Paper of Paperless?

Salah satu kendala pembaca paperless adalah hilangnya kesan membaca buku, dari aromanya, bolak-balik halaman, dan kesan-kesan lainnya yang ada pada buku kertas. Selain itu masalah terpenting adalah kesehatan mata. Berbeda dengan buku yang terlihat dengan memantulkan sinar, pada buku digital (paperless) yang dibaca lewat monitor LCD biasa sinar mengarah ke mata, walaupun sudah jenis yang paling nyaman sekalipun seperti layar AMOLED.

Saat ini e-reader yang memanfaatkan teknologi e-ink sepertinya mulai dicari. Hal ini karena prinsipnya yang menyerupai tulisan di kertas. Dari yang berjenis Kindle, KOBO yang ber sistem operasi sendiri, hingga Onyx, Meebooox, yang ber sistem operasi Android. Masing-masing punye kelemahan dan kelebihan masing-masing. Oiya, jika Anda belum memahami apa itu e-ink silahkan lihat video ini ketika Kindle ‘dihajar’ habis-habisan .. dan uniknya ketika kondisi sudah mati total, tinta elektroniknya masih mencetak lho.

Jika siang hari LCD membutuhkan sinar untuk menampilkan gambar, e-ink justru malah tidak perlu sinar karena prinsipnya yang mencetak tulisan/gambar di dinding layar. Sinar hanya berfungsi seperti lampu belajar yang menerangi buku, di e-reader berarti menerangi tulisan e-ink yang tercetak, jadi aman banget di mata. E-reader Android saat ini banyak dicari, tapi saya masih setia dengan Kindle karena ringan operasinya, mirip buku yang tidak perlu dicas. Baterai bisa tahan 2 bulanan karena memang minim proses di Kindle. Salah satu keluhan yakni tidak bisa reflow text dapat diatasi dengan mengkonversi terlebih dahulu di PC atau Laptop Anda. Jika sudah, Anda tinggal baca dengan nyaman, walau ribuan halaman, mata tidak capai. Lihat video ini yang mengilustrasikan bagaimana membaca paper ilmiah. Jenis bacaan ini membutuhkan persamaan matematis dan gambar/tabel yang jika dengan reflow text biasa hasilnya berantakan, tapi dengan k2pdfopt.exe yang memang diperuntukan untuk Kindle hasilnya ok, bahkan untuk paper 2 kolom tetap nyaman dibaca.

Kalau novel yang berisi hanya tulisan mudah saja, tinggal langsung dikirim ke Kindle online yg langsung mengkonversi menjadi MOBI, atau ekstensi lain standar Kindle. Untuk e-reader Android memang praktis tapi sepertinya sayang, boros energi, kalau hanya untuk dipakai membaca layaknya buku. Kecuali memang ingin membaca perpusnas, gramedia online, dan novel-novel online yang ada di playstore.

Kalau Paper? Tentu saja jatuhnya lebih mahal. Beberapa teman kadang lebih suka print sebelum dibaca tetapi masalahnya butuh biaya, kertas, tinta printer, seperti kasus saya yg macet tintanya dan harus sering-sering dibersihkan (head cleaning), dan barusan flushing karena mampet parah dengan cara seperti video berikut.

Skill Sarjana .. Seharusnya Apa?

Dalam dunia akademik ada jurang pemisah antara riset dan skill/keterampilan. Jika riset mengharuskan adanya penelitian yang menghasilkan kontribusi, skill mengharuskan seseorang mampu mengerjakan dan menghasilkan sesuatu. Biasanya keterampilan diuji dengan ujian LSP sementara riset lewat tugas akhir. Riset biasanya menguji sesuatu, entah itu metode maupun melakukan improvement agar dihasilkan metode yang lebih baik. Hanya saja untuk level sarjana (S1) tentu saja tidak diharuskan menghasilkan metode baru baik modifikasi maupun metode baru (novelty).

Agak sedikit membingungkan jika mahasiswa S1/sarjana profilnya mampu riset, yang biasanya itu untuk S2 dan S3. Mahasiswa S1 sendiri profilnya jika disesuaikan dengan aturan pemerintah hanya di level menggunakan saja. Istilah menggunakan ini bukan menggunakan tools seperti SPSS, rapid miner, atau tool lain yang fokusnya ke riset, tapi menggunakan bahasa pemrograman, pengetahuan jaringan komputer, framework-framework aplikasi, dan sejenisnya yang memang sangat dibutuhkan dunia kerja/industri.

