Kuliah Pagi Ini: Hash

Pagi ini seharusnya adalah waktunya UTS, tetapi di kelas saya tidak ada UTS. Adanya makalah di akhir kelas. Term paper. Maka pagi tadi saya memilih untuk mengajar.

Kuliah tadi pagi melanjutkan kuliah sebelumnya yang menyisakan bagian akhir dari kriptografi. Mulailah saya menjelaskan tentang message digest dan fungsi hash. Untuk menjelaskannya saya langsung membuat kode singkat di depan kelas. Live coding. Sebetulnya saya tidak berencana untuk langsung membuat kode di depan kelas karena seingat saya kodenya sudah ada di komputer. Baru teringat bahwa kode tersebut ada di komputer saya di rumah. Yang ada adalah screenshot yang saya ambil. Yaaah. Tapi saya teringat kodenya (karena gampang kok). Langsung saya kodekan. Lima menit selesai.

Kode singkat BR1-hash

Intinya adalah saya menunjukkan bahwa fungsi hash itu dapat dibuat dengan menjumlahkan karakter-karakter yang membentuk sebuah kata. Misalnya kata yang ingin kita hash-kan adalah “BUDI”, maka kita ambil nilai ASCII dari ‘B’, ‘U’, ‘D’, ‘I’ dan dijumlahkan. Hasil perjumlahannya adalah 292. Jadi nilai hash-nya adalah 292. Ketika ada orang yang mengubah kata tersebut menjadi “RUDI”, maka nilai hash-nya menjadi tidak cocok.

Kemudian saya cerita tentang pemanfaatan hash ini dalam pemrograman database sampai ke Blockchain. Untuk yang ini, ceritanya lain kali saja ya. Sudah kepanjangan.

Iklan

Kehadiran di Dunia Siber

Salah satu tugas yang saya berikan kepada mahasiswa MBA saya adalah melakukan pencatatan kehadiran kita di dunia siber – atau lebih tepatnya di media sosial. “Kita” yang dimaksud di sini boleh berarti akun pribadi, boleh jadi akun bisnis yang ingin kita kembangkan. Keberadaan ini dapat kita anggap sebagai salah satu tolok ukur kepopuleran yang nantinya dapat digunakan sebagai bagian dari marketing. Itu pelajaran berikutnya (yang nanti juga akan saya coba tampilkan).

Mencatat adalah salah satu kegiatan awal yang harus dilakukan sebelum kita dapat melakukan pengelolaan. Bagaimana kita dapat meningkatkan keberadaan kita di dunia siber jika kita tidak mencatat? Maka kebiasaan mencatat merupakan kegiatan yang baik.

Apa yang dicatat? Kita mulai dari yang umum saja, media sosial. Pada saat tulisan ini dibuat, media yang paling banyak digunakan adalah Instagram. Oleh sebab itu, itu yang akan dijadikan patokan. Media sosial lainnya, seperti Facebook dan Twitter, sempat lebih populer tetapi sekarang Instagram-lah rajanya. Gambar berikut ini merupakan salah satu contoh catatan yang saya buat. (Catatan: akun-akun saya biasanya menggunakan nama “rahard”.)

Beberapa catatan:

  • Akun saya biasanya menggunakan nama “rahard”;
  • Facebook page berbeda dengan akun Facebook yang biasa. Akun Facebook biasa saya sudah mencapai batas atas, yaitu 5000 orang. Tidak dapat menambah teman lagi. Ada lebih dari 1000 orang yang menanti untuk diterima pertemanannya. Facebook Page lebih fleksibel, tetapi ternyata lebih sedikit followers-nya. Ini karena tidak saya promosikan;
  • LinkedIn jarang saya gunakan. Ada banyak permintaan untuk disambungkan tetapi karena saya tidak kenal, jadi belum saya terima. Ada sekitar 300-an yang belum saya proses.

Nantinya pencatatan yang kita lakukan secara manual ini dapat diotomatisasi dengan menggunakan program. Ada juga perusahaan yang menyediakan layanan untuk memantau keberadaan kita ini, tetapi kita perlu tahu cara manualnya dahulu.

Data ini akan kita jadikan dasar (baseline) sebelum kita melakukan kegiatan pemasaran. Berbagai aktivitas dapat kita lakukan dan nantinya kita ukur keberhasilannya (efektivitasnya) berdasarkan data kita ini. Nanti akan kita bahas setelah saya memberikan tugas kepada mahasiswa.

