Tak Ada Lagi Ilmuwan “Superman”

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

Superman – Superman Kecil

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

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

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

Sharing

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

Vitamin itu Bernama Hibah Penelitian

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

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

Beda Generasi Beda Zaman

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

Generasi Millennial

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

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

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

Memberi Peran ke Generasi Muda

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

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

Interdisiplin Ilmu

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

Inisialisasi Jaringan Syaraf Tiruan

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

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

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

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

Metode Inisialisasi Bobot

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

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

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

Referensi:

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

Pemrosesan Citra Digital – Kabar baik dan buruknya untuk orang IT

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

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

Kabar Buruk

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

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

Kabar Baik

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

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

Main Android di Laptop

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

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

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

Spatial Metrics – Statistik untuk Landscape dan Data Spasial

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

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

Spatial Metrics dan Landscape Metrics

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

Pembagian Spatial Metrics

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

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

Peran Ilmu Statistik

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

Source: [5]

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

Ref:

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

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

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

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

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

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

Kian Maraknya Publikasi Ilmiah

Gembira juga baca grup WA kampus yang bersi kegiatan rekan-rekan yang presentasi paper di seminar internasional. Syukurlah minat untuk publikasi sudah kian tinggi. Rekan-rekan lainnya yang agak “nyantai” sepertinya terprovokasi.

Publikasi Adalah Buah

Buah di sini adalah sesuatu yang dihasilkan. Kalau dalam istilah DIKTI, disebut “luaran”. Entah dari mana asalnya, sampai keluar-keluar begitu. Ibarat sesuatu yang dihasilkan tentu saja perlu proses dan bahan baku untuk menghasilkan buah tersebut. Bahan bakunya tidak lain dan tidak bukan adalah RISET. Makanya dua departement, yaitu kementerian riset dan teknologi dan dirjen pendidikan tinggi, digabung menjadi satu, yaitu kementerian riset, teknologi, dan pendidikan tinggi (Kemenristek-Dikti). Menurut saya cukup tepat.

Untuk menghasilkan buah berupa publikasi tentu saja perlu riset karena tulisan ilmiah bukanlah mengarang bebas seperti menulis novel atau buku harian atau update status (yang bukan share). Makin bagus riset seharusnya makin bagus publikasi yang dihasilkan, asalkan ditulis dengan baik dan pesan dari hasil penelitian tersampaikan dengan jelas. Jadi jangan gede kemauan tapi ga ada tenaga, alias jika ingin ikut seminar atau publikasi ke jurnal, ya mau tidak mau harus perbanyak risetnya. Jangan sampai terjadi “self plagiarism” akibat minim riset dan banyak mempublikasikan tulisan hasil riset yang sama di berbagai tempat.

Bukan Hanya Publish tetapi juga Disitasi

Saat ini kita memang sedang mengejar ketertinggalan jumlah publikasi dengan negara tetangga ASEAN kita (Malaysia, Singapura, dan Thailand). Tetapi jangan lupa, esensi publikasi adalah banyaknya yang membaca karya kita, ditunjukan dalam jumlah sitasinya. Jangan sampai yang membaca tuisan kita hanya, reviewer, editor dan kita sendiri. Gampang saja, jika ingin banyak disitasi, publikasikan ke jurnal yang berimpak faktor tinggi. Tentu saja sulit bagi pemula, tetapi ada baiknya mencoba. Minimal dengan impak faktor di sekitar satu.

Bagi pemula seperti saya, tentu saja fokus ke publikasi terlebih dahulu. Jangan lupa pantau situs PAK Ristek-Dikti untuk mengetahui jurnal-jurnal dan seminar-seminar terlarang. Sepertinya DIKTI kian ketat dan standarnya makin tinggi. Selain publikasi, jangan lupa plagiarisme harus dicek juga. Terkadang kita tidak sengaja melakukan plagiasi terhadap tulisan orang. Lihat post terdahulu tentang tools untuk pengecekan plagirarisme (gratis maupun berbayar).

