Merekam dan Memainkan Suara dengan Matlab (Versi Lama dan Baru)

Banyak aplikasi cerdas dengan Matlab yang membutuhkan pengolahan sinyal suara. Sebelum mengolah, salah satu fungsi penting adalah menangkap suara yang akan diolah. Postingan berikut ini membahas fungsi-fungsi yang diperlukan untuk menangkap suara, termasuk juga membunyikan hasil tangkapan suara tersebut (untuk menguji apakah fungsi perekaman berhasil).

Versi Lama

Matlab versi 2008 (versi 7.7) sedikit berbeda dengan versi terbaru. Versi lama ini menggunakan fungsi wavrecord, wavplay, dan wavwrite yang berfungsi berturut-turut untuk merekam, memainkan dan menulis. Kode singkat berikut ini bermaksud merekam, menyimpan dan memainkan suara. Tentu saja diperlukan fasilitas mic dan speaker (biasanya sudah ada pada setiap laptop).

  • clear all;
  • fs=8000;
  • y= wavrecord(5.0*fs, fs, ‘double’); %merekam suara
  • wavwrite(y,fs,‘aiueo.wav’);        %simpan rekaman ke hardisk
  • wavplay(y,fs);                %mainkan hasil rekaman
  • figure,plot(y);                %sinyal hasil rekaman di plot

Versi 2013 ke atas (Baru)

Sebenarnya kode sebelumnya bisa digunakan, hanya saja ada pesan (warning) dari Matlab bahwa wavrecord dan wavplay sebaiknya diganti dengan audiorecorder dan audioplayer untuk merekam dan memainkan.

Ganti kode sebelumnya dengan fungsi yang terbaru berikut ini, lihat referensinya di link resminya. Disini frekuensi sampling dan parameter lainnya standar 8000 Hz dan 8 bit.

  • % Record your voice for 5 seconds.
  • recObj = audiorecorder;
  • disp(‘Start speaking.’)
  • recordblocking(recObj, 5);
  • disp(‘End of Recording.’);
  • % Play back the recording.
  • play(recObj);
  • % Store data in double-precision array.
  • myRecording = getaudiodata(recObj);
  • % Plot the waveform.
  • plot(myRecording);

Jika fungsi menangkap bisa dijalankan, maka untuk mengolah lanjut dapat dilakukan dengan mudah. Banyak terapan-terapan yang menggunakan sinyal suara, antara lain:

  • Pengenalan suara
  • Deteksi kelainan detak jantung
  • Deteksi kerusakan mesin, dll

Suara yang terekam dapat dilihat grafiknya seperti di bawah ini. Sekian, semoga postingan singkat ini bermanfaat.

Iklan

Penjelasan Sederhana Jaringan Syaraf Tiruan – Kasus Logika OR

Dulu sempat ambil mata kuliah “Artificial Intelligent & Neuro-Fuzzy” dengan buku referensi yang digunakan adalah “Neural Network Design” karangan Hagan. Materinya cukup berat karena satu buku tersebut harus dikuasai dalam setengah semester (sampai UTS/Midterm Examination). Selain itu buku tersebut sepertinya ditujukan untuk level advance (lanjut). Postingan ini bermaksud menjelaskan secara sederhana prinsip kerja jaringan syaraf tiruan. Kasus yang dijadikan contoh adalah bagaimana jaringan syaraf tiruan (JST) sederhana mampu menjalankan Logika OR.

Gambar berikut adalah JST dengan jumlah neuron hanya satu buah. Neuron adalah sel di otak yang memiliki kemampuan menyimpan dan mentransfer informasi. Disimpan dalam bentuk bobot dan bias serta mentransfer dengan fungsi aktivasi.