Ada sedikit masalah ketika mahasiswa S1 syarat lulusnya publish di jurnal. Walaupun kadang ada juga aturan kampus (maksudnya mungkin baik, standar melebihi standar DIKTI) yang mengharuskan publish, atau sekedar submit (nah, ini yang merepotkan pengelola jurnal seperti saya, karena mereka asal submit dan ‘nyampah’ – tak perduli diterima atau tidak).

Kampus tertentu saya lihat memiliki sedikit trik, yakni tidak hanya membangun sistem dengan 1 model, melainkan beberapa model yang dibandingkan, setelah itu ketika sudah jadi diimplementasikan dalam sebuah aplikasi sederhana (bukan dalam script saja, e.g. di colab/editor). Jadi riset nya dapat, skill develop system dapat. Untungnya saat ini masalah implementasi jadi mudah dengan bantuan ChatGPT.

Selain itu mahasiswa perlu memodifikasi kode, mirip dengan parafrase tulisan biasa, agar tidak terdeteksi plagiarisme kode program [link]. Berikut contoh implementasi Deep Learning pada Web.

Peramalan Menggunakan ARIMA dengan SPSS

Sebelum masuk bagaimana meramalkan sesuatu dengan ARIMA ada baiknya membedakan antara peramalan (forecasting) dengan prediksi (prediction). Keduanya sama-sama memprediksi, tetapi peramalan prediksi didasarkan pada data historis. Jadi peramalan membutuhkan data deret berkala (time-series). Sementara prediksi membutuhkan variabel-variabel yang ada yang menentukan hasil prediksi. Jika meramalkan cuaca membutuhkan data-data cuaca sebelumnya, prediksi membutuhkan variabel-variabel seperti suhu, kelembaban, dan sebagainya untuk memprediksi. Walau terkadang keduanya digabung, misalnya pada Nonlinear Autoregressive Network with External (NarXnet) [link].

AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan peramalan dengan memanfaatkan tiga komponon yaitu AR, I, dan MA. Pada Statistical Package for Social Sciences (SPSS) diistilahkan dengan p, d, dan q dalam toolboxnya. AR menggunakan prinsip regresi, sementara I menghilangkan tran musiman dari data dan MA menggunakan prinsip moving average dari residu sebelumnya. Berapa ukuran yang tepat untuk AR, I, dan MA perlu dicari nilai yang optimal dimana kesalahan, misal MAPE, yang sekecil mungkin.

Beberapa riset tentang peramalan banyak dilakukan, khususnya saat COVID. Beberapa mengikuti pola tertentu, misalnya mengikuti konsep SIR [link], namun terkadang faktor-faktor eksternal kadang perlu juga dimasukan, misalnya ketika meramalkan inflasi di suatu daerah. Berikut bagaimana menggunakan ARIMA untuk meramalkan dengan data tertentu.

Video singkat ini bisa juga jadi bahan referensi meramalkan inflasi dengan ARIMA, di sini menggunakan ARIMA (1,2,1). Silahkan coba versi ARIMA lainnya.

Yuk Bermain API – Application Programming Interface

Beberapa aplikasi seperti e-commerce (traveloka, agoda, pegipegi, airbnb, dll) tidak membuat sendiri basis data yang dikelolanya melainkan dengan mengakses Application Programming Interface (API) yang dibuat oleh penyedia data. API sendiri ada yang berpassword (token), dan yang bebas. Selain itu dari datanya ada yang berjenis XML dan ada yang terkenal, yaitu JavaScript Object Notation (Json). Di sini kita gunakan Google Sheet, salah satu aplikasi yang mudah digunakan karena berformat excel. Tapi dalam praktiknya biasanya menggunakan DBMS standard, mysql, postgresql, oracle, dan lain-lain.

Silahkan untuk latihan gunakan penyedia API-API gratis baik resmi maupun untuk sekedar testing saja, misal [link]. Silahkan buka Google Sheet lewat Gmail atau GDrive dan masuk ke extension untuk menginput kode Google Script (GS) agar bisa tercipta API. Lihat dokumentasi GS bagaimana cara menggunakannya, atau tanya saja ChatGPT lalu pelajari cara kerjanya. Silahkan lihat video saya berikut:

 

Perkembangan Tool Programming

Ketika pertama mengenal komputer di awal 90-an, kita mengenal bahasa yang berbasis teks. Di sini kemampuan programmer, khususnya dari logika dan ketelitian mutlak diperlukan. Salah sedikit saja, harus ulang lagi, dimana kompilasi bisa memakan waktu, bahkan mahasiswa waktu itu ditinggal pergi jalan-jalan dulu saat menunggu selesai.

