Minggu, 24 Mei 2020

Deteksi Visual dengan AI

Deteksi Visual cepat dengan AI.

Mengapa cepat: burst signal-->artinya tidak semua terlingkupi-->karena tidak semua, maka jumlah informasinya nya lebih sedikit (bit / byte nya lebih sedikit) --> karena sedikit, pemrosesannya menjadi cepat.

Data visual _ burst  --> proses AI.

Coverage LoRa Wan

766 km dengan daya transmisi 14 dBm = 25 mW dan RSSI= -120 dB menggunakan Balon udara dengan ketinggian 24 km dilengkapi dengan pointing antenna pada tiap trasnmitter nya. Diketahui ada 3 transmitter yang digunakan. Skenario alur komunikasinya yaitu: Balon di udara (Tx) dan Gateway di Bumi (Rx). [https://www.thethingsnetwork.org/article/lorawan-distance-world-record].




Serba-Serbi Serdos 2020

Tulisan ini berisi pengalaman mengikuti Sertifikasi Dosen Gelombang 1 tahun 2020.

Mengapa saya perlu tuliskan ini, karena ada beberapa hal yang tidak tertulis (pada saat tulisan ini dibuat) dalam panduan, contoh adalah poin nomor 2 dan 3 bold, dan nomor 4.

Beberapa hal yang harus diperhatikan:
0. Perhatikan deadline. Proses Serdos memiliki beberapa tahapan, setiap tahapan mempunyai batas waktunya (deadline). Oleh karena itu, pastikan Anda melihat waktu-waktu penting tersebut. Cek secara berkala halaman sister Anda, khususnya pada menu Layanan serdos.
1. Foto profil tidak boleh memakai baju warna putih. Background foto berwarna biru bagi laki-laki dan merah bagi perempuan.
2. Tes Kemampuan Bahasa Inggris (TKBI):
  • Bisa diganti dengan sertifikat AA atau Pekerti (pilih salah satu) yang diperoleh setelah Tanda Mulai Terhitung (TMT) CPNS atau menjadi dosen tetap (bagi dosen non-PNS) bagi dosen yang: (1) Dosen berpangkat Asisten Ahli dengan masa kerja >= 20 tahun atau (2) Dosen berpangkat Lektor tidak ada syarat masa kerja.
  • TKBI bisa dibuktikan dengan sertifikat dari lembaga tes yang diakui Dikti (wajib). Sertifikat tersebut harus diperoleh setelah Tanda Mulai Terhitung (TMT) CPNS atau menjadi dosen tetap (bagi dosen non-PNS). Tes Prediksi tidak berlaku.
3. Tes Kemampuan Dasar Akademik (TKDA)
  • Bisa diganti dengan Sertifikat AA atau Pekerti (pilih salah satu) yang diperoleh setelah Tanda Mulai Terhitung (TMT) CPNS atau menjadi dosen tetap (bagi dosen non-PNS) bagi dosen yang: (1) Dosen berpangkat Asisten Ahli dengan masa kerja >= 20 tahun atau (2) Dosen berpangkat Lektor tidak ada syarat masa kerja.
  • TKDA bisa dibuktikan dengan sertifikat dari lembaga tes yang diakui Dikti (wajib). Sertifikat tersebut harus diperoleh setelah Tanda Mulai Terhitung (TMT) CPNS atau menjadi dosen tetap (bagi dosen non-PNS).

PENTING: Penggunaan Sertifikat AA atau Pekerti hanya boleh digunakan untuk mengganti salah satu dari TKBI atau TKDA saja. 

4. Pastikan data profil CV Anda di sister diupdate dan disertakan bukti. Bukti adalah scan dokumen yang mendukung klaim Anda. Informasi yang diisikan sangat dianjurkan untuk sekomplit mungkin. Ada beberapa data yang tidak bisa diupdate oleh dosen ybs, tetapi oleh Admin Universitas atau bahkan admin Dikti, contoh data mahasiswa bimbingan, mahasiswa pengujian, kegiatan mahasiswa, dan kualifikasi pendidikan. Oleh karena itu, pastikan komunikasi dan koordinasi yang baik antara Dosen ybs dengan Admin Universitas dan Admin Dikti.

5. Baca Panduan Serdos Terbaru dengan Baik. Jangan malas!!

Senin, 11 Mei 2020

Keterkaitan Covid-19, HIV dan SARS

Keterkaitan antara virus Covid-19, HIV, dan SARS adalah sbb:
1. SARS adalah virus yang menyerang paru-paru.
2. HIV adalah virus yang menginfeksi sel imun tubuh manusia, yaitu sel T. Setelah sel T terinfeksi, maka sistem imum tubuh mengalami penurunan fungsi bahkan tidak berfungsi jika sebagain sel T terinfeksi. Selain menginfeksi, HIV juga mereplikasi diri dalam sel T tersebut.
3. Covid-19 merupakan gabungan dari SARS dan HIV. Sedikit berbeda dengan HIV, Covid-19 tidak mereplikasi setelah menginfeksi sel T. Hasil penelitian sementara mengatakan  bahwa Covid-19 mati bersama sel T yang diinfeksinya. Namun, hasil penelitian juga menyatakan bawah pasien Covid 19 kritis mengalami badai sitokin dimana jumlah sel T melimpah dan memakan sel tubuh yang sehat. Kedua hasil yang sedikit kontradiktif tersebut belum diketahui penyebabnya. 