Tunggu tanggal mainnya…

Pelaksanaan Hackathon IoT (di Bandung)

Pada tulisan sebelumnya (tautan akan saya pasang di sini), telah saya sampaikan akan adanya lomba untuk membuat aplikasi terkait dengan data cuaca yang ada di kota Bandung. Data tersebut berasal dari sensor (IoT) yang kami pasang di berbagai tempat di kota Bandung.

Pada tanggal 23 Januari 2019 acara dilangsungkan. Dari 38 tim yang memasukkan proposal, 15 tim dipanggil untuk berlomba. Mereka diberi waktu dari pagi sampai malam untuk mengembangkan aplikasinya. Ini ada video di awal sebelum acara dimulai.

Hackathon IoT: hackBDGweather

Di pembukaan acara, saya menceritakan mengenai latar belakang sensor cuaca ini dan bagaimana cara mengaksesnya. Setelah itu, tentu saja dilakukan potret bersama. (Apa lagi kalau bukan itu? ha ha ha.)

IMG_4975 hackathon_0001

Hari kedua, tanggal 24 Januari 2019, tim mempresentasikan karya mereka dan dinilai oleh juri. Hasilnya adalah tiga pemenang yang ditampilkan di web hackathon.cbn.id.

Senang sekali dengan kegiatan ini. Semoga kegiatan ini dapat bermanfaat bagi kota Bandung dan tempat-tempat lain di Indonesia. Langkah-langkah selanjutnya antara lain:

  • menerapkan hal yang sama di kota-kota (tempat-tempat) lain di Indonesia;
  • menambah data (sensor) yang dimasukkan (ada permintaan data terkait dengan tanah untuk pertanian dan perkebunan);
  • membuat aplikasi-aplikasi yang lebih menarik.

Ayo semangat! Ayo berpartisipasi.

Tautan terkait acara ini:

Lomba Pemrograman (IoT)

Internet of Things (IoT) sedang ramai dibicarakan. Salah satu pemanfaatan yang paling mudah dilakukan dengan IoT adalah untuk memantau temperatur, kelembaban, dan hal-hal yang terkait dengan lingkungan (cuaca? weather).

Di Bandung, kami sudah memasang beberapa (banyal) sensor yang terkait dengan cuaca ini. Weather sensors. Target awalnya adalah tersedia 150 sensor yang tersebar di kota Bandung. Data dari sensor-sensor tersebut kami kumpulkan dalam sebuah basis data. Nah, sekarang data tersebut kami buka.

Kami mengajak semua untuk mengembangkan aplikasi terkait dengan data cuaca tersebut dalam sebuah lomba. HackBDGWeather. Hackathon ini sekarang sudah dibuka dan kami menunggu proposal-proposal (ide-ide) dari Anda sekali. Silahkan kunjungi situs webnya di

https://hackathon.cbn.id


Ayo ramaikan. Kami tunggu proposalnya ya. Ditunggu sampai tanggal 15 Januari 2019.

Revolusi Industri 4.0

Saat ini, salah satu topik yang sering menjadi bahasan adalah “revolusi industri 4.0”. Bahkan, topik ini malah terlalu sering dibahas tanpa memahami apa sebetulnya maknanya. Hal ini akan saya bahas dalam update berikutnya dari tulisan ini. (Atau baca referensi di “Tautan tekait”.)

Salah satu cara untuk memahami apa itu revolusi industri 4.0 dan efeknya adalah dengan cara mencari literatur yang bagus. Salah satu buku yang bagus tentang hal ini adalah buku dari Klaus Schwab, “The Fourth Industrial Revolution”.

Buku ini membahas berbagai aspek (dan efek) dari revolusi industri 4.0. Sebagai contoh, bagaimana kebijakan pemerintah terkait dengan efek yang akan ditimbulkannya? Salah satu efek yang dikhawatirkan adalah adanya tenaga kerja yang digantikan oleh mesin (robot, artificial intelligence atau AI). Padahal banyak negara berkembang yang mengandalkan industri yang padat karya. Regulasi yang berlebihan – misal melarang penerapan AI – akan menyebabkan kita menjadi tertinggal. Laggard. Akibatnya malah tidak dapat meraup manfaat yang ditimbulkan oleh revolusi industri 4.0 ini.