Didanai atau Tidak, Riset Jalan Terus

Riset kadang butuh dana yang tidak bisa diprediksi. Terkadang kurang terkadang juga lebih, maklum beda dengan proyek, misalnya bikin jembatan, buat software, dan lain-lain. Terkadang ribet juga kalau diminta laporan keuangan. Bayangkan Einstein yang menemukan rumus E=m.c^2 dan diminta struk dana hibah. Paling isi laporan keuangannya buat beli pulpen, kertas, sama obat encok, hehe.

Saat ini persyaratan riset dinaikan dan tidak ada harapan bagi para dosen kecuali yang sudah doktor atau lektor kepala. Yang bisa hanya hibah-hibah pengabdian dan penelitian dosen pemula (untuk dosen muda atau dosen tua yang jadi muda lagi). Sekian, semoga menginspirasi.

Mengeset Referensi Koordinat pada Image di IDRISI

Terkadang untuk melakukan manipulasi diperlukan penyamaan koordinat dan proyeksi dua image atau lebih yang terlibat. Misalnya untuk operasi Window (lihat post tentang window ini) dalam rangka memotong suatu image mengikuti image lainnya (dalam ArcGIS diistilahkan dengan nama clipping). Obyek yang memotong dan dipotong tentu saja harus memiliki proyeksi koordinat yang sama.

Menggunakan Metadata

Selain untuk mengeset proyeksi, metadata ini sering digunakan untuk mengeset legend terutama untuk memodelkan land use (LCM). Misalnya gambar peta urban di sekitar Jabotabek di bawah ini yang akan dicrop untuk Bekasi.

Gambar di atas adalah hasil klasifikasi (unsupervised) dengan IDRISI. Perhatikan di bagian metadata di bawah kiri. Pada isian ref system pilih proyeksi yang sesuai.

Selain ref. system yang perlu diperhatikan juga adalah Min/Max X dan Y. Permasalahan muncul ketika ref. system sudah sama tetapi Min/Max X,Y tidak sama. Jika dua gambar yang ingin disamakan memang berukuran sama tidak masalah (dengan copy dan paste). Tetapi jika tidak sama ukurannya maka perlu menggunakan trik lain. (Bersambung).

Deep learning, Machine Learning & Artificial Intelligent

Tiga istilah yang mirip tetapi sejatinya berbeda. Untuk menjawabnya tidak ada salahnya membaca buku tentang deep learning karangan (Kim, 2017). Dalam buku tersebut, secara gampangnya dijelaskan, deep learning adalah salah satu bagian dari machine learning, sedangkan machine learning sendiri merupakan salah satu subjek dari artificial intelligent (AI).

Machine Learning

Machine Learning (ML) bukanlah mengajari seorang murid yang berupa mesin. Kalaupun iya, itu adalah AI. ML di sini adalah membuat sebuah model dengan melatihnya lewat suatu data. Dengan demikian model tersebut bisa menjawab inputan tertentu sesuai dengan hasil pembelajaran dari data yang dikenal dengan istilah data training. Dari data dapat dibuat dua model yang terkenal yaitu regresi dan klasifikasi. Yang saat ini banyak diteliti adalah klasifikasi yang terdiri dari supervised, unsupervised, dan reinforcement.

Deep Learning

Saat ini pemodelan yang terkenal adalah artificial neural network (JST). Metode ini sempat mengalami pasang surut. Setelah McCulloch – Pitt menemukan model JST pertama, terjadi kevakuman karena metode ini tidak mampu menyelesaikan masalah sederhana, misalnya logika XOR. Namun setelah 30 tahun kemudian, munculnya backpropagation, sebuat metode learning baru yang bisa diterapkan dalam multilayer perceptron, akhirnya JST mulai menggeliat lagi, namun kemudian redup lagi karena masalah performa. Setelah 20 tahun kemudian, yaitu pertengahan 2000-an, diperkenalkanlah Deep Learning yang berfokus dalam meningkatkan performa Hidden Layer, yaitu beberapa layer antara input dan output. Sehingga riset tentang JST semarak lagi. Yuk, baca bareng buku itu.