Sumber:

Jumat, 20 Maret 2020

Bacaan tentang Standar Mobil Otonom

Safety at core of new Framework to guide UN regulatory work on autonomous vehicles

Published: 04 September 2019
Autonomous vehicles are expected to bring enormous benefits to society in terms of enhanced mobility and increased safety. However, these benefits will only materialise if autonomous technologies are introduced in a transparent manner and based on the best global expertise and international cooperation. This is essential to guarantee the highest levels of safety and social acceptance.
To accomplish this, experts from the World Forum for Harmonization of Vehicle Regulationsunder the leadership of China, the European Union, Japan and the United States, have developed a Framework Document to guide the future normative work of the United Nations on this strategic area for the future of mobility.
The Framework, published today, will apply to automated/autonomous vehicles equipped with systems that can drive under the driver’s partial supervision or without supervision – what is generally referred to as automation Levels 3 to 5.
Safety as the cornerstone of all developments
The Framework puts safety at the centre of any development in this area, stressing that:
“The level of safety to be ensured by automated/autonomous vehicles implies that “an automated/autonomous vehicle shall not cause any non-tolerable risk”, meaning that automated/autonomous vehicle systems, under their automated mode, shall not cause any traffic accidents resulting in injury or death that are reasonably foreseeable and preventable.”
Based on this principle, all automated driving functionalities must ensure road users’ safety and compliance with road traffic regulations.
The Framework lists a series of issues to be addressed by the World Forum as a matter of priority:
a. System Safety
b. Failsafe Response
c. Human Machine Interface  
d. Object Event Detection and Response (OEDR)
e. Conditions under which the automated system will operate
f. Validation for System Safety
g. Cybersecurity
h. Software Updates
i. Data storage and Event data recorder (EDR).
The Framework emphasizes that the technical provisions, guidance resolutions and evaluation criteria for automated vehicles developed through the World Forum will to the extent possible be performance based, technology neutral, and based on state-of-the-art technology while avoiding restrictions on future innovation.
International cooperation to accelerate regulatory work
Draft proposals on all these topics will be prepared over the coming months by 4 new technical groups, led by experts from Asia, Europe and North-America, to ensure the widest possible technical and geographical representation. These will inform the work of the World Forum’s Working Party on Automated/Autonomous and Connected Vehicles (GRVA) over the coming years.
The 4 groups will deal with:
  • Functional requirements for automated vehicles
  • Validation of the driving capability of automated vehicles
  • Cybersecurity and software updates
  • Data Storage Systems for Automated Driving and Event Data Recorders.
At its next meeting on 24-27 September 2019, GRVA will discuss, among other topics, some of the initial outcomes from these groups, including proposals on cybersecurity and the type approval of Level 3 systems that can be used on highways.
Note to editors
About autonomous driving at the World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations
The World Forum for Harmonization of Vehicle Regulations, hosted by UNECE, is the intergovernmental platform responsible for the regulatory frameworks regarding the safety and environmental performance of vehicles, their subsystems and parts.
Countries from across the globe have been working under the World Forum since 2014 to develop internationally harmonized regulations resolutions and guidelines governing automated driving functionalities.
A dedicated working Party under the World Forum, the Working Party on Automated/Autonomous and Connected Vehicles (GRVA), was created in September 2018 to accelerate this work.
Composition of the four expert groups' leadership:
-          Functional Requirements for Automated Vehicles  
o   Richard Damm (Head of Division, German Transport and Infrastrukturen Ministry (Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur - BMVI)
o    Ezana Wondimneh (Chief, International Policy, US National Highway Traffic Safety Administration)
o   Chen Chunmei (Deputy Director, Chinese Ministry of Industry and Information Technology - MIIT)
-          Validation Method for Automated Driving  
o   Takao Onoda, Senior Director of the Japanese National Traffic Safety and Environment Laboratory (NTSEL), former Director General of Japanese Automobile Standards Internationalization Center (JASIC)
o   Peter Strickwold Special Advisor to the Director, Netherlands’ Vehicles Authority (RDW)
o   Ibrahima Sow, Director, Road Safety Programs (ASFC), Motor Vehicle Safety, Transport Canada
-          Cybersecurity and Over-the-Air Software Updates  
o   Tetsuya Niikuni, Chief Researcher, NTSEL, Japan
o   Dr. Darren Handley, Cyber Security Lead - Road & Rail, Transport Security, Resilience & Response, Department for Transport, UK
o   Mary Versailles, Senior Advisory, International Policy, Fuel Economy and Consumer Programs, US National Highway Traffic Safety Administration)
-          Data Storage Systems and Event Data Recorders  for Automated Driving
o   Tetsuya Niikuni, Chief Researcher, NTSEL, Japan
o   Tim Guiting, Senior Advisor, RDW, Netherlands
o   Jane Doherty, Director, International Policy, Fuel Economy and Consumer Programs, US National Highway Traffic Safety Administration)