W1 dan W2 adalah bobot yang mengalikan tiap input yang akan diteruskan ke neuron lainnya. Sementara itu b adalah bias yang menjumlahkan total masukan yang telah dikalikan bobot. Pada gambar di atas fungsi aktivasi belum dilibatkan. Persamaan matematis gambar di atas adalah sebagai berikut:

Dengan cara training, misal backpropagation, W dan b dapat ditemukan. Tetapi sebenarnya dengan intuisi kita dapat menemukan bahwa W1 dan W2 berharga masing-masing “1” dan biasnya “nol”. Kita coba memasukan ke persamaan y di atas diperoleh akurasi yang baik hanya saja di bagian akhir, yaitu ketika masukan X1 dan X2 kedua-duanya “1” yang seharusnya keluaran y = 1 di sini berharga “2”. Oleh karena itu diperlukan fungsi aktivasi seperti gambar di bawah ini.

Di antara ketiga fungsi aktivasi, yaitu tangen sigmoid, tangga, dan purelin, yang cocok dengan kasus kita adalah tangen sigmoid. Di sini tangga bisa diterapkan, tetapi agak sulit jika digunakan untuk backpropagation yang membutuhkan diferensiasi. Tangen sigmoid (juga log sigmoid) jika diturunkan berharga -1, mudah untuk dikalkulasi saat proses pembobotan ulang (rambat balik dari target ke input). Sementara purelin tidak cocok karena jika input 2 keluarnya akan 2 juga (jika y=x persamaan purelin-nya). Dengan menambah fungsi aktivasi sebelum ke output, nilai 2 dengan fungsi tangen sigmoid bernilai 1 sehingga sesuai dengan table kebenaran logika OR. Gambar di atas sebenarnya cuplikan video yang saya upload di youtube berikut ini:

 

 

 

Pilih Waterfall atau Iterasi?

Waterfall merupakan teknik perancangan sistem yang telah lama digunakan. Banyak yang berhasil menggunakan metode ini tetapi banyak juga yang gagal, bahkan kerugiannya pun cukup besar. Hal ini karena tahapan yang mengalir seperti air terjun itu, penentuan keberhasilannya di akhir, yaitu setelah tahap implementasi. Padahal sampai tahap itu telah banyak dana yang digelontorkan.

Untuk mengurangi dampak negatif tersebut, diperkenalkanlah metode iterasi. Metode ini mempercepat waktu pemodelan seperti metode waterfall (kebutuhan, analisa, disain, implementasi dan test) tetapi diulang kembali pada iterasi berikutnya. Karena satu iterasi merupakan fasa waterfal maka proyek pembuatan sistem informasi mampu mendeteksi resiko ketika satu iterasi terlaksana.

Misalnya iterasi 1 dan 2 pada gambar di atas (diambil dari buku UP karangan Jim Arlow (Arlow & Neustadt, 2005)) tahap requirements hingga test dilaksanakan. Jika sukses maka iterasi berikutnya (konstruksi dan transisi) siap dilaksanakan dan peluang berhasilnya lebih tinggi dibanding tanpa adanya iterasi. Metode iterasi juga bisa mengantisipasi perubahan-perubahan, terutama requirements, ketika di tengah jalan ada hal mendesak yang harus ditambahkan.

Contoh Kasus

Di suatu kampus tidak ada SIM yang mengelola baik urusan akademik (KRS, Bimbingan, dll) maupun urusan kepegawaian (absen, surat menyurat, dll). Kampus tersebut mencoba untuk membuat proyek pengadaan SIM tersebut dengan membayar perusahaan yang bersedia membuatkannya. Metode yang digunakan adalah waterfall dimana pihak kampus menunjukan alur proses dan kebutuhan-kebutuhannya lengkap. Setelah beberapa tahun ternyata tidak jadi walaupun uang sudah banyak keluar.

Kemudian vendor pun diganti. Rancangan sudah dijalankan, namun hampir dua tahun belum juga terlaksana. Sepertinya proyek tersebut terlampau sulit dan besar bagi vendor pembuatnya. Testing dan implementasi tak kunjung terlaksana karena seluruh requirements belum beres. Terpaksa manual masih dijalankan total.