Ref

Kim, P. (2017). MATLAB Deep Learning. New York: Apress. https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2845-6

Hati-hati dengan Hati – Yang tak Berlogika

Kita mengenal logika yang berisi postulat-postulat tentang penarikan kesimpulan, seperti jika x maka y, dan sejenisnya. Bagaimana dengan hati manusia? Apakah ada logikanya, seperti kecintaan seseorang terhadap orang lain, atau sebaliknya kebencian? Mungkin cerita di bawah ini bisa menginspirasi.

Luka Hati yang Sulit Terobati

Di sini ceritanya dalam dunia akademis, cerita dari teman sekelas saya di information management. Seorang profesor yang terkenal ramah dan baik terhadap para mahasiswanya bercerita bahwa dia dulu tidak seperti yang tampak seperti saat ini. Sebagai seorang “super cerdas” banyak makan korban, baik dalam nilai maupun sidang skripsi. Suatu ketika dia menyidang seorang mahasiswi. Logikanya yang canggih membuat si mahasiswi mati kutu, namun ada satu statemen-nya yang “mengena” ke diri mahasiswi tersebut. Sidang berjalan lancar dan si mahasiswi dinyatakan lulus.

Beberapa waktu kemudian ada kabar bahwa si mahasiswi tersebut tidak mendaftar wisuda. Dan lebih mengejutkannya lagi, ijazah tidak diambilnya. Berita tersebut sampai ke profesor itu, dan meminta pihak kampus menyerahkan langsung ijazah. Namun, bahkan si profesornya sendiri yang memberikan, si mahasiswi tersebut tidak mau menerimanya. Aneh bukan? Di satu sisi banyak yang “beli ijazah” tapi di sini ketika hati yang terluka, tidak ada harganya sama sekali suatu ijazah sarjana. Sejak saat itu dia tidak akan lagi melukai hati mahasiswanya.

Yang Sulit Dimengerti

Saya menerima warisan buku “gratis” dari senior yang menghilang dari kampus. Buku yang sangat bermanfaat tentang sistem informasi geografis yang membantu saya menyelesaikan naskah disertasi. Kabarnya pihak kampus tidak bisa menghubungi lagi karena memang mahasiswi, yang lagi-lagi wanita itu tidak ingin lanjut. Padahal tinggal sedikit lagi menyelesaikan tesis yang sudah dibantu oleh pembimbingnya, cerita dari teman dekatnya, dan segera memperoleh master (M.Sc). Namun logika tidak sanggup menjawabnya.

Yang lebih mengejutkan adalah kabar meninggalnya senior saya, seorang mahasiswi doktoral, yang tinggal sedikit lagi menyelesaikan kuliahnya karena tugas terberatnya, publikasi di jurnal internasional, sudah selesai. Waktu berganti, bahkan saya sendiri yang sudah 4.5 tahun tidak mengenal langsung wajahnya karena dia tidak ada kabar semenjak saya datang. Biasanya, jika syarat publikasi terpenuhi, disertasi dapat diselesaikan paling lama setahun, atau bahkan ada yang sudah disertasinya dan tinggal nunggu publikasi. Rekan-rekan saya tidak ada yang sanggup memahaminya, yang melepas begitu saja gelar doktoral (Ph.D) bahkan hingga akhir hidupnya. Saya dan mungkin pembaca pernah ada luka di hati ketika kuliah/belajar, misalnya ketika sidang master dulu saya sempat “terluka” dengan kata-kata hinaan dosen penguji, yang padahal tadinya tokoh panutan saya.

Ada beberapa kejadian baru-baru ini yang seharusnya tidak dilakukan oleh seorang tokoh, terutama terhadap seorang wanita. Memang saat ini tidak ada lagi masalah gender yang berarti, tapi tetap saja seorang wanita memiliki hati yang berbeda, yang sebaiknya tidak sampai terluka, apalagi hinaan yang mengarah ke fisik dan kecantikannya, seperti kata-kata pesek, jelek, dan sejenisnya.