United Nations Economic Commission for Europe
Information Unit
Palais des Nations, 
CH-1211 Geneva 10, Switzerland
Tel.: +41 (0) 22 917 44 44
Fax: +41 (0) 22 917 05 05

Sumber:
https://www.unece.org/info/media/presscurrent-press-h/transport/2019/safety-at-core-of-new-framework-to-guide-un-regulatory-work-on-autonomous-vehicles/doc.html

Rabu, 19 Februari 2020

Dari Bandara Juanda ke Kota Surabaya Pakai Grab atau Gojek

Akses keluar zona merah di bandara Juanda lumayan jauh. Tidak disarankan bagi netizen untuk naik angkutan online langsung dari bandara. Hal bs yang dilakukan adalah
1. Naik Damri menuju Terminal Bungurasih dengan harga tiket Rp 25.000. 
2. Setelah naik Damri, Pilihan 1: netizen bisa turun sebelum sampai terminal Bungursari, dan melanjutkan naik Grab/Gojek menuju tujuan. Pilihan 2: netizen turun di terminal Bungursari dan bejalan ke titik mangkal Grab/Gojek motor. Lokasi mangkal paling dekat adalah di pintu keluar Bus Kota, tepatnya di Halte Gudang Garam, di sini.

Kamis, 01 Agustus 2019

Dasar Dasar Machine Learning (Mesin Pembelajar)

Machine learning (ML) dapat dimanfaatkan untuk proses indentifikasi-klasifikasi-prediksi sebuah data acak (input) sehingga lebih mudah ditarik kesimpulan. Proses identifikasi dibantu menggunakan aturan tertentu (algoritma). Bagian penting dalam ML adalah algoritma. Algoritma akan menentukan canggih dan tidaknya ML yang dibuat.
Algoritma Machine learning dapat diklasifikasikan menjadi 3, yaitu supervised learning (SL), unsupervised learning (USL), dan reinforncement learning (RL). 

SL menentukan output dibantu oleh label. Contoh: Jika suhu badan > 38 derajat Celcius, maka pasien deman. Jika suhu badan 37-38 derajat Celcius, maka pasien hangat. Jika suhu badan < 37, maka pasien sehat. Dari contoh di atas labelnya ada 3, yaitu:  > 38, 37-38, < 37. Outputnya ada 3 : demam, hangat, dan sehat. Jadi outputnya dapat diprediksi. Inputnya adalah hasil pengukuran dari termometer pada pasien.

USL menentukan output tanpa dibantu. USL menentukan output berdasarkan pola input data. Contoh: Joko makan 1 kg nasi per hari, dia bisa jalan kaki sejauh 10 km. Joni makan 2 kg nasi per hari, dia bisa jalan kaki sejauh 9 km. Jane makan nasi 1,5 kg nasi per hari, dia bisa jalan kaki sejauh 7,6 km. Dari data tersebut dapat dibuat pola bahwa setiap kenaikan komsumsi nasi sebesar 1 kg, seseorang akan mampu bertambah berjalan 10 km. Di sini outputnya adalah pola tersebut. Namun perlu diketahui bahwa pola tersebut sangat tergantung dari kualitas datanya. Sifat outputnya tidak dapat diprediksi.

RL menentukan output dibantu dengan agen. Agen bertugas mengumpulkan reward. Aturannya adalah Agen harus mengumpulkan reward sebanyak mungkin hingga selesai atau hingga outputnya sudah memadai. 

Sumber: here

Rabu, 17 Juli 2019

Pengesahan STNK di Samsat Outlet ITC Depok

Kali ini saya ingin berbagi pengalaman melakukan pengesahan STNK tahunan mobil. Saya melakukan pengesahan saja karena proses pembayaran saya lakukan lewat aplikasi Bukalapak.

Saya datang jam 13.30 WIB di Samsat Outlet ITC Depok. Ada 5 loket yaitu Pendaftaran, Pembayaran, Penyerahan, dan Informasi.

Saya menuju loket pendaftaran, di sana sudah tidak ada antrian pendaftaran. Saya membawa: STNK asli dan fotocopy, KTP asli dan fotocopy, dan BPKB asli dan Fotokopy, dan Bukti Bayar Pajak dari Bukalapak.com. Dokumen tesebut dimasukkan dalam map. Petugas kemudian mengecek dokumen tersebut dan mengembalikan BPKB asli nya. Kemudian saya disuruh menunggu.

Kurang dari 10 menit, saya dipanggil melalui loket Penyerahan. Petugas menyerahkan STNK yang sudah disahkan dan KTP asli saya.

Demikian pengalaman saya, semoga bermanfaat.

Alamat Samsat Outlet ITC Depok di lantai Meizannin.