Setelah itu beberapa pengembang bahasa pemrograman mulai membuat pemrograman dengan menggunakan toolbox, dimana untuk membuat interface GUI tinggal drag and drop saja menggunakan mouse. Waktu itu visual basic menjadi idola bagi para mahasiswa untuk tugas akhir, selain memang industri juga banyak permintaan dengan bahasa itu. Selanjutnya Netbeans, Eclips, Delphi, dan lain-lain mengikuti langkah microsoft.

Perkembangan terus berlanjut, khususnya aplikasi berbasis Web, yang dipelopori oleh PHP yang open source dan dotnet untuk microsoft. Muncul pula beberapa bahasa seperti Ruby and Rails dan Python yang masuk ke web-based. Tentu saja agak sulit membuat satu Integrated Development Environment (IDE) yang bisa menyatukan platform yang ada, apalagi terkadang memanfaatkan library yang terpencar-pencar. Perkembangan smartphone memaksa lagi developer memanfaatkan peluang itu dengan tools canggihnya, misalnya Android Studio.

Artificial Intelligence (AI) muncul di beberapa tahun terakhir mengubah peta. Beberapa aplikasi seperti ChatGPT mampu mengubah paradigma dimana penggunaan IDE bisa digantikan lewat tanya jawab dengan AI. Error yang terjadi dapat langsung terselesaikan, berbeda dengan cara mencari, bertanya, atau cara-cara lama lainnya. Video berikut menunjukan dengan mudahnya training deep learning dengan Tensor Flow dengan mudah dikonversi ke pesaingnya Pytorch untuk sample IRIS dataset.

E-Reader: Kindle vs Android-Reader

Membaca merupakan aktivitas yang paling dibutuhkan kita semua, terutama pelajar dan mahasiswa. Saat ini sebagian besar bacaan kita dalam bentuk elektronik seperti medsos, email, WA, dan notifikasi lain di smartphone. Walaupun membaca, tentu saja jika membaca di smartphone atau laptop terkadang bisa juga dibilang bukan membaca, dalam artian membaca mendalam seperti membaca buku teks, novel, dan sejenisnya yang ratusan bahkan ribuan halaman, baik di perpustakaan maupun beli buku di toko buku.

Saat ini sudah marak beredar Portable Document Format (PDF) yang merekam buku dalam format elektronik. Selain itu tersedia pula e-reader untuk membacanya, baik berbasis e-ink maupun Liquid Crystal Display (LCD).

Dari laptop, smartphone, hingga table memberikan sensasi yang baik untuk membaca. Namun ada satu permasalahan penting yaitu karakteristik LCD yang memancarkan sinar ke arah mata, walaupun sudah tipe terkini, misalnya AMOLED. Anda seperti memandang sebuah lampu, tentu saja akan melelahkan walaupun saat ini ada fasilitas untuk menghilangkan sinar biru yang berbahaya.

Terus terang, hampir jarang saya membaca satu full buku lewat laptop maupun tablet. Kalau untuk satu atau dua paper jurnal mungkin bisa, dengan diselingi dengan break untuk beberapa menit. Ternyata mata memiliki screen time. Silahkan baca gangguan-gangguannya di [link].

E-Reader

Sekarang kita masuk ke E-Reader yang menggunakan teknologi e-ink. Teknologi ini bermaksud meniru cetakan kertas dengan tinta elektronik berupa elektron yang menempel di dinding screen. Ketika menempel, setelah daya dihilangkan, elektron tetap menempel seperti tinta pada kertas. Jadi, tanpa daya dan sinar dari alat kita dapat membaca print elektronik tersebut. Tentu saja seperti buku kita perlu sinar juga dari lampu, matahari, dan sejenisnya yang tidak mengarah langsung ke mata (hanya memantulkan). Ada juga fasilitas lampu ketika baca di kegelapan, tetapi lampu yang ada pada e-reader hanya menerangi cetakan elektronik saja. Berikut review saya di awal-awal penggunaan e-reader [link].

Kindle

Merk kindle terkenal karena bekerja sama dengan induknya yaitu Amazon yang menyediakan beragam buku elektronik. Aplikasi ini memiliki format sendiri yaitu MOBI, AZW, AZW3. Selain itu dapat juga membaca format lain seperti PDF dan EPUB (disediakan fasilitas untuk konversi).

Versinya cukup banyak, dari yang murah (biasanya tanpa pena) hingga yang mahal (disertai pena). Saya sendiri menggunakan versi menengah tanpa pena tetapi anti air dan sinar layar otomatis. Berikut ini ringkasan kesan selama beberapa bulan menggunakannya.

