat mencoba.

 

 

Mengetahui RULE Hasil Training ANFIS.

Berbeda dengan JST yang hasil trainingnya mirip “black box” yang tidak diketahui logikanya, pada Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) hasil trainingnya memiliki logika. Logika ini dikenal dengan istilah RULE. Postingan ini bermaksud menunjukan bagaimana melihat RULE hasil training. Masukan data training, misalnya data yang mirip Logika XoR.

Buka ANFIS editor dengan mengetik “anfisedit” pada command window. Masukan data latih tersebut. Gunakan “From: worksp”.

Rancang FIS yang akan dilatih dengan menekan “Generate FIS” di editor ANFIS.

Di sini di isian “Number of MFs” berisi “3 3” yang artinya tiga kelas input1 dan input2, misal “baik”, “cukup”, “kurang”, bisa juga diganti “2 2” jika hanya dua kategori, misal “baik” dan “buruk” saja. Tentu saja makin banyak kategori biasanya hasil lebih baik, apalagi jika datanya sedikit seperti kasus di contoh ini. Lanjutkan dengan menekan “Train Now”. Jika sudah perhatikan RULE yang terbentuk dengan menekan “Edit” – “Rule”.

In1mf1, dan seterusnya bisa diedit dengan bahasa yang kita mengerti, dengan cara masuk ke menu “edit” – “FIS Proerties”. Mirip caranya dengan mengedit fuzzy inference system (FIS). Berbeda dengan Jaringan Syaraf Tiruan (JST), ANFIS memiliki keunggulan dimana hasil training memiliki logika tertentu. Selanjutnya, uji dengan data sesungguhnya yaitu Logika XoR. Sebelumnya simpan ke “Workspace” misalnya dengan nama “xor”.

Testing dengan data sesungguhnya, yaitu logika XoR.

Jalankan dengan fungsi “evalfis” untuk menguji data “xorlogic” tersebut (kolom 1 dan 2) apakah sama dengan targetnya (kolom 3), yaitu beruturut-turut 0, 1, 1, 0.

Perhatikan “result” dengan jawaban logika xor yang asli, jika result dibulatkan (ketik “round(ans)”) akan menghasilkan jawaban sesungguhnya, alias akurat 100%. Selamat mencoba.

 

 

Merdeka Belajar

Pulang sekolah bagi pelajar kelas 3 sekolah dasar seperti saya waktu itu merupakan saat yang paling menggembirakan. Setelah seharian digembleng ilmu yang tidak kami mengerti maksud & manfaat real-nya, kini bisa bermain dengan teman-teman sepermainan yang berbeda-beda “spesialisasinya”. Ada yang jago main gundu, main layangan, hingga jago ngadu ayam. Kami selalu membagikan temuan masing-masing, bahwa jika angin sangat kencang maka teknik “uluran” lebih baik dibanding “tarikan” ketika mengadu layang-layang. Rekan yang lain membagikan informasi membedakan ayam bangkok dengan ayam kampung biasa dan bagaimana caranya supaya kondisi ayam tetap fit untuk diadu. Atau berilah cabai ke jangkrik agar lebih liar dan ganas ketika duel. Walau ada teman yang ngaco juga, kalau mau kuat lari coba minum air garam, kata rekan saya yang ikut klub lari. Ketika diminum, rasanya tidak enak banget hingga mau muntah, dan akhirnya saya maki-maki dia keesokan harinya.

Nah, salah satu teman saya adalah “bisnis-child”, alias dagang apa saja. Tentu saja hal-hal yang baru akan menarik minat anak kecil yang haus hal-hal yang baru. Apalagi kabarnya bisa menghasilkan uang kertas, jenis uang yang jarang dipegang pelajar sekolah dasar di era 80-an, era dimana tatap muka masih merajai.

Udara cerah, dengan angin kencang yang mendinginkan udara siang yang panas membawa kami ke tempat teman yang sedang mengantri majalah, teka-teki silang, dan bacaan sejenisnya. Ternyata dia tidak membeli, melainkan membawa cukup banyak bacaan itu untuk dijual. Kami saling berpandangan, ketika rekan saya itu menawarkan ke si bos-nya agar kami ikut menjual. Tentu saja senang dengan tawaran tersebut. Salah satu hal yang membuat senang adalah kepercayaan yang diberikan. Berarti untuk menggerakan sesuatu butuh kepercayaan. Dengan modal kepercayaan tersebut, saya dan teman-teman yang memiliki spesialisasi masing-masing mulai menjalankan visi dan misi yang tidak perlu dirumuskan. Tawarkan bacaan tersebut ke sebanyak mungkin orang agar diharapkan beberapa yang tertarik membeli dengan harga minimal tertentu.