Di awal perkuliahan, seorang dosen menanyakan e-learning, apakah sudah tersedia. Pihak IT mengatakan sudah, dan akun pun dibuatkan untuk dosen tersebut. Namun, baik mata kuliah maupun siswa tidak ada. Ketika ingin mendaftarkan mata kuliah yang ingin diajarkan, ternyata tidak bisa. Ketika menanyakan ke pihak IT jawabannya adalah mata kuliah didaftarkan oleh pihak rektorat. Namun pihak rektorat belum siap. Padahal si dosen hanya membutuhkan alat/tools untuk berkomunikasi, memberikan materi (text atau video) ke siswa. Pihak IT pun dengan “PD” mengatakan ke dosen tersebut bahwa e-learning akan dibuat canggih seperti universitas terbuka (UT). Tentu saja dengan kata “akan” yang artinya entah kapan. Akhirnya dosen tersebut menggunakan Whatsupp untuk berkomunikasi dengan mahasiswa, dan berhasil secara efektif.

Bagaimana jika menggunakan metode iterasi? Tentu saja mudah. Lakukan saja yang urgen terlebih dahulu, misalnya yang melibatkan perkuliahan. KRS online dan informasi nilai UTS dan UAS. Buat e-learning sementara yang dengan fleksibel pengajar berinteraksi dengan si mahasiswa. Toh tidak e-learning murni dimana nilai dan perkuliahan tidak 100% online. Lalu jika sudah OK, buat iterasi berikutnya yang menambahkan fitur-fitur SIM tersebut hingga sempurna. Dengan metode iterasi ini, pihak kampus bisa langsung menerapkan SIM, berbeda dengan metode waterfall yang menunggu 100% jadi baru diterapkan entah kapan, yang beresiko mengalami kegagalan seperti sebelumnya. Tapi tetap saja keputusan di pihak kita, menggunakan metode waterfall atau iterasi, kedua-duanya berpotensi berhasil, hanya saja iterasi memiliki resiko yang lebih kecil, katanya .. silahkan baca buku-buku yang bertema analisa dan disain sistem informasi baik konvensional atau berorientasi obyek. Sekian semoga bisa menginspirasi.

Referensi

  • Singer, PW., & Cole, A. Ghost Fleet… Ups .. sorry salah
  • Arlow, J., & Neustadt, I. (2005). UML 2 and the Unified Process (Second). United States: Pearson Education Limited.

 

Manajemen dan Strategi Informasi Perusahaan-Perusahaan Besar

Ketika membenahi buku-buku lawas yang berantakan, saya menemukan buku yang digunakan untuk perkualiahan IT strategy. Perkuliahan S2 tersebut “lumayan”. Maksudnya sulit dimengerti karena ada unsur “mengantuk”nya. Maklum temanya berat karena masih agak asing. Di tahun 2008 memang era disrupsi belum dimulai (atau mungkin sedang dimulai). Buku berjudul “Corporate Information Strategy and Management, 7 edition – Text and Cases” tersebut dikarang oleh Lynda M. Applegate, dkk, yang merupakan dosen harvard business school.

Ketika membacanya, buku terbitan tahun 2005 itu memang berbahasa Inggris “level atas”. Ditambah dengan banyak studi kasus, membuat kepala pening. Padahal niatnya ingin dapat nilai sekadarnya dan lulus master sebagai prasarat minimal jadi seorang dosen. Namun saat ini, ketika membacanya kembali ada sedikit kekaguman. Ternyata bagus juga bukunya dalam mengulas secara detil kasus per kasus.

Sedikit Ringkasan di Modul – 1: Business Impacts

Banyak studi kasus yang diberikan modul 1, biasanya cerita sukses penggunaan IT dalam mempertahankan kinerja perusahaannya. Tapi ada satu kolom yang ditulis oleh Nicholas G. Carr (ditulis dalam majalah Financial Times tahun 2001). Isinya kira-kira sebagai berikut:

Penerapan CPU dalam Silikon Kecil

Waktu itu, di tahun 68, seorang peneliti di Intel, Ted Hoff, mampu menyisipkan prosesor dalam silikon kecil. Sejak itulah pembuatan komputer berukuran kecil membanjiri pasaran. Dari penggunaan anggaran 5%, 15%, dan terus hingga 50% perusahaan-perusahaan AS digunakan untuk sarana dan prasarana IT.