Plus: ringan, cepat, baterai tahan hampir satu bulan, handal (jarang crash). Minus: tidak ada text reflow untuk baca pdf, tidak ada suara, tidak bisa baca e-perpusnas, e-gramedia, novel (fizzo, dll).

Android-Based E-Reader

Jenis lain adalah versi e-reader dengan sistem operasi android. Tentu saja tidak semua aplikasi seperti game berat nyaman digunakan di alat ini. Namun untuk yang tidak perlu grafis tinggi dapat dijalankan seperti browser, email, dan sejenisnya. Sepertinya alat ini perlahan namun pasti menyalip pendahulunya, kindle. Saya sendiri memiliki alat ini merk meebook yang merupakan versi yang lebih murah dari merk terkenal onyx. Namun dengan harga yang hampir setengahnya memiliki fasilitas seperti pena stylus, sd card tambahan, casing, anti gores dan lain-lain. Berikut ringkasan setelah beberapa bulan penggunaan.

Plus: bisa beragam aplikasi, bisa email, wa, dan aplikasi lain di playstore, , ada suara (stel musik), dan ada piliha speed prosesornya. Minus: baterai yang cepat habis, agak berat, layar perlu diset kecerahannya. Harga lebih mahal dari kindle utk kemampuan yg sama.

Kesimpulan

Nah, untuk Anda yang ingin membeli e-reader, berikut rekomendasi saya. Jika Anda mengatakan e-reader itu ga berguna, ga kayak HP, tablet, dan sejenisnya. Atau tidak bisa main PubG, Mobile Legend, dan sejenisnya, tentu saja tidak sesuai dengan pembahasan kita semula.

Tadinya saya agak kecewa dengan kindle yang hanya bisa membaca buku dengan teks saja seperti novel dan buku lain yang dibeli di Amazon. Kalaupun baca PDF agak sulit karena harus di zoom mengingat device yang kecil. Tetapi setelah lihat di forum, ada aplikasi seperti k2pdfopt yang dipakai untuk merubah PDF standar menjadi format yang disesuaikan dengan ukuran e-reader disertai dengan aplikasi lain yang membuat table of content atau bookmark ternyata ok juga dipakai. Oiya, tentu saja bukan pdf hasil scanner. Dan yang saya surprise adalah saya hampir lupa kapan terakhir ‘ngecas’. Tiap lihat berapa % baterainya hampir selalu di atas 70%. Kindle saya yang walaupun disertai charger tanpa kabel nyaris tidak dipakai fasilitas itu, alias pake charger usb-c biasa saja. Saran saya jika Anda hanya ingin punya satu device saja, belilah kindle dengan pena stylus untuk kepraktisan pengganti buku catatan di rapat, kuliah, dan lain-lain. Jika hanya baca novel, kindle pilihan utama. Bahkan kindle saya yang 6.8 inch ternyata kegedean, harusnya beli yang 6 inch saja, bisa dimasukan ke celana (untuk cowok).

Untuk Anda yang tidak hanya baca buku teks, disarankan menggunakan e-reader berbasis Android. Karena di sini disertai dengan text reflow yang secara langsung mengkonversi pdf asli menjadi bentuk ukuran font yang sesuai dengan e-reader, tanpa mengkonversi dahulu lewat k2pdfopt. Walaupun kindle memiliki tools untuk konversi pdf ke MOBI sesuai ukuran e-reader ternyata untuk persamaan matematis, tabel, dan sejenisnya masih berantakan. Lihat teknik konversi EPUB ke MOBI [link]. Apalagi jika Anda ingin membaca novel online atau buku-buku dari perpustakaan (e-pusnas), google book, dan lain-lain. Tentu saja disarankan membeli dengan pena stylus. Agar praktis mencatat meeting atau kuliah. Ukuran pun sebaiknya di atas 7 inch agar mudah menulisnya. Anda jangan jengkel kalau seperti HP, e-reader ini perlu dicas. Tapi sebaiknya matikan saja wifi, bluetooth, dan atur sinar agar hemat baterai.

Tapi kalau Anda ingin punya keduanya, lebih baik lagi, seperti saya, Android untuk meeting dan Kindle untuk bacaan saat bepergian (mobile). Sekian, semoga bermanfaat.

Krisis Doktor

Terkejut juga ketika mendengar rekan seperjuangan saya S3 di Thailand dikabarkan meninggal dunia. Masih muda, ketua program studi, usia tiga tahun di bawah saya. Yang sedang S3 pun tidak kalah beritanya, banyak juga yang telah pergi mendahului. Berita yang kian membuat para dosen-dosen baik junior maupun senior berfikir beberapa kali untuk lanjut kuliah ke jenjang tertinggi. Sebagai informasi, dari situs resmi pemerintah menunjukan dosen berpendidikan S3 masih seperempat dari dosen berpendidikan tertinggi S2.