Buku Klaus Schwab, “The Fouth Industrial Revolution”

Sebetulnya saya ingin membahas lebih lanjut lagi tentang buku ini, tetapi saya sendiri juga belum selesai membacanya. Ini adalah salah satu buku yang harus dibaca pelan-pelan. Membaca dua halaman, berhenti. Mikir dulu. Jadinya sangat lama bagi saya untuk menyelesaikan buku ini. Memang tidak ada yang mengejar-ngejar sih, tetapi kan masih ada buku-buku lain yang harus dibaca.

Tujuan dari tulisan ini adalah mengajak Anda untuk membaca buku ini.

Tautan terkait.

Aturan Lokasi Data

Salah satu yang didobrak oleh pemanfaatan teknologi informasi adalah batasan ruang dan waktu. Sekarang sulit untuk mendefinisikan ruang dan waktu untuk hal-hal yang terkait dengan aplikasi atau layanan yang menggunakan teknologi informasi. Sebagai contoh, sebuah perusahaan di Indonesia menggunakan layanan dari perusahaan Singapura yang memiliki pusat data (data center) di Amerika. Klien (nasabah) dari perusahaan itu warga negara Perancis yang sedang berada di Inggris. Ketika terjadi transaksi, hukum (aturan) mana yang mau dipakai? Indonesia? Singapura? Amerika? Perancis? Inggris?

Sekarang tambah lebih rumit lagi dengan keberadaan layanan “cloud”, yang pada prinsipnya kita tidak perlu tahu lagi lokasi fisik keberadaan data (atau server) kita. Contoh sederhananya adalah kalau kita membuka email kita di Gmail, sebetulnya secara fisik itu data kita berada dimana ya? (Ini belum membicarakan soal backup dan disaster recovery center / DRC.)

Secara bisnis, keberadaan layanan seperti cloud itu memudahkan (dan bahkan lebih murah). Namun secara hukum agak sulit. Sebagai contoh, kalau kita memiliki data transaksi yang bersifat rahasia dan data tersebut secara fisik berada di negara lain, maka akan sulit ketika terjadi masalah atau sengketa. Pengadilan, misalnya, meminta data transaksi tetapi negara dimana data tersebut secara fisik berada tidak memperkenankan datanya diberikan ke pihak lain (aturan privasi di negara tersebut, misalnya). Maka data tidak tersedia. Inilah sebabnya peraturan di berbagai negara (termasuk Indonesia) mewajibkan letak data secara fisik di negaranya.

Di satu sisi, ini dapat “merugikan” secara bisnis. Layanan penyimpanan data di luar negeri boleh jadi lebih murah. Namun, dilihat dari kacamata keamanan (sebagaimana diuraikan di atas), ini bermasalah. Jika kita memilih keamanan (dan sovereignty) dari data kita lebih penting, maka peraturan yang mengharuskan letak data secara fisik harus di Indonesia.

Tambahan lagi adalah pendekatan ini juga menghidupkan bisnis terkait di Indonesia. Keberpihakan ini sangat penting di era persaingan yang kurang seimbang ini. Negara lainpun melakukannya.

Pendapat saya, untuk saat ini lebih baik letak data secara fisik harus berada di Indonesia.

Machine Learning: Pengenalan Wajah

Salah satu aplikasi dari Artificial Intelligence (AI) atau Machine Learning adalah dalam pengenalan wajah seseorang. Salah satu perusahaan saya (PT Riset Kecerdasan Buatan) sedang mengembangkan model untuk melakukan hal ini.

Salah satu langkah yang penting dalam machine learning adalah ketersedian data untuk pelatihan (training). Data ini yang akan digunakan untuk mendeteksi orang yang bersangkutan. Proses pengambilan data ini kami sebut proses registrasi. Ada banyak cara melakukan proses registrasi. Yang kami lakukan adalah dengan mengambil video dari orang yang akan dideteksi.

Berikut ini adalah video salah satu kegiatan kami dalam proses registrasi yang disebutkan di atas. Ini kami ambil ketika ProcodeCG sedang memberikan workshop tentang machine learning di Bandung Digital Valley (BDV).

Semoga video singkat ini dapat menunjukkan apa yang kami lakukan di perusahaan kami.