IT Sebagai Penentu Kesuksesan

Banyak perusahaan-perusahaan besar yang memiliki sarana dan prasarana IT yang baik mengungguli perusahaan-perusahaan lain yang kurang memiliki sarana tersebut. Hal ini berlangsung cukup lama. Namun lama kelamaan akibat teknologi IT yang terus berkembang, sarana dan prasarana IT menjadi sangat murah dan semua perusahaan mampu membelinya. Ini menimbulkan sedikit gejolak baru.

Menghilangnya IT Sebagai Penentu Kesuksesan

Mirip kejadian era setelah revolusi industri. Ketika itu banyak perusahaan-perusahaan kuat memiliki jalur distribusi sendiri, seperti kereta api, pasokan daya listrik, bahkan jalan khusus pabrik tersebut. Namun berkembangnya teknologi kelistrikan dan elektronik. Munculnya perusahaan-perusahaan jasa pengiriman, memunculkan dibangunnya sarana dan prasarana untuk umum. Sehingga tiap perusahaan bisa menggunakannya, istilah saat ini adalah share infrastruktur. Begitu pula yang terjadi dalam IT yang masuk ke dunia online. Tidak ada lagi saat ini yang menggunakan infrastruktur IT yang full terisolasi, yang berpotensi menuntut biaya tinggi.

Terlalu Banyak Hal-Hal yang Baik

Tulisan tersebut diakhiri dengan satu kekhawatiran. Memang waktu tulisan itu ditulis, dunia online belum begitu tampak. Amazon, Alibaba, Gojek, Grab, dan sejenisnya belum tampak. Atau bahkan beberapa pendiri masih sekolah. Namun dengan analogi era setelah revolusi industri, sepertinya akan terulang lagi. Bahkan, sejarawan D.S. Landes memprediksi adanya ketidakpastian akibat penerapan teknologi IT yang terus berkembang dan kian sempurna.

Demikian, kolom singkat di modul-1 yang bagi saya sangat menarik. Menarik di sini karena tulisan itu bisa meramal kondisi 10 tahun kemudian dimana saat ini banyak perusahaan-perusahaan raksasa tumbang akibat perkembangan pesat teknologi informasi. Sekian, semoga bisa menginspirasi.

Menggunakan RDBMS untuk Pemrograman Berbasis Obyek

Di ruangan tampak buku-buku analisa disain yang lumayan tebal. Kebanyakan tentang analisa dan disain sistem berorientasi obyek. Buku yang ternyata milik rekan yang digunakan ketika ambil S2 belasan tahun yang lalu itu cukup menarik dan “wajib” dibaca oleh pemerhati mata kuliah analisa dan disain sistem informasi, khususnya yang tertarik dengan pemrograman berbasis obyek.

 

Ada satu bab yang menarik yaitu pembahasan mengenai penggunaan RDBMS ketika mengimplementasikan pemrograman berbasis obyek. Ivar Jacobson, pengarang buku berjudul “Object Oriented Software Engineering” sekaligus salah satu pencetus UML menyarankan beberapa teknik berikut ini.

  • Problem utama ketika menerapkan konsep obyek ke sistem basis data relasional adalah masalah impedansi. Di sini aplikasi berbasis obyek harus melekat dengan basis data. Padahal konsep RDBMS bebas platform aplikasi. Untuk itu perlu mengurangi kelekatannya dengan sedikit mengatur pentabelannya.
  • Konversikan atribut menjadi field atau kolom dalam tabel. Jika tidak cukup, buat satu tabel baru yang mengakomodasi atribut yang kompleks yang dimiliki oleh aplikasi berbasis obyek.
  • Instansiasi pada aplikasi berbasis obyek dikonversikan menjadi record atau baris pada tabel RDBMS.
  • Ketika dijumpai satu relasi [0..N], buat satu tabel baru dengan kunci diambil dari bagian yang bukan “many”. Kasus ini sering dijumpai ketika membuat tabel “detil pemesanan” ketika dijumpai jumlah pesanan yang lebih dari satu untuk satu orang pelanggan.
  • Kasus yang terberat adalah masalah inheritance dimana ada sedikit sudut pandang dalam mengkonversikan menjadi RDBMS. Dua pilihan yang mungkin diambil antara lain: 1) membuat kelas abstrak dalam satu tabel, dan 2) tidak membuat kelas abstrak. Masing-masing punya kelemahan dan kelebihan. Untuk kecepatan akses, pembuatan kelas abstrak menjadi tabel tersendiri (pilihan 1), mengakibatkan lambatnya proses ketika melakukan proses “join” pada instruksi SQL.