Embed PDF dari Google Drive di WordPress

Google drive merupakan salah satu fasilitas cloud storage dari Google. Untuk yang free lumayan besar yaitu 15 Gb, dibanding dropbox yang 2 Gb dan onedrive yang 5 Gb. Selain storage, google drive bisa juga untuk membuka file Printable Document Format (PDF) yang dapat ditempel di wordpress/blog kita.

Langkah-langkah

Untuk menempelkan file PDF atau yang diistilahkan dengan “embed” pada drive agak tersembunyi. Langkah yang harus ditempuh ada 2 yaitu:

Membuka file PDF dengan klik ganda (klik kanan – Preview)
M embuka ke jendela baru agar tombol “embed” muncul

Setelah itu dengan mengkopi link embed dan paste ke wordpress yang akan dipublish maka file PDF itu berhasil ditempel ke wordpress. Ketika blog dibuka, file PDF tersebut akan langsung tayang tanpa mengunduhnya.

Alternatif Lain

Banyak aplikasi cloud storage tersedia (onedrive, dropbox, slideshare, 4shared, dll), pilihlah yang sering digunakan. Beberapa waktu yang lalu karena jarang saya gunakan, dropbox memberi “warning” agar aktif ke file dropbox saya. Karena dikirim ke email yang jarang digunakan, tidak terbaca dan akibatnya akun dropbox hilang, beserta datanya.

Bagaimana yang berbayar? Menurut saya bagus juga. Tetapi jika ingin ditempel di wordpress sebaiknya yang agak abadi. Maksudnya jika tidak berlangganan lagi tetap tayang dengan yang free. Atau sebaiknya gunakan saja yang free dan selalu aktif gunakan cloud storage-nya agar tidak di-suspend seperti kasus dropbox saya. Untuk embed youtube, slideshare, dan onedrive bisa dilihat hasilnya di postingan sebelumnya. Semoga bermanfaat.

Matlab dan Penerapannya

Matlab merupakan software untuk komputasi yang dibuat oleh sebuah vendor software bernama Mathworks. Software yang biasa digunakan kampus/lembaga pendidikan ini cukup ampuh untuk mengimplementasikan suatu metode tingkat lanjut. Prinsip yang berbasis matrix menjadi keunggulan tersendiri dibanding bahasa pesaing lainnya. Oiya, Matlab itu singkatan dari “Matrix Laboratory” lho, bukan “Mathematic Laboratory”.

Harga

Software ini merupakan software yang berbayar, lihat link ini untuk mengetahui informasi resminya. Untungnya, bagi kampus, seperti yang saya gunakan di kampus tempat kuliah, harganya bisa sangat murah, sekitar 7 jutaan rupiah.

Tentu saja itu harga standar, jika ingin menggunakan fasilitas tambahan khusus lainnya, seperti: simulink, control design, dan lainnya sesuai jurusan yang menggunakannya, ada biaya tambahan. Khusus untuk pengguna yang seorang mahasiswa tidak sampai satu juta. Hanya saja untuk dipakai pribadi (non pendidikan), harganya lumayan mahal, sekitar 30-an juta rupiah. Hal inilah yang membuat banyak yang beralih ke bahasa pemrograman lainnya, bahkan ada yang mirip yaitu Octave dengan sintaks yang tidak berbeda dengan matlab, baik dari sisi pemrograman (for-next, while, dll) hingga ekstensi file programmnya (*.m).

Alat Ukur dalam Riset

Seperti halnya riset fisika yang membutuhkan akurasi alat ukurnya, seperti timbangan, alat ukur tekanan, dan lain-lain, ketika membandingkan metode pun diperlukan alat ukur yang ter-kalibrasi. Jadi ketika membandingkan satu metode dengan metode lainnya Matlab dapat dikatakan terjamin, terutama toolbox yang digunakannya. Error dan berapa iterasi yang digunakan juga cukup dapat diandalkan. Karena tidak akurat jika membandingkan dua metode dengan software yang berbeda, misalnya satu metode dibuat dengan bahasa C++ sementara yang akan dibandingkan dibuat dengan dengan VB.