Untuk berbicara di level dunia memang sangat sulit, bahkan di asia tenggara pun kita kalah dengan tetangga dekat (Lihat). Dibanding AS yang memiliki 9.850 per 1 juta orang, kita hanya 143 orang doktor/1 juta orang. Ok, lupakan semua itu, yang penting adalah bagaimana membuat semangat dosen-dosen muda kita kan.

1. Anggap saja Doktoral Main-Main

Sambil mendengarkan suara burung perkutut, sore itu seperti biasa saya nongkrong di warung kopi langganan para mahasiswa di tempat saya kuliah. Waktu ujian memang kurang menyenangkan karena wajah-wajah para mahasiswa tidak seperti biasanya. Wajah yang tegang, cemas, pasrah, dan sebagainya membuat kita ikut juga tertular. Termasuk rekan-rekan mahasiswa dari Indonesia. Namun beberapa ada juga yang santai, tidak terpengaruh hal tersebut.

Acara minum kopi merupakan sarana kumpul dan berbincang dengan teman seperjuangan. Terkadang solusi ditemukan saat itu, bukan saat duduk serius di meja belajar kamar. Bahkan solusi yang ‘strategis’ dan ‘illogical’ bisa muncul, yang bisa men-cut atau mem-bypass jalan menuju lulus. Nah, rekan saya merupakan mahasiswa jurusan mekatronika yang menurut saya cukup sulit, mengingat eksperimen membutuhkan alat-alat yang harus dibeli. Tidak seperti saya, eksperimen hanya menggunakan laptop subsidi kampus. Iseng saya bertanya, ‘sebenarnya yang dicari mahasiswa doktoral apa ya?’. Di luar dugaan, dia hanya menjawab riset S3 itu hanya main-main. Di sini main-main maksudnya adalah tidak serius. Jadi, jangan berfikir luaran S3 adalah paten, atau bahkan nobel prize. Walaupun kalau bisa ya hebat banget. Mirip pesan DIKTI ketika melepas para mahasiswa bahwa dana bagi negara kita sangat penting, jadi fokus saja lulus secepat mungkin. Bahkan beberapa referensi mengatakan bahwa disertasi kita seharusnya merupakan ‘tulisan terburuk’ kita. So, tulisan kita setelah lulus harus lebih baik lagi. Dan alasan berikut ini juga mendukung ‘main-main’ itu.

2. Paper Tidak bisa untuk naik Pangkat

Ini sedikit di luar nalar. Salah satu syarat lektor kepala ternyata paper yang bukan bagian dari disertasi. Banyak lulusan S3 yang sudah ‘kelelahan’ mengerjakan laporan dengan hasil paper ilmiah, ketika mau naik pangkat ditolak syarat khususnya karena bagian dari disertasi. Repot juga. Jadi info ini sangat mendukung point 1 di atas, alias ngapain serius banget kalau ujung-ujungnya harus riset yang 75% berbeda dari disertasi atau riset saat kuliah S3 dulu. Tapi, untungnya paper yang jadi syarat naik pangkat (syarat khusus) boleh jurnal nasional Sinta 2, tidak harus terindeks Scopus atau bereputasi, tentu saja khusus dosen yang sudah doktoral.

Kita sudah berbeda jaman dengan pendahulu-pendahulu kita, seperti di film Oppenheimer di jamannya mahasiswa doktoral adalah ‘ultimate’ ilmuwan yang bisa mendobrak jaman. Lanjut ke generasi berikutnya, jika Anda mengenal bahasa Rubi and Rails, itu merupakan karya disertasi mahasiswa S3, termasuk juga database no-sql ‘mongo-db’.

3. Santai

Berbeda dengan jaman dulu, justru saat ini mahasiswa tidak bisa santai padahal hiburan makin banyak, baik para ekstrovert, maupun introvert seperti saya tersedia juga hiburan. Orang jaman dulu mungkin hanya mengandalkan merokok sambil ngopi. Bahkan kabarnya mahasiswa di era 90-an yang kuliah di Thailand nonton McGyver di TV sambil mendengarkan radio karena di TV di dubbing bahasa Thailand, sementara bahasa Inggrisnya dari radio .. hehe. Ya, memang resikonya saya sudah beberapa teman kuliah dari negara lain mengatakan saya malas, tapi ya tetap santai, toh saya lulus duluan ujung-ujungnya.