Memang dari sudut pandang pemrograman berbasis obyek, RDBMS terlihat sangat primitif karena membatasi kelas dalam tipe data tertentu, ditambah lagi tidak bisa menyimpan method/operasi dalam suatu tabel, dan mengandalkan aplikasi. Demikian, resensi singkat, semoga bermanfaat.

Kode Warna HTML

Banyak referensi kode warna dijumpai di internet. Saya sendiri memerlukan referensi tersebut sewaktu-waktu. Terkadang repot juga ketika butuh, tidak ada catatan tentang kode tersebut. Terpaksa buka internet. Salat satu kode yang akurat adalah dari situs ini karena beragam warna tersedia.

Perhatikan, dengan mngklik warna hijau di pallete, langsung Color code muncul: #2EFE2E. Tapi untuk warna dasar bisa menggunakan kode berikut, sekaligus sebagai contekan jka sewaktu-waktu butuh:

  

  Nama Warna HEX RGB
 
Alice Blue #F0F8FF rgb(240, 248, 254)
 
Antique White #FAEBD7 rgb(251, 235, 217)
 
Aqua #00FFFF rgb(0, 255, 254)
 
Aquamarine #7FFFD4 rgb(115, 255, 216)
 
Azure #F0FFFF rgb(239, 255, 255)
 
Beige #F5F5DC rgb(245, 245, 223)
 
Bisque #FFE4C4 rgb(255, 227, 200)
 
Black #000000 rgb(0, 0, 0)
 
Blanched Almond #FFEBCD rgb(255, 234, 208)
 
Blue #0000FF rgb(0, 0, 255)
 
Blue Violet #8A2BE2 rgb(138, 43, 226)
 
Brown #A52A2A rgb(165, 42, 42)
 
Burly Wood #DEB887 rgb(222, 184, 135)
 
Cadet Blue #5F9EA0 rgb(95, 158, 160)
 
Chartreuse #7FFF00 rgb(127, 255, 1)
 
Chocolate #D2691E rgb(210, 105, 30)
 
Coral #FF7F50 rgb(251, 127, 80)
 
Cornflower Blue #6495ED rgb(100, 149, 237)
 
Cornsilk #FFF8DC rgb(225, 248, 220)
 
Crimson #DC143C rgb(220, 20, 60)
 
Cyan #00FFFF rgb(62, 254, 255)
 
Dark Blue #00008B rgb(0, 0, 139)
 
Dark Cyan #008B8B rgb(29, 139, 139)
 
Dark Golden Rod #B8860B rgb(184, 134, 11)
 
Dark Gray #A9A9A9 rgb(169, 169, 169)
 
Dark Green #006400 rgb(19, 100, 0)
 
Dark Khaki #BDB76B rgb(189, 183, 107)
 
Dark Magenta #8B008B rgb(139, 0, 140)
 
Dark Olive Green #556B2F rgb(85, 107, 47)
 
Dark Orange #FF8C00 rgb(251, 140, 1)
 
Dark Orchid #9932CC rgb(153, 50, 204)
 
Dark Red #8B0000 rgb(139, 5, 0)
 
Dark Salmon #E9967A rgb(233, 150, 122)
 
Dark Sea Green #8FBC8F rgb(143, 188, 144)
 
Dark Slate Blue #483D8B rgb(72, 61, 139)
 
Dark Slate Gray #2F4F4F rgb(47, 79, 79)
 
Dark Turquoise #00CED1 rgb(48, 206, 209)
 
Dark Violet #9400D3 rgb(148, 0, 211)
 
Deep Pink #FF1493 rgb(249, 19, 147)
 
Deep Sky Blue #00BFFF rgb(43, 191, 254)
 
Dim Gray #696969 rgb(105, 105, 105)
 
Dodger Blue #1E90FF rgb(30, 144, 255)
 