Begitu juga dengan Jurnal-jurnal tentang metode-metode yang melibatkan algoritma-algoritma tertentu. Biasanya dengan menyebutkan parameter-paramter yang digunakan dalam toolbox Matlab, peneliti lainnya dapat mereplika penelitiannya, sehingga kebenaran suatu riset bisa terjamin dan diulangi. Bandingkan jika menggunakan program “Custom”, apalagi tidak disertakan kode programnya yang bisa digunakan oleh pembaca/peneliti lainnya. Rekan-rekan saya banyak juga yang mengatakan Matlab kurang baik karena karakternya yang lamban dalam mengeksekusi instruksi dibanding dengan java apalagi c++. Khusus untuk Anda yang ingin lulus doktoral dengan cepat, Matlab bisa diandalkan. Saya jadi ingat cerita rekan saya yang membuat aplikasi dengan C++ dalam waktu setahun dengan Matlab hanya dalam waktu kira-kira sebulan saja. Namun jika untuk production, baru lain lagi ceritanya.

Untuk Membangun Aplikasi

Walaupun Matlab menyediakan fasilitas deployment yang bisa meng-generate
executable program, untuk mendevelop program, sepertinya software ini kalah pamor dengan bahasa lainnya, seperti c++ dan java yang cepat, php, ruby dan lainnya yang berbasis web. Tentu saja ketika implementasi, kecepatan dan efisiensi compiler bahasa pemrograman sangat menentukan kualitas produk software yang dibangun. Walaupun terkadang faktor lain seperti kemudahan dan kecepatan memrogram penting juga.

Harga lisensi yang mahal membuat bahasa pemrograman lainnya, terutama yang berbasis linux sering jadi pilihan utama para pengembang. Namun satu hal yang terpenting adalah, bagi seorang praktisi IT sebaiknya tidak mengandalkan satu tool saja. Lagi pula, jika bos Anda menuntut dengan bahasa “x”, tidak mungkin kita melawan, mangkir, protes, demo, karena menganggap bahasa “y” idola kita dirasa lebih powerfull, kecuali kalo memang mau dipecat. Idealis boleh saja, tetapi kalau tidak bisa memuaskan pelanggan di era informasi ini bakal ditinggalkan walau secanggih apapun karyanya.

Problematika Keabsahan Jurnal Internasional

Baik di WA maupun Facebook, belakangan beredar berita berantai mengenai di-blacklist-nya jurnal Inderscience oleh tim Penilaian Angka Kredit (PAK) dosen (lihat link berikut) yang diupload tanggal 23 November 2017. Kehebohan ditambah dengan waktunya yang bertepatan batas akhir penilaian kinerja lektor kepala dan profesor, yaitu tanggal 27 November tahun ini (2017). Jika sampai tanggal tersebut belum sampai ke tim PAK, tunjangan terancam tidak tersalurkan (lihat info dari kopertis 8 berikut ini). Trus bagaimana, waktu 4 hari tersisa? Jangan khawatir, berdasarkan surat edaran di bawah ini, untuk saat ini tidak ada hubungannya dengan tunjangan dulu, hanya pemetaan saja (paragraph pertama). Syukurlah, tidak seperti bos saya waktu kerja jadi IT suatu bank, kalau ada divisi lain yang ingin minta keringanan dan hal yang aneh-aneh, jawab saja “Itu urusan loe sama keluarga loe “, hehe.

Beberapa aktivis pemerhati riset, mulai mempertanyakan dasar-dasar opini tim PAK dalam melarang dan tidak mengakui suatu jurnal internasional, seperti link facebook Dr. Sunu ini. Ada yang mempermasalahkan ada yang biasa-biasa saja. Hal ini karena ada beberapa motif orang mempublikasikan karya ilmiahnya dalam suatu jurnal.