Masalah muncul ketika ada yang melaporkan kegiatan saya. Begitu tahu setelah sekolah ikut dagang majalah, dan sejenisnya, orang tua saya langsung melabrak. Mungkin ada rasa malu dan khawatir dibilang tidak mampu membiayai hidup keluarga, atau mungkin juga khawatir saya keluyuran lama dan tidak langsung belajar selepas sekolah, yang katanya agar pintar maka pelajaran yang baru dipelajari sebaiknya langsung diulang. Tentu saja membosankan sesuatu yang harus diulang-ulang bagi anak yang normal, apalagi mengingat hadiah “pentungan” dari guru yang baru saja kami terima ketika salah hitung, lupa, dan tidak mengerjakan PR. Padahal dengan mencoba berdagang, di situlah saya sadar betapa sulitnya mencari uang, menyimpan, menghitung, dan segala aspek bisnis lainnya.

Tetapi hebatnya pelajar-pelajar di jaman itu, tidak ada satu pun yang berani dan melawan guru, walaupun dilampiaskannya dengan melawan siswa-siswa lain dalam the real “MMA” battle, alias tawuran. Hanya saja sayangnya tidak ada kemerdekaan dalam belajar. Kemerdekaan yang saat ini menjadi jurus andalan mendikbud, Nadiem Makarim, untuk menyiapkan SDM yang bisa berbicara di kancah dunia. Kita lihat saja, semoga berhasil.

Optimalisasi Multiobjektif

Biasanya dalam optimalisasi, fungsi yang akan dicari nilai optimalnya hanya berjumlah satu. Fungsi tersebut dikenal dengan nama fungsi objektif (objective function) atau beberapa peneliti lebih senang dengan istilah fungsi kriteria (criteria function). Tetapi di lapangan kebanyakan fungsi objektif lebih dari satu, sehingga perlu penanganan untuk mengoptimalkan fungsi-fungsi tersebut, yang dikenal dengan istilah optimalisasi multiobjective (multiobjective optimization).

Salah satu teknik yang sering dan mudah digunakan adalah dengan pembobotan, atau dikenal dengan istilah aggregating function. Besar bobot di tiap-tiap fungsi objektif perlu diriset terlebih dahulu, atau dengan menanyakan kepada para pakar di bidangnya. MIsalnya kita memiliki dua fungsi:

Coba gunakan Matlab untuk melihat grafik dua fungsi objektif tersebut. Tampak adanya kontradiksi. Di sinilah peran penanganan multiobjektif.

  • >> x=-10:0.1:10;
  • >> y1=x.^2+6;
  • >> plot(x,y1,’r’)
  • >> grid on
  • >> hold
  • Current plot held
  • >> y2=-(x.^2)+12;
  • >> plot(x,y2,’b’)

Tampak kedua fungsi bertolak belakang. Di sini misalnya kita sudah memiliki bobot masing-masing untuk fungsi 1 dan 2 berturut-turut 0.7 dan 0.3. Maka untuk optimalisasi kita butuh satu fungsi baru, yang nantinya digunakan sebagai fungsi objektif pada algoritma optimasi yang dipilih. Tambahkan 2 kode baru lanjutan dari yang di atas.

  • >> yobj=0.7*y1+0.3*y2;
  • >> plot(x,yobj,’k’)

Nah kita tinggal mengoptimalkan fobj yang berwarna hitam tersebut dengan metode yang Anda sukai, misalnya algoritma genetika. Ketik optimtool(‘ga’). Nah, di sini perlu membuat m-file yang berisi fungsi objektif. Ketik sembarang nama, misalnya “fungsi” di command window isi coding berikut:

Masukan nama fungsi tersebut diawali dengan @ di bagian “fitness function”. Di bagian “Plot Function” ceklis pada best fitness dan best individualnya agar lebih interaktif ketika Matlab memprosesnya. Tekan “Start” jika dirasa sudah siap. Oiya, jangan lupa “Number of Variables” diisi, tentu saja satu variabel yang terlibat “x”.

Perhatikan di bagian hasil, diperoleh titik 0.001 sebagai titik optimal dengan fitness 7.8. Sekian, semoga bisa menginspirasi.

 

 

 

 

Mengunduh Peta Wilayah Indonesia

Ketersediaan data spasial wilayah Indonesia saat ini tidak perlu dikhawatirkan lagi karena kita sudah memiliki website khusus wilayah Indonesia, dengan kebijakan satu peta. Berbeda dengan ketika saya riset saat kuliah, dulu agak kerepotan untuk mengunduh shapefile peta wilayah di Indonesia. Jika ada, terkadang berbayar, kecuali Anda mujur memperoleh unduhan gratis dari orang yang men-share peta-nya.

Geospasial Untuk Negeri

Situs ini merupakan situs resmi milik pemerintah untuk mengunduh informasi mengenai seluruh wilayah Indonesia. Untuk mengunduhnya Anda perlu mendaftar (register) terlebih dahulu. Prosesnya tidak terlalu lama, hanya sedikit mengetik informasi kita di form yang disediakan. Ada tiga langkah yang diperlukan, antara lain:

Buat “username” disertai dengan password. Sertakan email valid yang fungsinya untuk konfirmasi. Email yang diisikan tidak harus email resmi, boleh gmail, yahoo, dan email gratisan lainnya. Jika sudah, klik “lanjut” di pojok kanan bawah, untuk masuk ke “step 2”.