Editing with ChatGPT

Salah satu kelemahan yang dimiliki kebanyakan peneliti berbasis pembuatan sistem, aplikasi, dan sejenisnya adalah membuat laporan yang lengkap. Hal ini dapat dimaklumi karena mereka sudah menghabiskan banyak waktu dalam merakit/mendevelop sistem. Biasanya ada asisten yang mensuport dalam pembuatan laporan, tapi jika tidak ada, salah satu andalan adalah ChatGPT. Alat berbasis AI ini tentu saja tidak boleh langsung digunakan untuk menulis otomatis, karena beberapa plagiarism check sudah bisa mendeteksinya. Postingan ini sedikit memberi informasi manfaat apa saja.

One of the common challenges faced by researchers involved in system development, application creation, and similar fields is the task of producing comprehensive reports. This can be understood considering the significant amount of time they have invested in building and developing the systems. While there are usually assistants available to support in report writing, if they are not accessible, one reliable option is to rely on ChatGPT. However, it is important to note that this AI-based tool should not be directly used for automatic writing, as plagiarism checks are capable of detecting such attempts. This post provides some information on the benefits it offers instead.

A. Translate

Saya sudah lama mengenal translate Google, bahkan di awal-awal, sudah pernah mencoba dan sempat heran ketika mentranslate “my name is jack” menjadi “nama saya dongkrak”. Namun saat ini sudah cukup baik, hanya saja terkadang istilah yang digunakan kurang tepat. Untuk ChatGPT tinggal menambahkan “translate ke inggris:<paste kalimat>” saja. Untuk translate berikutnyat terkadang tidak perlu menulis translate sudah langsung mentranslate.

I have known Google Translate for a long time, even in the early days, I have tried it and was surprised when it translated “my name is jack” to “nama saya dongkrak”. However, it has improved now, although sometimes the terms used are not quite accurate. For ChatGPT, you just need to add “translate to English: <paste sentence>”. Sometimes, for subsequent translations, you don’t need to write “translate” as it automatically translates the text.

Selain translate, bisa juga dengan menulis “revise: <paragraf>” untuk mengecek salah ketik, tenses, dan sejenisnya.

In addition to translation, you can also use “revise: <paragraph>” to check for typos, tenses, and similar errors.

B. Inserting Text

Selain malas menulis, terkadang software developer hanya menyajikan tabel, gambar, dan sejenisnya tanpa menambahkan informasi yang terkadang perlu diketahui oleh pembaca. Misalnya rentetan tabel atau gambar seperti berikut. Biasanya jurnal tidak menyukai style ini.

Apart from being lazy to write, sometimes software developers only present tables, images, and the like without adding information that readers may need to know. For example, a series of tables or images like the following. Usually, journals do not prefer this style.

Blok saja satu tabel di atas, lalu tulisakan “Buat satu kalimat tentang ini: <paste>” pada ChatGPT. Hasilnya adalah sedikit informasi tentang tabel yang dimaksud.

Block only one table above, then write “Create a sentence about this: <paste>” on ChatGPT. The result is a brief information about the mentioned table.

Jika terlalu ‘norak’, bisa dengan mengganti “Table 4, referred to as …” menjadi nama tabel saja. Sehingga dihasilkan bentuk seperti ini.

If it’s too ‘tacky’, you can change “Table 4, referred to as …” to just table name. So it will result in a format like this.

Masih banyak fasilitas-fasilitas lain yang diberikan ChatGPT. Tentu saja, namanya tool, sebaiknya hanya sebagai alat bantu saja. Terima kasih.

There are still many other features provided by ChatGPT. Of course, as its name suggests, it’s best to use it only as a tool. Thank you.

Generating a Dataset with ChatGPT

Whether it is Data Mining, Machine Learning, or Deep Learning, they all depend on datasets in any implementation domain. Sometimes, obtaining datasets can be very challenging due to their large size, rarity, strict permission requirements, and so on. This post will provide information on how to use ChatGPT to create datasets.

Alright, let’s try for a Natural Language Processing (NLP) case where a dataset is needed for text classification (sometimes referred to as text categorization). For example, with COVID, there are four variants: alpha, beta, gamma, and delta. Now, the system is asked to detect news that discusses which variants. Therefore, five classes are needed: alpha, beta, gamma, delta, and others.

Just ask ChatGPT: Can you give me a news paragraph about the “Alpha” COVID-19 variant?. Then, a paragraph of information will appear. Now, we just need to type again: Can you add 9 similar paragraphs? (if you want to get 10 articles for the “Alpha” class)..

Next, you can transfer the information to a CSV file that will be used for the training process. Of course, you can add as much data per class as possible. That’s all, I hope it’s useful.