Ingin Berbagi Ilmu

Ketika mempublikasikan suatu temuan, peneliti pasti sadar bahwa ilmunya dapat dipergunakan oleh siapapun. Salah satu etika yang wajib adalah ketika mensitasi harus menyebutkan sumber referensinya. Biasanya penulis yang ingin berbagi ilmu tulisannya banyak disitasi oleh peneliti lain. Temuannya dijadikan rujukan peneliti-peneliti lainnya. Hal inilah yang menyebabkan ilmu terus berkembang. Bayangkan jika tiap peneliti merahasiakan temuannya, maka ilmu akan sulit berkembang. Tentu saja, terindeks di pengindeks internasional menjadi syarat wajib jika tulisannya ingin dibaca dan disitasi oleh sebanyak mungkin peneliti lain di dunia. Istilah “not only published, but also get cited” menjadi moto dari peneliti yang bermotif ingin membagikan ilmu ke seluruh dunia. Entah itu diakui PAK Dikti atau tidak, tidak masalah.

Untuk Kenaikan Pangkat

Motif ini paling banyak dijumpai di tanah air. Percuma mempublikasikan tulisan dan disitasi oleh banyak orang tetapi tidak diakui oleh tim PAK dosen Dikti, atau diakui tetapi bobotnya kecil. Untuk itu perlu memantau terus jurnal-jurnal atau seminar internasional yang diakui Dikti di situs resminya. Tidak ada masalah sih dengan motif ini, tapi sebaiknya tidak 100% hanya fokus ke tujuan kenaikan pangkat.

Untuk Luaran Penelitian

Beberapa hibah penelitian mengharuskan publikasi di jurnal internasional, atau setidaknya seminar internasional. Karena waktu yang mepet, biasanya peneliti memilih jurnal internasional yang secepat mungkin proses publikasinya. Atau dengan international conference yang memang waktunya sudah fixed. Tetapi tidak ada salahnya dosen yang memperoleh hibah, untuk memenuhi luaran memperhatikan juga jurnal-jurnal yang diakui tim PAK Dikti.

Untuk Lulus Studi Doktoral

Beberapa kampus mengharuskan mahasiswa doktoralnya untuk mempublikasikan tulisan di jurnal internasional yang diakui oleh kampus tersebut. Tiap kampus berbeda-beda dalam menentukan jurnal mana yang diakui atau tidak (dilarang). Tentu saja mahasiswa yang seorang Dosen tugas belajar, tetap memperhatikan jurnal targetnya diakui atau tidak di PAK Dikti. Mungkin langkah-langkah yang diambil kampus dalam menentukan jurnal yang diperbolehkan maupun yang dilarang bisa ditiru, yakni:

Kampus menerbitkan daftar jurnal-jurnal yang dilarang (discourage) untuk syarat publikasi selama periode tertentu misalnya dua atau tiga tahun.
Jika jurnal yang jadi target publikasi tidak ada dalam list, tersedia FORM untuk dirapatkan di level senat akademik yang berisi profesor-profesor pilihan (sebulan sekali). Jika disetujui, barulah si mahasiswa boleh mengirimkan berkas ke jurnal tersebut.

Mungkin teknik tersebut dapat diadopsi oleh tim PAK Dikti. Bisa saja assessment sendiri, tapi sebaiknya dilakukan tapi tiap periode tertentu dengan mengeluarkan daftar blacklist yang harus dipatuhi oleh dosen-dosen yang ingin mempublikasikan penelitiannya. Jika ada dosen yang ingin mempublikasi ke jurnal yang tidak ada di daftar, bisa minta dicek bagian PAK boleh atau tidak dengan borang tertentu yang resmi. Jadi ketika tulisan dosen tersebut diterima dan dipublikasi, sudah memiliki kekuatan hukum bahwa tulisannya diakui tim PAK Dikti. Jadi, tidak hanya dengan melihat jurnal apa yang dipublikasikan oleh seorang dosen ketika proses kenaikan pangkat dan setelah dicek baru ditentukan jurnalnya diterima atau tidak (ibarat masuk ke meja hakim dan harus menunggu keputusan). Hmm .. sekian, semoga bisa jadi inspirasi.