Langkah kedua berisi informasi mengenai pekerjaan kita. Isi saja apa adanya, dilanjutkan dengan menekan tombol “Lanjut” jika sudah selesai.

Jika telah mengisi form ini, di bagian kanan bawah akan muncul tombol “Selesai” yang artinya kita telah selesai mengisi seluruh form yang ada. Selanjutnya buka email Anda dan pastikan ada email dari application.support@big.go.id. Tekan tombol “Verifikasi Email”.

Selanjutnya Anda sudah bisa login ke situs geospasial Indonesia. Silahkan masuk ke wilayah yang ingin Anda unduh, misalnya kabupaten Bekasi.

Untuk mengunduh suatu wilayah, cukup arahkan mouse ke lokasi tersebut. Secara otomatis nanti wilayah tersebut akan menyala. Oiya, sebelumnya masuk terlebih dahulu ke nemu “Dowload” – “Peta per Wilayah”.

Setelah itu pastikan muncul peta Indonesia. Arahkan menggunakan mouse ke wilayah yang ingin diunduh. Untuk zoom in/out gunakan schrol pada mouse Anda. Silahkan login terlebih dahulu sebagai syarat untuk mengunduh.

Pilih 25k ketika ada form yang muncul di dekat wilayah tersebut. Jika sudah diklik maka Anda akan siap mengunduh file rar wilayah tersebut.

Tekan simbol unduh di dekat wilayah tersebut. Simpan di tempat yang Anda inginkan dan pastikan hasil download bisa diekstrak. Saya cukup tercengang karena bukan hanya peta wilayah yang tersedia, peta tematik lainnya seperti niaga, industri, danau, sungan, bahkan kabel listrik pun tersedia .. cek cek cek. Gambar di bawah setelah dibuka dengan ArcGIS disertai modifikasi pada label tertentu di peta. Kenapa tidak dari dulu dibuatnya ya, padahal waktu kuliah dulu nyari-nyari informasi tersebut.

 

Menambah Artikel di ORCID

Orcid (https://orcid.org) merupakan situs identifikasi peneliti yang berisi nomor dan identitas lainnya. Salah satunya adalah artikel-artikel yang telah dipublikasi. Masuk terlebih dahulu ke situs ORCID dan jika belum punya akun, silahkan register terlebih dahulu.

Setelah masuk akan muncul informasi seperti pekerjaan, pendidikan, dan publikasi. Link dapat dishare agar orang lain bisa melihat CV kita lengkap. Misalnya link ORCID saya ini.

A. Menambahkan Secara Manual

Di bagian atas artikel-artikel, dapat diklik beberapa metode penambahan publikasi, seperti DOI, BIBTEX, dan salah satunya adalah “add manually”. Biasanya jurnal-jurnal lokal ber-ISSN belum memiliki DOI jadi harus dimasukan secara manual.

Masukan informasi mengenai tulisan yang akan didaftarkan ke ORCID Anda. Isian yang ada tanda bintangnya wajib ada. Jika sudah tekan “add to list” di bagian bawah.

Pastikan isian baru muncul di daftar publikasi.

B. Dengan DOI

Jurnal internasional atau jurnal nasional terakreditasi, dari Sinta 1 sampai 6 pasti memiliki DOI. Karena wajib memiliki DOI, misalnya jurnal yang saya kelolo ini (Jurnal Piksel). Persiapkan DOI yang akan Anda daftarkan ke daftar publikasi ORCID Anda, misalnya dari Scopus saya, ada tulisan yang belum dimasukan dengan DOI: 10.30534/ijatcse/2019/4381.52019.

Kembali masuk ke daftar list artikel di ORCID, tekan add lewat DOI. Masukan DOI ketika diminta.

Setelah diklik “retrieve work details” informasi mengenai judul, nama jurnal, akan muncul. Tekan “add to list” ketika sudah yakin informasi-informasi lainnya.

Jika ingin mengintegrasikan ORCID ID ke Scopus silahkan lihat tautan berikut. Sekian semoga bermanfaat.

Mengaktifkan Spatial Analysis untuk Mengatasi ERROR 010096: There is No Spatial Analysist License

Terkadang ketika memanipulasi data spasial, khususnya Euclidean Distance, muncul pesan kesalahan seperti di bawah ini.

Untuk mengatasinya mudah saja. Buka “Extension” pada jendela “Customize”.

Buka kembali salah satu toolbox “Spatial Analyst”, misalnya Euclidean Distance. Pastikan toolbox sudah bisa dijalankan. Sebenarnya maksud ArcGIS mendisable spatial analysis agar tidak terlalu memberatkan penggunaan ArcGIS jika tidak sedang menggunakan Spatial Analysis. Semoga bermanfaat.