Systematic Literature Review (SLR) for Dummy

Rekan yang sedang study lanjut sudah pasti mengenal Systematic Literature Review (SLR) karena memang diwajibkan. Sementara rekan dosen lainnya yang biasanya fokus ke ngajar sebagian besar tidak cukup waktu untuk menjalankan aktivitas ini saat dituntut riset demi cairnya tunjangan BKD/LKD. Nah, manfaat kata ‘systematic’ adalah untuk mempermudah melakukan studi pustaka. Postingan ini sedikit sharing tentang trik menggunakan scopus untuk SLR.

Hal yang utama untuk mencari paper yang relevan adalah kata kunci yang tepat untuk mensortir naskah artikel yang beredar. Misalnya saya butuh artikel tentang spectral feature analysis dan NDVI. Walaupun ada pilihan advanced search, untuk gampangnya langsung searching seperti Google, nanti baru dilanjutkan dengan secara bertahap mensortir.

Kalau langsung digunakan jumlahnya cukup banyak, yaitu 594 dokumen. Karena syarat jurnal kebanyakan riset 5 tahun terakhir, ditambah proses publikasi misalnya 1 atau 2 tahun (tergantung nasib), kita ambil rentang 2020 sampai sekarang saja. Makin baru, paper makin sulit dicari karena scihub biasanya paper beberapa tahun yang lalu saja. Jika sudah cukup, langsung saja mensortir. Bisa dari yang terkini, atau berdasarkan sitasi tertinggi.

Klik saja Sort on pilih Cited by (highest) agar urut berdasarkan sitasi tertinggi pada rentang tahun tersebut. Dari judul biasanya terlihat apakah topik sesuai dengan riset yang dijalankan, jika ragu-ragu bisa klik View abstract untuk melihat isinya. Tampak yang disorot kuning merupakan kata kunci yang digunakan di searching tadi.

Nah, tunjukan kemampuan/skill reading Anda. Tapi jika pusing, kelamaan buka kamus, tinggal pakai bantuan saja yang saat ini sedang tren: ChatGPT. Ketik ‘apa metode dan hasil artikel ini:’ dilanjutkan dengan paste dari abstrak. Bisa juga dengan kata lain, misalnya ‘artikel ini membahas apa:’ dan seterusnya.

Langkah terakhir adalah mencari naskah lengkapnya. Walaupun bisa juga bertanya kelemahan artikel, tapi masih prediksi saja. Perlu membaca hasil dan kesimpulan untuk mengisi tabel, misalnya seperti ini (sesuaikan dengan kebutuhan atau permintaan promotor).

No

Author

Metode

Hasil

Kelemahan

         

Jika ada rekan yang tidak punya scopus, bisa diprint pdf. Sebaiknya disertai abstrak agar cepat menentukan apakah relevan atau tidak. Nah, pada tabel di atas, mengisi author sebaiknya menggunakan Mendeley dengan terlebih dahulu mengunduh sitasinya seperti berikut.

Nah, file bib yang diunduh tinggal di drag ke mendeley.

Oiya, buat satu folder khusus agar tidak berantakan di Mendeley kita. Sekian, semoga bisa sedikit mencerahkan.

Aplikasi Quillbot Untuk Parafrase Gratis

Saat ini mahasiswa yang membuat tugas akhir/skripsi sudah diwajibkan untuk cek plagiarisme, misalnya dengan Turnitin atau sejenisnya. Terkadang terjadi kemiripan, biasanya antara laporan akhir dengan artikel ilmiah yang akan dipublikasi di jurnal. Nah, untuk mengatasi hal tersebut, mahasiswa diharuskan melakukan parafrase tulisan yang mirip tersebut. Namun, jika terkendala dengan waktu dan tenaga yang sudah habis bolak-balik revisi saat bimbingan, ada aplikasi yang membantu, yaitu quillbot (https://quillbot.com/). Ok, postingan ini akan kita uji coba dengan bahasa Indonesia, mengingat kebanyakan mhs menggunakan bahasa Indonesia untuk tugas akhir/skripsinya. Kalau sudah berbahasa Inggris, tinggal langsung pakai saja.

Kita ambil contoh tulisan saya di pos yang lalu tentang interpolasi, curve fitting, proyeksi dan prediksi.

Kita coba cek plagiarisme lewat situs gratisan ini (Smallseotools). Copas dan klik cek plagiarisme, dan hasilnya tentu saja 100% nyontek.

Selanjutnya kita masuk ke aplikasi Quillbot. Copas lagi dan klik Rephrase dan lihat, di sebelah kanan sudah dibuatkan prafrase-nya, hanya saja dalam bahasa Inggris. Tinggal translate saja dengann Google Translate atau ChatGPT.