Update: 27 November 2017

Di grup WA kian ramai saja. Beberapa pemerhati dan pengelola jurnal ikut nimbrung dan memberi saran, seperti tulisan dari Dr. Tole ini:

Update: 28 November 2017

Tim PAK mulai merespon dengan menjawab di situs resminya (lihat link berikut). Cara mendeteksi dengan melihat proses dari submit hingga accepted dan published, terutama korespondensi dengan reviewer sepertinya cukup baik. Semoga pihak yg berkepentingan dengan kasus ini membaca info tersebut, terutama di bagian ini:

“mengirimkan bukti termasuk surat keberatan atas informasi tentang inderscience yang dipublish sejak tanggal 23 November 2017 yang ditujukan kepada Dirjen SDID dengan alamat email:admin.pja@ristekdikti.go.id

Diterima paling lambat hari rabu tanggal 29 November 2017 pukul 18.00 WIB”

Mencari Inspirasi

Untuk maju terkadang dibutuhkan suatu “role model“, yaitu obyek yang akan kita tiru. Meniru itu mudah, bahkan ketika kita masih kanak-kanak, cara belajar yang cocok adalah meniru. Namun ketika kita beranjak dewasa, banyak faktor-faktor yang membuat keterampilan meniru ini hilang, atau setidaknya jarang digunakan.

Menghargai Prestasi Orang Lain

Menginjak dewasa, banyak ilmu yang diterima, tetapi banyak juga “kondisi” yang masuk ke dalam otak seorang anak. Seorang ekonom yang juga motivator, Rhenald Kasali, menganjurkan juga mencari role model untuk kemajuan kita. Tidak perlu orang-orang hebat dan orang besar, siapa pun bisa kita jadikan role model. Lihat sekeliling kita, rekan kita, atau siapapun itu, lihat apa prestasi yang diperoleh dan jadikan pelajaran. Repotnya terkadang kita bukannya mengikuti langkah-langkah mereka yang berhasil tetapi malah sibuk mengkritisi, mencari kesalahan-kesalahan, dan kejelekannya.

Kesuksesan atau keberhasilan yang terlihat, besar atau kecil, ada proses di dalamnya yang tidak tampak dari luar. Ibarat puncak gunung es yang tampak kecil di permukaan, tetapi besar di bawah. Dekati dan buat dia mau menge-share tips dan trik yang bisa kita jadikan pelajaran. Tentu saja hal ini tidak bisa dilakukan jika memang diawal sudah anti pati terhadapnya, gengsi karena merasa lebih senior, dan sebagainya.

fenomena-gunung-es

Siapa pun Bisa Dijadikan Inspirasi

Lupakan sejenak kejadian-kejadian di negara, terutama masalah politik praktis yang jika tidak hati-hati akan mengganggu kemajuan kita. Mungkin saja guru, teman, dan sumber-sumber lain memiliki pandangan yang berbeda dalam hal tertentu. Jangan sampai sumber-sumber itu lepas akibat ulah kita sendiri, terutama saat ini adalah lewat media sosial. Kita semua terhubung, siswa dengan dosen, staf, pemerintah dan lain-lain. Jaga terus hubungan itu.

Tiap orang itu “Custom”, tidak ada yang sama/seragam. Jadi jika kita mengkotak-kotakan mereka, yang rugi adalah kita sendiri. Logika “karena kita benci A dan orang yang suka A harus kita benci juga” harus segera dihapus. Waktu kita SMP pun diajarkan diagram Venn, dimana satu himpunan bisa saja beririsan dengan himpunan lainnya.

Banyak Bertanya

Mengapa bertanya harus banyak? Karena memang masalah kita biasanya banyak. Selain itu tidak semua bisa menjawab masalah kita. Seperti sudah dibahas sebelumnya, masalah custom. Beberapa hari yang lalu rekan mahasiswa doktoral baru bertanya masalah studinya. Saran saya adalah bertanya sebanyak-banyaknya dengan senior yang lain, karena tidak ada satu mahasiswa pun yang sama persis kasusnya. Ada yang kasus nilai yang kurang, proposal yang belum juga disetujui, jurnal yang lama tidak ada kabar, dan lain-lain. Bahkan dua orang siswa dengan dosen pembimbing yang sama pun memiliki nasib dan perlakuan yang berbeda.