Fire Brick #B22222 rgb(178, 34, 33)
 
Floral White #FFFAF0 rgb(255, 250, 240)
 
Forest Green #228B22 rgb(34, 139, 35)
 
Fuchsia #FF00FF rgb(249, 0, 255)
 
Gainsboro #DCDCDC rgb(220, 220, 220)
 
Ghost White #F8F8FF rgb(248, 248, 255)
 
Gold #FFD700 rgb(253, 215, 3)
 
Golden Rod #DAA520 rgb(218, 165, 32)
 
Gray #808080 rgb(128, 128, 128)
 
Green #008000 rgb(27, 128, 1)
 
Green Yellow #ADFF2F rgb(173, 255, 48)
 
Honey Dew #F0FFF0 rgb(240, 255, 240)
 
Hot Pink #FF69B4 rgb(240, 255, 240)
 
Indian Red #CD5C5C rgb(205, 92, 92)
 
Indigo #4B0082 rgb(75, 0, 130)
 
Ivory #FFFFF0 rgb(255, 255, 239)
 
Khaki #F0E68C rgb(240, 230, 140)
 
Lavender #E6E6FA rgb(230, 230, 250)
 
Lavender Blush #FFF0F5 rgb(254, 240, 245)
 
Lawn Green #7CFC00 rgb(124, 252, 2)
 
Lemon Chiffon #FFFACD rgb(255, 250, 205)
 
Light Blue #ADD8E6 rgb(173, 216, 230)
 
Light Coral #F08080 rgb(240, 128, 128)
 
Light Cyan #E0FFFF rgb(224, 255, 255)
 
Light Golden Rod Yellow #FAFAD2 rgb(250, 250, 210)
 
Light Gray #D3D3D3 rgb(211, 211, 211)
 
Light Green #90EE90 rgb(144, 238, 144)
 
Light Pink #FFB6C1 rgb(252, 182, 193)
 
Light Salmon #FFA07A rgb(251, 160, 122)
 
Light Sea Green #20B2AA rgb(40, 178, 170)
 
Light Sky Blue #87CEFA rgb(135, 206, 250)
 
Light Slate Gray #778899 rgb(119, 136, 153)
 
Light Steel Blue #B0C4DE rgb(176, 196, 222)
 
Light Yellow #FFFFE0 rgb(255, 255, 224)
 
Lime #00FF00 rgb(63, 255, 0)
 
Lime Green #32CD32 rgb(50, 205, 50)
 
Linen #FAF0E6 rgb(250, 240, 230)
 
Magenta #FF00FF rgb(249, 0, 255)
 
Maroon #800000 rgb(128, 4, 0)
 
Medium Aqua Marine #66CDAA rgb(102, 205, 170)
 
Medium Blue #0000CD rgb(0, 0, 205)
 
Medium Orchid #BA55D3 rgb(186, 85, 211)
 
Medium Purple #9370DB rgb(147, 112, 219)
 
Medium Sea Green #3CB371 rgb(60, 179, 113)
 
Medium Slate Blue #7B68EE rgb(123, 103, 238)
 
Medium Spring Green #00FA9A rgb(62, 250, 153)
 
Medium Turquoise #48D1CC rgb(72, 209, 204)
 
Medium Violet Red #C71585 rgb(199, 21, 133)
 
Midnight Blue #191970 rgb(25, 25, 112)
 
Mint Cream #F5FFFA rgb(245, 255, 250)
 
Misty Rose #FFE4E1 rgb(254, 228, 225)
 
Moccasin #FFE4B5 rgb(254, 228, 181)
 
Navajo White #FFDEAD rgb(254, 222, 173)
 
Navy #000080 rgb(0, 0, 128)
 
Old Lace #FDF5E6 rgb(253, 245, 230)
 
Olive #808000 rgb(128, 128, 1)
 
Olive Drab #6B8E23 rgb(107, 142, 35)
 
Orange #FFA500 rgb(252, 165, 3)
 
Orange Red #FF4500 rgb(250, 69, 1)
 
Orchid #DA70D6 rgb(218, 112, 214)
 
Pale Golden Rod #EEE8AA rgb(238, 232, 170)
 