Kita coba lagi dengan Smallseotools. Setelah saya translate dengan ChatGPT tampak hasilnya seperti di bawah ini. Wow .. 0% plagiarisme. Bermanfaat bukan untuk mahasiswa yang sudah pontang-panting membantu orang tua untuk menyelesaikan studi-nya. Sekian, semoga sedikit membantu.

Untuk jelasnya lihat video berikut:

Perplexity – Ask Anything

Artificial Intelligence sudah merambah ke mana-mana, salah satunya adalah tools untuk tempat bertanya – Perplexity. Masukan hal yang ingin ditanyakan, misalnya “LSTM”.

Tidak hanya menjawab, situs ini memberikan referensi lanjut untuk mempelajari hal tersebut, misalnya referensi ke-5 d2l. Klik saja, langsung mengarah ke situs tempat referensi tersebut berada.

Untuk pertanyaan yang ‘to the point’ bisa menggunakan ChatGPT. Tentu saja untuk membuat artikel, referensi membutuhkan sumber tertentu, entah itu buku, jurnal, ebook, dan sejenisnya. Kemunculan AI membuat gaya belajar kita berbeda dengan sebelumnya. Kemampuan metakognitif sangat diperlukan oleh pelajar untuk secara cepat fokus ke hal-hal yang tidak dimengerti saja.

Insert Scopus Searching Result to Mendeley

Not everyone has Scopus access to search for scientific papers. However, most students, especially doctoral students, are given access to Scopus, either in the form of accounts or access via campus Wi-Fi.

There are many options after searching on Scopus, e.g., print, save to excel, and what is practical is saving in Bibtex form because it can be directly exported to Mendeley. However, there is a limit of 200 papers for one download, so we will make several downloads if there are more than 200. Even 200 papers is quite a lot for researchers, because they must be read.

Of course, Scopus can only access the DOI, and other parameters of the paper. To download it depends on whether the campus subscribes to the journals indexed in Scopus. If not, there are many ways to find the manuscript on the internet, from ResearchGate to Sci-Hub. The following video illustrates how to quickly save searching results to Mendeley for the purposes of writing scientific papers (thesis, dissertation, or scientific publication).

Mencari Jurnal yang Tepat dengan Find Journals Elsevier

Problem utama dosen adalah publikasi, salah satunya jurnal internasional, karena lektor kepala dan guru besar perlu kewajiban khusus per tiga tahun. Termasuk juga lektor yang akan mengajukan pangkat menjadi Lektor Kepala. Syarat tidak boleh jurnal predator dan diskontinyu mengharuskan peneliti mencari tahu jurnal-jurnal apa saja yang diperbolehkan. Dengan daftar bealls dapat diketahui jurnal-jurnal mana saja yang predator.

Jika sudah diketahui, ada problem lain yaitu jurnal apa saja yang sesuai dengan topik yang kita bahas. Elsevier memberikan link yang berisi saran jurnal apa saja yang cocok dengan penelitian kita. Input yang diperlukan adalah judul, abstrak, dan kata kunci. Selain itu ada pilihan lain terkait impact factor dan sebagainya. Silahkan buka linknya: https://journalfinder.elsevier.com/.

Klik Refine your search jika ingin menambahkan informasi mengenai jurnal yang dituju. Pilihannya antara lain:

  • Tipe publikasi, Open Access atau Subscription.
  • Impact Jurnal (CiteScore dan JIF)
  • Review & Publication Time (First decision dan Time to Publication)

Setelah diklik Find journals akan diperoleh jurnal-jurnal yang disarankan berisi informasi sesuai dengan Refine your search yang baru saja dipilih. Oiya, tampak juga Acceptance Rate-nya, misalnya Micoroprocessors and Microsystems 40%, jadi dari 100 submit hanya 40% yang diterima. Selamat mencoba.

Excluding Jurnal Pada Turnitin

Karena ada kewajiban cek Turnitin untuk kepangkatan (PAK) dosen pada jurnal yang telah terpublikasi maka muncul masalah skor turnitin yang 90% ke atas karena terdeteksi ada di link Jurnal tertentu. Tentu saja tidak benar karena tulisan yang terdeteksi plagiat tersebut memang milik sendiri. Justru malah kalau tidak terdeteksi berarti belum terpublikasi.

Pada Turnitin ada fasilitas exclude agar jurnal kita yang sudah publish tidak ikut dalam perhitungan skor plagiasi. Video singkat berikut ilustrasi bagaimana menjalankan fasilitas tersebut.