Selain bertanya mencari sumber-sumber inspirasi dari internet juga bagus. Tetapi jangan hanya dari orang-orang yang “super” saja. Saya banyak membaca blog-blog dari yang memang “wah” prestasinya hingga dari mahasiswa/I alay yang sedang studi lanjut. Banyak hal-hal yang di luar fikiran kita ada di tulisannya, dan bisa bermanfaat. Di samping itu, jaman cepat sekali berubah, mungkin sumber dari orang yang “wah” cocok hanya untuk saat dia menggapainya, tetapi tidak cocok lagi dengan kondisi saat ini.

Learning by Teaching

Metode ini saat ini sedang diteliti dalam riset mengenai e-learning. Lihat potongan webinar (seminar online) tentang learning by teacing (LbT).

Memang ilmu itu beda dengan benda fisik. Jika kita mengajarkan, kita tidak kehilangan malah bertambah. Selain ilmu yang bertambah, pengalaman juga bertambah akibat seluruh fungsi otak yang ikut bekerja, kiri kanan atas bawah, limbik, dan istilah-istilah lain yang tidak saya mengerti, katanya. Sekian, semoga tulisan menjelang mudik ke tanah air bisa bermanfaat.

Seminar Wireless 5G di Kampus

Sambil mengurus berkas-berkas sebelum pulang menunggu proses external disertasi, iseng-iseng ikut seminar di jurusan ICT (telkom) jurusan sebelah. Pengisinya adalah dosen dari Jepang (Masayuki Ariyosi) tentang penerapan wireless 5G di kedokteran dan disaster management. Sering juga mendengar bahwa teknologi 4G sebentar lagi akan digantikan oleh 5G. Teknologi terbaru itu kini sedang dikembangkan, banyak masalah-masalah yang dijumpai. Tetapi untuk yang machine to machine communication sepertinya sudah established.

LCX Multi Input Multi Output

Terus terang saya mendengarkan sambil pusing memikirkan maksud dari pembicara yang kental logat Jepangnya. Tetapi lama kelamaan “ngeh” juga ketika dia membahas mengenai LCX. LCX itu adalah metode baru pengganti access point (terminal WIFI) yang memiliki kelemahan karena terdistribusi hanya dalam satu titik sementara LCX kontinyu dan panjang.

Silahkan searching LCX yang berisi kabel coaxial dengan tambahan lilitan (horizontal atau vertical) yang berfungsi sebagai antena. Jadi prinsip kerjanya adalah LCX ini seperti access point yang kontinyu sehingga pengguna yang tersebar memeliki quality of service yang seragam, berbeda dengan access point dimana pengguna yang jauh dari access point akan lambat alias “lemot”.

LCX terus berkembang dari yang tadinya tipe 2×2 berlanjut ke 4×4 MIMO dimana dua kabel LCX digabung menjadi satu. Saya juga masih berfikir apakah tidak saling mengganggu mengingat masalah yang 2×2 saja harus diatur peletakannya agar satu sama lain tidak saling mengganggu.

Riset di Wireless

Sepertinya profesor pembicara itu membutuhkan tim untuk riset dan menawarkan untuk membimbing mahasiswa di kampus saya untuk lanjut ke Jepang atau sekedar kuliah tambahan. Sepertinya banyak rekan saya di Indonesia yang spesialis dalam jaringan piconet ini. Seperti dalam supply dan demand, terkadang perlu dihubungkan antara pensuplai (supervisor) dan yang membutuhkan (mahasiswa bimbingan).

Masalah utama calon-calon mahasiswa doktoral di tanah air adalah kendala bahasa. Pemberi beasiswa dan kampus tujuan biasanya mematok skor IELTS dan TOEFL yang tinggi, sementara jika mengandalkan kampus dalam negeri tentu ada batasnya (anggaran dan kuota dosen pembimbing/supervisor). Sekian semoga bermanfaat bagi rekan yang serius di telkom.