Pale Green #98FB98 rgb(152, 251, 153)
 
Pale Turquoise #AFEEEE rgb(175, 238, 239)
 
Pale Violet Red #DB7093 rgb(219, 112, 147)
 
Papaya Whip #FFEFD5 rgb(254, 239, 213)
 
Peach Puff #FFDAB9 rgb(253, 218, 185)
 
Peru #CD853F rgb(205, 133, 63)
 
Pink #FFC0CB rgb(252, 192, 203)
 
Plum #DDA0DD rgb(221, 160, 221)
 
Powder Blue #B0E0E6 rgb(176, 224, 230)
 
Purple #800080 rgb(128, 0, 128)
 
Rebecca Purple #663399 rgb(102, 51, 153)
 
Red #FF0000 rgb(255, 0, 0)
 
Rosy Brown #BC8F8F rgb(188, 143, 142)
 
Royal Blue #4169E1 rgb(65, 105, 225)
 
Saddle Brown #8B4513 rgb(139, 69, 19)
 
Salmon #FA8072 rgb(250, 128, 114)
 
Sandy Brown #F4A460 rgb(244, 164, 95)
 
Sea Green #2E8B57 rgb(46, 139, 87)
 
Sea Shell #FFF5EE rgb(255, 245, 238)
 
Sienna #A0522D rgb(160, 82, 45)
 
Silver #C0C0C0 rgb(192, 192, 192)
 
Sky Blue #87CEEB rgb(135, 206, 235)
 
Slate Blue #6A5ACD rgb(106, 90, 205)
 
Slate Gray #708090 rgb(112, 128, 145)
 
Snow #FFFAFA rgb(255, 250, 250)
 
Spring Green #00FF7F rgb(63, 255, 128)
 
Steel Blue #4682B4 rgb(70, 130, 180)
 
Tan #D2B48C rgb(210, 180, 140)
 
Teal #008080 rgb(26, 128, 127)
 
Thistle #D8BFD8 rgb(216, 191, 216)
 
Tomato #FF6347 rgb(250, 99, 71)
 
Turquoise #40E0D0 rgb(64, 224, 208)
 
Violet #EE82EE rgb(238, 130, 238)
 
Wheat #F5DEB3 rgb(245, 222, 179)
 
White #FFFFFF rgb(255, 255, 255)
 
White Smoke #F5F5F5 rgb(245, 245, 245)
 
Yellow #FFFF00 rgb(255, 255, 0)
 
Yellow Green #9ACD32 rgb(154, 205, 49)

 

Referensi:

  • dianagung.com
  • html-color-codes.info/
  • w3schools.com/cssref/css_colors.asp

 

Open Journal System (OJS) Versi 3

Oleh: Herlawati, S.Si., M.M., M.Kom. (STMIK Bina Insani)

Open Journal System (OJS) adalah aplikasi gratis untuk mengelola jurnal. Aplikasi ini dibuat oleh Public Knowledge Project (PKP), silahkan kunjungi situsnya. Saat ini OJS sudah versi 3 dengan tambahan utama misalnya ORCID ID terlihat, serta tahapan proses publikasi lebih singkat dibanding OJS versi sebelumnya (versi 2). Selain itu tampilan lebih halus, bentuk sitasi yang kustom, dan lain-lain.

Untuk info lebih lanjut, silahkan hubungi tim Relawan Jurnal Indonesia (RJI). Beberapa waktu yang lalu, sebagai contoh perguruan tinggi Bina Insani mengadakan pelatihan OJS tersebut. Postingan tentang pelatihan kustomisasi OJS 3 dan MOU dengan pihak Relawan Jurnal Indonesia (RJI) korda Jakarta dapat dilihat link berikut ini.

Salah satu kustomisasi adalah mengaktifkan plugin. Plugin ini berfungsi untuk menseting komponen-komponen tertentu di OJS, seperti menambah focus and scope, peer review, template, alamat redaksi, stats counter, dan lain-lain. Silahkan video tutorialnya berikut.

Setelah diaktivasi, untuk menambah salah satu komponen, misalnya stats counter, akan dilanjutkan pada postingan lainnya.